Tutoriel Ollama : Exécuter des LLM Localement Étape par Étape
Découvrez comment exécuter des modèles de langage volumineux (LLM) localement sur votre machine en 2026 avec Ollama. Ce guide détaillé vous accompagnera à travers l'installation, le téléchargement de modèles et l'interaction via l'interface de ligne de commande. Optimisez votre flux de travail IA pour plus de confidentialité et de contrôle.
Introduction : Maîtriser les LLM Localement en 2026
En cette fin d'année 2025 et début 2026, l'intérêt pour l'exécution de Modèles de Langage Volumineux (LLM) directement sur nos machines locales n'a jamais été aussi fort. Les avantages sont multiples : confidentialité accrue, réduction des coûts liés aux API cloud, et la possibilité d'expérimenter sans contraintes de connexion. Parmi les outils disponibles, Ollama s'est imposé comme la solution de référence pour quiconque souhaite faire tourner des LLM localement. Son approche simplifiée rend l'accès à des modèles complexes comme Llama 3.1 70B Instruct ou même des versions optimisées du Qwen3.5 Plus 2026-02-15 étonnamment facile.
Ce tutoriel Ollama exhaustif vous guidera pas à pas pour installer, configurer et interagir avec vos LLM préférés directement depuis votre ordinateur. Que vous soyez développeur, chercheur ou simplement curieux, apprendre à exécuter des LLM localement ouvre un monde de possibilités. Nous couvrirons tout, de l'installation initiale à la gestion des modèles, en passant par des exemples d'utilisation pratique. Préparez-vous à transformer votre machine en un puissant centre d'IA personnel.
Pourquoi Exécuter des LLM Localement avec Ollama ?
L'exécution locale des LLM en 2026 offre des avantages considérables par rapport aux solutions basées sur le cloud. D'abord, la confidentialité des données est primordiale ; vos requêtes ne quittent jamais votre machine, ce qui est crucial pour les informations sensibles. Ensuite, la latence est souvent réduite, car il n'y a pas de dépendance à la bande passante internet. De plus, cela permet une expérimentation illimitée sans se soucier des coûts d'utilisation des API, ce qui est un atout majeur pour les développeurs et les chercheurs.
- Confidentialité des Données : Vos interactions avec le modèle restent sur votre machine.
- Coût Réduit : Élimine les frais d'API et d'hébergement cloud.
- Accès Hors Ligne : Fonctionne sans connexion internet, idéal pour les environnements isolés.
- Flexibilité et Contrôle : Personnalisation et ajustements des modèles plus aisés.
- Expérimentation Sans Limite : Testez de nouvelles idées sans impact financier.
Important
Ollama simplifie grandement le processus technique, permettant même aux débutants d'exploiter la puissance des LLM sur leur propre matériel. C'est pourquoi de nombreux professionnels en 2026 le considèrent comme l'outil par excellence pour la gestion des LLM locaux.
Tutoriel Ollama : Installation Étape par Étape
La première étape pour exécuter des LLM localement est d'installer Ollama sur votre système d'exploitation. Ollama prend en charge macOS, Linux et Windows, garantissant une large accessibilité. Le processus est conçu pour être aussi simple que possible, vous permettant de passer rapidement à l'interaction avec les modèles. Assurez-vous d'avoir une connexion internet stable pour le téléchargement initial des modèles.
Installation d'Ollama
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Étape 1 : Télécharger Ollama
Rendez-vous sur le site officiel d'Ollama (ollama.com) et téléchargez l'installeur correspondant à votre système d'exploitation (macOS, Linux ou Windows). Le site détectera généralement votre OS et vous proposera le bon fichier.
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Étape 2 : Exécuter l'Installeur
Lancez le fichier téléchargé. Sur macOS, il s'agira d'un fichier .dmg à glisser dans le dossier Applications. Sur Windows, suivez les instructions de l'assistant d'installation. Pour Linux, la documentation officielle propose une commande d'installation simple via le terminal.
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Étape 3 : Vérifier l'Installation
Ouvrez votre terminal ou invite de commande et tapez `ollama`. Si l'installation a réussi, vous devriez voir un message d'aide affichant les commandes disponibles d'Ollama. Cela confirme que l'outil est prêt à être utilisé.
