Comment exécuter une IA en local : guide pratique

Utiliser une IA via le cloud est simple.

Mais exécuter une IA en local change complètement la donne.

Plus de confidentialité.
Plus de contrôle.
Moins de dépendance aux API externes.

Voici comment faire.

Pourquoi faire tourner une IA en local ?

Exécuter un modèle sur sa propre machine permet :

De garder les données sensibles en interne
D’éviter les coûts d’API
De travailler hors ligne
De personnaliser les modèles

Pour une entreprise IT, c’est un enjeu stratégique.

Quels modèles utiliser ?

Plusieurs modèles open-source sont adaptés à un usage local :

LLaMA
Mistral
Gemma

Ces modèles peuvent être exécutés sur un PC performant, voire sur un Mac avec puce Apple Silicon.

Méthode simple : utiliser Ollama

L’outil le plus simple aujourd’hui est Ollama.

Étapes :

Installer Ollama
Télécharger un modèle
Lancer l’IA en local

Exemple de commande :


ollama run mistral

En quelques secondes, le modèle fonctionne sur votre machine.

Sans cloud.
Sans dépendance externe.

Configuration matérielle recommandée

Pour une expérience fluide :

16 Go de RAM minimum
GPU recommandé (NVIDIA avec CUDA idéalement)
SSD rapide

Les modèles 7B tournent facilement.
Les modèles 13B ou plus demandent plus de ressources.

Cas d’usage concrets

Une IA locale peut servir à :

Générer du code interne
Analyser des documents confidentiels
Automatiser des workflows
Créer un assistant métier sécurisé

Pour les entreprises sensibles aux données, c’est un atout majeur.

Limites à considérer

Une IA locale :

Est moins puissante que certains modèles cloud très larges
Nécessite du matériel adapté
Demande un minimum de configuration technique

Mais elle offre un contrôle total.

Local vs Cloud : quelle stratégie ?

Cloud :

Puissance maximale
Facilité d’usage
Maintenance externalisée

Local :

Confidentialité
Coût réduit à long terme
Indépendance technologique

Beaucoup d’entreprises adoptent un modèle hybride.