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¡FreeLLMAPI acaba de Romper las Suscripciones de IA! TODO GRATIS y SIN límites
Transcription horodatee
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Avoir le choix peut être source de liberté, à condition de pouvoir l'utiliser. Les entreprises
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leaders en IA publient constamment des modèles plus performants que
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la veille. Les modèles les plus médiatisés sont généralement les mises à jour les plus onéreuses des
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mêmes trois ou cinq entreprises, mais aujourd'hui, le choix est plus vaste que jamais.
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Une plateforme récente, Free LLMPI, a réussi à transformer ce chaos en une
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méthode libre et unifiée d'utilisation de l'IA. Pour découvrir comment, nous allons explorer cette plateforme, son installation
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et comment en tirer le meilleur parti : connexion aux meilleurs modèles gratuits, même via API,
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utilisation automatique et sans limites, compatibilité avec les modèles d'images, de vidéos ou de tout autre format,
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connexion à Cloud Code pour la délimitation, ou encore à toute autre plateforme, parmi d'autres
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cas d'utilisation. Le plus intéressant ? Cet outil est open source sous licence Meet, ce qui signifie
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qu'il est entièrement gratuit. Tentant, n'est-ce pas ? Découvrons-le ensemble.
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Free LLMPI est un outil développé par Tasmen Asmet, un
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employé de Microsoft qui a lancé ce projet dans le but de simplifier l'utilisation de l'IA libre. Il est compatible
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avec plus de 700 modèles et offre 7,4 millions de jetons gratuits par mois. Pour
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vous donner une idée des économies réalisées, avec une
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répartition des jetons à 50/50, l'utilisation d'un modèle comme Cloudsonet 5 représenterait un coût d'
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environ 44 400 $ par mois, soit environ 220 licences. Son
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dépôt GitTunes a récemment dépassé les 25 000 étoiles. Pour comprendre ce succès, nous allons nous intéresser
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à Free LLMPI, la plateforme dont je vous fournirai les liens
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ci-dessous. Une fois sur cette plateforme, vous découvrirez comment
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créer votre propre API d'IA gratuite. En
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faisant défiler la page vers le bas, vous accéderez à
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son catalogue complet de modèles gratuits. Et c'est essentiel, car contrairement à
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d'autres outils que nous avons vus, cette plateforme se concentre exclusivement sur des applications
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et des modèles 100 % gratuits. Sur le site officiel, vous
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remarquerez peut-être qu'il propose plusieurs formules d'abonnement, mais n'oubliez pas
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, comme je l'ai mentionné au début de la vidéo, qu'il s'agit d'une plateforme open source gratuite et illimitée.
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Le prix n'est justifié que par un seul avantage : la
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mise à jour des modèles en temps quasi réel. Sans abonnement, il y a un délai pouvant aller jusqu'à 30
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jours. La formule payante donne simplement accès au
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catalogue en direct, ce qui permet d'utiliser immédiatement un nouveau modèle dès sa sortie, si la
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version gratuite est disponible. Le coût peut être annuel (moins de 1 € par an) ou se résumer à un
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paiement unique d'environ 50 €. Cependant, comme ce n'est pas nécessaire, je vais l'utiliser
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gratuitement. Même si cela ne semble pas être le cas sur le site web, en
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cliquant sur le dépôt GitHub, on peut consulter tous les détails de la plateforme.
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En descendant un peu, on découvre qu'elle est
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téléchargeable pour Mac, Windows, Locker, et qu'elle propose même des applications mobiles pour
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l'utiliser sur son téléphone sans ordinateur.
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Dans ce cas, je vais commencer par le télécharger sur mon ordinateur. Je sélectionne donc
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macOS, et la dernière version disponible s'affiche. Au moment
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de l'enregistrement de cette vidéo, il s'agit de la version 0.99, mais sachez que
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des versions ultérieures seront probablement disponibles. Je recommande d'installer les plus récentes.
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En faisant défiler la page vers le bas, on peut voir tous les programmes d'installation. Pour les
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utilisateurs de Mac, il s'agit du fichier DMG, et pour Windows, des
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fichiers compressés et du fichier Excel. Il suffit maintenant de cliquer sur le
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fichier souhaité. Le téléchargement démarre et, en un clic, le programme est installé.
