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Lunch Talk15min
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L'IA Locale : Pourquoi reprendre le Contrôle face aux Géants du Cloud est indispensable

L’IA centralisée atteint ses limites : coûts, énergie, dépendance et risques de confidentialité. Ce talk présente une alternative crédible : IA locale, données maîtrisées, modèles spécialisés plus sobres, et entraînement simple avec Unsloth sur matériel grand public pour remplacer le “Shadow AI”.

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Jérôme Wax
Jérôme WaxInTech
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Le modèle de l'IA centralisée montre ses limites. Coûts d'API imprévisibles, data centers énergivores, dépendance à des fournisseurs sans plan viable à long terme. Pour beaucoup d'organisations, l'IA locale n'est plus une alternative, c'est une question de survie opérationnelle.

Ce Lunch Talk vous montre pourquoi, et comment y arriver concrètement:

  • Vos données doivent restent chez vous. Hors d'atteinte du Cloud Act, des fuites, des CGU que personne ne lit. Pas de lock-in, pas de mauvaise surprise au renouvellement de contrat.
  • Un modèle spécialisé consomme une fraction de l'énergie d'un généraliste surdimensionné et coûte proportionnellement moins cher à faire tourner. Qwen, Gemma : ça existe, ça tourne, c'est maintenant.
  • Et en réalité, c'est plus simple qu'on ne l'imagine. Avec Unsloth, entraîner son propre modèle expert sur un Mac ou une RTX grand public, c'est une après-midi. Pas un projet.

Le "Shadow AI" prospère parce que personne ne propose d'alternative crédible en interne. Ce talk en propose une.
modèle spécialisé
énergie
souveraineté
ia locale
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Jérôme Wax

Jérôme Wax

InTech

Luxembourg

Jérôme WAX is an AI Orchestrator and Enterprise Architect with over 20 years of experience at the intersection of artificial intelligence, enterprise architecture, human-computer interaction (HCI), and full-stack engineering.

He specializes in orchestrating teams of specialized AI agents to build production-ready intelligent systems. Going far beyond basic prompt engineering, Jérôme delivers robust, end-to-end AI solutions that users genuinely want to adopt.

His approach is deeply human-centered. By understanding how people think, interact, and collaborate with AI, he bridges the gap between advanced technical capabilities and real user needs—expertly managing cognitive load, intuitive interface design, and trust in automated decision-making.