Outils d’IA

Ubuntu 26.04 est devenue l’une des plates-formes principales pour le développement et le déploiement de l’IA. Cette section explique systématiquement comment installer, configurer et utiliser divers outils d’IA sur Ubuntu, vous aidant à créer rapidement un environnement de travail d’IA efficace.

Aperçu de la section

Éditeurs et IDE d’IA

Les éditeurs d’IA modernes intègrent profondément de grands modèles de langage dans le flux de travail d’édition de code, offrant ainsi une complétion intelligente, une génération de code, des suggestions de refactorisation, etc. Cette rubrique couvre :

• Curseur - Éditeur natif d’IA basé sur VS Code, prenant en charge les conversations multimodèles et la génération de code.
• Windsurf (Codeium) - Outil et éditeur gratuits de complétion de code AI
• Zed – Éditeur hautes performances avec assistance IA intégrée
• VS Code + AI Extensions - Améliorez VS Code avec Copilot, Continue, Cline et d’autres extensions

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Assistants de codage IA (CLI)

Les assistants de codage IA en ligne de commande vous permettent d’interagir avec les modèles IA directement dans le terminal pour écrire, déboguer et refactoriser le code. Cette rubrique couvre :

• Claude Code — L’assistant de codage CLI officiel d’Anthropic
• Aider – Outil de programmation de paires d’IA de terminal open source
• GitHub Copilot CLI — Assistant IA en ligne de commande officiel d’GitHub
• Gemini CLI – L’outil d’IA de terminal de Google
• OpenCode – Assistant de codage IA pour terminal open source

Lire le guide des assistants de codage AI (CLI) —>

LLM locaux

Exécutez localement de grands modèles de langage pour protéger la confidentialité des données, réduire les coûts des API et profiter de l’inférence hors ligne. Cette rubrique couvre :

• Ollama — Le framework d’exécution de modèle local le plus populaire
• LM Studio — Outil graphique de gestion de modèles locaux et de chat
• llama.cpp — Moteur d’inférence C++ hautes performances
• Jan – Client de chat IA local open source
• Open WebUI — Interface Web pour l’interaction du modèle local
• Comparaison de modèles - Comparaison de modèles populaires, notamment Llama 3, Qwen, DeepSeek, Mistral, etc.

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Image et parole IA

L’IA peut faire plus que traiter du texte : elle peut générer des images et traiter la parole. Cette rubrique couvre :

• Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111) — L’outil de génération d’images IA le plus populaire
• ComfyUI – Flux de travail avancés de génération d’images basés sur des nœuds
• OpenAI Whisper – Modèle de synthèse vocale puissant

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Plateformes d’IA et automatisation

Outils de plateforme pour créer des applications d’IA et des flux de travail d’automatisation. Cette rubrique couvre :

• Dify – Plateforme de développement d’applications LLM open source
• n8n – Outil d’automatisation visuelle du flux de travail avec prise en charge des nœuds IA
• LangChain / LangGraph — Cadre de développement pour créer des applications LLM

Lire le guide des plateformes d’IA et de l’automatisation —>

OpenClaw

OpenClaw est un assistant d’IA personnel local qui s’exécute sur vos propres appareils, vous parle via des canaux de messagerie tels que WhatsApp, Telegram et Slack, et peut appeler des outils et exécuter des tâches automatisées.

• Local-first – Le démon de passerelle s’exécute sur votre propre machine
• Multicanal – Discutez avec l’assistant dans les applications que vous utilisez déjà
• Outils et automatisation – Exécution d’outils intégrés, tâches cron et webhooks

Lire le guide OpenClaw —>

Configuration du GPU

Les charges de travail d’IA nécessitent généralement une accélération GPU. Cette rubrique couvre :

• Installation du pilote NVIDIA — Installation automatique avec les pilotes Ubuntu
• CUDA Toolkit — Installation et configuration de la plateforme de calcul GPU
• cuDNN – Bibliothèque d’accélération du Deep Learning
• Vérification GPU – Confirmer que votre environnement GPU fonctionne correctement
• ROCm (GPU AMD) - Prise en charge du calcul IA pour les cartes graphiques AMD
• Dépannage courant – Solutions pour les conflits de pilotes, les incompatibilités de versions, etc.

Lire le guide de configuration du GPU —>

Commencer

Si vous débutez avec les outils d’IA, nous vous recommandons de lire dans cet ordre :

1. Configurez d’abord votre environnement GPU (si vous disposez d’un GPU NVIDIA)
2. Installez Ollama pour exécuter des modèles locaux et découvrez l’IA locale
3. Choisissez un AI editor pour augmenter votre productivité de codage
4. Essayez CLI coding assistants pour utiliser l’IA dans le terminal

Configuration système requise