Deux projets à bâtir, pas seulement à utiliser

Les 2 kits présentés ici accompagnent le chapitre 12 du livre IA : Prenez le Pouvoir 2026.

Ils se distinguent des kits outils par leur ambition.

Là où les outils automatisent une tâche quotidienne précise, ces deux projets vous font construire quelque chose de plus vaste : un assistant documentaire branché sur vos propres dossiers, et un studio de transcription qui transforme vos enregistrements en comptes rendus exploitables.

Ce sont des projets au sens plein du terme.

Vous ne vous contentez pas de lancer un script : vous bâtissez un système que vous adaptez à votre métier, que vous nourrissez de vos documents, et qui devient au fil du temps une véritable mémoire de travail.

Les deux fonctionnent intégralement en local, ce qui en fait des outils défendables même pour les données les plus confidentielles.

À lire avant de télécharger : le niveau technique requis

Ces deux projets demandent davantage que les kits outils. Au-delà de Python et d'Ollama, ils exigent des modèles d'IA plus lourds (jusqu'à 6,6 Go pour l'un d'eux), une machine correctement équipée (16 Go de RAM au minimum, un GPU vivement recommandé), et pour le transcripteur l'installation de FFmpeg au niveau du système.

Le chapitre 11 du livre détaille les configurations matérielles recommandées.

Ne vous lancez dans ces projets que si vous êtes à l'aise avec l'installation des kits outils, ou prêt à y consacrer le temps nécessaire.

La récompense est à la hauteur de l'effort : une fois en place, ces 2 systèmes sont d'une puissance qui n'a rien à envier aux solutions cloud payantes, sans le moindre abonnement et sans qu'aucune donnée ne quitte votre machine.

Vous débutez ? Commencez plus simplement

Si ces 2 projets vous semblent trop ambitieux pour l'instant, ce n'est pas grave.

La page Kits outils propose 3 outils plus directs (assistant planning, fiche de révision, veille juridique) qui constituent une excellente mise en jambe avant d'attaquer ces projets plus lourds.

Les deux projets se complètent

Voici ce que peu de gens réalisent au premier abord : ces deux projets forment un système.

Le studio de transcription convertit vos enregistrements en documents écrits.

L'assistant documentaire indexe vos documents écrits. La connexion est immédiate : il suffit de verser les transcriptions produites par le premier dans le corpus du second.

À force d'enregistrer et de transcrire vos réunions, vos auditions, vos podcasts de veille, vous constituez peu à peu une mémoire d'activité interrogeable.

Votre assistant documentaire ne connaît plus seulement vos documents rédigés, il connaît aussi tout ce qui s'est dit dans vos échanges.

C'est une capacité que très peu de professionnels possèdent aujourd'hui, et vous pouvez la bâtir vous-même, chez vous, sans abonnement.

Comment ça se passe après l'inscription ?

Pour chaque projet, vous cliquez sur son bouton, vous laissez votre email, et vous recevez par retour de mail le lien de téléchargement de ce kit précis.

Vous pouvez prendre l'un, l'autre, ou les deux.

Chaque kit est livré avec un guide d'installation détaillé, des exemples de personnalisation par métier, et un fichier de dépannage.

Par honnêteté : ces projets sont gratuits et fournis tels quels.

Ils sont plus exigeants que les kits outils, et l'écosystème des librairies d'IA évolue vite.

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Projet 1 : l'assistant documentaire (RAG)

Imaginez pouvoir poser une question à l'ensemble de vos dossiers et obtenir une réponse précise, qui cite ses sources, sans qu'aucun document ne quitte votre ordinateur. C'est exactement ce que fait ce projet.

Ce qu'il fait.

Vous lui donnez un dossier rempli de PDF, de fichiers Word ou de notes texte.

Le système les lit, les indexe, et devient capable de répondre à vos questions en s'appuyant exclusivement sur le contenu de ces documents, en citant les sources, et sans transmettre quoi que ce soit à l'extérieur.

C'est ce qu'on appelle un RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, expliqué en détail au chapitre 12.

Ce kit en est l'implémentation opérationnelle.

Pour qui.

L'avocat qui veut interroger sa base de jurisprudence et ses dossiers, l'expert-comptable face à sa doctrine fiscale, le médecin qui consulte ses comptes rendus, l'architecte qui navigue dans ses normes et DTU, le journaliste qui fouille ses archives.

Le code reste le même pour tous : seul le prompt système change selon le métier, et le kit fournit des exemples prêts à l'emploi pour plusieurs professions.

Ce qu'il vous faut.

Python, Ollama, et deux modèles téléchargés (un pour les embeddings d'environ 274 Mo, un pour la génération d'environ 6,6 Go).

Côté matériel : 16 Go de RAM minimum, idéalement 8 Go de VRAM sur le GPU, et une trentaine de gigaoctets d'espace disque libre.

Le kit fonctionne en deux phases : une indexation de vos documents, puis une interrogation en langage naturel.

Projet 2 : le studio de transcription

Une réunion enregistrée, une audition, un podcast de veille, une vidéo de formation.

Tout cela contient de l'information précieuse, mais sous une forme inexploitable tant qu'elle reste de l'audio.

Ce projet transforme n'importe quel enregistrement en texte exploitable.

Ce qu'il fait.

Vous déposez un fichier audio ou vidéo.

Le système en sort, quelques minutes plus tard, une transcription complète au format texte, un fichier de sous-titres synchronisés au format SRT, et un compte rendu structuré rédigé par votre IA locale.

Le tout sans qu'aucun son ni aucun texte ne transite par Internet.

Pour qui.

L'avocat ou le chef d'entreprise qui doivent produire un compte rendu de réunion, le médecin qui documente une consultation enregistrée, le chef de projet qui veut un compte rendu de réunion avec décisions et actions, le créateur de contenu qui sous-titre ses vidéos, le journaliste qui transcrit ses interviews.

Là encore, le kit fournit des prompts de synthèse adaptés à chaque métier.

Ce qu'il vous faut.

Python, Ollama avec un modèle de génération, et FFmpeg installé au niveau du système (le kit explique l'installation pour Windows, Mac et Linux).

Le modèle de transcription Whisper se télécharge automatiquement au premier lancement. Côté matériel, 16 Go de RAM et un GPU recommandé pour des temps de traitement raisonnables sur les longs enregistrements.

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