Toutes les façons d’exécuter des modèles IA open source localement (du plus simple au plus avancé)
Vous pensez qu’exécuter des modèles IA open source localement demande un supercalculateur et un doctorat en informatique ? C’est une idée reçue tenace. La réalité est tout autre.
Il y a encore quelques mois, c’était effectivement compliqué. Aujourd’hui, l’industrie entière se dirige vers l’open source. Les outils se sont démocratisés. N’importe qui peut démarrer en deux minutes.
Qu’est-ce qu’un modèle IA open source et pourquoi s’en soucier ?
Je vais vous présenter quatre grandes catégories pour exécuter ces modèles, classées du plus simple au plus avancé. J’ajouterai deux catégories bonus pour ceux qui veulent prendre de l’avance.
Pour qu’on soit sur la même longueur d’onde : un modèle IA open source, c’est un modèle dont tout ou partie des composants de base sont accessibles publiquement. L’architecture du modèle, les poids, le code d’entraînement ou d’inférence, et les licences qui autorisent l’utilisation, la modification et la redistribution. Voici quelques-uns des modèles open source les plus populaires en mars 2026 :
- Llama 3.3
- Mistral Small 3
- Qwen 2.5
- Gemma 3, Phi-4
Pourquoi s’y intéresser ? Parce qu’ils rivalisent désormais avec les modèles fermés, avec trois avantages majeurs. Premièrement, vous gardez un contrôle total sur l’endroit où vous les exécutez : en local, en edge, ou sur un cloud privé.
Deuxièmement, ils sont personnalisables à souhait. Vous pouvez les fine-tuner, modifier l’architecture, ajouter vos propres garde-fous. Troisièmement, et c’est probablement le point le plus important : ils sont gratuits à l’utilisation. Construire avec de l’open source génère des coûts à long terme bien inférieurs, surtout à grande échelle.
Perso, c’est ce troisième point qui m’a convaincu. Quand vous voyez une API fermée vous facturer 15 dollars par million de tokens, le calcul est vite fait.
Exécuter des modèles IA en local : confidentialité totale et zéro coût
La première catégorie, c’est le local. Exécuter un modèle open source localement signifie que le modèle est téléchargé sur votre propre machine et qu’il tourne dessus. Tout reste chez vous. Aucune donnée ne part chez un tiers.
C’est gratuit, à part le coût initial du matériel et la facture d’électricité. Et c’est hors ligne : pas besoin de connexion Internet. Cette option est idéale pour ceux qui veulent de la confidentialité, de la gratuité et de l’autonomie.
Beaucoup de développeurs commencent par construire en local avant d’héberger ailleurs. C’est une étape logique.
Ollama : la méthode la plus simple pour démarrer en 2 minutes
Le moyen le plus simple d’exécuter des modèles IA open source localement, c’est de télécharger un gestionnaire de modèles comme Ollama. Vous allez sur le site, vous téléchargez, vous installez.
Après vous choisissez parmi des modèles à télécharger directement sur votre ordinateur. Une fois le téléchargement terminé, vous pouvez commencer à discuter avec le modèle. Littéralement deux minutes.
Comme je l’explique dans mon article sur l’IA locale non censurée avec Ollama, c’est vraiment la porte d’entrée la plus simple.
Mon ordinateur est-il assez puissant pour faire tourner un modèle IA local ?
C’est la question que tout le monde se pose. La bonne nouvelle, c’est que les modèles actuels sont étonnamment accessibles. Un modèle 4B (4 milliards de paramètres) tourne sur à peu près n’importe quel ordinateur utilisable. Et ces petits modèles sont franchement bons pour leur taille.
Voici un récapitulatif des configurations matérielles recommandées pour différentes tailles de modèles :
| Taille du modèle | RAM minimum | GPU recommandé | Exemples (mars 2026) |
|---|---|---|---|
| 1B – 3B | 4 Go | Intégré suffisant | Phi-4-mini, Qwen 2.5-1.5B |
| 4B – 8B | 8 – 16 Go | Intégré ou entrée de gamme | Llama 3.2-3B, Mistral Small 3 |
| 8B – 14B | 16 – 32 Go | GPU dédié 6 Go+ VRAM | Llama 3.1-8B, Qwen 2.5-14B |
| 30B – 70B | 32 – 64 Go | GPU dédié 12 Go+ VRAM | Llama 3.3-70B (quantisé), Mixtral 8x7B |
À titre de référence, mon ordinateur principal au quotidien est un MacBook Air 13 pouces avec puce M4 (2025) et 16 Go de mémoire. Je fais tourner n’importe quel modèle 4B sans problème. Et la plupart des modèles 8B passent aussi, tant que je ne lance pas un montage vidéo en même temps.
