Ollama : le guide pas à pas pour exécuter des modèles d’IA en local sur votre PC et Mac

Imaginez pouvoir utiliser une intelligence artificielle avancée directement en local sur votre ordinateur, sans avoir besoin d’une connexion internet ou d’un service en ligne. C’est exactement ce que propose Ollama. Cet outil open source vous permet de télécharger et d’exécuter des modèles d’IA (en particulier des modèles de langage de type LLM) sur votre propre machine.

Dans cet article, nous allons explorer ensemble Ollama : qu’est-ce que c’est, pourquoi l’utiliser, comment l’installer, et comment en tirer le meilleur parti. Attachez vos ceintures, car ce guide complet et dynamique vous dira tout ce qu’il faut savoir pour faire tourner vos modèles d’IA préférés en local grâce à Ollama !

Qu’est-ce qu’Ollama et pourquoi l’utiliser ?

Ollama est un framework open source conçu pour exécuter et gérer facilement des modèles de langage d’IA sur votre machine locale. En d’autres termes, c’est un gestionnaire de modèles IA qui vous évite de passer par des services cloud comme ChatGPT. Voici pourquoi Ollama mérite votre attention :

• Confidentialité et contrôle : Comme les calculs se font en local, vos données ne quittent pas votre ordinateur. C’est un avantage crucial pour protéger des informations sensibles (rédiger un email professionnel confidentiel, par exemple). Vous gardez un contrôle total sur ce que le modèle apprend ou génère.
• Indépendance d’Internet : Une fois les modèles téléchargés, vous pouvez utiliser le service hors-ligne. Plus besoin de connexion internet pour interagir avec une IA, ce qui est idéal pour les environnements sécurisés ou les lieux sans réseau.
• Coûts réduits sur le long terme : Pas d’abonnement mensuel à un service en ligne ni de facturation à l’appel d’API – votre principal investissement est votre matériel. Si vous devez fréquemment utiliser un modèle de langage, une solution locale peut s’avérer plus économique.
• Personnalisation : l’app permet de personnaliser les modèles via des Modelfiles (nous y reviendrons). Vous pouvez ajuster les paramètres du modèle, intégrer des éléments d’instruction personnalisés ou même appliquer des fins d’entraînement spécifiques. Cette souplesse est généralement impossible avec les modèles cloud propriétaires.
• Communauté et open source : Étant open source, Ollama bénéficie des contributions de nombreux développeurs et de mises à jour régulières. De plus, vous avez accès à une bibliothèque de modèles open source variés (Llama 2 de Meta, Mistral, Dolly, etc.), ce qui vous permet d’expérimenter librement.

En résumé, Ollama s’adresse à la fois aux passionnés d’IA qui veulent expérimenter en local, aux professionnels soucieux de confidentialité, et à toute personne souhaitant exécuter des modèles d’IA en local de manière simple et flexible.

Configuration matérielle recommandée pour Ollama

Avant de vous lancer, assurez-vous que votre matériel est à la hauteur pour faire tourner efficacement les modèles d’IA. Voici les points clés de la configuration recommandée :

• Processeur (CPU) : Privilégiez un processeur moderne avec au moins 4 cœurs (8 cœurs ou plus si possible). Les CPU récents d’Intel (générations récentes) ou d’AMD (Ryzen) offrent des instructions optimisées (comme AVX512) qui accélèrent les calculs d’IA. En pratique, un CPU 6 cœurs est un bon minimum pour un usage confortable d’Ollama.
• Mémoire vive (RAM) : La RAM est cruciale car les modèles d’IA sont gourmands en espace. Pour des petits modèles (~7 milliards de paramètres, dits 7B), 16 Go de RAM sont recommandés. Pour des modèles intermédiaires (13B), il vaut mieux disposer de 32 Go. Les très grands modèles (30B, 70B…) peuvent nécessiter 64 Go ou plus. En général, visez une quantité de RAM au moins deux fois supérieure à la taille du modèle que vous souhaitez utiliser.
• Espace disque : Prévoyez suffisamment d’espace de stockage, car les modèles peuvent peser plusieurs gigaoctets. Le logiciel en lui-même et un modèle de base requièrent environ 12 Go, mais chaque modèle additionnel téléchargé occupera de l’espace. Un minimum de 50 Go de libre est recommandé si vous comptez explorer plusieurs modèles. Idéalement, utilisez un SSD rapide pour réduire les temps de chargement des modèles.
• Carte graphique (GPU) (optionnel) : Ollama peut tout à fait fonctionner avec votre CPU seul, mais l’utilisation d’un GPU compatible peut grandement accélérer l’inférence (génération de texte). Si vous disposez d’une carte NVIDIA avec au moins 8 Go de VRAM, ou d’une carte AMD récente, l’application saura en tirer parti. Notez qu’un GPU n’est pas obligatoire, mais il devient quasiment indispensable pour manipuler confortablement des modèles de grande taille, ou pour obtenir des réponses en un temps réduit. Par exemple, un GPU avec 12-16 Go de VRAM est conseillé pour des modèles 13B et plus.
• Système d’exploitation : l’appli fonctionne sur macOS, Windows et Linux. Sur macOS, il est optimisé pour macOS 11 (Big Sur) et suivants. Sur Windows, la compatibilité est assurée (versions modernes de Windows 10/11) – Ollama pour Windows était initialement en préversion mais est désormais stable. Sur Linux, privilégiez Ubuntu 22.04 LTS ou plus récent pour un support optimal (d’autres distributions fonctionnent aussi, via l’installeur universel).