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L'installation se fait comme pour une application classique. Une fois installée et ouverte, l'
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interface native, très bien conçue, simplifie considérablement le processus d'installation,
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d'autant plus que la dernière mise à jour, qui permet
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une installation aussi facile, date de mi-septembre. Pour
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commencer, explorons la plateforme en découvrant
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comment connecter des modèles d'intelligence artificielle gratuits. Pour cela,
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depuis l'écran d'accueil, trois étapes simples vous guident
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. La première consiste à ajouter des fournisseurs d'intelligence artificielle. En cliquant
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sur « Ajouter des clés », vous accédez au troisième onglet, intitulé « Clés ».
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Vous pouvez ensuite ajouter autant de fournisseurs que vous le souhaitez. Attention ! Une nouveauté par
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rapport aux outils précédents : si vous cliquez sur
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« Ajouter une clé » et sélectionnez un fournisseur, comme
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Open Router (que j’ai ouvert ici car c’est l’une des plateformes qui
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regroupent le plus grand nombre de modèles d’IA via une seule API),
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et si lors de la création d’un compte vous cliquez sur « Obtenir une clé d’application », puis sur « Créer une nouvelle
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clé API » et que vous lui donnez un nom comme « Gratuit », il vous suffit de copier cette clé
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et de la coller dans l’outil. En cliquant sur « Ajouter », seuls les modèles gratuits de ce fournisseur seront extraits
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. C’est une différence majeure :
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sur les autres plateformes, même s’il était possible de filtrer les modèles gratuits,
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il fallait appliquer des filtres pour éviter de consommer des crédits.
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Désormais, avec cet outil, comme vous pouvez le voir, aucun modèle payant ne sera exclu
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. Au moment de l’enregistrement, Open Router propose 10 modèles gratuits. Donc
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, si vous cliquez sur « Enregistrer », ce fournisseur sera déjà sélectionné.
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Mais si nous voulons l'utiliser, en survolant cette section avec le curseur, plusieurs icônes apparaîtront
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. Cliquer sur « Vérifier maintenant » permettra de vérifier notre connexion. Dans ce cas,
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la connexion étant établie, la couleur est devenue verte, indiquant que tout fonctionne correctement et que
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nous pouvons désormais utiliser ces modèles. Avant d'explorer ses fonctionnalités,
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je souhaite vous recommander d'autres fournisseurs. Un autre atout majeur de cet
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gérer, outre les modèles de texte, les modèles d'IA, d'image, audio, vidéo et autres.
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Notez que dans la section « Modèles », un sélecteur propose différents modèles,
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comme les modèles d'image, déjà présélectionnés.
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Il suffit d'ajouter une clé CloudFair pour exécuter
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Nous pouvons également utiliser un fournisseur dont les serveurs prennent en charge ces formats.
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C'est le cas de plateformes comme Google AI Studio, qui propose différents types de modèles et auquel
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nous pouvons nous connecter via une API, en profitant de sa version gratuite. Pour ce faire,
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cliquez sur le bouton « Obtenir une clé Getpik ». Cliquez sur « Créer une clé API » en haut à droite,
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donnez-lui un autre nom (ici, « free »), copiez cette clé, puis, depuis la plateforme,
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dans « Clés », vous pouvez en ajouter autant que vous le souhaitez. C'est ce que je recommande, car
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si un modèle tombe en panne, le système basculera automatiquement vers le modèle ou le fournisseur suivant.
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Plus vous en connectez, mieux c'est. Sachant cela, cliquez
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à nouveau sur « Ajouter une clé API », sélectionnez le fournisseur Google, collez sa clé et cliquez sur «
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Ajouter ». Le système extraira alors tous les modèles disponibles dans la version gratuite.
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Enregistrez-la, vérifiez-la, et elle sera disponible presque instantanément.
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Un autre fournisseur que je mentionnerai plus bas dans la description est Grock, car il est vraiment…
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Il possède des modèles de raisonnement capables d'appeler des outils, la synthèse vocale, la transcription
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, et d'autres modèles compatibles avec différents formats. Je recommande donc également
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de l'utiliser. Répétez l'opération en cliquant sur API. Créez
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une nouvelle clé en haut à droite, puis faites une petite pause. Notez qu'au final, le fournisseur
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choisi importe peu ; les étapes sont généralement les mêmes. Cliquez sur « Créer une clé API », nommez-la,
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enregistrez-la et ajoutez-la. Je vais donc sélectionner « gratuit » et, en copiant
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cette clé API, en ajouter une autre, cette fois-ci celle du fournisseur Grock. Après l'avoir collée et
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ajoutée, un message vous indiquera que tous les modèles gratuits seront extraits.
