IA locale avec Ollama : gardez le contrôle de vos données

Et si vous pouviez utiliser l'IA sans jamais envoyer vos données à l'extérieur ? C'est la promesse de l'IA locale. Avec des outils comme Ollama, faire tourner des modèles puissants sur vos propres serveurs est désormais accessible. Un game-changer pour la confidentialité et les coûts.

Pourquoi l'IA locale devient incontournable

Les limites des API cloud

Quand vous utilisez ChatGPT ou Claude via leur API :

• Vos données transitent sur des serveurs externes
• Vous payez à l'usage (ça peut coûter cher à grande échelle)
• Vous dépendez de la disponibilité du service
• Questions RGPD sur le transfert de données

Les avantages de l'IA locale

Confidentialité totale Vos prompts et données ne quittent jamais votre infrastructure. Aucun risque de fuite, aucune question sur qui accède à quoi.

Coûts prévisibles Une fois le hardware acquis, le coût marginal par requête est quasi nul. Fini les factures API qui explosent.

Disponibilité garantie Pas de dépendance aux pannes de service externe. Votre IA fonctionne même hors connexion.

Conformité simplifiée RGPD, HIPAA, données sensibles... L'IA locale simplifie drastiquement la conformité.

Ollama : l'IA locale accessible à tous

Qu'est-ce qu'Ollama ?

Ollama est un outil open-source qui permet de faire tourner des LLM (Large Language Models) en local, sur votre ordinateur ou serveur. Lancez un modèle en une commande :

ollama run llama3.2

C'est tout. Vous avez maintenant un modèle IA qui tourne localement.

Modèles disponibles

Ollama supporte de nombreux modèles open-source :

Installation en 3 minutes

macOS / Linux :

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

Windows : téléchargez l'installeur sur ollama.com

Docker :

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama

Cas d'usage pour votre entreprise

1. Chatbot interne confidentiel

Problème : vous voulez un assistant IA pour vos équipes, mais les données internes ne doivent pas sortir.

Solution :

• Ollama + Open WebUI (interface chat)
• Hébergé sur un serveur interne
• Accessible uniquement via VPN

Stack technique :

Utilisateurs → Open WebUI → Ollama → Llama 3.1
                   ↑
           Authentification SSO

2. Traitement de documents sensibles

Problème : analyser des contrats, des données patients ou des informations financières avec l'IA.

Solution :

• Pipeline local : document → extraction → analyse IA → rapport
• Aucune donnée ne quitte le réseau interne
• Conformité HIPAA/RGPD assurée

3. Automatisation avec n8n

Problème : intégrer l'IA dans vos workflows sans coûts API.

Solution :

• n8n self-hosted + Ollama
• Workflows illimités sans coûts variables
• Latence réduite (pas d'appels réseau externe)

Exemple de workflow :

Email reçu → Classification IA (Ollama) → Routage automatique

4. Développement et tests

Problème : tester des prompts et prototyper coûte cher en API.

Solution :

• Développer et tester localement avec Ollama
• Passer en production sur API cloud si nécessaire
• Économies de 90% sur la phase de développement

Configuration pour l'entreprise

Hardware recommandé

Usage léger (1-5 utilisateurs) :

• CPU moderne (M1/M2/M3 Mac, Intel i7/i9, AMD Ryzen 7)
• 16 GB RAM minimum
• SSD pour le stockage des modèles
• Budget : ordinateur standard

Usage modéré (5-20 utilisateurs) :

• GPU NVIDIA avec 8+ GB VRAM (RTX 3070/4070)
• 32 GB RAM
• Serveur dédié
• Budget : 2 000 - 4 000€

Usage intensif (20+ utilisateurs) :

• GPU NVIDIA A10/A100 ou plusieurs RTX 4090
• 64+ GB RAM
• Infrastructure serveur pro
• Budget : 10 000€+

Déploiement en production

Option 1 : VPS cloud

• Hetzner, OVH, Scaleway (datacenters EU)
• GPU optionnel selon usage
• Coût : 40-200€/mois

Option 2 : Serveur on-premise

• Contrôle total
• Investissement initial plus élevé
• Pas de coûts récurrents cloud

Option 3 : Hybrid

• Ollama en local pour le quotidien
• API cloud (Claude, GPT-4) pour les cas complexes

Interface utilisateur

Open WebUI (recommandé) :

• Interface ChatGPT-like
• Gestion des utilisateurs
• Historique des conversations
• Open-source et gratuit

Installation :

docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Comparaison coûts : Local vs Cloud

Scénario : 10 000 requêtes/mois

API Cloud (GPT-4) :

• ~500 tokens par requête moyenne
• Coût : ~150-300$/mois
• Sur 12 mois : 1 800 - 3 600$

Ollama self-hosted :

• VPS avec GPU : 100€/mois
• Sur 12 mois : 1 200€
• Économie : 30-60%

Scénario : 100 000 requêtes/mois

API Cloud :

• Coût : 1 500 - 3 000$/mois
• Sur 12 mois : 18 000 - 36 000$

Ollama self-hosted :

• Serveur dédié GPU : 300€/mois
• Sur 12 mois : 3 600€
• Économie : 80-90%

Limites et considérations

Ce qu'Ollama fait bien

• Tâches de génération de texte standard
• Classification et extraction d'information
• Résumé de documents
• Assistance au code
• Chatbots internes

Ce qui reste mieux sur les API cloud

• Raisonnement très complexe (GPT-4, Claude Opus)
• Multimodal avancé (analyse d'images)
• Cas d'usage nécessitant les derniers modèles
• Faible volume (pas rentable d'investir en infra)

La solution hybride

Pour beaucoup d'entreprises, la meilleure approche est hybride :

Requêtes simples/sensibles → Ollama local (80%)
Requêtes complexes → API Claude/GPT-4 (20%)

Vous gardez le contrôle sur le gros des données tout en accédant aux meilleurs modèles quand nécessaire.

Intégration avec vos outils

API compatible OpenAI

Ollama expose une API compatible avec le format OpenAI. Vos outils existants fonctionnent sans modification :

curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama3.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour !"}]
  }'

Intégrations natives

• n8n : node Ollama intégré
• LangChain : support natif
• Continue : assistant code VS Code
• Obsidian : plugins communautaires

Tadam vous accompagne

Nous déployons des solutions IA locales pour les entreprises bretonnes :

Audit de vos besoins : analyse du volume, des cas d'usage, des contraintes

Architecture : choix du hardware et des modèles adaptés

Déploiement : installation, configuration, sécurisation

Formation : prise en main par vos équipes

Maintenance : support et mises à jour

Envie de garder le contrôle de vos données IA ?

Réservez un appel découverte pour explorer comment l'IA locale peut répondre à vos enjeux de confidentialité et de coûts.

L'IA open-source est mature. Avec les bons outils et le bon accompagnement, vous pouvez bénéficier de la puissance de l'IA tout en gardant vos données chez vous.