Pour profiter des capacités d’une intelligence artificielle conversationnelle tout en gardant vos données en local, l’installation d’un LLM sur Widows ou Mac est la solution. Et les LLM ou les grands modèles de langages constituent un domaine en pleine effervescence dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ces systèmes excellent d’ailleurs dans la compréhension et la production de textes, la programmation et le traitement automatique du langage naturel. Aujourd’hui, ils ont révolutionné notre interaction avec les machines en simplifiant considérablement de nombreuses tâches quotidiennes.
Alors que les solutions cloud comme ChatGPT et Claude dominent actuellement le marché des assistants IA, héberger un LLM sur votre propre machine offre plusieurs avantages significatifs.
Vous gardez le contrôle total de vos informations, évitez les coûts d’abonnement et pouvez utiliser l’IA même sans connexion internet.
Quant à la confidentialité, elle est assurée puisque toutes les données restent stockées localement et ne passent pas par le cloud.
Si vous souhaitez découvrir comment installer un LLM, suivez ce tutoriel qui vous accompagnera pas à pas dans la configuration de votre propre assistant IA, que vous utilisiez Windows ou Mac.
Configurations minimales requises pour installer un LLM sur Windows
Pour faire fonctionner un LLM sur votre ordinateur Windows, certains prérequis techniques sont nécessaires.
Votre processeur doit être compatible avec la technologie AVX2, ce qui est généralement le cas pour les processeurs sortis après 2015.
Mais je vous recommande quand même de vérifier auprès du constructeur puisque la mémoire vive doit atteindre au minimum 16 Go.
Pour optimiser les performances, l’idéal est de disposer d’une carte graphique récente de marque NVIDIA ou AMD. Par exemple une RTX 4090 disposant d’au moins 6 Go de mémoire vidéo.
Pour ce qui est de l’installation d’un LLM en local sur un PC Window, elle est plus facile grâce aux logiciels comme LM Studio, Ollama ou encore GPT4All.
Ces solutions proposent des interfaces intuitives et permettent d’accéder simplement à des modèles open source.
Installer une IA sur Windows ou sur Mac via Ollama
Avant toute tentative d’installation d’un LLM sur votre PC, il vous faudra télécharger la version Windows d’Ollama.
Une fois installé, le programme fonctionne en arrière-plan et s’utilise principalement via des commandes textuelles.
Pour sélectionner votre modèle, rendez-vous dans la bibliothèque de modèles sur le site d’Ollama.
Il suffit ensuite de copier la commande associée au modèle choisi (du type « ollama run ») et de l’exécuter dans le terminal.
Le système se charge alors automatiquement du téléchargement et de la configuration.
L’un des points forts d’Ollama est sa flexibilité dans la gestion des modèles. Il offre la possibilité de passer de l’un à l’autre, d’effectuer une mise à jour simplifiée. Mais aussi la capacité à faire tourner plusieurs instances si votre machine le permet.
Du côté Apple, les Mac équipés des processeurs maison (M1/M2/M3) sont particulièrement bien adaptés pour faire tourner des LLM localement.
Ces puces intègrent un Neural Engine spécialement conçu pour les calculs d’IA, rendant superflu l’ajout d’une carte graphique dédiée.
Pour les utilisateurs Mac sous macOS 13.6 ou plus récent, l’utilisation de LLM en local est particulièrement optimisée.
L’expérience est plus fluide que sous Windows, notamment grâce à une meilleure intégration des outils d’IA et à l’architecture Unix du système.
LLM Windows : optimisez Ollama localement Open WebUI
Ollama permet d’exécuter localement des modèles LLM tels que DeepSeek R1. Ce qui assure une confidentialité et une indépendance par rapport au cloud. Mais vous pouvez enrichir cette expérience via l’intégration d’Open WebUI. Cette dernière dispose d’une interface intuitive qui facilite l’interaction avec ces modèles.
Open WebUI est accessible via un navigateur. Il est facile à télécharger, et la sélection et l’utilisation se font en quelques clics. Il présente également une interface conviviale, inspirée de ChatGPT, qui permet de converser aisément avec les modèles. C’est là que l’expérience devient plus fluide et accessible.
Alors qu’en est-il de l’installation d’Open WebUI sur Windows 11 ou Windows Server 2025 ? Cette tâche peut se faire sans Docker si vous utilisez Miniconda 3. Voici les étapes à suivre pour cela :
Tout d’abord, installez Miniconda 3 (en version 64 bits). Ensuite, créez un environnement Conda dédié à Open WebUI, avant d’activer cet environnement puis de cloner le dépôt GitHub du projet. Installez maintenant les dépendances via pip. Enfin, lancez l’application avec la commande python3 app.py.
Une fois en place, vous disposez d’un environnement local performant pour interagir avec vos modèles Ollama, tout en conservant le contrôle total de vos données. Pour les utilisateurs souhaitant une solution autonome, sécurisée et accessible, Open WebUI est un complément idéal.
Comment transformer votre pc en centrale d’IA avec LM Studio ?
L’autre solution disponible pour installer un LLM sur un PC et le faire fonctionner, c’est de passer par LM Studio.
Pour commencer, rendez-vous sur le site officiel pour télécharger l’installateur, qui fait environ 400 Mo.
Une fois l’installation terminée, lancez l’application qui vous donnera accès à un catalogue intégré de modèles.
Après avoir identifié le modèle qui vous intéresse, utilisez l’icône de recherche pour consulter ses spécifications et lancer son téléchargement.
Reminder that LM Studio is all you need to serve powerful AI to your whole network.
— Aaron Ng (@localghost) December 15, 2024
Here’s Llama 3.3 70B streamed to my phone. A model that performs like GPT-4 but offline, private, and in your control. pic.twitter.com/Ft2AYhZsFb
Notez tout de même que ces modèles sont souvent très volumineux. Alors, vérifiez que vous disposez d’assez d’espace sur votre disque dur et d’une connexion internet fiable.
Le téléchargement terminé, activez le modèle en cliquant sur l’icône de chat située sur la gauche de votre écran.
Pour profiter pleinement de votre configuration, pensez à activer l’accélération GPU via le bouton situé à droite de l’interface.
Et si votre carte graphique est compatible, vous constaterez une amélioration significative de la réactivité du système.
Vous disposez maintenant des informations essentielles pour déployer et utiliser votre propre LLM en local, que vous soyez sur Windows ou Mac. À vous de jouer et d’explorer les possibilités qu’offrent ces outils d’intelligence artificielle sur votre machine !
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