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En vérifiant à nouveau, vous les trouverez disponibles.
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Les modèles de Haging Face sont également intéressants, car c'est l'une des plateformes proposant le plus grand nombre
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de modèles connectés. Là encore, vous pouvez utiliser gratuitement leurs modèles.
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Pour cela, je vais cliquer sur le compte avec lequel je me suis inscrit. Ensuite, je clique sur « Jeton d'accès ».
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Nous allons créer un nouveau jeton et lui donner le même nom. Je clique sur « Créer » et
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je le copie ; je sélectionne celui de « hacking face ». Je le colle, je l'ajoute, je l'enregistre et je le vérifie.
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Attention : outre la connexion des fournisseurs que vous connaissez, soyez attentif
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à leurs recommandations. Si vous cliquez sur « Ajouter une clé », vous remarquerez qu'au-dessus de la
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section de sélection du fournisseur, les promotions
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en cours sont souvent affichées. Par exemple, Sales Research propose un bonus mensuel. Ici,
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un autre fournisseur offre des crédits hebdomadaires. L'outil B.Ii propose
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des modèles promotionnels. Nous en avons d'ailleurs parlé dans une vidéo précédente, car ils offraient
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des modèles premium gratuits ; nous allons donc l'ajouter également. Pour ce faire, je vais le sélectionner. Après avoir créé
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un compte sur cet outil, je constate que nous disposons bien des modèles les plus récents,
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notamment le tout dernier modèle publié par Deepsek V4.1 1 Flash. Si vous ne le saviez pas, il a été
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lancé seulement trois jours avant le tournage de cette vidéo et surpasse déjà des modèles comme
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Chemistry 3, Opus 5 et GPT 6 Sol, tout en étant proposé à un prix tellement avantageux que ces
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fournisseurs l'offrent gratuitement. Je vais donc créer une autre clé API,
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l'ajouter, vérifier, et voilà, il est disponible. Compte tenu de cette procédure et de la liste
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complète des fournisseurs, il nous serait impossible de traiter l'intégralité du sujet dans cette vidéo. C'est pourquoi j'ai préparé un PDF répertoriant
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tous les fournisseurs auxquels vous pouvez vous connecter, ainsi que ceux que je recommande.
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Si vous souhaitez une vidéo présentant tous les fournisseurs de
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modèles gratuits, n'hésitez pas à me le faire savoir dans les commentaires, et je réaliserai une vidéo à ce sujet.
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Dans ce second cas, nous allons explorer l'Espace de test, une section de la plateforme où nous pouvons
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tester tous les modèles et applications connectés depuis les fournisseurs précédents, et
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les utiliser comme des applications similaires à Chat GPT.
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Notez cependant que nous pouvons également les supprimer ultérieurement. Pour comprendre cela, revenons à
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l'application. Si nous cliquons sur l'environnement de test ou l'Espace de test (
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selon la langue), nous trouverons une interface très similaire à celle de Chat GPT,
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à la différence que nous pourrons utiliser tous les modèles connectés et
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les fournisseurs ajoutés. Pour ce faire, notez que si je clique sur la section Modèle,
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une multitude de modèles provenant de tous ces fournisseurs apparaîtront. Nous
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pourrons également voir à quel fournisseur appartient chaque modèle, comme Open Router, Google, Haging
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Face, etc. Et nous pouvons les tester si un modèle spécifique nous intéresse. Imaginons que vous
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vouliez tester un modèle particulier pour voir comment il fonctionne. Pour cela,
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il vous suffit de le rechercher ici. Dans ce cas, j'utiliserai GLM 5.2, ce qui me permettra
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de l'utiliser. Si j'écris quelque chose comme « Bonjour, comment allez-vous ? » et que je clique sur
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Envoyer, le traitement commencera et nous pourrons vous répondre presque instantanément.
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Cette réponse n'indique pas le fournisseur que vous avez choisi, car
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il est probable que plusieurs fournisseurs proposent le même modèle. Grâce
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à un système de priorisation que nous aborderons plus loin, vous pourrez privilégier un modèle plutôt qu'un
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autre. Sachez également que nous pouvons utiliser d'autres formats de fichiers,
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comme des images, si le modèle le permet.
