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vellis e7b0b6c1be wiki: 2026-06-12_1926
2026-06-12 19:26:55 +02:00

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Wiki Index

Content catalog. Every wiki page listed under its type with a one-line summary. Read this first to find relevant pages for any query. Last updated: 2026-06-11 | Total pages: ~1 726

Entities

  • ansible: Outil d'automatisation et de gestion de configuration.
  • apache-2: Licence permissive avec clause de brevets.
  • claude-4: Famille Anthropic (Opus/Sonnet/Haiku), référence propriétaire en raisonnement et code.
  • chezmoi: Gestionnaire de dotfiles avec support templates.
  • command-a: Grand modèle Cohere orienté entreprise, 111B, 256k contexte et tool-use natif.
  • command-r-plus: Ancien grand modèle Cohere très fort en RAG et tool-use multi-étapes.
  • crowdsec: Système de détection d'intrusions collaboratif.
  • deepseek-r1: Modèle de raisonnement open-weight DeepSeek, 671B/37B actifs, MIT, très fort en maths et code.
  • deepseek-v3-1: Révision hybride de DeepSeek V3, pensée/non-pensée et function calling natif.
  • deepseek-v4: LLM 1.6T MoE de DeepSeek (MIT), architecture CSA/HCA, SOTA raisonnement.
  • deepseek-v4-flash: Version distillée rapide de DeepSeek V4 (284B MoE), idéale pour usage agentique intensif.
  • docker: Plateforme de conteneurisation pilier de l'auto-hébergement.
  • exl2: Format de quantification rapide pour GPU Nvidia.
  • fail2ban: Outil classique de bannissement d'IP malveillantes.
  • gemma-3: Génération Google open-weights avant Gemma 4, vision native et jusqu’à 128k contexte.
  • gemma-4: Modèles ouverts Google (2B-31B), superbes pour fine-tuning, licence permissive.
  • gemini-2-5-flash: Modèle Google ultra-rapide à 1M de contexte, excellent ratio coût/performance.
  • gemini-2-5-pro: Haut de gamme Google, 1M de contexte, multimodal, très fort en vidéo et dev.
  • gitea: Forge Git légère et auto-hébergée.
  • glm-5: LLM open-source Zhipu AI (744B/40B, MIT), meilleur open-weight à sa sortie.
  • gguf: Format de fichier standard pour modèles quantifiés.
  • gpl-v3: Licence copyleft imposant la liberté du code dérivé.
  • gpt-5: Famille phare d’OpenAI, 400k contexte, tool-use et reasoning configurables.
  • grok-4: Famille xAI orientée temps réel et raisonnement, avec contexte doc/API en forte évolution.
  • hermes-agent: Agent IA autonome auto-améliorant développé par Nous Research.
  • kimi-k2-5: Moonshot AI — version précédente de K2.6, multimodale et agentique, 1T/32B actifs.
  • kimi-k2-6: Moonshot AI — MoE 1T/32B, SWE-Bench 80.2%, codage agentique intensif.
  • llama-3-1: Série de modèles Meta (8B, 70B, 405B) avec contexte 128k.
  • llama-4: Successeur Meta (Scout 10M ctx, Maverick MoE), multimodale, licence commerciale.
  • llama-cpp: Moteur d'inférence C++ utilisé par Ollama.
  • matrix: Protocole de communication décentralisé et fédéré.
  • minimax-m3: MiniMax M3 — MoE avec MSA, 1M ctx, SWE-Bench Pro 59.0%, excellent ratio Q/P.
  • mimo-v2-5: Xiaomi MiMo V2.5 — modèle open-source omnimodal, 310B/15B actifs et 1M contexte.
  • mistral: Modèles de Mistral AI (Large 2 123B, NeMo 12B).
  • mistral-large-3: Mistral Large 3 — 41B/675B MoE, Apache 2.0, entraîné sur 3000 H200.
  • mit: Licence ultra-permissive.
  • ml-kem: Standard NIST (Kyber) pour le chiffrement post-quantique.
  • nextcloud: Cloud personnel et collaboratif open-source.
  • nous-research: Laboratoire de recherche spécialisé dans l'IA open-source.
  • ollama: Moteur d'inférence local pour LLMs.
  • open-webui: Interface utilisateur pour LLM local.
  • openssh: Implémentation open-source de SSH avec support hybride PQC.
  • penpot: Outil de design collaboratif basé sur le SVG.
  • phi-3-5: SLM de Microsoft (Mini, MoE) optimisés pour la qualité des données.
  • phi-4: Microsoft Phi-4 — 14B dense, MIT, surpasse GPT-4 en STEM, edge-ready.
  • qwen-3-5: Génération Qwen 3.5 open-weight, long contexte et très forte polyvalence.
  • qwen-3-6-plus: Variante API Alibaba à 1M de contexte, multimodale et orientée agents.
  • qwen-3-7: Alibaba Qwen 3.7 — MoE ~1T, 1M ctx, top benchmarks codage (API only).
  • restic: Outil de sauvegarde avec déduplication et chiffrement.
  • yi-large: Modèle propriétaire 01.AI, polyvalent, API-only, génération précédente à Yi-Lightning.
  • yi-lightning: 01.AI — modèle très compétitif en Chatbot Arena, fort en code et math.
  • api-rest: Architecture HTTP standard pour les APIs.
  • api-gateway: Point d'entrée unique pour toutes les APIs d'un système.
  • architecture-microservices: Style d'architecture découplant l'app en services autonomes.
  • architecture-monolithique: App unique, simple à développer.
  • attaque-chaine-approvisionnement: Attaque ciblant les dépendances logicielles.
  • automatisation-dotfiles: Gestion et versionnement des configurations système.
  • base-de-donnees-vectorielle: Stockage optimisé pour recherche par similarité.