En bref : un PC avec un processeur multi-cœur récent, 16 Go de RAM ou plus, un bon SSD, et éventuellement une carte graphique dédiée vous offrira la meilleure expérience avec Ollama. Bien sûr, vous pouvez tenter sur une configuration plus modeste (certains mini-PC ou MacBook Air avec 8 Go peuvent faire tourner de petits modèles), mais gardez à l’esprit que les performances et la taille des modèles seront alors limitées.

Installation d’Ollama sur macOS, Windows et Linux

L’installation de l’application est assez simple et diffère légèrement selon votre système d’exploitation. Suivez le guide pour votre plateforme :

Sur macOS

Sur macOS, l’appli est disponible via un installateur graphique ou via Homebrew pour les amateurs de Terminal. La méthode la plus directe : rendez-vous sur le site officiel d’Ollama et téléchargez le programme d’installation pour macOS (compatible macOS 14 Sonoma ou version ultérieure). Une fois le paquet téléchargé, exécutez-le et suivez les instructions : cela l’installera comme une application.

Si vous préférez la ligne de commande, ouvrez Terminal et utilisez Homebrew :

brew install ollama

Après l’installation, vous pouvez même configurer Ollama pour qu’il s’exécute en arrière-plan en tant que service macOS avec la commande :

brew services start ollama

Ceci lancera le service en tâche de fond. Par défaut, le service sera accessible à l’adresse http://localhost:11434 (nous reparlerons de cette API). Vous pouvez vérifier que tout fonctionne en ouvrant cette URL dans votre navigateur : vous devriez voir un message « Ollama is running« .

Sur Windows

Pour Windows, téléchargez l’installeur depuis le site officiel d’Ollama (version Windows). Lancez l’exécutable et suivez les étapes de l’assistant d’installation. Une fois installé, l’appli peut être lancée soit via le raccourci créé (par exemple un programme qui tourne en arrière-plan), soit via la ligne de commande PowerShell. L’installateur Windows ajoute normalement Ollama à votre PATH, ce qui signifie que vous pouvez ouvrir une fenêtre PowerShell et taper par exemple ollama --version pour vérifier que l’outil répond.

À noter que la version Windows de l’appli offre les mêmes fonctionnalités de base, y compris le serveur local sur le port 11434. Assurez-vous simplement que votre pare-feu Windows ne bloque pas Ollama si vous envisagez d’accéder à l’API depuis d’autres applications locales.

Sur Linux

Sous Linux, l’installation se fait en une ligne grâce à un script fourni par l’équipe du logiciel (visible sur le site officiel). Ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Cette commande télécharge et installe la dernière version d’Ollama. Elle fonctionne sur Ubuntu 22.04+ et autres distributions similaires. Pour les distributions non prises en charge par le script, vous pouvez consulter la documentation officielle qui détaille l’installation manuelle (par exemple via un package.deb, un binaire précompilé ou le code source).

Une fois le script terminé, le service devrait être opérationnel. Sur les systèmes Linux utilisant systemd, il s’exécute généralement en tant que service de fond. Vous pouvez vérifier son statut avec systemctl status ollama. S’il est actif, vous êtes prêt à l’utiliser !

Remarque : Sur toutes les plateformes, une connexion internet est nécessaire lors de l’installation (pour télécharger le logiciel et, plus tard, les modèles). Après cela, l’appli peut fonctionner hors-ligne. Pensez également à mettre à jour l’app régulièrement pour bénéficier des dernières optimisations (souvent, relancer l’installeur ou utiliser la commande d’installation mettra à jour vers la dernière version disponible).

Télécharger et lancer votre premier modèle avec Ollama

Maintenant que Ollama est installé, passons aux choses concrètes : télécharger un modèle de langage et le faire tourner. Même si le mot « modèle » peut intimider, vous verrez qu’avec Ollama, cela se résume à une simple commande.

1. Choisir un modèle à essayer : Ollama propose un catalogue de modèles open source prêts à l’emploi. Pour débuter, un bon choix est le modèle LLaMA 2 de Meta en version 7 milliards de paramètres (appelé souvent « 7B »). C’est un modèle texte générique de haute qualité.

2. Télécharger et lancer le modèle : Ouvrez votre terminal (ou PowerShell sur Windows) et tapez la commande suivante :

ollama run llama2

C’est tout ! La première fois que vous exécutez cette commande, Ollama va automatiquement télécharger les fichiers du modèle LLaMA 2 sur votre machine. Vous verrez une progression avec des pourcentages car le modèle pèse plusieurs gigaoctets – cela peut prendre quelques minutes selon votre connexion. Une fois le téléchargement terminé, l’app va charger le modèle en mémoire et le lancer en mode interactif.

3. Mode interactif : Après le succès du téléchargement, votre terminal affichera une invite de type >>> Send a message (/? for help). Vous êtes désormais en train de « chatter » avec le modèle localement, comme vous le feriez avec ChatGPT ! Par exemple, tapez une question :

>>> Que puis-je faire avec un modèle LLaMA 2 en local ?

Le modèle va traiter votre requête et vous répondre directement dans le terminal. Vous devriez obtenir une réponse textuelle générée par l’IA. Vous pouvez enchaîner les questions ou requêtes de cette manière.

4. Quitter le mode interactif : Pour sortir de l’interface interactive, il suffit de taper la commande spéciale /bye puis Entrée. Le programme va alors quitter le mode chat.

Félicitations, vous venez d’exécuter votre premier modèle d’IA en local avec Ollama ! À partir de maintenant, chaque fois que vous souhaiterez utiliser ce modèle, la commande ollama run llama2 démarrera presque instantanément (puisque le modèle est déjà téléchargé sur votre disque). Notez que le modèle reste en mémoire tant que le programme tourne ; si vous comptez en lancer plusieurs ou économiser la RAM, pensez à bien quitter les modèles inutilisés.

