Faire tourner l’IA en local — sur un mini-PC, une station GPU ou un module edge — répond à trois enjeux : souveraineté des données, coûts maîtrisés et latence. Cette rubrique couvre le matériel, les modèles open source et les déploiements auto-hébergés.
Pourquoi faire tourner un LLM en local ?
Vos données ne quittent pas vos murs (RGPD), vous échappez aux coûts d’API à l’usage, et vous gardez la main sur le modèle. Avec Ollama, Open WebUI et les modèles ouverts (Qwen, DeepSeek, Llama), un LLM de qualité tourne désormais sur du matériel accessible — voir notre guide pour déployer des LLM chinois en local.
Quel matériel pour l’IA locale ?
Du Jetson Orin Nano pour l’edge au mini-PC dopé par un eGPU OcuLink, le bon choix dépend de la VRAM nécessaire et du modèle visé. Nous suivons aussi l’amont : GPU, gravure des puces et capacités datacenter.
Voir aussi : Écosystème Claude et IA générative & LLM.
Un déploiement souverain, supervisé et conforme : déployer l’IA en production.
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Questions fréquentes
IA locale & hardware : vos questions
Quel matériel faut-il pour faire tourner un LLM en local ?
Tout dépend du modèle visé et de la VRAM disponible : un module Jetson ou un mini-PC suffit pour l'edge et les petits modèles, une station GPU (ou un eGPU OcuLink) pour les modèles plus ambitieux. Les modèles ouverts récents tournent désormais sur du matériel accessible.
L'IA locale est-elle vraiment plus sûre pour une entreprise ?
Pour la souveraineté, oui : les données ne quittent pas vos murs, ce qui répond au RGPD et au secret professionnel. Le compromis se joue sur la puissance brute et la maintenance, des choix qui se dimensionnent, pas des obstacles.
IA locale ou API cloud : comment choisir ?
Trois critères : sensibilité des données, volumes traités, et coût au token face à l'investissement matériel. Souvent, la bonne réponse est hybride : pseudonymiser en local, raisonner dans le cloud : le meilleur des deux mondes.
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