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Outils & Modèles 20 Juin 2026

Top SLM 2026 : les meilleurs petits modèles de langage

Comparatif des meilleurs SLM 2026 : Ministral, Phi-4-mini, Qwen2.5, Gemma 3, SmolLM2, Llama 3.2. Tailles, licences, VRAM, cas d'usage et RGPD pour les PME.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

SLM vs LLM : quel modèle d'IA choisir en PME

SLM vs LLM : comparatif décisionnel complet. Coûts, latence, VRAM, souveraineté, cas d'usage. Quand le petit modèle gagne, et quand le LLM reste indispensable.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

SLM : le guide des Small Language Models en entreprise

Définition, panorama SLM (Phi-4, Mistral, Qwen, Gemma), comparatif coût/VRAM vs LLM, quand un SLM suffit et comment le spécialiser avec LoRA.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

SLM on-device : l'IA générative en local et en edge

SLM on-device : faire tourner un modèle IA en local sur poste ou edge sans cloud. Outils (Ollama, llama.cpp), modèles 1B à 8B, matériel requis, limites.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

Router SLM/LLM : architecture hybride et coûts

Router chaque requête vers le bon modèle pour maîtriser les coûts d'inférence : architecture, outils, limites et pièges à éviter en production.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

Quantization LLM : modèles sur petit GPU

Quantization LLM : comment passer d'un modèle 7B de 14 Go en fp16 à 4 Go en int4 avec GGUF, GPTQ ou AWQ, sans sacrifier la qualité. Guide pratique 2026.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

Préparer un dataset de fine-tuning LLM : la méthode

Dataset fine-tuning LLM : combien d'exemples, format JSONL, construction et nettoyage. Méthode terrain pour éviter les erreurs qui font échouer les projets.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

Ministral et Mistral Small : guide pratique des SLM

Ministral 3B, 8B et Mistral Small 3.2 : guide des modèles Mistral pour PME, entre souveraineté, RGPD, déploiement on-premise et limites.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

LoRA et QLoRA : le guide du fine-tuning de LLM

LoRA et QLoRA : hyperparamètres, VRAM réelle, Unsloth, PEFT et TRL pour fine-tuner un LLM sur un seul GPU, avec les pièges à éviter.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

Fine-tuning, RAG ou prompting : quand choisir quoi

Fine-tuning, RAG ou prompting : comparez 3 façons d'adapter un LLM à votre métier. Arbre de décision, coûts, pièges et combinaisons pour PME.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

Fine-tuner un SLM pour les agents IA métier

Fine-tuning function calling sur un SLM : réduire coût et latence d'un agent IA, préparer le dataset et éviter les principaux pièges.

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Outils & Modèles 20 Juin 2026

Fine-tuner un modèle d'embeddings sur votre métier

Fine-tuning d'embeddings métier : apprentissage contrastif, hard negatives et Recall@k avec sentence-transformers. Quand c'est rentable et quels pièges éviter.

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