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Étape 4 : Télécharger un Modèle de Langage
Choisissez un LLM à télécharger. Ollama propose une bibliothèque de modèles populaires. Pour cet exemple, nous allons télécharger le modèle Mistral 7B Instruct v0.2. Exécutez la commande `ollama pull mistral` dans votre terminal. Le téléchargement peut prendre un certain temps en fonction de votre connexion et de la taille du modèle.
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Étape 5 : Lancer le Modèle
Une fois le téléchargement terminé, vous pouvez lancer le modèle et commencer à interagir avec lui. Tapez `ollama run mistral` dans votre terminal. Vous serez alors dans une interface de chat où vous pourrez poser des questions au modèle.
Interagir avec les LLM : Commandes Essentielles
Maintenant qu'Ollama est installé et que vous avez un modèle comme Gemma 3 12B (free) ou Llama 3.1 8B Instruct téléchargé, il est temps d'apprendre les commandes de base pour interagir avec eux. L'interface de ligne de commande (CLI) d'Ollama est intuitive et permet une gestion efficace de vos LLM locaux. Ces commandes vous seront utiles pour toutes vos opérations quotidiennes. Lire aussi: Les Meilleurs Outils et Services Llama en 2026
# Télécharger un modèle (exemple avec Llama 3.1 8B Instruct)
ollama pull llama3.1
# Lancer une conversation avec le modèle
ollama run llama3.1
# Lister les modèles téléchargés
ollama list
# Supprimer un modèle (attention, cette action est irréversible)
ollama rm llama3.1
# Obtenir des informations détaillées sur un modèle
ollama show llama3.1 --modelfileLorsque vous utilisez `ollama run [nom_du_modèle]`, le modèle démarre et vous pouvez commencer à taper vos requêtes. Pour quitter la session de chat, utilisez `Ctrl+D` ou tapez `/bye`. La commande `ollama list` est particulièrement utile pour garder une trace de tous les modèles que vous avez téléchargés et de leur taille, ce qui est crucial pour gérer l'espace de stockage sur votre machine. Pour des modèles plus avancés comme Nemotron Nano 9B V2 (free), ces commandes restent les mêmes, garantissant une expérience utilisateur cohérente.
Utilisation Avancée et Intégration d'Ollama
Au-delà des interactions de base, Ollama peut servir de serveur API local, permettant à d'autres applications de communiquer avec vos LLM. Cette fonctionnalité est essentielle pour l'intégration dans des projets de développement, des applications web ou des scripts Python. En exécutant Ollama en mode serveur, vous transformez votre machine en un point d'accès pour l'inférence locale, ouvrant la voie à des architectures plus complexes et des cas d'utilisation innovants.
import ollama
# Lancer Ollama en tant que serveur API (si ce n'est pas déjà fait)
# ollama serve &
def chat_with_llm(model_name, prompt):
response = ollama.chat(
model=model_name,
messages=[
{'role': 'system', 'content': 'Vous êtes un assistant IA utile.'},
{'role': 'user', 'content': prompt}
]
)
return response['message']['content']
# Exemple d'utilisation avec un modèle comme Llama 3.1 70B Instruct
model = 'llama3.1:70b'
prompt_text = "Expliquez le concept de l'apprentissage par renforcement en termes simples."
print(f"Requête: {prompt_text}")
print(f"Réponse du modèle {model}: {chat_with_llm(model, prompt_text)}")
Pour utiliser Ollama comme API, vous devez vous assurer que le service est en cours d'exécution en arrière-plan. Souvent, l'installation d'Ollama configure un service qui démarre automatiquement. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez lancer `ollama serve` dans un terminal séparé. Ensuite, des bibliothèques comme `ollama` pour Python simplifient l'interaction. Cela permet d'intégrer des modèles comme GPT-4o ou Qwen3 Coder Plus dans vos propres applications, en tirant parti de leur puissance directement sur votre matériel.
Gérer les Modèles et Optimiser les Performances
La gestion efficace des modèles est cruciale pour tirer le meilleur parti de votre installation Ollama, surtout avec la diversité des LLM disponibles en 2026. Cela inclut le choix des modèles appropriés, la surveillance de l'utilisation des ressources et l'optimisation des performances. Ollama supporte des modèles quantifiés, ce qui réduit considérablement leurs exigences en VRAM, les rendant accessibles même sur du matériel grand public. Par exemple, un modèle comme Llama 3.1 70B Instruct peut être exécuté avec des optimisations qui le rendent viable sur des cartes graphiques avec 24GB de VRAM. Lire aussi: Intégrer l'IA dans les agents d'entreprise : Guide 2026
- Choisir le Bon Modèle : Évaluez la taille du modèle et ses exigences en ressources par rapport à votre matériel. Les versions quantifiées sont souvent un bon compromis.
