Ollama : l'IA générative 100% locale, zéro cloud

Cela dépend du modèle choisi. Pour Mistral 7B (quantifié Q4), 8 Go de RAM suffisent sur un ordinateur standard sans GPU. Pour Llama 3.1 8B, comptez 8-12 Go de RAM. Pour Llama 3.1 70B, il faut idéalement 48-64 Go de RAM ou un GPU avec 24-40 Go de VRAM (ex. NVIDIA RTX 3090/4090 ou A100). En entreprise, un serveur avec 64-128 Go de RAM et une ou deux cartes GPU professionnelles (RTX A6000, H100) couvre l'ensemble des cas d'usage. Pour un usage léger (assistance rédactionnelle, résumé de documents courts), un simple NAS puissant ou un mini-PC à 800€ peut suffire. Nous auditons votre parc existant pour trouver la configuration optimale avant tout achat.

Sur des tâches générales, GPT-5 et Claude 3.5 Sonnet restent supérieurs aux modèles open source disponibles via Ollama. Cependant, l'écart s'est considérablement réduit : Llama 3.1 70B approche le niveau de GPT-4 sur de nombreuses tâches de raisonnement, d'analyse documentaire et de génération de texte. Pour des usages métier spécialisés (analyse de contrats, résumé de dossiers, assistance au code), les modèles locaux atteignent 85-95% de la qualité des modèles propriétaires — ce qui est largement suffisant pour automatiser efficacement des tâches à forte valeur. Et surtout, ils le font sans envoyer une seule donnée sensible à l'extérieur.

Oui, parfaitement. Ollama expose une API REST compatible avec le format OpenAI — ce qui signifie que tout outil qui peut appeler l'API OpenAI peut utiliser Ollama à la place, simplement en changeant l'URL de base (ex. `http://localhost:11434/v1`). N8N intègre Ollama nativement depuis sa version 1.x. Flowise propose un nœud Ollama dédié. LangChain et LangGraph disposent d'un module `ChatOllama`. CrewAI et AutoGen peuvent également utiliser Ollama comme backend. En pratique, vous remplacez GPT-4 par votre modèle local sans réécrire votre architecture.

La mise à jour d'un modèle Ollama se fait avec une seule commande : `ollama pull llama3.1` télécharge automatiquement la dernière version du modèle. Pour une infrastructure de production, nous recommandons de versionner les modèles (ex. `ollama pull llama3.1:70b-instruct-q5_K_M`) pour garantir la stabilité des comportements et éviter les régressions liées à une mise à jour non souhaitée. Le processus de mise à jour peut être automatisé dans un pipeline CI/CD ou un cron job. Les modèles peuvent coexister sur le même serveur Ollama — vous pouvez tester un nouveau modèle en parallèle avant de basculer vos workflows de production.

Oui — c'est précisément l'intérêt principal d'Ollama. Le RGPD impose que les données personnelles soient traitées de manière sécurisée et que les transferts hors UE respectent des garanties adéquates. Avec Ollama déployé on-premise ou sur un cloud souverain français (OVHcloud, Scaleway), aucune donnée ne quitte votre infrastructure. Il n'y a pas de sous-traitant IA à déclarer, pas de DPA (Data Processing Agreement) à négocier avec un acteur américain soumis au Cloud Act. Pour le secret professionnel (avocat, médecin, expert-comptable, notaire), l'obligation de confidentialité est pleinement respectée car aucun tiers ne traite les données confidentiées. La CNIL recommande d'ailleurs le recours à des solutions d'IA souveraines ou on-premise pour les traitements sensibles.