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Toutes ces informations sont facilement accessibles. Un simple clic sur la section « Modèles » affiche toutes
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les informations mises à jour. Dans ce cas précis, grâce à ces fournisseurs, je dispose d'environ 200
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millions de jetons gratuits, dont j'ai déjà utilisé 41 millions. La page affiche tous les modèles
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connectés, ainsi que les limites de chacun. De plus, en faisant
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défiler vers le bas, on peut également consulter le niveau d'intelligence de chaque
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modèle, ainsi qu'un score reflétant sa fiabilité et sa rapidité, basé
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sur des tests précédents. Ici, j'ai uniquement utilisé GLM 5.2,
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ce qui explique les scores de fiabilité et de rapidité affichés. Mais notez également que nous pouvons
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vérifier si nous disposons de modèles permettant la vision, c'est-à-dire l'analyse d'images. Ainsi
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, nous pourrons aussi travailler avec d'autres formats. De plus, si nous revenons à l'
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environnement de test, vous remarquerez qu'en plus de pouvoir ajouter une instruction et modifier ses paramètres,
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nous disposons également d'une section de sélection automatique. C'est essentiel, car cela permet au
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processus de sélection du modèle de s'exécuter en arrière-plan afin de choisir le modèle le plus adapté
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à la tâche. De plus, si l'un des modèles échoue, le système basculera automatiquement vers un autre.
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Une autre option très intéressante est la fusion :
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la même tâche est envoyée simultanément à différents modèles, puis un
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agent de sélection détermine lequel a réalisé la tâche le mieux et affiche le résultat
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. Notez toutefois que nous pouvons également définir
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nous-mêmes l'ensemble de la section de priorisation. Pour ce faire, revenons à la section des modèles.
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Vous y verrez un deuxième bloc appelé stratégie de routage. Par défaut, il est configuré
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sur équilibré. Cela signifie que le système priorisera les modèles en fonction de leur fiabilité,
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de leur vitesse et de leur intelligence, en leur attribuant un poids relativement équilibré, comme illustré ici.
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Plus nous utilisons de modèles, plus le système collectera d'informations pour
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affiner cette priorisation. Par exemple, en
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cliquant sur le modèle le plus intelligent, on constate qu'il privilégie l'intelligence.
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De même, en cliquant sur le modèle le plus rapide, on observe qu'il privilégie la vitesse.
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En définitive, il s'agit simplement d'un système de notation permettant de prioriser nos besoins.
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En cas de doute, je recommande de laisser le système sur « équilibré » afin de privilégier
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la fiabilité, car même si le modèle n'est pas aussi rapide que celui de GLM 5.2,
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il n'est pas non plus lent. Pour vous montrer à quoi cela ressemble après une utilisation plus poussée,
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je vais effectuer quelques échanges. En fait, je lui ai simplement posé une question,
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mais en mode fusion. Il m'a alors fourni la meilleure réponse, comme mentionné précédemment :
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GPT OS avec 120 milliards de paramètres. Mais notez que si je clique sur cette
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section, je vois comment d'autres modèles comme GLM 5.2,
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Gemini 3.6 et Kimi K3 ont été utilisés. Maintenant, si je vais dans la section « Modèles » et que je fais défiler vers le bas,
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nous pouvons voir comment sont affichés les ratios de fiabilité et de vitesse. Ainsi, lors de
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l'utilisation, nous pouvons prioriser le modèle le plus performant
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en fonction des scores que nous avons choisis. Grâce à ce que nous venons de voir, nous pouvons tester
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des modèles gratuits dans des environnements contrôlés avant de les intégrer à notre flux de travail. Bien sûr,
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tester un modèle est une chose, mais lui donner les outils nécessaires pour analyser, exécuter des actions et
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mener à bien une tâche complète en est une autre. C'est pourquoi je souhaite vous présenter Manus AI, un agent d'intelligence artificielle.
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Cet outil d'intelligence artificielle nous permet d'automatiser des flux de travail entiers grâce à une simple instruction. Par exemple,
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nous pouvons le connecter à n'importe quel outil que nous utilisons quotidiennement, comme Gmail,
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Drive ou Notion, pour accéder à des informations ou travailler directement avec nos outils.
