Ollama, LM Studio, llama.cpp : installez Llama 3, Mistral ou Phi sur votre machine. Pas de cloud, pas d'abonnement, vos donnees restent chez vous.
Le guide complet pour installer Ollama sur Windows, Mac et Linux. Une commande, une IA.
Interface graphique pour IA locale. Telechargez, lancez, discutez. Ideal pour les debutants.
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Les 7 outils principaux pour faire tourner un LLM en local
| Outil | Facilite | Vitesse | GUI | API | Ideal pour |
|---|---|---|---|---|---|
| Ollama | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Non | Oui | Devs, terminal, prod |
| LM Studio | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Oui | Oui | Debutants, GUI |
| Jan | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Oui | Oui | Open-source pur, alternative à LM Studio |
| GPT4All | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | Oui | Oui | Grand public, RAG sur fichiers locaux |
| LocalAI | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Non | Oui (drop-in OpenAI) | Self-hosted API compatible OpenAI |
| vLLM | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Non | Oui | Production, throughput max, multi-GPU |
| llama.cpp | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Non | Oui | Experts, perf max, embedded |
💡 Notre reco 2026 : LM Studio ou Jan si tu débutes (GUI propre, modèles en 1 clic), Ollama dès que tu codes (API stable, scriptable, prod-ready), vLLM dès que tu fais du throughput sérieux (agent 24/7, batch inference, multi-GPU). LocalAI si tu veux remplacer un endpoint OpenAI sans changer ton code (drop-in compatible). GPT4All pour le RAG simple sur tes fichiers locaux.
L'IA locale consiste a faire tourner un modèle d'intelligence artificielle directement sur votre ordinateur, sans envoyer vos données dans le cloud. En 2026, c'est devenu accessible a tous grace a des outils comme Ollama, LM Studio et llama.cpp. Vous pouvez discuter avec une IA aussi performante que ChatGPT, générer des images avec Stable Diffusion, ou même coder avec un assistant IA, le tout sans connexion internet et sans abonnement.
Les avantages de l'IA locale sont nombreux. D'abord, la vie privee : vos données ne quittent jamais votre machine. Ensuite, le cout : une fois le materiel achete, tout est gratuit. Enfin, la disponibilité : pas besoin d'internet, pas de quotas, pas de temps d'attente. Les modèles open source comme Llama 3 (Meta), Mistral (Mistral AI), Phi (Microsoft) ou Qwen (Alibaba) rivalisent désormais avec les modèles proprietaires pour de nombreux usages.
Pour commencer, il vous faut un PC avec un GPU NVIDIA disposant d'au moins 8 Go de VRAM (type RTX 3060 ou RTX 4060), ou un Mac Apple Silicon avec 16 Go de mémoire unifiee. Ollama est le point d'entrée le plus simple : une seule commande suffit pour télécharger et lancer un modèle. LM Studio propose une interface graphique elegante, ideale si vous preferez ne pas utiliser le terminal. Les utilisateurs avances se tourneront vers llama.cpp pour des performances maximales et un contrôle total.
Nos guides couvrent tout le parcours, de l'installation initiale a l'optimisation avancee, en passant par le choix du bon modèle pour votre usage (chat, code, écriture, traduction). Que vous soyez débutant curieux ou développeur experimente, vous trouverez ici toutes les ressources pour faire tourner une IA locale en 2026.
OutilsIA collabore avec Strategy Arena Research sur des benchmarks et papers ouverts (Dragon Labyrinth, calibration LLMs, agents POMDP). Datasets en CC-BY 4.0.