Astuces :

• Pour voir la liste des modèles disponibles officiellement, rendez-vous sur la page Models du site d’Ollama ou tapez la commande ollama list (que nous détaillons dans la section suivante).
• Vous pouvez également lancer Ollama sans le mode interactif direct, par exemple pour exécuter une seule requête. La commande ollama generate -m llama2 "Votre question ici?" permet d’obtenir une réponse unique sans entrer dans le shell interactif.

Commandes essentielles pour gérer vos modèles Ollama

Ollama s’inspire de la convivialité de Docker pour ses commandes. Si vous êtes à l’aise avec la ligne de commande, vous pourrez aisément gérer vos modèles comme on gère des conteneurs. Voici les commandes de base à connaître :

• ollama list – Affiche la liste de tous les modèles déjà téléchargés localement, avec des informations utiles (nom, identifiant, taille, date de modification). Très pratique pour vérifier quels modèles sont installés sur votre machine et l’espace qu’ils occupent.
• ollama pull <nom_du_modèle> – Télécharge un modèle sans le lancer immédiatement. Par exemple ollama pull llama2 va simplement récupérer le modèle LLaMA 2 et l’enregistrer localement, sans ouvrir le chat. Utile si vous souhaitez préparer plusieurs modèles à l’avance ou mettre à jour un modèle existant.
• ollama run <nom_du_modèle> – Démarre une session interactive avec le modèle indiqué. S’il n’est pas présent, cette commande effectuera d’abord un pull (téléchargement). Une fois le modèle en local, la commande le charge en mémoire et vous permet d’interagir avec. (Vous pouvez aussi lancer la commande en arrière-plan en ajoutant & sur Linux/macOS, puis l’arrêter avec ollama stop ci-dessous.)
• ollama stop <nom_du_modèle> – Arrête une instance de modèle qui tournerait en arrière-plan. Par exemple, si vous avez lancé un modèle comme service, cette commande libère les ressources (CPU/GPU/RAM) qu’il occupait.
• ollama show <nom_du_modèle> – Affiche des métadonnées sur un modèle installé : par exemple sa licence, le format de quantification utilisé (Q4, Q8…), la version, etc. C’est un peu l’équivalent de « inspecter » l’image d’un conteneur Docker.
• ollama rm <nom_du_modèle> – Supprime un modèle de votre système pour libérer de l’espace disque. Si vous n’utilisez plus un modèle lourd, ollama rm permettra d’effacer ses fichiers. Vous pourrez bien sûr le retélécharger plus tard si besoin via un pull.
• ollama ps – (Comme docker ps pour les conteneurs) Montre les modèles actuellement en cours d’exécution sur votre machine, avec leur identifiant et la ressource utilisée (CPU ou GPU, pour savoir s’ils consomment la carte graphique par exemple). Cela vous aide à surveiller ce qui tourne en temps réel.

En utilisant ces quelques commandes, vous avez de quoi gérer efficacement votre environnement Ollama. L’analogie avec Docker est intentionnelle, ce qui rend la prise en main plus intuitive si vous avez déjà manipulé des images ou conteneurs. Par exemple, lancer un modèle avec ollama run ou le télécharger avec ollama pull devrait vous sembler familier. Cette approche unifiée simplifie l’expérience utilisateur pour se concentrer sur l’essentiel : vos interactions avec les modèles d’IA.

Personnaliser vos modèles avec les 

Ollama et les Modelfiles

L’un des atouts du service est la possibilité de personnaliser les modèles via des fichiers de configuration spéciaux appelés Modelfiles. Un Modelfile est un peu comme une recette (ou un « blueprint ») qui décrit comment créer ou modifier un modèle. Grâce à lui, vous pouvez : ajuster des paramètres de génération, changer le comportement par défaut du modèle, combiner plusieurs étapes (par exemple appliquer un fine-tuning léger), et partager ces recettes avec la communauté.

Comment ça marche ? Un Modelfile est un simple fichier texte qui contient des instructions. Quelques exemples d’instructions :

• FROM <base_model> : spécifie le modèle de base sur lequel on se base (exemple : FROM llama2:latest pour partir de la dernière version de LLaMA 2).
• PARAMETER nom valeur : définit un paramètre par défaut du modèle. Par exemple PARAMETER temperature 1 pour une génération plus créative, ou une taille de contexte (num_ctx) maximale.
• SYSTEM <message> : permet d’intégrer un message système permanent. Par exemple, vous pourriez définir une personnalité au modèle (« Tu es un assistant jovial qui aide à rédiger des emails professionnels »). Ce message système sera alors toujours présent en arrière-plan des conversations.
• ADAPTER : cette section avancée sert à appliquer des adapters de type LoRA ou autres, c’est-à-dire de petites mises à jour du modèle qui le spécialisent sur une tâche, sans devoir le réentraîner complètement.
• TEMPLATE et MESSAGE : elles servent à personnaliser le format du prompt ou à inclure un historique de conversation par défaut si besoin.

Une fois que vous avez écrit votre Modelfile (par exemple dans un fichier nommé simplement Modelfile), vous pouvez créer un modèle à partir de celui-ci avec la commande :

ollama create mon-modele-personnalise -f chemin/vers/Modelfile

Cela va construire un nouveau modèle local nommé mon-modele-personnalise en appliquant toutes les instructions de votre Modelfile. Ensuite, vous pourrez lancer ce modèle comme les autres (ollama run mon-modele-personnalise).