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Nous pouvons même utiliser l'agent sur d'autres plateformes, comme Telegram, où
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nous pouvons lui envoyer des fichiers audio, des images et des documents, puis recevoir des rapports ou des fichiers finalisés
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directement sur n'importe quel appareil connecté à ce réseau social. De plus, nous pouvons
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programmer des tâches récurrentes pour qu'il fonctionne de manière autonome, qu'il s'agisse de la mise à jour
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d'un rapport ou de l'exécution automatique d'un flux de travail en fonction du contexte. Avec White Research,
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vous pouvez répartir les enquêtes importantes entre plusieurs agents travaillant en parallèle, et grâce à son
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mode de planification, vous pouvez examiner et tester le plan avant même son lancement
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, le tout depuis une plateforme unique. Grâce à Kim Manus, qui a aimablement fourni cette
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vidéo, j'ai également reçu un lien spécial pour que vous puissiez l'essayer vous-même ; je l'
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inclurai dans la description ci-dessous. Maintenant que nous savons cela, examinons le cas d'utilisation suivant.
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Dans ce cas, nous verrons tout le potentiel de cette plateforme. Outre l'utilisation
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des modèles gratuits de cet outil, nous pouvons également les utiliser où bon nous semble,
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par exemple sur Cloud Code. Pour ce faire, retournons dans l'outil et cliquons
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sur la section « Agents ». Nous verrons comment lier tous ces
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modèles gratuits unifiés de cette plateforme à n'importe quel agent,
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qu'il s'agisse de plateformes comme Cloud Code, Codex, Kim ou tout autre outil imaginable.
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Il suffit de choisir l'outil souhaité.
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Ici, nous utiliserons Cloud Code. Avant toute chose, je vais vous montrer
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comment utiliser Cloud Code directement dans la section Cloud, car
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je dispose d'un abonnement Pro payant. Bien sûr, si je n'ai plus
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de jetons ou si je souhaite annuler mon abonnement tout en continuant à utiliser l'outil,
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c'est possible. Pour ce faire, comme illustré ici, une
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configuration automatique est disponible : il suffit de copier cette commande et de la coller dans
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le terminal, puis d'appuyer sur Entrée pour que la connexion s'établisse automatiquement. En fait,
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il nous indique qu'il doit installer certains éléments. Je l'autorise donc avec
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`--` et j'appuie sur Entrée. Il nous demandera ensuite notre application et la clé API unifiée de l'
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outil. Si nous retournons sur la plateforme, ces informations s'afficheront directement ici.
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Pour cela, nous devons cliquer sur « Afficher la clé API », copier l'intégralité de la clé,
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la coller ici et l'envoyer. Il m'indiquera alors que Cloud lira cette configuration. Maintenant, si depuis un
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nouveau terminal je tape « cloud » pour ouvrir Cloud Code et que
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je dis simplement « bonjour » ou « comment allez-vous ? », il nous répondra.
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Il s'agit ici de modèles gratuits. En fait, dans la section « Analytics »
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(j'y reviendrai plus en détail plus tard),
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j'ai fait une vérification rapide : dans la section « Appels sortants », j'ai constaté un appel réussi récent
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du fournisseur Google utilisant Gemini 3 via l'application Cloud CLI,
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qui est précisément l'outil que nous utilisons actuellement. Notez également l'horodatage :
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19:16:32. Si je posais une autre question à partir d'ici,
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par exemple une information intéressante sur l'IA, la réponse serait déjà
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en cours de rédaction. Une fois la requête terminée à 19:17, si nous consultons les journaux,
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nous constatons que le modèle Nvidia nous aurait fourni une réponse positive à ce moment précis
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. Ainsi, même si l'on pourrait croire que nous utilisons des modèles cloud
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, nous utilisons en réalité un ensemble de modèles gratuits directement
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connectés. C'est un avantage considérable, car il serait dommage de posséder une licence payante et de vouloir…
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Pour une puissance maximale, lorsque nous souhaitons utiliser les modèles les plus performants comme Fable ou
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optimiser nos efforts pour les tâches les plus complexes, il est important de savoir que même en cas de limite ou
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sans abonnement, nous pourrons toujours utiliser ces outils et
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toutes leurs fonctionnalités. De plus, la section « Clés »
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offre une personnalisation complète des outils connectés
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à ces modèles gratuits. Imaginez : vous souhaitez sélectionner un modèle plus puissant, mais
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vous préférez un modèle gratuit plus performant, même si sa limite
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est inférieure. À l'inverse, pour des modèles plus légers, vous recherchez des modèles avec des limites plus élevées et
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des temps de réponse plus rapides. En cliquant sur
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Anthropic dans la section « Clés », vous découvrirez comment modifier chaque modèle. Par exemple,
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le modèle Opus, l'un des plus puissants, peut être remplacé par n'importe quel modèle
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intégré à notre outil. Par exemple, je pourrais configurer
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le modèle GBT avec 120 milliards de paramètres, et de même, par voie d'intermédiaire,
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en sélectionner un autre, comme GLM 5.2. Dans Haiku, je peux sélectionner
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n'importe quel autre modèle de la même manière. Cependant, si le modèle précis vous importe peu, je vous recommande vivement
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de laisser le mode automatique activé. Ainsi, le système basculera entre les modèles en fonction de
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celui qui est le plus performant, et en cas d'erreur, il choisira automatiquement un
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autre modèle. Sachez que ce logiciel est mis à jour très rapidement, et si vous souhaitez rester à jour,
00:20:12
je vous recommande ma formation intensive en intelligence artificielle. Le
00:20:16
lancement est dans quelques jours seulement. Contactez-nous pour vérifier les disponibilités.
