En Bref : Installer une IA de type ChatGPT sur votre propre PC est aujourd’hui totalement accessible. Cela vous offre une confidentialité absolue, un contrôle total et zéro frais récurrents. Ce guide est votre feuille de route de A à Z : le jargon à connaître, le matériel requis, les logiciels à choisir (Ollama, LM Studio…), les meilleurs modèles à télécharger, et comment passer du statut de simple utilisateur à celui d’expert en automatisation.
Se lancer dans l’IA locale, c’est un peu comme décider de monter son propre PC plutôt que d’acheter un Mac ou un Dell tout fait. Ça peut sembler intimidant, on craint de faire une erreur, de griller un composant (ou un neurone). Mais au final, l’expérience est incroyablement gratifiante. On obtient une machine sur-mesure, on sait exactement ce qu’il y a dedans, et on a le contrôle total.
Pour les modèles de langage, c’est la même philosophie. Pourquoi continuer à envoyer nos conversations, nos idées, notre code, à des serveurs tiers sur lesquels nous n’avons aucun contrôle ?
Dans ce guide ultime, on va démystifier ensemble le processus complet. Oubliez la complexité perçue. Je vais vous prendre par la main, que vous soyez un simple curieux ou un développeur aguerri. À la fin de cette lecture, vous aurez toutes les clés pour faire tourner votre propre IA, chez vous, selon vos règles.
🤔 Pourquoi créer son propre « ChatGPT » en local ?
Avant de mettre les mains dans le cambouis, posons-nous la bonne question : pourquoi s’embêter ? Les services en ligne sont si simples. La réponse tient en quatre points qui, pour moi, changent tout.
🔐 La confidentialité avant tout : Vos données restent chez vous
C’est l’argument numéro un. Lorsque vous utilisez une IA en local, tout se passe sur votre machine. Vos conversations, les documents que vous analysez, vos secrets d’entreprise… rien ne quitte votre disque dur. C’est une garantie de confidentialité qu’aucun service en ligne, malgré toutes les promesses, ne pourra jamais égaler. Vous êtes le seul maître de vos données.
💸 Fini les abonnements et les coûts à l’usage
ChatGPT Plus, Claude Pro, les API payantes… La facture peut vite grimper. Une solution locale, c’est un investissement initial en temps (et éventuellement en matériel, si vous upgradez), mais ensuite, c’est gratuit. Vous pouvez faire des millions d’appels à votre IA, 24h/24, sans jamais voir une ligne sur votre relevé de carte de crédit.
🛠️ La personnalisation et le contrôle total
Avec une IA locale, vous n’êtes plus limité aux modèles et aux réglages choisis par une grande entreprise. Vous pouvez choisir parmi des centaines de modèles open source, chacun avec sa spécialité. Vous pouvez ajuster finement leur comportement, et même, pour les plus audacieux, les entraîner sur vos propres données pour créer un expert sur-mesure.
🌐 Le fonctionnement hors ligne : L’IA dans l’avion ou le train
Besoin de coder dans un train avec une connexion Wi-Fi capricieuse ? De rédiger un rapport dans un avion ? Avec une IA locale, vous êtes 100% autonome. Tant que votre ordinateur a de la batterie, votre assistant intelligent est opérationnel. C’est la liberté.
🧠 Comprendre les bases : Démystifions le jargon pour bien démarrer
L’écosystème de l’IA adore les acronymes. Ne vous laissez pas impressionner. Voici les quatre concepts à maîtriser.
C’est quoi un LLM (Grand Modèle de Langage) ? L’analogie du cerveau
Un LLM, c’est le « cerveau » de votre IA. C’est un fichier énorme (plusieurs gigaoctets) qui contient des milliards de paramètres, des poids neuronaux qui représentent toute la connaissance et la capacité de raisonnement que le modèle a acquises pendant son entraînement pharaonique. Exemples : Llama 3, Mistral, Phi-3.
Le « Runner » : Le corps qui fait fonctionner le cerveau
Le LLM tout seul ne sait rien faire. Il a besoin d’un programme pour le charger en mémoire, lui envoyer vos questions (prompts) et interpréter ses réponses. Ce programme, on l’appelle un « runner » ou un « runtime ». C’est le « corps » de votre IA, l’application que vous allez concrètement lancer. Exemples : Ollama, LM Studio, Jan.
GGUF, le format qui a tout changé pour le grand public
Historiquement, faire tourner des LLM demandait des formats complexes et du code. Le GGUF (expliqué en détail par son créateur ici) est une révolution. C’est un format de fichier unique, portable, qui contient tout ce qu’il faut pour faire tourner un modèle facilement, notamment sur le CPU. C’est un peu le « .mp3 » ou le « .jpeg » des modèles IA : le standard qui a rendu la technologie accessible à tous.
VRAM vs RAM : Le nerf de la guerre matériel
- RAM (Random Access Memory) : C’est la mémoire vive « générale » de votre ordinateur.
- VRAM (Video RAM) : C’est la mémoire dédiée qui se trouve sur votre carte graphique (GPU).