Appeler un modèle local depuis votre propre code (niveau intermédiaire)
Si vous voulez aller plus loin que le simple chat et intégrer ces modèles dans vos propres logiciels, vous passez au niveau intermédiaire. Le principe est simple : vous appelez le modèle local open source depuis votre propre code.
Installez Ollama si ce n’est pas déjà fait, téléchargez un modèle. Ensuite, votre code doit appeler localhost sur le port 11434, qui est le port par défaut d’Ollama.
Le logiciel frappe à la porte 11434, Ollama ouvre et vous sert le modèle demandé. Ça marche, tout simplement.
Le truc marrant, c’est que certains d’entre vous ont peut-être vu des gens acheter des Mac Mini en lot pour en faire des serveurs IA dédiés. Ce n’est pas un flux de travail différent : c’est exactement le même principe que sur votre laptop, mais sur une machine dédiée qui tourne 24h/24. Un Mac Mini M4 avec 24 Go de RAM, ça encaisse des modèles 14B quantisés sans sourciller.
L’inconvénient du laptop, c’est que si vous le fermez ou que vous lancez un rendu vidéo, la RAM sature et le modèle plante. Le Mac Mini dédié, lui, ne bronche pas.
Héberger son modèle sur Internet via un tunnel Cloudflare
Maintenant, si vous créez des agents ou des logiciels IA et que vous voulez les rendre accessibles à d’autres personnes (pas juste vous sur votre machine), il faut les héberger sur Internet.
La méthode la plus simple passe par un tunnel Cloudflare. En gros, vous percez un trou dans votre firewall et vous connectez votre service à Internet. Ce n’est pas recommandé en production avec des inconnus qui utilisent votre truc. Mais pour une démo, ça fait parfaitement l’affaire.
Je reviendrai plus loin sur la façon de créer une application complète, sécurisée et accessible publiquement tout en gardant vos modèles en local.
Fine-tuner des modèles open source localement (niveau avancé)
Terminons cette catégorie avec l’un des workflows les plus exigeants : le fine-tuning de modèles open source en local. Là, il vous faut un GPU. Point final. Et un outil comme Unsloth pour vous simplifier la vie.
Je ne vais pas entrer dans les détails techniques ici, c’est un sujet qui mériterait un article entier. Mais sachez que oui, vous pouvez fine-tuner des modèles open source sur votre propre machine. Avec Unsloth, le fine-tuning d’un modèle 8B prend environ 2 à 4 heures sur un GPU avec 16 Go de VRAM (type RTX 4070 Ti ou équivalent Apple Silicon M4 Max).
Première catégorie terminée. Voici un récapitulatif des outils à consulter si vous voulez exécuter ou construire localement : Ollama, LM Studio, Jan AI, Unsloth, MLX (pour Apple Silicon).
Solutions hébergées : tester des modèles IA sans rien installer
Passons aux solutions pour ceux qui n’ont pas le matériel nécessaire ou qui ne veulent tout simplement rien installer : les solutions de navigateur et playgrounds hébergés. C’est le moyen le plus simple d’utiliser des modèles open source.
Quelqu’un d’autre a téléchargé et hébergé le modèle pour vous. Vous arrivez, vous utilisez. Aucune configuration, aucun matériel requis. Cette catégorie convient parfaitement à ceux qui apprennent, expérimentent et explorent. Engagement minimal, démarrage ultra-rapide.
Hugging Face Spaces : jouer avec des modèles directement dans le navigateur
Le moyen le plus simple, c’est d’aller sur des sites qui donnent accès aux modèles open source d’autres personnes.
- LMSYS Chatbot Arena par exemple
- ou Groq.com
Vous choisissez un modèle, vous commencez à discuter. Pas d’inscription nécessaire, et c’est généralement gratuit.
Il n’y a pas beaucoup de fonctionnalités avancées, et ce n’est pas privé. Faites attention à ce que vous y saisissez. Mais ça permet d’expérimenter et de comparer différents modèles open source.
Autre option : Hugging Face Spaces. Des modèles open source hébergés avec lesquels vous pouvez jouer directement dans votre navigateur.
Google Colab : exécuter et fine-tuner des modèles avec un GPU gratuit
Pour ceux qui travaillent dans l’éducation et veulent mettre en place des démos pour leurs élèves, il y a les notebooks Google Colab. C’est un niveau légèrement au-dessus.
Google Colab permet d’écrire des notebooks et de les partager. Les gens peuvent exécuter le code ligne par ligne. Vous ouvrez Colab, vous activez le runtime GPU, et vous obtenez un GPU T4 gratuit prêté par Google pour la durée de la session.