00:20:21
Vous bénéficierez d'un cours personnalisé, avec des séances en visioconférence où
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nous pourrons revoir tous les points en petits groupes et vivre une véritable expérience d'apprentissage. Vous trouverez toutes les informations
00:20:30
ci-dessous. N'hésitez pas à nous contacter si vous souhaitez participer à une formation. [Musique]
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Dans cette quatrième section, nous allons examiner de plus près les
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fonctionnalités d'analyse et de traçabilité de cet outil. Pour ce faire, nous retournons à
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la section des modèles, et vous verrez comment ces données évoluent
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au fil de notre utilisation . Au début de cette vidéo, il nous
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restait 199 millions de jetons, et comme vous pouvez le constater, ce nombre varie en fonction de notre utilisation,
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puisque nous en avons déjà utilisé environ 300 000. Nous pouvons ainsi
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voir le solde restant pour chacun des modèles installés.
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C'est très pratique, car si nous souhaitons utiliser un modèle particulier et que nous atteignons la limite chez un fournisseur,
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nous pouvons toujours nous tourner vers d'autres fournisseurs proposant également ce modèle.
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De plus, remarquez que la section des modèles est désormais beaucoup
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plus complète, affichant la fiabilité, la vitesse, et en faisant défiler vers le bas, nous pouvons voir
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de nombreux autres points de données. Si la réponse d'un modèle ne nous convient pas, nous pouvons simplement
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le décocher ici, et ainsi nous ne l'utiliserons plus. Mais pour
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toutes ces analyses, si nous cliquons sur la section « Analyses » et que nous remontons en haut,
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nous trouverons le détail complet de toutes nos requêtes,
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notre taux de réussite avec chaque fournisseur, le nombre d'
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interactions entrantes et sortantes, la latence et d'autres données, comme
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les économies estimées. Ce que nous avons fait jusqu'à présent aurait pu nous coûter près de
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15 $. En descendant, nous pouvons également consulter l'évolution des requêtes dans
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le temps et d'autres données, comme les requêtes par fournisseur. Ici, nous constatons que
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la plupart de nos requêtes sont adressées à Hagin Face, suivi d'OpenRouter et de Google. Nous pouvons également voir
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comment nous avons utilisé ces outils de marketing automatisé ; par exemple, dans ce cas précis,
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nous avons Cloud Code avec 61 requêtes, et nous pouvons également consulter le détail complet par fournisseur.
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Cela pourrait inclure la latence moyenne pour chaque fournisseur, les erreurs, les distributions et
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les appels récents (données que nous avons déjà vues), que nous pouvons
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filtrer directement pour afficher uniquement les appels réussis, toutes les erreurs
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et tous les appels annulés. Nous pouvons également filtrer par fournisseurs ajoutés.
