Univers · Open source, LLM & agentique

Les nouvelles têtes de l'IA sont ouvertes.

L'IA n'appartient pas qu'aux géants du cloud : des modèles open weights (Mistral, Qwen, Llama, DeepSeek…) se téléchargent, s'exécutent chez vous et se personnalisent librement. Autour d'eux, un écosystème d'outils extraordinaire émerge chaque mois. Voici notre carte du territoire — et nos propres contributions.

🦉 Découvrir nos agents Hermes & OpenClaw Les outils qui codent avec vous

Espace développeur lumineux avec éditeurs de code

🧰 25+ de nos projets open source sur GitHub

Les modèles ouverts

Cinq familles à connaître (et quand les choisir).

Un « LLM ouvert », c'est un modèle dont les poids sont téléchargeables : vous pouvez le faire tourner sur vos serveurs, l'adapter à votre vocabulaire métier, et personne ne voit vos données passer. Les familles qui comptent en 2026 :

Modèle	Qui le développe	Sa force	Idéal pour…
Mistral	Mistral AI 🇫🇷	La référence européenne : efficace, excellente compréhension du français	Les projets souverains « made in France », administrations, PME exigeantes
Qwen	Alibaba	Des tailles pour tous les besoins, du minuscule au géant ; plusieurs sous licence Apache 2.0	Toute la gamme d'usages, du navigateur (notre démo !) au datacenter
Llama	Meta	L'écosystème le plus large : tutoriels, outils, dérivés par milliers	Expérimenter vite avec une communauté énorme
DeepSeek	DeepSeek	Raisonnement puissant pour un coût d'exécution très faible	Analyse, mathématiques, code — quand le budget compte
Gemma	Google	Petits modèles très bien optimisés	Embarqué, robots, applications sur poste de travail

💡

Lequel choisir ? C'est notre métier de répondre à cette question pour VOTRE cas d'usage (langue, confidentialité, budget, matériel). Nous réalisons des comparatifs sur vos vrais documents — demandez le nôtre.

L'agentique

Chatbot, agent, équipe d'agents : les 3 étages.

Étage 1

💬 Le chatbot

Vous posez une question, il répond. Intelligent mais passif : il attend. C'est l'assistant conversationnel classique.

Étage 2

🤖 L'agent

On lui donne un objectif, il agit : cherche, utilise des outils (recherche web, fichiers, bases de données), vérifie, corrige. Notre démo « chef d'équipe » en montre un.

Étage 3

👥 L'équipe d'agents

Plusieurs agents spécialisés coordonnés par un superviseur, avec validation humaine. C'est le stade « usine » : des workflows entiers automatisés.

Frameworks open source que nous utilisons pour construire ces équipes : LangGraph (contrôle fin, production) et CrewAI (équipes par rôles, prototypage rapide), routés par LiteLLM et recherchant en privé via SearxNG.

🛠️ Nos contributions

Hermes Agent & OpenClaw — nos agents maison.

Deux projets open source maintenus par le Hub et sa communauté GitHub : un assistant conversationnel souverain et un orchestrateur de tâches nocturnes. Modèles ouverts, données locales — évidemment.

🦉 Hermes Agentassistant souverain

$ hermes discuter --prive --documents ./entreprise
✓ modèle local chargé · aucune connexion externe
❓ « Quelles sont nos conditions de garantie ? »
→ réponse sourcée : contrat-type.pdf p.12, p.31
« Nos garanties sont de 24 mois, avec extension… (sources citées) »
# vos documents n'ont jamais quitté le serveur ✓

Chat privé avec vos documents : réponses sourcées, vérifiables
Voix française, mémoires longues, profils par utilisateur
Se connecte à vos outils : fichiers, mails, agendas

🦞 OpenClaworchestrateur de nuit

$ openclaw lancer ./pipelines/veille.yaml --nuit
[22:00] collecte : 180 pages analysées (recherche privée)
[22:41] synthèse : 34 signaux retenus
[23:12] rédaction du brief (modèle local)
[23:26] contrôle : 2 sources non confirmées → écartées
[07:00] ✓ brief_veille_S35.pdf livré dans votre boîte
# l'équipe a travaillé pendant que vous dormiez ✓

Traites nocturnes : veille, rapports, traitement de documents
Pipelines décrits simplement, reprise sur erreur
Route les tâches vers le bon modèle, au bon coût

🔍 Les dépôts : github.com/cim-montpellier · cimlattes · cimperols — contributions bienvenues !