Exemple concret : Supposons que vous vouliez un modèle qui écrive toujours avec la personnalité de Mario (le plombier du jeu vidéo). Vous pouvez créer un Modelfile contenant :

FROM llama2:latest  
PARAMETER temperature 1  
SYSTEM Tu parles comme Mario de Super Mario Bros, avec enthousiasme.

En créant le modèle via ce Modelfile, vous obtiendrez un modèle qui, par défaut, répondra avec le style de Mario et un ton enjoué, sans avoir à répéter cette consigne à chaque fois. Amusant, non ?

En somme, les Modelfiles offrent un moyen puissant de personnaliser vos modèles IA sans avoir besoin de tout coder à la main. Que ce soit pour ajuster la créativité, instaurer un contexte spécifique, ou affiner le modèle sur vos données, l’appli vous donne les clés pour adapter l’IA à vos besoins précis.

Optimiser les performances d’Ollama

Même avec un bon PC, il est utile de connaître quelques astuces pour tirer le maximum de performances de l’appli et de vos modèles locaux. Voici nos conseils pour optimiser le tout :

• Choisissez le bon format de modèle : Les modèles open source sont souvent disponibles en plusieurs tailles et formats de quantification. Une quantification 4-bit (par ex. int4 ou formats Q4) consomme beaucoup moins de RAM qu’un modèle 16-bit standard, avec un très léger compromis sur la qualité. En pratique, utiliser des modèles quantifiés en 4 bits accélère les réponses et réduit l’exigence matérielle. Donc, si vous voyez des variantes comme « 7B Q4_0 » ou « Q5 », sachez qu’elles sont optimisées pour la performance.
• Utilisez un GPU si disponible : Comme mentionné, une carte graphique peut grandement booster la vitesse de génération. Assurez-vous d’avoir les pilotes à jour (NVIDIA ou AMD) et laissez Ollama détecter le GPU. Si vous avez un GPU Nvidia puissant, Ollama utilisera automatiquement des bibliothèques optimisées (par exemple l’option FlashAttention peut accélérer la génération sur GPU). Sur Mac, Ollama peut aussi exploiter le GPU intégré (ou le Neural Engine des puces Apple Silicon) pour de meilleurs résultats.
• Limitez la longueur des réponses si besoin : Par défaut, les modèles peuvent parfois générer des réponses très longues, ce qui consomme du temps et de la mémoire inutilement. N’hésitez pas à orienter vos prompts pour obtenir des réponses concises, ou à utiliser un paramètre de limite de tokens si possible. En réduisant la fenêtre de contexte ou la longueur maximale de génération, vous allégez la charge de travail.
• Ne surchargez pas votre système : Si vous avez chargé plusieurs modèles en même temps, ou laissé un modèle tourner en fond sans l’arrêter, vous risquez de saturer la RAM ou le CPU. Utilisez ollama ps pour lister les modèles actifs et ollama stop <modèle> pour arrêter ceux qui ne servent pas. En libérant les ressources, le modèle sur lequel vous travaillez sera plus performant.
• Mettez à jour Ollama régulièrement : Les développeurs améliorent constamment le logiciel pour le rendre plus efficace. De nouvelles versions peuvent inclure des optimisations significatives (meilleure gestion du multi-threading CPU, support de nouvelles instructions matérielles, etc.). Garder Ollama à jour, c’est souvent gagner des précieuses millisecondes à chaque génération.

En appliquant ces bonnes pratiques, vous constaterez que même un modèle local peut répondre assez rapidement et de manière fluide. Par exemple, en combinant un modèle 7B quantifié en 4-bit avec un CPU 8 cœurs, on peut obtenir des temps de réponse très raisonnables (quelques secondes pour des réponses moyennes). Et avec un GPU adéquat, les réponses deviennent quasi instantanées pour les petits modèles. N’hésitez pas à expérimenter différentes configurations (taille du modèle vs qualité, CPU vs GPU) pour trouver l’équilibre parfait selon votre cas d’usage.

Utiliser l’API REST d’Ollama pour l’intégration dans vos applications

Au-delà de l’utilisation en ligne de commande, le service expose une API REST locale qui permet d’interagir avec les modèles depuis n’importe quel programme. En clair, cela signifie que vous pouvez intégrer Ollama dans vos propres applications (web, mobile, etc.) aussi facilement que vous appelleriez une API en ligne – sauf que tout se passe sur votre machine.

Comment ça fonctionne ? Lorsque Ollama tourne (soit parce que vous avez lancé ollama serve manuellement, soit qu’il fonctionne en service après installation), il ouvre un serveur local par défaut sur le port 11434. L’API REST est accessible via l’URL http://localhost:11434/api/.

Quelques points d’entrée utiles de cette API :

POST /generate – pour demander au modèle de générer une réponse à une requête. On envoie en JSON la demande, incluant au minimum le nom du modèle et le prompt. Par exemple, avec curl en ligne de commande on pourrait faire :

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate \
     -d '{ "model": "llama2", "prompt": "Bonjour, que peux-tu faire ?" }'

Ce qui retournera (en JSON) la réponse générée par le modèle LLaMA 2. On peut ajouter des options dans le JSON, comme stream: false pour avoir la réponse complète en une fois au lieu d’un flux, ou des paramètres de génération spécifiques.

POST /chat – pour maintenir une conversation multi-tour. Ce point d’API permet d’envoyer un message d’utilisateur et de recevoir la réponse du modèle en conservant l’historique (le modèle saura ce qui a été dit avant). C’est pratique pour intégrer un chatbot dans une application, avec la mémoire du dialogue.

GET /models – pour lister les modèles disponibles sur le serveur Ollama (ceux que vous avez installés via ollama pull, par exemple). Utile pour que votre application sache quels modèles elle peut proposer à l’utilisateur.

