Module 6IA chinoises vs américaines, IA locale et outils gratuits

Couvre : les différences réelles entre écosystèmes, faire tourner l'IA en local (avec les paramètres), et une sélection d'outils gratuits pour la production et le quotidien.

1. IA chinoises vs américaines : les vraies différences

Le tableau de compréhension

   ÉCOSYSTÈME AMÉRICAIN              ÉCOSYSTÈME CHINOIS
   ────────────────────              ────────────────────
   OpenAI, Anthropic, Google,        DeepSeek, Alibaba (Qwen),
   Meta, Mistral*                    MiniMax, Kuaishou, ByteDance

   Modèles "fermés" (weights          Modèles souvent "open weights"
   propriétaires) sauf Meta/          (téléchargeables) → on peut
   Llama                             les faire tourner soi-même

   Prix API élevés (1-15 $/Mtok)     Prix API cassés (0,14-0,90 $/Mtok)

   Alignement / sécurité très         Censure sur les sujets sensibles
   encadrés (refus fréquents)         pour le régime chinois

   Données traitées aux USA           Données traitées en Chine
   (Cloud Act américain)             (loi chinoise sur le renseignement)

   Meilleur en anglais               Très bons en chinois, bons en
                                     anglais, corrects en français

*Mistral est français — à part, voir plus bas.

Les différences concrètes pour l'usage

La règle pratique (décision en 2 questions)

1. Les données sont-elles sensibles (clients, santé, secrets pro) ?
   │
   ├─ NON  → Modèle chinois en API : le meilleur rapport qualité/prix
   │         (DeepSeek pour le texte, Hailuo pour la vidéo)
   │
   └─ OUI  → Modèle EU (Mistral, hébergement souverain)
             ou modèle local (section 2) : les données ne sortent jamais

2. Ai-je besoin du top qualité absolu (rédaction finale, code critique) ?
   │
   ├─ NON  → Chinois / open source
   └─ OUI  → Claude/GPT payants pour l'étape finale uniquement

Stratégie hybride recommandée (celle de cette formation) : 80 % du volume avec le moins cher (DeepSeek), 20 % de la finition avec le meilleur (Claude). Coût divisé par 5 à 10, qualité finale intacte.

2. Faire tourner l'IA en local : les paramètres

Pourquoi local ?

• Confidentialité totale : rien ne quitte votre machine (clients, santé, RH)
• Coût zéro à l'usage (vous payez l'électricité)
• Fonctionne hors ligne
• Pas de censure ni de limite de débit

Les paramètres qui comptent vraiment

Un modèle local se caractérise par son nombre de paramètres — grossièrement, sa "taille de cerveau" :

   Paramètres      RAM nécessaire       Qualité           Usage
   ───────────     ──────────────       ────────          ────
   1-3 Md          2-4 Go               Basique           Tests, vieux PC
   7-8 Md          6-10 Go              Bon              Débutant honnête
   13-14 Md        10-16 Go             Très bon         Le sweet spot
   30-35 Md        20-32 Go             Excellent        Station de travail
   70+ Md          40-64 Go+            Quasi-GPT-4      Serveur/pro

La règle pratique : RAM ≈ 1,2 x le nombre de paramètres (en Go) pour un modèle quantifié en Q4 (qualité légèrement compressée, standard en local).

Exemples réels :

• Ordinateur portable 8 Go RAM → modèles 7B (Llama 3.1 8B, Qwen 2.5 7B, Mistral 7B)
• Mac 16 Go → modèles 13-14B très confortablement
• PC gaming 32 Go (ou Mac 32 Go) → 30-35B : niveau GPT-3.5/4-mini chez vous

Les 3 outils pour démarrer en local (gratuits)

Exemple Ollama (3 commandes) :

# Installer puis :
ollama run qwen2.5:7b      # télécharge et lance Qwen 7B (~4,7 Go)
ollama run llama3.1:8b     # le classique de Meta
ollama run deepseek-r1:7b  # le raisonnement de DeepSeek, en local

Les modèles recommandés en local (2026)

⚠️ Nuance honnête : un modèle 7B local ≈ niveau GPT-3.5. C'est largement suffisant pour résumer, reformuler, classer — pas pour de la rédaction fine. Le local excelle en volume confidentiel, pas en qualité maximale.

3. Outils gratuits : production et quotidien

🎬 Production de contenu (chaîne YouTube faceless comprise)

🗂️ Quotidien et productivité

💼 Spécial chef de projet / freelance

4. Exercices

1. Comparez Chine vs USA : posez la même question pointue (ex : un plan de migration technique) à DeepSeek Chat et à Claude. Comparez profondeur, style, prix si API.
2. Installez Ollama et lancez qwen2.5:7b. Demandez-lui de résumer un document confidentiel. Réalisez qu'aucune donnée n'a quitté votre machine.
3. NotebookLM : uploadez 3 PDF de cette formation et posez des questions : vous venez de faire du RAG sans coder.
4. Kit faceless gratuit : générez une miniature (Ideogram), une voix off de 1 min (ElevenLabs), montez un mini-slideshow (CapCut). Coût total : 0 €.

5. Points clés

1. Chine = prix imbattables + open weights ; USA = qualité max + confidentialité américaine ; EU (Mistral) = souveraineté.
2. Stratégie hybride : le pas cher pour le volume, le premium pour la finition.
3. Local : RAM ≈ 1,2 x paramètres ; sweet spot 7-14B ; Ollama suffit pour commencer.
4. Une stack complète (voix, vidéo, montage, images, musique, dashboards, automatisation) existe 100 % gratuite — la barrière n'est plus l'argent, c'est la méthode.