- Surveiller les Ressources : Utilisez des outils système pour surveiller l'utilisation du CPU, du GPU et de la RAM pendant l'exécution des modèles.
- Mettre à Jour Régulièrement : Les mises à jour d'Ollama et des modèles peuvent apporter des améliorations de performance et de stabilité.
- Personnaliser les Modèles (Modelfiles) : Pour des cas d'utilisation spécifiques, vous pouvez créer des Modelfiles personnalisés pour ajuster les paramètres d'inférence ou même fusionner des modèles existants.
Pour les utilisateurs avancés, la création de `Modelfiles` personnalisés offre un contrôle granulaire sur le comportement des modèles. Un `Modelfile` permet de définir des paramètres comme le `temperature`, le `top_p`, et même d'inclure des instructions système spécifiques, transformant un modèle générique comme DeepSeek R1 0528 (free) en un assistant spécialisé pour vos tâches. Les possibilités sont vastes et permettent d'adapter précisément le LLM à vos besoins.
Dépannage Courant et Bonnes Pratiques
Même avec un outil aussi convivial qu'Ollama, des problèmes peuvent survenir. Identifier et résoudre ces problèmes rapidement est essentiel pour maintenir votre flux de travail. La plupart des difficultés sont liées aux ressources système ou à des erreurs de commande. En suivant quelques bonnes pratiques, vous pouvez minimiser les interruptions et assurer une expérience fluide lors de l'exécution de vos LLM locaux.
- Problèmes de Performances : Si un modèle est lent, vérifiez la VRAM disponible. Les modèles plus grands nécessitent plus de mémoire GPU. Envisagez un modèle plus petit ou une version quantifiée.
- Erreurs de Téléchargement : Une connexion internet instable peut interrompre les téléchargements. Réessayez ou vérifiez votre réseau.
- 'ollama: command not found' : Assurez-vous que le chemin d'installation d'Ollama est correctement ajouté à votre variable d'environnement PATH.
- Modèle non trouvé : Vérifiez l'orthographe du nom du modèle lors de l'utilisation de `ollama pull` ou `ollama run`. Utilisez `ollama list` pour voir les modèles disponibles localement.
- Problèmes de Compatibilité GPU : Assurez-vous que vos pilotes GPU sont à jour. Ollama tire parti de l'accélération matérielle, et des pilotes obsolètes peuvent causer des problèmes.
Conseil d'Expert
Pour les configurations avec moins de 16GB de VRAM, privilégiez les modèles plus petits ou les versions 'quantifiées'. Des modèles comme [Ministral 3 8B 2512](/models/ministral-8b-2512) ou [Llama 3.1 8B Instruct](/models/llama-3-1-8b-instruct) offrent un excellent équilibre entre performance et exigences matérielles pour une exécution fluide en local.
Conclusion : Votre Hub LLM Personnel est Prêt
Félicitations ! Vous avez maintenant toutes les clés en main pour exécuter des LLM localement avec Ollama en 2026. Cet outil puissant et convivial démocratise l'accès à l'intelligence artificielle avancée, vous offrant confidentialité, flexibilité et un contrôle total sur vos modèles. Que vous souhaitiez générer du texte, coder avec Qwen3 Coder Next ou explorer de nouvelles applications, Ollama est votre porte d'entrée vers un monde d'expérimentation IA illimitée.
Nous vous encourageons à explorer la vaste bibliothèque de modèles disponibles et à expérimenter avec les `Modelfiles` pour adapter les LLM à vos besoins spécifiques. L'écosystème d'Ollama est en constante évolution, avec de nouvelles fonctionnalités et optimisations régulièrement ajoutées. Restez à jour et continuez à apprendre pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA locale. Pour des modèles encore plus performants, n'hésitez pas à consulter des options comme GPT-5 Chat sur la plateforme Multi AI. Lire aussi: Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.6: Analyse pour 2026