POST /models/pull – pour télécharger un nouveau modèle via l’API, sans passer par la ligne de commande. Vous pouvez ainsi déclencher l’ajout d’un modèle depuis une interface graphique ou un script.

Utiliser l’API REST d’Ollama revient à envoyer des requêtes HTTP à ce service local. Cela se fait très bien depuis n’importe quel langage de programmation (Python, JavaScript, etc.). D’ailleurs, il existe une bibliothèque Python ollama officielle qui facilite ces appels, ainsi que des intégrations communautaires pour d’autres environnements.

Scénario d’intégration : Imaginons que vous développiez une application web interne pour votre entreprise qui aide les employés à rédiger un texte. Vous pourriez, en back-end, appeler l’API d’Ollama avec un prompt contenant la demande de l’utilisateur (par exemple « Rédige un email professionnel pour annoncer une nouvelle politique informatique »). Ollama génèrera la réponse avec le modèle choisi et votre application n’aura plus qu’à afficher le texte à l’utilisateur. Le tout, sans jamais envoyer la moindre donnée à l’extérieur, puisque l’IA fonctionne localement.

En résumé, l’API REST transforme l’app en service AI local polyvalent. C’est le pont entre les modèles d’IA et vos propres projets : sites web, chatbots customisés, automates, extensions, etc., peuvent tous profiter de la puissance des modèles open source via cette API. Si vous avez des besoins spécifiques, n’hésitez pas à explorer la documentation complète de l’API Ollama pour découvrir toutes les possibilités offertes (gestion fine des requêtes, paramètres avancés, etc.).

Intégrer Ollama dans un système RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le concept de RAG (Retrieval-Augmented Generation), ou génération de texte augmentée par la récupération d’informations, consiste à combiner un modèle de langage avec une base de connaissances externe. Concrètement, avant de répondre à une question, l’IA va d’abord aller chercher des informations pertinentes (par exemple dans vos documents) puis les utiliser pour formuler sa réponse. C’est une manière efficace d’avoir un assistant qui sait exploiter vos données personnelles (documents d’entreprise, base de données, site web interne…) tout en bénéficiant de la puissance du modèle de langage.

Ollama s’intègre très bien dans ce genre de systèmes RAG, notamment parce qu’il tourne en local. Voici comment on pourrait procéder :

1. Indexation de vos données : vous commencez par stocker vos documents ou informations dans une base de données adaptée (souvent une base vectorielle, qui permet de faire de la recherche sémantique). Par exemple, vous pourriez utiliser un outil comme FAISS, Chroma ou Qdrant pour indexer des PDF, des pages web internes, etc.
2. Recherche de contextes pertinents : lorsque l’utilisateur pose une question, on effectue d’abord une requête dans cette base pour trouver les passages ou documents les plus pertinents. Par exemple, si la question est « Comment instaurer une charte informatique claire dans notre entreprise ? », le système RAG va extraire les sections de votre documentation interne qui parlent de « charte informatique » et de « règles d’usage ».
3. Construction du prompt enrichi : on va ensuite construire un prompt destiné au modèle de langage, en y insérant les informations trouvées. Par exemple : « En t’appuyant sur les éléments suivants [extraits pertinents], réponds à la question de l’utilisateur : [question]… ». Ce prompt combiné donne au modèle Ollama le contexte nécessaire pour fournir une réponse précise et factuelle, qui cite éventuellement les sources internes.
4. Génération de la réponse : Ollama entre en jeu ici en générant la réponse finale à l’utilisateur, en prenant en compte le contexte ajouté. Étant donné que le modèle est local, aucune information sensible (vos documents) n’a transité vers un service externe.
5. Interaction itérative (optionnel) : on peut permettre à l’utilisateur de poser des questions de suivi, et le système réutilisera alors l’historique et les recherches supplémentaires pour continuer la conversation de façon cohérente.

L’intégration du service dans un système RAG peut se faire à l’aide de frameworks comme LangChain ou LlamaIndex (GPT Index), qui fournissent des outils pour orchestrer ces étapes (recherche + appel du LLM). Il suffit de configurer ces frameworks pour qu’ils utilisent l’API d’Ollama comme LLM au lieu d’appeler une API cloud.

Pourquoi combiner RAG et Ollama ? Parce que cela vous donne le meilleur des deux mondes : d’une part la capacité du modèle de langage à générer des textes fluides et à « raisonner », d’autre part la garantie que les informations utilisées proviennent de votre base de connaissances à jour. Le tout en restant auto-hébergé. Cette approche est idéale pour des cas d’usage comme : un assistant interne qui connaît les politiques de l’entreprise, un chatbot support client formé sur la documentation technique locale, ou encore un outil d’aide à la décision qui consulte des rapports internes puis fournit une synthèse.

En utilisant l’appli dans un système RAG, vous pouvez par exemple poser des questions complexes sur vos données (juridiques, RH, techniques…) et obtenir des réponses fiables, avec des références précises, sans sacrifier la confidentialité. Pour de nombreuses organisations, c’est un compromis gagnant entre l’efficacité de l’IA et le respect des contraintes de sécurité des données.