L'outillage 2026

Les outils qui codent avec vous.

Le développement logiciel a changé d'époque : des « agents de code » lisent, écrivent, testent et corrigent. Nous les utilisons au quotidien et formons à leur usage. La sélection qui compte :

ÉditeurVS Code + Copilot

L'éditeur le plus répandu, avec l'assistant intégré de GitHub. La porte d'entrée idéale.

IDE agentiqueCursor

Un éditeur pensé « IA d'abord » : l'agent et l'éditeur partagent le même fil de travail.

IDE agentiqueGoogle Antigravity

L'agentic IDE de Google : des agents qui pilotent éditeur, terminal et navigateur, gratuits pour les particuliers.

Agent terminalClaude Code

L'agent en ligne de commande d'Anthropic : réputé pour la qualité sur les refactors profonds.

Agent terminalOpenAI Codex

Le champion de l'autonomie : des tâches longues menées sans supervision, CLI + cloud.

Open sourceOpenCode & Aider

Des agents libres « apportez votre modèle » : branchez DeepSeek, Qwen ou Mistral locaux.

AutonomieDevin & co

Les agents « délégation totale » qui travaillent en parallèle sur des machines virtuelles.

ModèlesDeepSeek · Qwen · Mistral

Les moteurs ouverts qui alimentent ces outils — y compris auto-hébergés pour la confidentialité.

🧭

Par où commencer quand on est perdus ? Par un atelier. Nous animons des sessions « premiers pas avec les agents de code » pour développeurs comme pour curieux — écrivez-nous.

IA locale

Ollama : un LLM chez vous, en une commande.

Ollama est l'outil open source qui a popularisé les LLM locaux : il télécharge un modèle et vous parle ensuite sur votre machine, via une interface de commande ou une API locale. C'est le même principe que notre démo navigateur — en plus puissant, et sans limite de taille. Nos agents Hermes Agent et nos services RAG s'appuient sur ce type d'API locale.

🖥️ Trois commandes, c'est toutLinux · macOS · Windows

$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# installation (une minute)…
$ ollama run mistral:7b
✓ modèle téléchargé (4,1 Go) — tourne sur votre GPU
>>> Explique le RAG à ma comptable, en 3 phrases.
« Le RAG, c'est un bibliothécaire numérique : il cherche
dans VOS documents les passages utiles et les fournit au
modèle, qui rédige une réponse sourcée… »
# 100 % local : débranchez Internet, ça fonctionne encore

📚 Modèles populaires du catalogueollama.com/library

Modèle	Taille	Pour quoi faire
llama3.2 3B	~2 Go	Conversations légères, laptop 8 Go
mistral 7B	~4 Go	Le Français, efficace et polyvalent
deepseek-r1 7B	~5 Go	Raisonnement étape par étape
gemma3 4B	~3 Go	Rapide, multimodal (images)
llava 7B	~5 Go	Décrire des images localement
nomic-embed-text	~0,3 Go	Le moteur d'indexation du RAG

💡 Règle simple : prévoir ~2× la taille du fichier en RAM (8 Go de RAM → modèles ≤ 4 Go confortablement). GPU optionnel mais bienvenu.

🧑‍🔧

Vous utilisez déjà Ollama ? Nos ateliers « LLM local » partent de VOTRE configuration : nous identifions ensemble les modèles adaptés à votre matériel et à vos usages (RAG sur vos documents, agents nocturnes, transcription…), et nous connectons Hermes Agent à votre API locale.

Robotique & embarqué

Quand l'IA prend corps : robotique, Raspberry & Arduino.

Le club est né de la passion du matériel : circuits, robots, objets connectés. Aujourd'hui, les petits modèles d'IA ouverts (Gemma, Llama 1B…) font tourner de la reconnaissance vocale ou d'image directement sur un Raspberry Pi. Notre FabLab continue d'explorer : robots éducatifs, capteurs, domotique, imprimantes 3D.

🤖 Ateliers robots éducatifs (jeunes & moins jeunes)
🥧 Projets Raspberry Pi : assistants vocaux locaux, reconnaissance d'images
⚡ Arduino & capteurs : la logique de programmation par le concret

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Robots éducatifs et cartes électroniques sur un plan de travail lumineux

🦾 L'informatique physique, héritage du club