Votre agent Web IA tout-en-un : économisez plus de 200 $ par mois et débloquez des possibilités infinies !
Imaginez avoir un agent IA qui ne vous coûte rien par mois, fonctionne directement sur votre ordinateur et est sans aucune restriction. OpenAI Operator facture jusqu'à 200 $/mois pour des appels API limités et restreint l'accès à de nombreuses tâches, comme la visite de milliers de sites Web. Avec DeepSeek-R1 et Browser-Use, vous :
• Économisez de l'argent tout en gardant tout local et privé.
• Automatisez la visite de plus de 100 000 sites Web, la collecte de données, le remplissage de formulaires et la navigation comme un humain.
• Obtenez une liberté totale pour explorer, scraper et interagir avec le Web comme jamais auparavant.
Vous avez peut-être entendu parler d'Operator d'OpenAI, qui fonctionne sur leur ordinateur dans le cloud, vous obligeant à transmettre vos informations privées à leur IA pour qu'elle fasse quoi que ce soit d'utile. ET vous payez pour ce privilège. Ce n'est pas de la paranoïa de ne pas vouloir partager vos mots de passe, identifiants et informations personnelles. OpenAI facture bien sûr une somme considérable pour quelque chose qui limitera exactement les sites que vous pouvez visiter, comme YouTube par exemple. Avec cette méthode, vous commencerez à dire à une IA exactement ce que vous voulez qu'elle fasse, en langage naturel, et à la regarder naviguer sur le Web, collecter des informations et prendre des décisions, le tout sans écrire une seule ligne de code.
Dans ce guide, nous allons vous montrer comment construire un agent IA qui effectue des tâches comme le scraping d'actualités, l'analyse de mentions sur les réseaux sociaux et la réalisation de prédictions en utilisant DeepSeek-R1 et Browser-Use, mais au lieu d'écrire un script Python, vous interagirez directement avec l'IA à l'aide de prompts.
Ces instructions sont en révision constante car DeepSeek R1 est tout juste sorti (quelques jours). Browser-Use est un standard depuis un certain temps. Cette méthode peut convenir aux personnes débutantes en IA et en programmation. Cela peut sembler technique au début, mais à la fin de ce guide, vous vous sentirez à l'aise pour utiliser votre agent IA afin d'effectuer diverses tâches, simplement en lui parlant. Cependant, si vous regardez ces instructions et que cela vous semble trop complexe, patientez, nous aurons bientôt une application unique à télécharger. Elle est actuellement en test.
Ceci est la version 3.0 de ces instructions, datée du 26 janvier 2025.
Ce guide vous accompagnera pas à pas dans la configuration de DeepSeek-R1 8B (4-bit) et de Browser-Use Web UI, garantissant même aux utilisateurs les plus novices de réussir.
Ce que vous allez accomplir
En suivant ce guide, vous allez :
- Configurer DeepSeek-R1, une IA de raisonnement qui fonctionne en privé sur votre ordinateur.
- Configurer Browser-Use Web UI, un outil pour automatiser le scraping Web, le remplissage de formulaires et l'interaction en temps réel.
- Créer un agent IA capable de trouver des actualités boursières, de collecter des mentions sur Reddit et de prédire les tendances boursières, le tout sans restrictions liées au cloud.
Un approfondissement bientôt sur ReadMultiplex.com
Nous publierons bientôt une analyse approfondie sur la façon d'utiliser cette plateforme pour des cas d'usage IA très avancés, que peu de gens ont imaginés, et encore moins vus. Rejoignez-nous sur ReadMultiplex.com et devenez membre pour non seulement voir le futur plus tôt, mais aussi pour en tirer profit de manière concrète et pragmatique.
Configuration système requise
Matériel
• RAM : 8 Go minimum (16 Go recommandé).
• Processeur : Quad-core (Intel i5/AMD Ryzen 5 ou supérieur).
• Stockage : 5 Go d'espace libre.
• Graphiques : GPU optionnel pour un traitement plus rapide.
Logiciel
• Système d'exploitation : macOS, Windows 10+ ou Linux.
• Python : Version 3.8 ou supérieure.
• Git : Installé.
Étape 1 : Préparez vos outils
Nous aurons besoin de Python, Git et d'un terminal/invite de commandes pour continuer. Suivez attentivement ces instructions.