Cas d’usage concrets d’Ollama

Vous vous demandez peut-être à quoi tout cela peut servir au quotidien. Voici quelques cas d’usage concrets où Ollama et les modèles d’IA locaux brillent particulièrement :

• Rédaction assistée en toute confidentialité : Que ce soit pour écrire un email professionnel sensible, rédiger un rapport interne ou préparer un document important, Ollama peut vous aider à formuler vos idées sans que le brouillon ne soit envoyé sur des serveurs externes. Par exemple, le modèle peut suggérer une formulation polie pour un mail difficile, corriger le ton d’une lettre, ou générer une première ébauche d’un document. Tout cela reste strictement sur votre ordinateur, ce qui est précieux pour les entreprises soucieuses de discrétion.
• Assistant virtuel d’entreprise : Imaginez un chatbot interne capable de répondre aux questions de vos employés en se basant sur votre propre documentation. Par exemple « Quelle est la procédure pour demander des congés ? » ou « Comment instaurer une charte informatique claire pour l’équipe IT ? ». En utilisant Ollama couplé à vos documents (via un système RAG, comme décrit plus haut), vous pouvez créer un agent conversationnel toujours disponible, qui fournit des réponses cohérentes alignées sur vos politiques internes.
• Apprentissage et veille personnelle : Pour un particulier passionné, Ollama permet d’explorer divers modèles (certains sont entraînés sur la littérature, d’autres sur la programmation, etc.). Vous pouvez poser des questions de culture générale, demander des conseils (par exemple en cuisine, en bricolage), ou même vous entraîner à une langue étrangère avec un modèle spécialisé, le tout sans restrictions d’une plateforme tierce.
• Développement et prototypage IA : Les développeurs peuvent utiliser Ollama pour tester rapidement des idées d’applications alimentées par un LLM. Besoin d’un assistant de codage dans VS Code ? D’une fonction de complétion de texte sur mesure ? Au lieu d’appeler une API lointaine, Ollama fournit un moteur local. C’est ainsi que certain·e·s intègrent Ollama à des extensions d’IDE ou des workflows d’automatisation (par exemple, générer automatiquement un résumé des tickets support entrants, etc.).
• Utilisation éducative et ludique : Un modèle local peut servir d’outil pédagogique. Par exemple, un enseignant peut faire tourner un modèle de conversation en français pour aider ses élèves à pratiquer, sans exposition à Internet. Ou tout simplement, on peut s’amuser à customiser un modèle (via Modelfile) pour qu’il réponde dans le style d’un personnage fictif et jouer à un jeu de rôle conversationnel pour le fun !

Comme on le voit, les usages sont variés et ne demandent qu’à être explorés. L’avantage de ce service est de rendre ces expérimentations assez simples à mettre en œuvre. En quelques commandes, on télécharge un modèle, et on peut immédiatement essayer une idée. Cette accessibilité ouvre la porte à une multitude de projets créatifs ou pratiques, le tout sans dépendre d’un service externe.

Comment résoudre les problèmes courants avec Ollama

Même si Ollama est conçu pour être convivial, vous pourriez rencontrer quelques écueils en cours de route. Voici une liste de problèmes fréquemment rencontrés par les utilisateurs, avec des pistes de solution :

• « Le modèle met trop de temps à répondre / semble figé. » Cela arrive souvent si votre matériel est un peu juste pour la taille du modèle chargé. Sur CPU seul, un modèle 13B peut être lent. Solutions : essayez un modèle plus petit (par exemple passer de 13B à 7B), ou une version plus quantifiée (4-bit au lieu de 8-bit). Vérifiez aussi que vous n’avez pas d’autres processus lourds en parallèle. Si vous disposez d’un GPU, assurez-vous qu’il est bien utilisé (voir point suivant).
• « Ollama ne détecte pas mon GPU » (ou le modèle semble ne tourner que sur CPU alors que vous avez une bonne carte graphique). Sur Windows et Linux, cela peut venir des drivers graphiques. Assurez-vous d’avoir installé les pilotes NVIDIA CUDA ou les pilotes AMD ROCm requis. Redémarrez Ollama après installation des drivers. Si le problème persiste, consultez les logs d’Ollama (par exemple ~/.ollama/logs/server.log sur Mac/Linux) pour voir d’éventuels messages d’erreur liés au GPU. Parfois, il peut être utile de forcer l’utilisation d’une certaine bibliothèque (par ex. variable d’environnement OLLAMA_LLM_LIBRARY sur cuda ou rocm) mais ceci est avancé. En général, mettre à jour le driver et Ollama règle la plupart des soucis de détection.
• « Impossible de télécharger un modèle, la commande pull échoue. » Vérifiez votre connexion internet et l’espace disque disponible. Le téléchargement d’un modèle de plusieurs Go peut échouer si la connexion se coupe. Ollama reprendra parfois là où il s’est arrêté, mais en cas de corruption, supprimez le modèle partiellement téléchargé (ollama rm <nom> pour repartir propre). Si vous êtes derrière un proxy ou un firewall strict (cas en entreprise), assurez-vous que Ollama a l’autorisation de sortir sur le réseau pour récupérer les modèles.
• « La commande ollama n’est pas reconnue / ne fait rien. » Sur Windows, cela peut signifier que l’installeur n’a pas ajouté Ollama au PATH. Essayez de relancer l’installation, ou naviguez manuellement jusqu’au dossier d’installation (%LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama\ sur Windows) et exécutez ollama.exe directement. Sur Linux/Mac, si rien ne se passe, il se peut que le service ne soit pas lancé. Essayez de lancer manuellement ollama serve dans un terminal pour voir s’il démarre ou s’il affiche des erreurs manquantes (librairies, etc.).
• « Le modèle consomme toute ma RAM et mon système swap. » Si vous voyez que la mémoire se remplit au point de faire ramer tout votre ordinateur, c’est probablement que le modèle est trop gros pour votre RAM. Par exemple, charger un modèle 13B avec seulement 8 Go de RAM entraînera un swap massif sur disque, ce qui ralentit tout. La solution est d’utiliser un modèle plus petit/quantifié ou d’ajouter de la RAM. En attendant, assurez-vous de fermer les modèles non utilisés (ollama stop) et éventuellement de relancer Ollama pour libérer complètement la mémoire.

