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Le temps de démarrage n’augmente avec la taille de la bibliothèque que lorsqu’il faut ouvrir, vérifier, migrer ou charger davantage de données conservées, d’index, d’objets de configuration ou d’état d’intégration.

Les lectures consultent l’historique stocké dans le cache ou issu des analyses, tandis que les écritures mettent à jour les pages de la base de données, les journaux, les index, les écouteurs et le stockage durable.

L’évolutivité de Home Assistant dépend de la fréquence des mises à jour, de l’historique enregistré, de la propagation des automatisations, des intégrations, des clients et de la concurrence pour les ressources partagées.

Les mises à jour peuvent prolonger le démarrage pendant que Home Assistant migre les données persistantes, reconstruit les caches et réinitialise les intégrations.

Plusieurs modèles d’embeddings peuvent coexister lorsque chaque espace vectoriel conserve séparément l’ID de son modèle, ses dimensions, sa métrique, son index et ses scores de récupération.

Un serveur d’IA domestique peut partager un même modèle chargé entre plusieurs utilisateurs, mais chaque session nécessite un contexte, un cache KV, une identité, des limites et un stockage des conversations distincts.

Les petits routeurs locaux peuvent réduire les appels aux grands modèles, mais la fiabilité repose sur l’étalonnage, des solutions de repli prudentes, des règles strictes et une évaluation continue.

Un serveur vocal local peut prendre en charge plusieurs satellites répartis dans différentes pièces lorsque la détection du mot d’activation, l’identification de la pièce, l’état de la session, la gestion de la concurrence et le retour...