Installer Python
- Vérifier l'installation de Python :
• Ouvrez votre terminal/invite de commandes et tapez :
python3 --version
• Si Python est installé, vous verrez une version comme :
Python 3.9.7
- Si Python n'est pas installé :
• Téléchargez Python depuis python.org.
• Pendant l'installation, assurez-vous de cocher "Ajouter Python au PATH" sur Windows.
- Vérifiez l'installation :
python3 --version
Installer Git
- Vérifier l'installation de Git :
• Exécutez :
git --version
• Si installé, vous verrez :
git version 2.34.1
- Si Git n'est pas installé :
• Windows : Téléchargez Git depuis git-scm.com et suivez les instructions.
• Mac/Linux : Installez via le terminal :
sudo apt install git -y # Pour Ubuntu/Debian
brew install git # Pour macOS
Étape 2 : Téléchargez et construisez llama.cpp
Nous utiliserons llama.cpp pour exécuter le modèle DeepSeek-R1 localement.
- Ouvrez votre terminal/invite de commandes.
- Accédez à un emplacement approprié pour vos fichiers de projet :
mkdir ~/AI_Project
cd ~/AI_Project
- Clonez le dépôt llama.cpp :
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
- Construisez le projet :
• Mac/Linux :
make
• Windows :
• Installez un compilateur C++ (par exemple, MSVC ou MinGW).
• Exécutez :
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
Étape 3 : Téléchargez le modèle DeepSeek-R1 8B 4-bit
- Rendez-vous sur la page du modèle DeepSeek-R1 8B sur Hugging Face.
- Téléchargez le fichier du modèle quantifié en 4 bits :
• Exemple : DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-Q4_K_M.gguf.
- Déplacez le modèle dans votre dossier llama.cpp :
mv ~/Downloads/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-Q4_K_M.gguf ~/AI_Project/llama.cpp
Étape 4 : Démarrez DeepSeek-R1
- Accédez à votre dossier llama.cpp :
cd ~/AI_Project/llama.cpp
- Exécutez le modèle avec un exemple de prompt :
./main -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-Q4_K_M.gguf -p "Quelle est la capitale de la France ?"
- Résultat attendu :
La capitale de la France est Paris.
Étape 5 : Configurez Browser-Use Web UI
- Revenez à votre dossier de projet :
cd ~/AI_Project
- Clonez le dépôt Browser-Use :
git clone https://github.com/browser-use/browser-use.git
cd browser-use
- Créez un environnement virtuel :
python3 -m venv env
- Activez l'environnement virtuel :
• Mac/Linux :
source env/bin/activate
• Windows :
env\Scripts\activate
- Installez les dépendances :
pip install -r requirements.txt
- Démarrez l'interface Web :
python examples/gradio_demo.py
- Ouvrez l'URL locale dans votre navigateur :
Étape 6 : Configurez l'interface Web pour DeepSeek-R1
- Allez dans le panneau Paramètres de l'interface Web.
- Spécifiez le chemin du modèle DeepSeek :
~/AI_Project/llama.cpp/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-Q4_K_M.gguf
- Ajustez les paramètres de délai d'attente :
• Augmentez le délai à 120 secondes pour les modèles plus volumineux.
- Activez le mode d'économie de mémoire si votre système a moins de 16 Go de RAM.
Étape 7 : Exécutez une tâche exemple
Créons un agent qui :
- Recherche les actualités sur l'action Tesla.
- Collecte les mentions sur Reddit.
- Prédit la tendance de l'action.
Exemple de prompt :
Recherche "actualités action Tesla" sur Google News et résume les 3 principaux titres. Ensuite, vérifie sur Reddit les dernières mentions de "action Tesla" et prédit si l'action va monter en fonction des actualités et des discussions.
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Félicitations ! Vous avez construit un agent IA puissant et privé, capable d'automatiser le Web et de raisonner en temps réel. Contrairement aux outils coûteux et restrictifs comme OpenAI Operator, vous n'avez rien dépensé à part votre temps. Libérez votre agent IA pour des tâches autrefois impossibles et imaginez les possibilités pour vos projets personnels, votre recherche et votre entreprise. Vous n'êtes plus limité. Le Web vous appartient – votre agent IA vient de le déverrouiller ! 🚀
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