En cas de problème persistant, n’oubliez pas que la communauté est active : le forum Discord d’Ollama ou les issues GitHub peuvent vous aider à trouver des solutions spécifiques. La documentation en ligne contient aussi une section Troubleshooting plus technique pour des cas particuliers. Heureusement, la plupart du temps, Ollama fonctionne de façon fluide et ces soucis sont rares si vous respectez les configurations recommandées. Avec un peu de patience et les bonnes ressources, chaque obstacle a sa solution !

Ollama face aux alternatives : quand choisir une solution locale ?

Avec la multitude d’outils d’IA disponibles, on peut se demander quand il est pertinent d’utiliser une solution locale comme Ollama plutôt qu’un service cloud (par ex. OpenAI/ChatGPT) ou d’autres outils. Voici quelques éléments de comparaison pour éclairer votre choix :

• Confidentialité des données : C’est souvent le critère numéro un. Si vos données ou vos requêtes ne doivent absolument pas quitter votre environnement (par exemple données d’entreprise confidentielles, informations personnelles sensibles), alors Ollama ou une autre solution locale s’impose. Aucune donnée traitée par le modèle ne transite sur Internet, contrairement aux services cloud où vos requêtes sont envoyées à un serveur tiers.
• Qualité et taille du modèle : Les modèles disponibles localement (open source) ont fait d’énormes progrès, mais les toutes dernières avancées (comme GPT-4) ne sont accessibles qu’en cloud pour le moment. Si vous avez besoin de la performance absolue d’un modèle de pointe ou d’une très grande taille de modèle, une API en ligne peut être meilleure. En revanche, pour la plupart des usages courants, un bon modèle open source (LLaMA 2, Mistral 7B, etc.) tournant sur Ollama pourra fournir des réponses satisfaisantes, avec l’avantage d’être personnalisable.
• Coût : L’utilisation d’API payantes peut revenir cher si vous avez beaucoup de requêtes ou un usage intensif. Ollama vous permet de mutualiser le coût sur votre propre matériel. Par exemple, une entreprise pourrait équiper un serveur interne avec un bon GPU et faire tourner un modèle local pour des centaines de requêtes par jour, sans coût additionnel par requête. En revanche, n’oublions pas le coût initial du matériel et de la consommation électrique qui peuvent être non négligeables pour un usage 24/7.
• Simplicité et maintenance : Utiliser un service cloud est souvent plus simple en apparence (pas d’installation, pas de mise à jour, juste un appel d’API). Avec Ollama, il faut maintenir l’outil à jour et gérer les modèles. Cependant, Ollama a été conçu pour être facile d’utilisation, et dans un contexte où on veut éviter les dépendances externes, la petite maintenance qu’il requiert est un faible prix à payer. De plus, la communauté open source corrige rapidement les bugs et propose des améliorations.
• Personnalisation et fine-tuning : Les solutions locales l’emportent haut la main sur ce point. Avec Ollama, vous pouvez ajuster le comportement du modèle (via Modelfile, fine-tuning léger, combiner vos données, etc.). Les services cloud offrent parfois des « system prompts » ou des réglages, mais vous ne pouvez pas réellement affiner le modèle ou l’étendre avec vos propres données sans passer par leurs outils spécifiques (et payants).
• Alternatives locales : Ollama n’est pas le seul projet pour exécuter des IA en local. Vous avez peut-être entendu parler de Text Generation WebUI, de GPT4All, de LocalAI ou même simplement de l’utilisation de llama.cpp en ligne de commande brute. Chaque solution a ses avantages. Par exemple, TextGen WebUI offre une interface web locale, GPT4All se concentre sur la simplicité d’installation, etc. Ollama se distingue par sa facilité à gérer les modèles (façon Docker), son API intégrée, et sa prise en charge multi-plateforme. Choisir Ollama fait sens si vous voulez un outil polyvalent, prêt pour des intégrations complexes (API, RAG…), et bénéficiant d’un écosystème riche. Si votre besoin est juste de tester un modèle ponctuellement avec interface graphique, une autre solution pourrait suffire.

En résumé, optez pour Ollama (ou une solution locale) lorsque vous avez besoin de contrôle total, de confidentialité, de personnalisation, et que vous êtes prêt à gérer l’IA « vous-même ». Optez pour une solution cloud lorsque la simplicité immédiate ou la puissance d’un modèle propriétaire fait pencher la balance, notamment pour des projets ponctuels ou de très grande envergure où votre matériel ne pourrait pas suivre. Beaucoup d’utilisateurs choisissent d’ailleurs une approche hybride : utiliser Ollama pour 90% des tâches courantes, et recourir aux API cloud uniquement pour les cas exceptionnels.

Questions fréquentes sur Ollama (FAQ)

Ollama est-il gratuit et open source ?

Oui. Ollama est un projet open source que vous pouvez utiliser gratuitement. Il a été fondé par des passionnés d’IA (notamment deux anciens de Y Combinator) et la communauté contribue activement. Bien sûr, les modèles que vous téléchargez peuvent avoir leurs propres licences (par exemple LLaMA 2 a une licence communautaire), mais l’outil Ollama en lui-même est sous licence MIT et n’implique pas de coûts d’utilisation.

Puis-je utiliser Ollama sur n’importe quel ordinateur ?