Ensuite, vous installez Transformers, vous suivez les instructions, et vous exécutez vos modèles open source avec le GPU emprunté. Vous pouvez même fine-tuner vos modèles. Il existe un notebook Unsloth Colab que je lie dans la description, avec lequel vous pouvez télécharger vos datasets et lancer vos fine-tunings.
Attention quand même : les sessions Colab expirent. Quand ça expire, tout disparaît, y compris votre modèle fine-tuné si vous ne l’avez pas sauvegardé. Et ce n’est ni sécurisé ni privé. Tout ce que vous saisissez retourne chez Google. Ils ne prêtent pas des GPU gratuitement par charité. C’est le compromis de quelque chose d’aussi simple à mettre en place.
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| 📝 Mise à jour | 14 € |
| ✨ Création | 49 € |
Autre inconvénient majeur : le rate limiting. Il y aura des moments où vous ne pourrez pas utiliser le GPU, ou alors ce sera extrêmement lent. Si vous voulez un accès continu, il faudra payer.
Voici un récapitulatif des outils pour cette catégorie : LMSYS Chatbot Arena, Grok.com, Hugging Face Spaces, Google Colab, Unsloth Colab.
Inférence gérée par API : construire sans gérer l’infrastructure
Supposons que vous ayez expérimenté les solutions hébergées et que vous ayez décidé de ne pas exécuter les modèles vous-même. Mais vous voulez construire des logiciels et des agents avec ces modèles open source. C’est là qu’intervient l’inférence gérée par API.
Cette catégorie est idéale pour les indie hackers, les startups et les makers qui veulent livrer vite sans toucher à l’infrastructure. Le workflow est exactement le même que si vous utilisiez un modèle fermé : vous appelez une clé API.
Le plus simple, c’est de vous inscrire chez Groq (je ne sais pas comment on le prononce, alors je dis Groq-Q), ou chez Together AI, ou Fireworks AI. Ce sont des fournisseurs d’inférence LLM API. Ils hébergent les modèles open source pour vous.
Vous obtenez une clé API, vous l’appelez dans votre code. Littéralement cinq lignes de code. Et quand vous êtes prêt, vous déployez votre application avec Railway, Vercel, Hostinger ou Heroku.
Voici un exemple de logiciel que nous avons construit chez Lonely Octopus : nous utilisons des fournisseurs d’inférence pour accéder aux modèles open source sans les héberger nous-mêmes.
Faut-il savoir coder pour utiliser les API d’inférence de modèles open source ?
Vous pouvez insérer ces API dans des outils no-code et les utiliser sans coder. Mais vous tirerez le plus de cette catégorie si vous savez coder, car vous pourrez créer des solutions personnalisées. Cinq lignes de code, c’est vraiment le minimum vital.
Récapitulatif des outils : Groq, Together AI, Fireworks AI, OpenRouter, Railway, Vercel.
VPS : votre propre serveur pour les modèles IA
Catégorie numéro quatre : le VPS (serveur privé virtuel). Un VPS, c’est une machine virtuelle vendue comme service, avec des ressources isolées dédiées (CPU, RAM, stockage) sur un serveur physique partagé. C’est votre propre serveur virtuel distant, que vous contrôlez et gérez vous-même.
Pensez-y comme louer l’ordinateur de quelqu’un d’autre sans avoir à le garder physiquement chez vous.
Envisagez cette catégorie si vous construisez plus sérieusement. Vous pourrez exécuter plusieurs modèles, logiciels et services depuis un seul serveur. C’est aussi adapté aux constructeurs qui ont besoin de confidentialité et de contrôle des données, surtout dans les secteurs sensibles comme la santé, le droit ou la finance.
Vous ne voulez pas confier vos données à des modèles hébergés par des tiers dans ces contextes. On ne sait jamais vraiment ce qui arrive aux données qui y transitent.
Si vous travaillez en équipe et que vous prévoyez de scaler vos produits, le VPS est aussi une option pertinente.
Ce workflow commence au niveau intermédiaire, car il faut savoir coder pour vraiment tirer parti de votre VPS. Vous pouvez louer un VPS chez Hetzner ou Hostinger, généralement entre 5 et 10 dollars par mois.
Vous vous connectez en SSH, ce qui crée un tunnel pour accéder au serveur. Ensuite, vous faites à peu près tout ce que vous feriez sur votre machine locale : installer Ollama, télécharger un modèle, commencer à construire.
Quand vous êtes prêt à déployer pour le reste du monde, beaucoup de ces fournisseurs VPS simplifient l’obtention d’un nom de domaine et la configuration. Très pratique.