Pour faire tourner une IA, la vitesse est essentielle. Les calculs d’IA sont massivement parallèles, et les GPU sont conçus exactement pour ça. L’idéal est de charger le « cerveau » (le LLM) entièrement dans la VRAM, qui est ultra-rapide. Si vous n’avez pas assez de VRAM, le système utilisera la RAM classique, plus lente, voire votre CPU, encore plus lent. La quantité de VRAM disponible est donc le facteur limitant numéro un pour la performance.
🖥️ De quel matériel avez-vous VRAIMENT besoin ?
La question fatidique. La bonne nouvelle, c’est qu’on peut commencer avec presque n’importe quel ordinateur moderne.
Le scénario minimum : Le CPU comme seul moteur
Vous avez un ordinateur portable sans carte graphique dédiée ? Pas de problème. Grâce au format GGUF, vous pouvez faire tourner des petits et moyens modèles directement sur votre processeur (CPU). Ce sera lent, ne vous attendez pas à des réponses instantanées, mais ça fonctionne ! C’est parfait pour tester et pour des tâches qui ne sont pas urgentes.
Le scénario recommandé : Le GPU comme accélérateur
Si vous avez une carte graphique (GPU) dédiée, même d’entrée de gamme, vous changez de dimension. Le GPU va prendre en charge la majorité des calculs, et la vitesse de réponse sera décuplée.
- Nvidia (CUDA) : C’est la voie royale. L’écosystème est mature et toutes les applications sont optimisées pour les cartes Nvidia.
- AMD (ROCm) : Le support s’améliore à grands pas, mais il demande parfois un peu plus de configuration.
- Apple Silicon (Metal) : Les puces M1/M2/M3/M4 d’Apple sont excellentes pour l’IA, avec un support logiciel de premier ordre.
La VRAM : Combien de Go pour quels usages ?
C’est simple : la taille du modèle que vous pouvez utiliser confortablement dépend directement de la VRAM de votre GPU.
| VRAM disponible | Modèles utilisables | Vitesse |
|---|---|---|
| 4-6 Go | Petits modèles (1.5B à 3B paramètres) | Correcte |
| 8 Go | Modèles moyens (7B à 8B) | Bonne |
| 12-16 Go | Gros modèles (13B), modèles moyens avec plus de contexte | Très bonne |
| 24 Go+ | Très gros modèles (34B+), fine-tuning | Excellente |
Note : « B » signifie « milliards » (billions en anglais).
🛠️ Étape 1 : Choisir le bon logiciel (« Runner ») pour piloter votre IA
Ok, vous avez compris les bases, vous avez évalué votre matériel. Il est temps de choisir le « corps » de votre IA. C’est votre première grande décision, et elle déterminera votre expérience utilisateur.
Les 3 champions du local : Ollama, LM Studio, et Jan
Le marché est dominé par trois acteurs principaux, chacun avec une philosophie différente :
- Ollama : Le favori des développeurs. Minimaliste, il vit dans la ligne de commande. Il est d’une efficacité redoutable pour l’automatisation et l’intégration.
- LM Studio : La boîte à outils de l’explorateur. Il possède une interface graphique très riche, un moteur de recherche de modèles intégré, et des tonnes de réglages.
- Jan : Le choix de la simplicité. Avec une interface léchée et intuitive, il se concentre sur une expérience utilisateur « qui marche, c’est tout », en mettant l’accent sur la confidentialité.
Une décision cruciale qui dépend de votre profil
Vous êtes développeur et vous vivez dans le terminal ? Ollama est fait pour vous. Vous aimez tester des dizaines de modèles et tout paramétrer à la main ? Foncez sur LM Studio. Vous voulez une expérience simple et élégante qui ressemble à ChatGPT ? Jan est votre meilleur ami.
➡️ Pour un verdict détaillé, consultez notre comparatif complet
Ce choix est tellement important que nous y avons consacré un article entier. Il analyse en profondeur chaque solution, avec des benchmarks de performance et des recommandations précises selon votre matériel et vos objectifs.
Lisez notre comparatif : Ollama vs. LM Studio vs. Jan, Lequel Choisir ?
🤖 Étape 2 : Sélectionner et télécharger votre premier modèle (LLM)
Une fois votre « runner » installé, il faut lui donner un « cerveau ». Bienvenue dans l’univers foisonnant des modèles open source, dont le hub principal est Hugging Face.
Les grandes familles de modèles Open Source
Plutôt que de vous perdre dans les centaines de modèles, concentrez-vous sur les grandes familles qui ont fait leurs preuves.
Llama (de Meta) : Le standard de l’industrie
Llama 2 puis Llama 3 ont défini le standard des modèles open source. Ils sont robustes, très performants en raisonnement, et constituent une base solide pour de nombreux autres modèles.
Mistral et Mixtral (de Mistral AI) : Les champions français
La startup française Mistral AI a secoué le milieu avec des modèles incroyablement performants pour leur taille. Mistral 7B est une légende, offrant des performances de modèles bien plus gros. Leurs modèles Mixtral utilisent une architecture « Mixture of Experts » (MoE) qui les rend très rapides et efficaces.