Ollama supporte macOS, Linux et Windows – ce qui couvre la majorité des ordinateurs. Cependant, un minimum de configuration est requis pour que l’expérience soit agréable : idéalement 8 à 16 Go de RAM et un OS 64-bit moderne. Sur un très vieil ordinateur ou un système 32-bit, vous pourriez avoir des difficultés (voire une incompatibilité totale). De plus, Ollama utilise des instructions CPU avancées pour accélérer les modèles ; sur un processeur datant d’avant 2015 par exemple, il se peut que ce soit lent ou non pris en charge. En résumé, tout PC/Mac standard de ces dernières années devrait faire l’affaire, à condition d’ajuster la taille des modèles à ses capacités.

Est-ce que j’ai besoin d’une connexion internet pour utiliser Ollama ?

Pas en permanence. Vous aurez besoin d’Internet pour installer Ollama initialement, ainsi que pour télécharger les modèles souhaités (chaque modèle doit être récupéré au moins une fois). Mais une fois que tout est en place, vous pouvez tout à fait utiliser Ollama hors-ligne. C’est un des intérêts majeurs : par exemple, si vous travaillez en déplacement sans connexion, vos modèles IA restent disponibles. A contrario, les solutions cloud nécessitent toujours internet pour chaque requête.

Quels types de modèles puis-je faire tourner avec Ollama ?

Ollama est centré sur les modèles de langage (LLM) et prend en charge de nombreux modèles open source populaires : LLaMA 2 (Meta), Mistral, Falcon, Dolly, GPT-J, etc. Il supporte également certains modèles spécialisés comme LLaVA (modèle multimodal qui comprend images + texte) – pour ceux-ci, l’interface en ligne de commande vous permet d’ajouter une image et poser des questions dessus. La règle générale : si le modèle est disponible en format compatible (le plus fréquent étant le format GGUF ou Safetensors quantifiés, utilisés par llama.cpp), alors Ollama peut probablement le gérer. Notez que Ollama n’exécute pas de modèles de génération d’images ou autres types d’IA non textuelles ; il est vraiment orienté NLP / conversation.

Peut-on entraîner ou affiner un modèle via Ollama ?

L’entraînement complet d’un grand modèle nécessiterait des ressources massives, ce n’est donc pas ce que fait Ollama (et ce n’est généralement pas faisable sur un PC standard). En revanche, le service permet d’affiner un modèle existant via des adapters ou des LoRA. Avec la fonction ollama create et un Modelfile, vous pouvez par exemple appliquer un petit ensemble de modifications à un modèle pour le spécialiser. Cela demande de préparer des données d’entraînement et de maîtriser un peu le sujet, mais c’est possible sur des « petits » ajustements. Pour la plupart des utilisateurs, la personnalisation passera par la rédaction de prompts adaptés ou de system messages plutôt que par un réel fine-tuning lourd.

Comment mettre à jour Ollama ?

Sur Mac et Linux, la méthode la plus simple est de réutiliser la commande d’installation : par exemple curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh téléchargera la dernière version et mettra à jour votre installation existante. Si vous êtes passé par Homebrew sur macOS, un simple brew upgrade ollama fera l’affaire. Sur Windows, téléchargez la nouvelle version de l’installeur depuis le site officiel et lancez-la, la mise à jour se fera par-dessus (pensez à arrêter Ollama avant si c’est en cours). Les mises à jour sont recommandées car Ollama évolue vite avec de nouvelles fonctionnalités et optimisations.

Mes données sont-elles vraiment en sécurité avec un modèle local ?

Tant que votre machine elle-même est sécurisée, oui, vos données ne quittent pas votre environnement. Ollama n’envoie aucune information à un serveur externe pendant l’inférence. Le code étant open source, cela a été vérifié par la communauté. Bien sûr, restez prudent : si vous intégrez Ollama dans une application web, faites attention à qui peut y accéder, car quelqu’un sur le même réseau pourrait potentiellement interroger votre modèle si l’API n’est pas restreinte. De base, Ollama écoute uniquement en local (127.0.0.1), ce qui empêche les connexions externes. En entreprise, intégrez Ollama dans votre politique de sécurité (par exemple, assurez-vous qu’il s’exécute sur des machines ou serveurs de confiance, un peu comme n’importe quel autre service interne).

Voilà pour les questions les plus fréquentes ! Si vous en avez d’autres en cours de route, n’hésitez pas à consulter la documentation officielle ou à chercher de l’aide auprès de la communauté d’utilisateurs d’Ollama.

Conclusion

Nous arrivons au terme de ce voyage à travers Ollama et l’exécution de modèles d’IA en local. Vous devriez désormais avoir une vue d’ensemble claire : depuis l’installation sur votre système jusqu’à l’utilisation avancée via l’API ou la personnalisation de modèles, en passant par les conseils d’optimisation et les cas d’usage inspirants. Ollama se révèle être un allié puissant pour qui souhaite exploiter l’intelligence artificielle en toute autonomie, que ce soit par passion, pour des besoins professionnels ou simplement pour garder le contrôle sur ses données.

En l’adoptant, vous faites un pas vers une IA plus personnelle et maîtrisée. Plus besoin de dépendre entièrement des serveurs distants pour bénéficier d’un modèle de langage performant. Que ce soit pour écrire un email, bâtir un chatbot sur mesure, ou expérimenter de nouvelles idées, votre ordinateur devient le laboratoire où tout est possible, du moment qu’il est bien équipé. Et rappelez-vous, derrière Ollama se trouve une communauté prête à aider et une philosophie open source qui garantit transparence et amélioration continue.

Il ne vous reste plus qu’à passer à l’action : téléchargez un modèle, posez vos premières questions, testez diverses commandes… et laissez libre cours à votre créativité avec Ollama. Vous serez surpris de voir à quel point « faire tourner un modèle d’IA en local » peut être accessible et passionnant. Bonne exploration et amusez-vous bien avec vos intelligences artificielles locales !