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Nous pouvons aussi consulter une ventilation pour chaque fournisseur, incluant son taux de réussite
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et le nombre d'erreurs. C'est très pratique pour changer
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de fournisseur. De plus, nous pouvons également consulter une ventilation
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par modèle. Par exemple, celui que nous avons le plus utilisé est
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Nvidia Nemotron 3, avec environ sept requêtes et un taux de réussite de 83 %. Nous pouvons également voir la latence,
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les jetons d'entrée et de sortie utilisés, ainsi que les économies de coûts moyennes pour chaque
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modèle. Nous pourrons également consulter ces informations pour toutes nos actions, mais
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en plus, nous pourrons examiner en détail chaque journal, car
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nous aurons accès à la traçabilité complète de cet outil. Pour ce faire, consultez
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l'onglet « Analyse », puis cliquez sur la flèche pour accéder à la
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section « Journaux ». D'ici, nous voyons tout ce qui se passe dans cet outil, y compris
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les alertes, les erreurs et même une barre de recherche pour filtrer les résultats
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. Grâce à cela, nous obtenons une vue d'ensemble complète de tous les modèles gratuits
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que nous utilisons. De plus, n'oubliez pas que nous pouvons également inclure les
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modèles locaux installés. Pour illustrer cela rapidement, j'ai
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l'application Olama avec le modèle YMA 4 installé. Je peux le connecter
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comme un modèle classique dans l'outil, ce qui me permet de travailler aussi bien avec
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les modèles de l'API gratuite qu'avec les modèles locaux, selon la tâche à effectuer. Si vous souhaitez
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en savoir plus sur la plateforme Olama, sachez que j'ai déjà réalisé une vidéo ici où
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je la présente en détail. Je vais donc passer plus rapidement à la présentation de cet outil.
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En supposant que l'application Olama soit déjà installée et
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qu'un modèle local soit téléchargé et installé (ce qui, soit dit en passant, nous permet d'utiliser le modèle A
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gratuitement, bien qu'avec des limitations et, surtout, de manière privée), si je souhaite connecter ce modèle à la
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même plateforme afin de pouvoir l'utiliser avec n'importe quel outil, comme Cloud Code,
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il me suffit d'accéder à la section des clés et de cliquer sur « Ajouter une clé ».
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Outre les clés de tous les fournisseurs affichées ici,
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nous pouvons également ajouter un point de terminaison personnalisé. Le point de terminaison Olama serait celui-
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ci. Nous pouvons le nommer « Oolama », et à partir de là, nous devons exposer les modèles
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installés. Dans mon cas, il s'agit du modèle SDMA 4 d'E4B. Si je clique ensuite sur « Ajouter
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un modèle », puis sur « Vérifier », je peux constater que ce modèle est déjà connecté localement. Ainsi
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, nous pouvons également consulter tous les journaux et analyses des modèles ViaPI et des modèles
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locaux, ce qui nous permet de travailler sur certains éléments avec une confidentialité accrue.
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Dans ce dernier cas, nous allons examiner plusieurs sous-blocs très intéressants pour
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tirer le meilleur parti de cet outil. Pour commencer, gardez à l'esprit que, puisque nous
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disposons de notre propre clé API privée pour notre outil, qui unifie tous les modules gratuits
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facilement l'interconnecter avec n'importe quel autre outil. Par exemple, imaginez que vous souhaitiez utiliser un harnais open source
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comme Deepsek, que j'aborderai plus rapidement car
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je l'ai présenté en détail dans cette vidéo. Maintenant, supposons que
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ce harnais soit déjà installé et imaginons que nous souhaitions connecter des modèles autres que payants,
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comme nous l'avons vu dans la vidéo où j'utilisais Deepsek. Voyons ce qui se passe si nous voulons ajouter…
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Tous les modèles gratuits disponibles sur cette plateforme sont
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accessibles sans installation. Notez cependant que
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Deeps Harness est également disponible dans la section Agents via une simple commande. Nous verrons également comment le connecter
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à l'aide de la clé API afin de pouvoir l'utiliser avec n'importe quel autre outil. Pour ce faire,
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si je souhaite connecter un autre fournisseur à cet outil, dans les paramètres,
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en cliquant sur la section Modèles, je trouverai tous les fournisseurs connectés.
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Pour en ajouter un nouveau, je cliquerai sur Ajouter un nouveau fournisseur,
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ici un fournisseur personnalisé, car il est moins connu que le nôtre. Ensuite,
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je saisirai le nom du fournisseur. Dans ce cas, il s'agira de « free ll ».
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Dans l'URL de base, il suffira de copier celle-ci depuis cette page. Toutefois, si le
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harnais que vous souhaitez utiliser apparaît ici , je vous recommande d'y accéder directement, car il arrive
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qu'un paramètre soit ajouté pour permettre son fonctionnement, comme pour la version 1 ici, par exemple. Je vais donc le copier,
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le coller ici, puis il suffit de saisir la clé API. Étant donné sa compatibilité avec OpenEI,
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nous pouvons la laisser telle quelle. En haut, cliquons à nouveau sur « Afficher la clé API ».