La plupart des VPS ne viennent qu’avec un CPU. Si vous voulez exécuter un modèle plus gros, faire du fine-tuning ou autre, il vous faut un GPU. Mais vous pouvez louer un GPU à l’heure chez RunPod ou Vast.AI, et l’appeler depuis n’importe quelle application. C’est un peu plus avancé, mais ça change la donne pour les projets qui nécessitent de la puissance ponctuelle.
Un autre workflow plus avancé : exécuter plusieurs modèles et applications simultanément sur votre VPS. C’est là que vous voudrez explorer les conteneurs. Docker vous permet d’empaqueter vos applications dans des environnements isolés, pour en faire tourner plusieurs en parallèle sans qu’elles se marchent dessus.
Et enfin, un workflow qui combine la catégorie locale et le VPS : vos modèles open source tournent localement sur votre ordinateur, mais l’application que vous construisez autour est hébergée sur votre VPS. C’est un cas d’utilisation populaire. Vos modèles restent sécurisés en local (sur votre Mac Mini par exemple), mais sont accessibles via Internet grâce au VPS.
C’est aussi très économique : 5 à 10 euros pour le VPS, pas besoin de louer un GPU puisque les modèles tournent localement. Tailscale est un outil qui vous aide à connecter vos éléments locaux à votre VPS. Je vous recommande d’y jeter un œil.
Récapitulatif des outils VPS
Hetzner,
- Hostinger
- RunPod
- Vast.AI
- Docker
- Tailscale
Bonus 1 : solutions cloud gérées pour le scale
J’ai couvert les quatre grandes catégories. Avant de conclure, voici 2 catégories bonus pour les cas d’utilisation plus avancés. La majorité des gens ne s’y aventureront pas, donc ne vous inquiétez pas si ça vous passe au-dessus de la tête.
Première catégorie bonus : les solutions cloud gérées. Vos modèles open source sont sur le cloud, et le cloud gère toute l’infrastructure et le scaling automatique. Le mot-clé ici, c’est l’évolutivité.
C’est adapté aux startups et aux équipes enterprise, aux secteurs avec des exigences de conformité élevées. Si votre application a un trafic imprévisible (disons 100 000 utilisateurs), ou si vous avez un modèle custom fine-tuné à déployer pour d’autres personnes.
Outils à consulter
⇒ Voir aussi : Uncensored, le chat IA non censuré sans les filtres qui vous limitent.
Bonus 2 : edge computing et appareils embarqués
Dernière catégorie bonus : l’on-device et l’edge computing. C’est encore de niche aujourd’hui, mais ça va devenir très populaire dans un avenir proche. Vous l’aurez entendu ici en premier.
L’on-device, c’est un modèle IA open source intégré directement dans une application, de sorte que l’appareil de l’utilisateur exécute le modèle lui-même. C’est particulièrement pertinent pour les applications mobiles.
On n’en est qu’aux débuts, et la plupart des développeurs qui construisent dans cet espace sont de grandes entreprises.
- Apple Intelligence sur iOS
- Samsung avec Gemini Nano sur Android
Très peu d’indépendants s’y mettent pour l’instant.
Construire dans cette catégorie est délicat. Il faut que les modèles soient suffisamment petits pour être embarqués et tourner correctement, tout en fournissant des résultats satisfaisants. Pas évident.
Consultez cette catégorie si vous voulez développer des applications mobiles avec des modèles open source. Ça ne se limite pas au mobile : les applications de bureau qui privilégient la confidentialité, la sécurité et le mode hors ligne sont aussi concernées.
Quelle méthode choisir pour votre cas d’usage ?
Voilà. Nous avons couvert quatre grandes catégories et de nombreux workflows, du plus simple au plus avancé, plus deux catégories bonus.
Quelle est la méthode la plus simple pour exécuter un modèle IA open source en local ?
Ollama. Téléchargez, installez, choisissez un modèle, et c’est parti. Deux minutes montre en main. C’est la porte d’entrée idéale pour débuter.
Peut-on exécuter des modèles IA open source localement sans GPU dédié ?
Oui, absolument. Les modèles de 1B à 8B paramètres tournent très bien sur un CPU moderne ou un GPU intégré. Pour les modèles plus gros (14B et au-delà), un GPU dédié avec suffisamment de VRAM devient nécessaire. La quantisation (GGUF, EXL2) permet aussi de réduire considérablement les besoins en mémoire.
Quelle est la différence entre exécuter un modèle en local et utiliser une API d’inférence ?
En local, le modèle tourne sur votre machine : confidentialité totale, gratuité, mais limité par votre matériel. Avec une API d’inférence, le modèle tourne sur les serveurs d’un fournisseur : pas de limite matérielle, mais vos données transitent par des tiers et vous payez à l’usage.
Amusez-vous avec vos modèles open source IA, et on se retrouve dans le prochain article ou en live.
