Machine Learning 3.0 & RAG en local (sans cloud) : Concepts et tendances🧠

Le terme « Machine Learning 3.0 » n’a pas de définition universelle arrêtée au sein de la communauté scientifique à ce jour. Il représente cependant l’émergence de nouvelles vagues d’innovation en IA, souvent caractérisées par :

L’intégration du machine learning dans l’edge computing (Tiny ML), permettant de déployer des modèles puissants et efficaces sur des appareils locaux ou embarqués (ordinateurs, microcontrôleurs, IoT), sans dépendre du cloud.
L’automatisation accrue grâce à l’AutoML, qui vise à simplifier la création et l’optimisation automatique des modèles machine learning.
L’ouverture à des systèmes plus robustes, adaptatifs et facilement personnalisables, aggravant la tendance à la spécialisation par domaine et à l’intégration continue de connaissances grâce à des stratégies comme la RAG (retrieval-augmented generation).
L’importance accordée à la sécurité, à la souveraineté et à l’exploitation responsable des données, en particulier dans le contexte on-premise/local, pour garantir la confidentialité et la conformité réglementaire, notamment en Europe.

En résumé, Machine Learning 3.0 fait référence à l’évolution du machine learning vers une intelligence plus distribuée, plus personnalisable, automatique, collaborative, tout en respectant la confidentialité et la souveraineté des données.

🧬RAG en local (sans cloud) : Définition et mise en place

Définition du RAG🧩

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) combine deux mondes : la génération de texte par de grands modèles de langage (LLM) et la récupération d’informations dans une base documentaire externe. L’intérêt ? Permettre à un modèle d’IA de s’appuyer à la fois sur ses connaissances internes et sur des informations actualisées ou spécifiques, au moment même où la requête est posée, en interrogeant des documents locaux (PDF, docs internes…).

Le pipeline typique d’un système RAG local comprend :

L’ingestion et le découpage de documents (PDF, textes, notices internes, etc.)
L’embedding (vectorisation) de ces fragments de texte avec un modèle local.
Le stockage des embeddings dans une base de données vectorielle (exemple : Chroma DB, Qdrant).
L’interrogation vectorielle lors d’une question utilisateur pour retrouver rapidement les fragments pertinents.
La génération de la réponse en tenant compte de ces fragments, grâce à un LLM local (exemple : Llama 3, Mistral… via Ollama).

🛠️Tutoriels et ressources pour déployer RAG en local

Voici les grandes étapes pour mettre en place le RAG en local, illustrées avec des outils open source et des tutoriels en français :

Prérequis matériels⚙️

Un PC bien doté en RAM et idéalement équipé d’un GPU (préférable pour les gros modèles), mais faisable sur CPU pour des modèles plus compacts.
Espace disque suffisant pour stocker vos documents “vectoriels” et les modèles.

Prérequis logiciels💻

Python 3 – langage le plus populaire aujourd’hui pour manipuler l’IA.
Ollama – outil pour exécuter facilement des LLMs localement.
ChromaDB ou Qdrant – base de données vectorielle open source.
Des librairies comme LangChain (pour orchestrer pipeline RAG), PyPDF (pour extraction de texte), etc.

📡Étapes-clés (exemple de workflow avec Ollama + ChromaDB + LangChain) :

Installer Python et créer un environnement virtuel :

bash

python3 –version

python3 -m venv venv

source venv/bin/activate

Installer les dépendances Python :

bash

pip install chromadb langchain ollama

Installer Ollama et télécharger un modèle local (Llama 3, Mistral, Qwen 3, etc.)
Suivre la documentation officielle :

text

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ollama pull llama3

Indexer vos documents dans la base vectorielle
- Découper les PDF/textes en chunks
- Générer des embeddings localement avec Ollama ou une autre solution open source.
- Stocker ces embeddings dans ChromaDB ou Qdrant.

Interroger les documents depuis une interface (console, API Flask, Streamlit…)
- Exemple d’appel Flask pour intégrer un fichier :
  
  bash

curl –request POST \

–url http://localhost:8080/embed \

–header ‘Content-Type: multipart/form-data’ \

–form file=@/path/votre_document.pdf

Exemple d’appel pour poser une question :

bash

curl –request POST \

–url http://localhost:8080/query \

–header ‘Content-Type: application/json’ \

–data ‘{ « query »: « Votre question ici » }’

Tutoriels détaillés (FR & EN)📘

Points importants pour la pratique locale⚠️

Tout reste sur votre machine : la confidentialité est totale, aucun cloud n’est requis.
L’ajout et la mise à jour de vos documents sont instantanés, et l’IA en tient compte sur-le-champ.
La performance dépend de votre matériel, et l’usage d’un GPU devient vite utile si vos documents ou modèles sont volumineux.
Le coût peut être quasi nul si vous utilisez du matériel existant et des outils open source.

Conclusion : Machine Learning 3.0🧾

Le « Machine Learning 3.0 » désigne la nouvelle ère de l’IA, marquée par l’autonomie, la personnalisation, et le respect de la souveraineté des données, incarnée par l’avènement de solutions comme le RAG local. Aujourd’hui, mettre en place un pipeline RAG en local, sans cloud, devient accessible grâce à des outils comme Ollama, ChromaDB, LangChain, Qdrant et des modèles comme Llama 3 ou Qwen, le tout avec une documentation et des tutoriels nombreux en français et en anglais.

Vous disposez ainsi d’un assistant IA personnalisable, sécurisé, et parfaitement adapté à vos propres données, déployé sur votre poste personnel.

📣Je suis actuellement en train de déployer mes propres pipelines RAG en local, zéro cloud, zéro dépendance extérieure, avec une approche souveraine et pragmatique. Si vous êtes en train de travailler sur un projet similaire, ou si vous envisagez de mettre en place un RAG local pour vos données internes, je vous invite à me contacter.