L'IA ne se charge pas

Le service d'IA est un processus distinct de l'agent, avec sa propre façon d'échouer. Déroulez cette liste : l'ordre reflète la fréquence à laquelle chaque point se révèle être la réponse.

1. Le service d'IA tourne-t-il vraiment ?

L'agent et le service d'IA sont deux choses différentes. L'agent peut être en ligne et servir des fichiers alors que le service d'IA n'a jamais démarré.

Lancez-le depuis le AI Hub du configurateur, ou depuis l'écran IA du navigateur. L'état précise lequel de « arrêté », « démarrage », « chargement des poids » et « en ligne » vous regardez — le chargement des poids n'est pas un blocage, c'est du travail.

AiAutoStart décide si le service monte avec l'agent ; il est désactivé par défaut.

2. Le modèle est-il téléchargé ?

Un modèle choisi n'est pas un modèle téléchargé. Le panneau l'écrit franchement — « Model not downloaded » — et la correction tient à un bouton.

Les téléchargements pèsent plusieurs gigaoctets et vont sur l'appareil, pas dans votre navigateur. Un téléchargement annulé ou interrompu ne laisse rien d'utilisable : relancez-le.

3. Y a-t-il assez de mémoire ?

C'est l'échec réel le plus fréquent, et le configurateur prévient avant : « le modèle demande ~7 Go, seulement 4 Go disponibles ».

Ordres de grandeur :

• Un modèle de 1 à 2 milliards réclame deux gigaoctets libres.
• Un modèle de 7 à 8 milliards en réclame huit ou plus.
• Charger un modèle spécialisé s'ajoute à cela, tant qu'il reste chargé.

Quand la mémoire manque, la machine se met à utiliser le fichier d'échange, et le symptôme n'est pas une erreur propre : le service ne répond plus, les vérifications d'état expirent, et l'IA paraît « éteinte » pendant que le disque s'agite. Si c'est ce que vous voyez, prenez un modèle plus petit plutôt que d'attendre.

Sur un Raspberry Pi de moins de 8 Go, installez avec --no-ai et n'y faites pas tourner de modèle du tout.

4. Les dépendances Python sont-elles installées ?

Le premier démarrage de l'IA les installe, avec une fenêtre de progression. Si cette étape a échoué — pas de réseau, pas d'espace disque, pas de Python — le service ne peut pas monter.

• Windows, programme d'installation — un Python privé est fourni, donc c'est rare.
• Windows, portable — vous installez Python vous-même et lancez setup_ai.bat ; voir exécuter Filemote sans l'installer.
• Linux/macOS — le script d'installation s'en charge, sauf si vous avez passé --no-ai.

Dans le AI Hub, l'étape Environment de l'assistant relance cette vérification à la demande.

5. Quelqu'un d'autre a-t-il pris le port 8765 ?

Le service d'IA écoute sur le port 8765 de la machine elle-même. Si un autre programme le détient, le service ne peut pas s'y attacher et échoue au démarrage.

Point voisin, et bon à connaître car il a longtemps ressemblé à un bug : le configurateur et l'agent peuvent posséder tous deux le même service d'IA. Il a existé une version où Stop ne fermait que la poignée détenue par la fenêtre : un service lancé par l'autre côté survivait et un sondage d'état le ramenait — l'IA semblait démarrer toute seule. C'est corrigé ; le détail est dans le AI Hub.

6. Est-ce bien un modèle de conversation ?

Tous les modèles d'un dépôt ne savent pas dialoguer. Le configurateur valide avant de charger et le dit : introuvable, ou « ne convient pas au chat ». Les modèles à accès restreint réclament en plus un jeton Hugging Face, que les scripts d'installation acceptent via --hf-token.

Des symptômes qui veulent dire quelque chose de précis

Si rien de tout cela

Le service d'IA tient son propre journal, distinct de celui de l'agent — voir lire les journaux. Le AI Hub montre aussi les erreurs de démarrage au fil de l'eau, ce qui est généralement plus rapide que de lire un fichier.

Mis à jour le 2026-08-06

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