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Il ne nous reste plus qu'à copier tout cela, le coller ici, et en cliquant sur «
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Afficher les modèles disponibles », tous les modèles disponibles s'afficheront grâce aux
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fournisseurs installés précédemment. Notez également que les modes Fusion et Automatique
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sont disponibles . En cliquant sur « Ajouter tous les modèles sélectionnés »,
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nous verrons immédiatement la longue liste à partir de laquelle nous pourrons créer notre
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propre fournisseur, qui sera déjà connecté. Depuis n'importe quel autre outil,
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si nous sélectionnons un modèle, nous verrons une série de modèles provenant de notre
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fournisseur d'IA créé grâce à cette application
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. Autre point important : cette plateforme
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étant open source, nous pouvons l'utiliser où que nous soyons. Nous venons de voir comment y accéder
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sur un ordinateur. Comme mentionné précédemment, elle peut également être connectée à un
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téléphone mobile. Pour accéder rapidement à cette fonctionnalité sur mon téléphone, j'ai simplement tapé «
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LLMI gratuit ». L'outil que nous avons vu précédemment s'affiche. Un simple clic sur
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le bouton « Obtenir » permet de l'ouvrir directement depuis l'application
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et de consulter les modèles disponibles. Rappelons que les
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abonnements payants permettent d'obtenir les nouveaux modèles immédiatement.
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Nous pourrons visualiser les différents serveurs et ainsi appliquer
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directement ici toute la configuration effectuée sur l'ordinateur. Toutes les clés peuvent être ajoutées ;
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pour l'instant, la configuration est vierge car je n'ai encore rien connecté.
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Nous pourrons donc ajouter tous ces fournisseurs, comme vu précédemment,
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et finalement toutes les fonctionnalités présentées, directement
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L'application peut être installée sur un serveur local, au bureau ou à domicile, ou
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même sur un VPS. L'avantage ? Elle continue de fonctionner même lorsque
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nos appareils sont éteints. Pour cela,
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sachez que j'utilise personnellement cet outil avec le VPS Hostinger et l'
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application Docker. Je vous laisse le lien dans la description ci-dessous pour que vous puissiez obtenir un
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coupon, même si cette vidéo n'est pas sponsorisée. Le voici. Notez que si vous tapez « free
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llm », cet outil apparaîtra ; vous pourrez alors le sélectionner et l'installer. À l'ouverture, vous
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verrez exactement la même chose qu'auparavant, la seule différence étant que l'application
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que nous avions en local est, comme vous pouvez le constater dans l'URL, celle que j'exécute.
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Comme elle est déjà hébergée dans le cloud, même si mon ordinateur s'éteint, elle
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restera opérationnelle 24h/24 et 7j/7. Enfin, je souhaite également aborder quelques
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paramètres avancés essentiels pour la mise à l'échelle de cette plateforme. En
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cliquant sur les trois points et en accédant aux paramètres,
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vous trouverez une option de compression permettant d'optimiser l'utilisation des jetons pour
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tous vos forfaits gratuits. Imaginez que les promotions « gratuites » soient
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considérablement réduites. Nous voulons que chaque jeton ait le plus de valeur possible. Ici, nous pouvons
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compresser nos conversations afin d'utiliser moins de jetons. Par défaut, cette option
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est désactivée pour éviter toute perte de contexte, mais nous pouvons activer un
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paramètre de compression standard sans perte ou un paramètre plus agressif pour des économies encore plus importantes. Je recommande de commencer
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par désactiver cette option, mais si vous la jugez insuffisante, notamment si vous n'avez pas d'autres fournisseurs (ce qui
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serait difficile), vous pouvez ajuster les paramètres de compression ici. De plus
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, nous pourrons également tester différents moteurs de réécriture pour optimiser
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l'utilisation des modèles d'IA. Enfin, nous pourrons même
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créer nos propres profils de modèles pour regrouper nos besoins
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selon différentes exigences, et les intégrer via
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MCP. En réalité, cela transforme et simplifie une option, la rendant accessible.
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Il ne s'agit plus des ressources disponibles, mais de ce que l'on peut en faire.