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  <title>Blogue Krizaka</title>
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  <updated>2026-10-16T12:00:00Z</updated>
  <subtitle>Le blogue de Krizaka : comment nous construisons une IA souveraine à Montréal, ce qu'elle coûte vraiment, et ce que nos produits font sur de vrais documents. Sobre, factuel, en français et en anglais.</subtitle>
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    <title>L'anatomie d'un prompt d'IA : ce que change vraiment chaque ligne ajoutée</title>
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    <published>2026-10-16T12:00:00Z</published>
    <updated>2026-10-16T12:00:00Z</updated>
    <author><name>Oussama Abid</name></author>
    <summary>Un prompt de six mots, puis trois couches de détail, sur mon Mac avec la même graine. Ce qui s'améliore, ce qui empire, ce qu'un prompt négatif peut faire, et ce que je n'ai pas prouvé.</summary>
    <content type="text">J'avais l'histoire en tête avant de faire les images. On tape six mots, le modèle sort un joueur à trois jambes, et on comprend qu'il fallait mieux écrire son prompt. C'est l'histoire qu'on lit partout. Je voulais simplement l'illustrer. Le modèle n'a pas joué le jeu. Ce qu'il m'a montré est moins spectaculaire, mais plus utile. Voici donc ce que j'ai vraiment obtenu, avec le prompt, la graine et la durée sous chaque image. Toutes les images ont été faites sur mon MacBook Pro (M1 Max, 64 Go) avec la ligne de commande du moteur d'images. Une image par prompt, une seule graine (2026). C'est une </content>
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    <title>Une plateforme d'IA sur un seul Mac : ce qui casse, ce que Spring AI 2 a changé, et où le portable abandonne</title>
    <link href="https://blog.krizaka.com/fr/posts/local-first-ai-platform-spring-ai-2-and-the-mac/"/>
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    <published>2026-10-16T12:00:00Z</published>
    <updated>2026-10-16T12:00:00Z</updated>
    <author><name>Oussama Abid</name></author>
    <summary>Un Mac à bout de souffle, une ClassCastException qui coupe le chat, des modèles qui deviennent des lignes en base. Ce que j'ai appris en faisant tourner Orazaka sur un portable.</summary>
    <content type="text">Le 12 octobre, mon Mac a saturé. La charge système oscillait entre 100 et 260, et les outils commençaient à échouer avec ENFILE : le système refusait d'ouvrir un fichier de plus. Plusieurs sessions d'agents travaillaient en parallèle, chacune avec ses builds natifs, ses conteneurs Docker ou son simulateur mobile. Tout ça sur un MacBook Pro M1 Max avec 64 Go de mémoire. Ce Mac est le premier serveur d'Orazaka, le moteur d'IA que je construis. L'idée d'Orazaka est simple : faire tourner l'IA sur une machine que vous contrôlez. Pour moi, cette machine, c'est d'abord mon portable. Voici ce qu'il m</content>
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    <title>Ce que coûte vraiment la génération d'images et de vidéo : mes factures, mesurées</title>
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    <published>2026-10-16T12:00:00Z</published>
    <updated>2026-10-16T12:00:00Z</updated>
    <author><name>Oussama Abid</name></author>
    <summary>Un Mac, une API hébergée et un H100 loué, sur les mêmes images et les mêmes clips. Les secondes, les dollars, les erreurs qui ont coûté cher, et un petit calcul pour savoir quand louer un GPU.</summary>
    <content type="text">Pendant notre dernier lot de vidéos, le dernier clip est sorti du GPU, et le pod a continué de tourner. Pendant environ deux heures, une carte H100 louée 3,99 $ US de l'heure a attendu un travail qui ne viendrait plus. Elle avait un chien de garde censé l'éteindre après une période sans travail. Il ne l'a pas fait, parce que pour détruire le pod il devait appeler l'API de RunPod, et le pod n'avait pas de clé pour ça. C'est une boucle de surveillance lancée sur mon Mac qui l'a finalement arrêté. Ces deux heures ont coûté entre 7 et 8 $, sur une facture GPU de 23,23 $. Ça pique, et c'est un bon </content>
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    <title>Pourquoi je construis une IA souveraine à Montréal</title>
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    <published>2026-10-16T12:00:00Z</published>
    <updated>2026-10-16T12:00:00Z</updated>
    <author><name>Oussama Abid</name></author>
    <summary>Un GPU loué à Montréal, une loi québécoise et trois questions simples à poser à tout logiciel d'IA. Ce que souverain veut dire chez Krizaka, ce que ça coûte, et ce qui n'est pas réglé.</summary>
    <content type="text">Cette semaine, nos vidéos de démonstration ont été générées sur une carte NVIDIA H100 louée chez RunPod. Dans le registre de location, la région du pod s'appelle CA MTL 1. Montréal. La machine qui a fabriqué nos images tournait dans ma ville. Ce n'était pas prévu. Je voulais un GPU de 48 Go chez DigitalOcean, à Toronto, là où vivent déjà nos bases de données. Il n'y en a jamais eu en stock dans cette région, la seule que notre réseau privé atteint. On a pris l'H100 à Montréal. Et en regardant ce nom de région, je me suis dit que c'était un bon point de départ pour expliquer ce qu'on fait. D'ab</content>
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