  • boucle-feedback-client: Cycle collecte \rightarrow analyse \rightarrow implémentation.
  • cache: Stockage temporaire pour accélérer l'accès aux données.
  • chain-of-thought: Technique de décomposition logique étape par étape.
  • chaos-engineering: Injection volontaire de pannes pour tester la résilience.
  • checklist-mise-en-production: Étapes clés avant de passer un service en prod.
  • checklist-monitoring-minimal: Surveiller l'état de santé sans se ruiner.
  • checklist-sauvegardes-restauration: Garantir la récupérabilité des données.
  • checklist-securite-vps: Sécurisation d'un serveur exposé sur internet.
  • chiffrement-bout-en-bout: E2EE : seuls les participants lisent les messages.
  • ci-cd: Intégration et déploiement continus.
  • cles-ssh: Authentification forte par paire de clés cryptographiques.
  • concepts-web: Glossaire des technologies du web moderne.
  • conteneurisation: Isolation légère via namespaces et cgroups.
  • cryptographie-post-quantique: Nouvelles méthodes de chiffrement résistantes aux ordinateurs quantiques.
  • deploiement-blue-green: Deux environnements identiques avec bascule instantanée.
  • deploiement-canary: Déploiement progressif à un % d'utilisateurs.
  • edge-computing: Calcul au plus près de l'utilisateur.
  • embeddings: Représentation vectorielle dense d'une donnée.
  • feature-flags: Activation/désactivation à distance sans redéployer.
  • fine-tuning: Entraînement additionnel sur un dataset spécifique.
  • firewall: Système filtrant le trafic réseau (nftables, ufw).
  • function-calling: Mécanisme LLM pour appeler des outils structurés.
  • gitops: Git comme source de vérité pour les déploiements.
  • glossaire-homelab: Vocabulaire essentiel pour administrer un serveur domestique.
  • glossaire-ia: Définitions des termes essentiels de l'IA.
  • glossaire-open-source: Vocabulaire de l'écosystème du logiciel libre.
  • graphql: API où le client définit la forme des données.
  • hash-cryptographique: Fonction irréversible produisant une empreinte unique.
  • haute-disponibilite: Système restant opérationnel malgré les pannes.
  • idempotence: Opération produisant le même résultat appliquée 1 ou N fois.
  • infrastructure-as-code: Définir l'infra dans des fichiers versionnés.
  • kubernetes: Orchestration de conteneurs à grande échelle.
  • licences-open-source: Cadres légaux régissant le logiciel libre.
  • load-balancing: Répartition du trafic sur plusieurs serveurs.
  • load-shedding: Rejet délibéré de requêtes pour préserver la stabilité.
  • lora: Fine-tuning léger ne modifiant qu'une matrice de bas rang.
  • mcp-protocol: Standard agentique pour connecter LLM et outils.
  • message-queue: Échange asynchrone via une file de messages.
  • mixture-of-experts: Architecture activant seulement une partie des experts.
  • monetisation-open-source: Stratégies pour générer des revenus en restant open.
  • observabilite: Comprendre l'état interne via logs, métriques, traces.
  • oauth-2: Protocole d'autorisation déléguée.
  • open-source: Philosophie de développement ouvert appliquée à l'IA et au logiciel.
  • patterns-architecture: Modèles d'architecture pour structurer ses applications.
  • pricing-strategy: Structure de prix d'un produit (freemium, usage-based...).
  • prompt-engineering: Conception et optimisation des instructions LLM.
  • prompt-engineering-agents: Art de structurer les prompts pour la stabilité des agents.
  • quantification-llm: Réduction de précision des poids (GGUF, EXL2).
  • rag: Augmenter un LLM avec des documents récupérés.
  • rate-limiting: Limitation du nombre de requêtes par client.
  • react-framework: Cycle Raisonnement \rightarrow Action \rightarrow Observation.
  • recettes-docker-compose: Snippets prêts à l'emploi pour vos stacks.
  • reinforcement-learning: Agent apprenant par interaction avec un environnement.
  • reseau-decentralise: Architecture sans autorité centrale.
  • rotation-secrets: Renouvellement périodique des clés/credentials.
  • secret-management: Stockage, distribution et audit des secrets.
  • securisation-home-lab: Guide de défense en profondeur pour serveurs domestiques.
  • serverless: Modèle cloud sans gestion de serveur.
  • server-side-rendering: Rendu HTML côté serveur.
  • single-page-application: App web avec routing côté client.
  • stack-ia-maison: Architecture Docker pour faire tourner des IA localement.
  • strategie-backup-321: Standard de sauvegarde (3 copies, 2 supports, 1 offsite).
  • systeme-de-skills: Mémoire procédurale permettant l'auto-amélioration de l'agent.
  • tls-https: Protocole de sécurisation du web en transition vers la PQC.
  • tokenisation: Découpage d'un texte en unités atomiques.
  • transformer-architecture: Architecture de réseau de neurones basée sur l'attention.
  • vpn: Tunnel chiffré entre deux points.
  • webassembly: Binaire portable quasi-natif pour le web et l'edge.
  • zero-trust: Modèle de sécurité sans confiance implicite.

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