Le projet WES propose le développement d’un studio intégré pour tester et exploiter des modèles d’inférence locale, y connecter des bases de données et ajouter une génération augmentée de récupération (RAG). Le tout géré par un orchestrateur permettant d’ouvrir l’ensemble sur le monde extérieur en toute sécurité.
Agnostique au moteur sous-jacent, il peut fonctionner sur Llamacpp, Vllm ou SGlang (ces deux derniers n’ont pas encore été testé sur des environnements conséquents).
Il propose un gestion multi-utilisateurs , multilingue, une gestion des droits sur l’administration et l’accès sélectif aux base de données ou au RAG.
Pour compléter une console d’administration Agentique (agents, workflows, tâches) qui permet d’avoit un point d’entrée unifié pour gérer l’Agentique.
L’objectif de WES est de fournir une console de gestion et d’administration simple pour une IA locale intégrée. Développé pour des entreprises de type PME ou PMI, il pourrait répondre à des problématiques de coût, de confidentialité ou de souveraineté.
Le code est ouvert, commenté et disponible sur Github , c’est aussi un formidable terrain jeu pour les étudiants qui veulent appréhender ces concepts, tester leur développement (LLM ou python), le tout sur point d’entrée unique. L’ensemble est écrit en python.
Vous pouvez le télécharger, le tester, l’exploiter. Il est Open Source et son utilisation est libre. une licence Entreprise existe, vous pouvez la demander , elle est gratuite.
Une documentation la plus fournit possible est en cours de rédaction sur les aspects technique et un support utilisateur pour vous former.
N’hésitez pas à nous faire remonter vos retours d’expériences.