Installer une Intelligence Artificielle sur son PC
Je vous en ai déjà parlé, il y quelques temps, je reviens dessus, car j’utilise de plus en plus l’intelligence artificiel dans mon quotidien. Et j’exploite mes propres API d’IA en local pour me projets.
Pour simplifier, une API (Application Programming Interface) est une interface qui permet à deux programmes de communiquer entre eux. Dans mon cas je vais avoir l’IA d’un côté et le programme qui utilise l’IA de l’autre.
Pourquoi utiliser une API ?
Quand tu installes une IA comme LLaMA avec Ollama, elle tourne comme un serveur local sur ton PC. Et grâce à son API, tu peux :
- 💬 Lui envoyer des questions ou des instructions depuis n’importe quelle application (site web, script, app mobile…)
- 🤖 Obtenir des réponses automatiquement, sans passer par une interface graphique
🧠 L’intérêt ?
Tu peux intégrer l’IA en arrière-plan dans tes projets :
- Tu automatises certaines tâches
- Tu testes des idées
- Tu prototypes des assistants ou des outils en local
- Et tu peux même brancher ton IA sur une interface web, un chatbot perso ou une appli métier
J’ai souvent évoqué dans mon Blog Home Assistant, vous pouvez très bien exploiter une api de votre IA pour votre domotique !
Les avantages ? Ils sont nombreux :
✅ C’est local : pas besoin d’internet une fois le modèle téléchargé
✅ C’est gratuit : aucun abonnement, pas de service payant
✅ C’est illimité : tu peux l’utiliser autant que tu veux
✅ Aucun token à gérer : tu n’utilises pas OpenAI ou un autre fournisseur
✅ Plus écolo ? Peut-être bien ! Tu mobilises ton propre PC, sans faire tourner des serveurs dans le cloud.
⚙️ Et côté performances ?
Les IA locales sont très puissantes, à condition de :
- Choisir un modèle adapté : certains sont petits et rapides (ex : Mistral), d’autres sont plus “intelligents” mais lourds (ex : Mixtral, Nous Hermes 2)
- Avoir une machine suffisamment costaud (idéalement avec une bonne carte graphique, ou de la RAM si tu es en CPU)
Tu peux aussi opter pour :
- Des modèles spécialisés en code
- Des modèles faits pour discuter
- Des IA entraînées sur des documents pro, des textes juridiques, médicaux, etc.
Bref, tu choisis ton outil, tu le fais tourner chez toi, et tu le branches comme bon te semble.
Pourquoi installer une IA en local ?
Depuis l’explosion des intelligences artificielles comme ChatGPT ou Claude, de plus en plus d’utilisateurs souhaitent installer leurs propres modèles en local. Cela permet de :
- Travailler hors ligne, sans dépendre d’un service distant.
- Préserver la confidentialité des données.
- Expérimenter et intégrer l’IA dans des projets personnalisés (scripts, applications, jeux…).
Installer LLaMA (ou un modèle équivalent comme Mistral) sur votre propre PC n’est pas compliqué.
Prérequis
- Un PC Windows, Linux ou macOS.
- Une carte graphique avec au moins 6 à 8 Go de VRAM pour de bonnes performances.
- Python 3.10+ installé.
Choisir et télécharger un modèle
Les modèles LLaMA ne sont pas fournis directement. Pour contourner cela, la communauté open source propose des alternatives libres comme :
- Mistral 7B (léger et rapide)
- Nous-Hermes
- OpenChat
- LLaMA 2 GGUF (compressé et optimisé pour l’exécution locale)
👉 Vous pouvez télécharger ces modèles via le site Hugging Face.
Astuce : Choisissez les fichiers GGUF (format optimisé) pour une utilisation avec llama.cpp ou Ollama.
🖥️ Et si je veux une interface graphique ?
Pas de souci, tu n’es pas obligé de rester en ligne de commande ! Plusieurs options s’offrent à toi :
✅ Open WebUI
Une interface type ChatGPT, 100 % locale et open source. Elle se connecte directement à Ollama.
Tu y accèdes depuis ton navigateur via http://localhost:3000.
Pratique, intuitive, légère.
✅ LM Studio
Sans doute le plus simple pour débuter.
LM Studio est une application tout-en-un pour Windows et macOS, qui permet de :
- 📥 Télécharger et gérer tes modèles IA (GGUF)
- 🧠 Discuter avec l’IA dans une interface visuelle moderne
- ⚙️ Ajuster facilement les paramètres
C’est encore plus simple qu’Ollama pour les débutants, car tu n’as pas besoin de terminal. Tout se fait à la souris.
🔗 Téléchargement : https://lmstudio.ai
✅ Ta propre interface !
Tu peux développer ta propre UI en HTML, Python, React, etc., grâce à l’API locale d’Ollama.
Tu fais ton assistant maison, adapté à ton besoin.
Utilisation avancée
Vous pouvez personnaliser les comportements du modèle avec des modèles de conversation prédéfinis, des fichiers de contexte, ou même des embeddings vectoriels pour chercher dans une base documentaire personnelle.
Mon utilisation personnelle
Je travaille beaucoup avec des applications web et j’aime garder un contrôle total sur mes outils. J’utilise un modèle LLaMA localement via Ollama pour tester des idées d’IA embarquée, simuler des dialogues automatisés.
Cela me permet de :
- Développer sans dépendre d’une connexion internet.
- Tester des réponses à très faible latence.
- Intégrer une IA puissante directement dans mes projets web ou logiciels.
Installer une IA sur son PC n’est plus réservé aux experts ! Avec Ollama, c’est simple, rapide et sécurisé. Que ce soit pour expérimenter, apprendre ou intégrer une IA dans vos projets, vous avez désormais tout en main pour vous lancer.
A vous d’essayer !
🧩 Pas la machine parfaite ? On trouve toujours une solution !
Même si faire tourner une IA en local est accessible, il ne faut pas imaginer que ça fonctionne sur n’importe quelle vieille machine.
💡 Vous avez une bonne machine ? Tant mieux !
✅ Avec 16 Go de RAM ou plus, un Ryzen 5 / i5 (ou mieux) et une carte graphique dédiée avec 6 à 8 Go de VRAM (NVIDIA de préférence), vous pourrez profiter pleinement des modèles IA locaux, même les plus gros.
🧰 Pas de NVIDIA ? Ce n’est pas un problème.
Ollama (et llama.cpp) savent tirer parti du CPU ou des GPU AMD/Intel grâce à des optimisations. C’est un peu plus lent et plus gourmand en mémoire, mais ça fonctionne.
💻 Vous n’avez qu’un portable sans GPU dédié ?
Pas de panique : en restant sur des modèles plus légers (3B à 7B), vous pourrez quand même expérimenter et profiter d’une IA locale fluide.
🚀 En résumé : plus votre matériel est costaud, plus vous pouvez viser des modèles puissants et rapides. Mais même avec une config modeste, on peut bricoler une solution efficace… à condition d’ajuster ses attentes et de bien choisir son modèle.