À propos de ClaborIA

Un laboratoire de recherche indépendant consacré à l'intelligence artificielle frugale pour les terrains à faibles ressources.

Notre thèse

L'IA mainstream est conçue pour des serveurs GPU hors de prix, des connexions fibre et des langues sur-représentées. Ce n'est pas un problème technique — c'est un choix. Un choix qui exclut 4 milliards de personnes.

ClaborIA part du principe inverse : les contraintes sont une boussole, pas un obstacle. Un modèle qui tourne sur un Snapdragon 439 avec 2 Go de RAM, en Wolof, hors connexion, est plus utile sur le terrain qu'un GPT-4 accessible uniquement avec une carte bancaire et une connexion 4G stable.

Nous mesurons, publions, comparons et construisons des outils reproductibles pour que d'autres puissent faire de même — sans serveur, sans budget cloud, sans barrière à l'entrée.

6 principes de doctrine

  1. Frugalité d'abord

    Toute solution doit fonctionner sur le matériel disponible sur le terrain cible, pas sur le matériel idéal. La contrainte matérielle est spécifiée avant la solution. [À COMPLÉTER — votre formulation]

  2. Mesure sur le terrain, pas en simulation

    Les benchmarks sont menés sur du matériel physique représentatif. Les résultats sur GPU cloud ne sont pas des prédicteurs fiables des performances ARM Cortex-A53. [À COMPLÉTER]

  3. Langues locales, pas en bonus

    Les langues africaines, asiatiques et autres langues sous-dotées ne sont pas une afterthought. Elles définissent les corpus de calibration, les métriques d'évaluation et les cas d'usage prioritaires. [À COMPLÉTER]

  4. Reproductibilité sans exception

    Chaque benchmark publie sa commande de reproduction. Chaque modèle publie ses hyperparamètres. Un résultat non reproductible n'est pas un résultat. [À COMPLÉTER]

  5. Zéro dépendance propriétaire au cœur

    Les architectures de modèles, les formats d'export (ONNX, GGUF) et les runtimes doivent être open-source. Les API propriétaires peuvent servir de baseline de comparaison, pas de composant central. [À COMPLÉTER]

  6. Partage sans condition

    Les modèles, code, données et résultats sont publiés sous licence permissive (Apache 2.0, CC BY). La science frugale n'a de sens que si elle est accessible. [À COMPLÉTER]

Comment me citer

Si vous utilisez des résultats, code ou données de ClaborIA dans vos travaux :

BibTeX

@misc{claboria2025,
  title   = {ClaborIA — Laboratoire de recherche en IA frugale},
  author  = {ClaborIA},
  year    = {2025},
  url     = {https://claboria.pages.dev},
  note    = {IA frugale pour les terrains à faibles ressources}
}

Si un article spécifique possède un DOI Zenodo, préférez la référence de l'article. Le DOI est indiqué sur la page de chaque publication.