Phi (de Microsoft) : Les petits génies ultra-performants
Microsoft a pris tout le monde de court avec sa famille de « petits » modèles de langage (SLM), les Phi. Phi-3-mini par exemple, est minuscule mais surpasse des modèles 2 à 3 fois plus gros sur de nombreux benchmarks. Ils sont parfaits pour les machines avec peu de VRAM et pour les tâches rapides.
Comprendre la « quantification » : Faire rentrer 10L dans une bouteille de 1L
Quand vous cherchez un modèle, vous verrez des noms comme Q4_K_M, Q5_0, Q8_0. C’est la quantification. C’est une technique de compression qui réduit la précision des nombres (les « poids ») dans le cerveau du modèle pour qu’il prenne moins de place.
- Un chiffre plus élevé (
Q8) signifie une meilleure qualité (proche de l’original) mais un fichier plus gros. - Un chiffre plus bas (
Q4ouQ3) signifie un fichier plus petit, mais une légère perte de « QI ».
Pour commencer, les versionsQ4_K_MouQ5_K_Moffrent le meilleur compromis taille/performance.
Notre recommandation pour un premier essai sans prise de tête
Téléchargez llama3:8b en version Q4_K_M. C’est un modèle de 8 milliards de paramètres, assez puissant pour des conversations complexes et des tâches de code, mais sa version quantifiée ne pèse qu’environ 5 Go, ce qui le rend utilisable sur la plupart des machines avec 8 Go de RAM/VRAM.
🚀 Étape 3 : Aller plus loin que le simple dialogue
Vous avez votre runner, vous avez votre modèle. Vous pouvez maintenant « chatter ». C’est bien, mais ce n’est que le début du voyage.
L’IA comme véritable assistant de productivité
Le vrai pouvoir se révèle quand vous cessez de voir le LLM comme un interlocuteur et que vous commencez à le voir comme un outil. Il peut vous aider à déboguer du code, à reformuler des emails, à résumer des articles, à générer des idées… L’intégration dans votre workflow quotidien est la prochaine étape.
Le pouvoir caché de la ligne de commande (CLI)
Si vous êtes un peu à l’aise avec le terminal, vous pouvez débloquer des super-pouvoirs. En combinant votre IA locale avec les outils de base de votre système (cat, grep, |), vous pouvez créer des automatisations surpuissantes.
➡️ Pour devenir un pro de l’automatisation, lisez nos 5 hacks pour le terminal
Nous avons compilé une liste de nos recettes préférées pour transformer votre terminal en un poste de commande assisté par IA. Générer des messages de commit, expliquer des commandes obscures, résumer des logs… tout y est.
Découvrez nos 5 Hacks de Productivité pour les LLM en Ligne de Commande
🌟 Le Niveau Expert : Personnaliser votre IA avec vos propres données
Et si votre IA pouvait parler comme vous ? Si elle connaissait le jargon technique de votre entreprise ? C’est le but du fine-tuning.
Le fine-tuning : Apprendre de nouveaux tours à votre IA
Le fine-tuning est un processus de ré-entraînement léger d’un modèle existant sur un petit jeu de données personnalisé. Le but n’est pas de lui apprendre de nouvelles connaissances générales, mais de lui enseigner un style, un format de réponse, une compétence spécifique.
Est-ce vraiment pour vous ? Les vraies questions à se poser
Le fine-tuning est une discipline exigeante. Il requiert une bonne carte graphique (12 Go de VRAM est un minimum), de la patience, et surtout, un jeu de données de très haute qualité. Avant de vous lancer, demandez-vous si votre besoin ne peut pas être satisfait par un bon « prompt engineering » (l’art de bien poser les questions).
➡️ Prêt pour le grand saut ? Suivez notre guide brut et honnête sur le fine-tuning
Si vous êtes décidé à créer un modèle vraiment unique, nous avons préparé un guide qui vous montre le chemin, sans langue de bois. On y parle des vrais prérequis matériels, de la préparation des données, et on vous fournit un script complet pour vous lancer.
Lisez notre Guide Brut et Honnête : Fine-Tuner un LLM sur son PC
✅ Conclusion : Votre IA, Vos Données, Vos Règles
Vous avez maintenant la carte complète du territoire de l’IA locale. Vous avez compris la philosophie, le vocabulaire, les choix à faire et les chemins à emprunter pour progresser.
Le voyage peut sembler complexe, mais chaque étape est une victoire. Le simple fait de faire tourner votre premier modèle en local est un moment « eurêka » qui change votre perception de l’intelligence artificielle. Vous n’êtes plus un simple consommateur, vous devenez un acteur, un pilote.
Alors n’ayez pas peur d’expérimenter. Téléchargez plusieurs « runners », testez différents modèles, amusez-vous à créer des prompts complexes. La communauté est incroyablement active et l’innovation est constante.
Bienvenue dans le monde fascinant de l’IA souveraine. Ici, c’est vous qui fixez les règles.
