Comment exécuter des modèles IA localement ?

Comprendre les bases : qu’est-ce qu’un LLM et un RAG ?

Avant d’aller plus loin, mettons-nous d’accord sur quelques notions clés.

Un LLM (Large Language Model) est un programme d’intelligence artificielle conçu pour lire, comprendre et produire du texte de manière autonome. Il est appelé « large » parce qu’il est constitué de milliards de paramètres issus de l’analyse de quantités massives de textes (livres, articles, sites web). Ces paramètres sont en quelque sorte la « mémoire » du modèle, lui permettant de repérer les structures du langage humain.

Concrètement, un LLM peut écrire des articles, répondre à des questions, résumer des documents, traduire des textes, et bien plus encore. Des exemples célèbres incluent ChatGPT, Claude ou Mistral.

Cependant, même les meilleurs LLM ont une limite : ils ne savent que ce qu’ils ont appris au moment de leur entraînement. Ils ne sont pas capables de se mettre à jour seuls. Cela signifie qu’ils peuvent ignorer des faits récents ou inventer des réponses plausibles mais incorrectes — on parle alors « d’hallucination ».

Pour pallier ce problème, on utilise le RAG (Retrieval-Augmented Generation). C’est un procédé qui consiste à donner au modèle un accès à une base d’informations actualisée. Quand une question est posée, le système va d’abord chercher les documents pertinents, puis intégrer les résultats dans la réponse générée par l’IA. Le RAG agit donc comme une bibliothèque personnelle toujours disponible pour enrichir la réponse de l’IA.

Pourquoi vouloir exécuter un LLM en local ou sur son propre serveur ?

De nombreux utilisateurs interagissent avec des LLM en ligne via des plateformes tierces. Pourtant, héberger son propre modèle présente de nombreux avantages :

• Protéger vos données : Aucun échange avec des serveurs externes. Vous maîtrisez vos données de bout en bout, ce qui est essentiel pour respecter la confidentialité, le secret professionnel ou le RGPD.
• Avoir un contrôle total : Vous choisissez la version du modèle, vous ajustez ses paramètres, vous décidez de ses mises à jour. Vous pouvez aussi personnaliser son comportement pour mieux répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise.
• Améliorer la vitesse : Travailler en local supprime la latence liée aux connexions internet. Les réponses sont instantanées et fluides.
• Maîtriser les coûts : Les plateformes d’API facturent souvent à l’usage. Héberger votre propre modèle vous libère de ces coûts variables. Une fois installé, votre LLM fonctionne sans limitation ni surprise.

En contrepartie, il faut prévoir une infrastructure adaptée et quelques compétences techniques pour garantir la stabilité du système.

De quel matériel avez-vous besoin pour faire tourner un modèle d’IA ?

Tout dépend de la taille du modèle que vous souhaitez utiliser. Plus il est gros, plus il demande de puissance de calcul.

• Processeur (CPU) : Choisissez un processeur moderne à plusieurs cœurs, comme un AMD Ryzen 9 ou un Intel i9, pour éviter les goulets d’étranglement.
• Mémoire vive (RAM) :
  • 16 à 32 Go pour un modèle léger (par exemple 7 milliards de paramètres).
  • 64 Go ou plus pour un modèle intermédiaire ou avancé (13B ou au-delà).
• Carte graphique (GPU) :
  • 8 à 12 Go VRAM : modèles compacts, en version compressée.
  • 24 Go VRAM : modèles intermédiaires plus exigeants.
  • 40 à 80 Go VRAM : modèles massifs pour un usage intensif.
• Stockage : Un SSD rapide est indispensable. Prévoir de l’espace pour stocker les modèles, leurs indexations et les bases documentaires (comptez plusieurs dizaines de Go par modèle).

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Astuce : Avec des versions « quantifiées » (4 bits ou 8 bits), vous pouvez réduire la taille du modèle et donc les ressources nécessaires.

Quels outils pour installer et utiliser un LLM chez soi ou en entreprise ?

Même pour un débutant motivé, plusieurs outils rendent l’installation et l’utilisation accessibles :

• Ollama : Très simple à utiliser. Il permet de télécharger, installer et exécuter un modèle en quelques commandes.
• LM Studio : Une application avec une interface graphique conviviale pour piloter vos modèles sans passer par la ligne de commande.
• llama.cpp : Plus technique, mais très optimisé. Il permet de faire tourner des LLM sur des machines moins puissantes.

Pour construire un système RAG, voici les outils complémentaires :

• FAISS : Pour indexer rapidement des documents sous forme de vecteurs et les retrouver par similarité.
• ChromaDB : Une base de données vectorielle simple à installer pour gérer vos documents.
• LangChain : Pour relier les étapes de la récupération d’information, l’interrogation du modèle et la présentation de la réponse.

Comment choisir le bon modèle d’IA ?

Le choix du modèle dépend de vos objectifs et de vos moyens :

• Pour répondre à des questions simples ou rédiger des textes courts : privilégiez un modèle compact comme Phi-2.
• Pour des résumés complexes, de la génération de contenu, ou de l’analyse approfondie : optez pour Mistral 7B ou Llama 2 13B.
• Pour du raisonnement avancé, de la planification complexe, ou des réponses longues et précises : préférez DeepSeek R1 ou Llama 3 70B, en ayant conscience que cela nécessite un matériel haut de gamme.

Vérifiez également les licences : certains modèles sont open-source (comme Mistral) et peuvent être utilisés librement, d’autres imposent des restrictions.

Que peut-on faire avec un LLM local ?

Voici quelques exemples concrets d’applications :

• Créer un assistant virtuel interne capable de répondre aux questions sur vos procédures, produits ou services.
• Construire un moteur de recherche intelligent sur vos bases documentaires internes.
• Automatiser la rédaction de rapports à partir de sources multiples.
• Faciliter la traduction technique en interne sans passer par des services cloud.
• Optimiser la prise de décision en résumant et en analysant rapidement des documents complexes.

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Toutes ces applications fonctionnent en toute confidentialité, sans exposer vos informations sensibles à des prestataires externes.

Bonnes pratiques pour réussir son projet

• Travaillez dans un environnement isolé (machines virtuelles, Docker) pour éviter les conflits logiciels.
• Choisissez un modèle adapté à vos ressources pour garantir des temps de réponse fluides.
• Surveillez régulièrement les performances (usage CPU, mémoire, GPU) pour ajuster si nécessaire.
• Mettez votre base documentaire à jour pour garantir la pertinence des réponses du modèle.
• Protégez vos accès (authentification, pare-feu) pour sécuriser vos déploiements.
• Recueillez les retours utilisateurs pour améliorer en continu la qualité du service.

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En 2025, exécuter un modèle d’intelligence artificielle localement ou sur un serveur privé est devenu une solution accessible et pertinente. En suivant une approche méthodique, vous pouvez mettre en place des systèmes puissants, sécurisés, et parfaitement adaptés aux besoins de votre organisation.

Investir dans un LLM local, c’est non seulement protéger vos données et maîtriser vos coûts, mais aussi construire un avantage stratégique durable en matière de gestion de l’information et d’innovation.