LLM locaux : faut-il augmenter le modèle chez soi et de quoi a-t-on besoin pour cela ?

Les modèles de langage (LLM) sont devenus une partie intégrante du travail d'un développeur moderne. ChatGPT, Claude, Gemini : tous ces services fonctionnent dans le cloud et nécessitent une connexion Internet pour être utilisés. Mais que faire si vous voulez avoir votre propre modèle qui fonctionne directement sur votre ordinateur ? Voyons quand cela a du sens et ce qu'il faut pour y parvenir.

Pourquoi avez-vous besoin d'un LLM local ?

Avant de se plonger dans les détails techniques, il est important de comprendre quels problèmes le modèle local résout. Tout d'abord, il s'agit de la confidentialité. Toutes vos requêtes restent sur votre ordinateur, ne vont nulle part et ne sont pas analysées par des services tiers. Ceci est essentiel si vous travaillez avec des données confidentielles de l'entreprise ou des informations personnelles sur les clients.

Deuxièmement, l'indépendance par rapport à Internet. Les services cloud peuvent ne pas être disponibles en raison de problèmes de réseau, de maintenance ou d'autres raisons. Le modèle local fonctionne toujours tant que votre ordinateur fonctionne. Troisièmement, il n'y a pas de restrictions. De nombreux services cloud ont des limites sur le nombre de requêtes par jour ou exigent un paiement pour une utilisation active. Avec le modèle local, vous ne payez que pour l'électricité.

Mais il y a aussi un revers. Les modèles locaux nécessitent du matériel puissant, ils sont plus lents que leurs homologues cloud et la qualité de leurs réponses est souvent inférieure à celle des meilleures solutions commerciales. Vous devrez également vous occuper vous-même de l'installation et de la configuration.

Quel matériel est nécessaire ?

C'est là que les choses deviennent intéressantes. Les modèles de langage sont de tailles différentes, et plus le modèle est grand, plus il est intelligent, mais plus il nécessite de ressources. La taille du modèle est mesurée en paramètres : 7B (7 milliards), 13B, 70B, etc.

Pour un travail confortable avec le modèle sur les paramètres 7B, vous aurez besoin d'une carte vidéo avec au moins 8 Go de mémoire vidéo. Il peut s'agir, par exemple, d'une NVIDIA RTX 3060 ou d'un équivalent d'AMD. Si vous souhaitez exécuter le modèle avec des paramètres 13B, il est conseillé de disposer de 16 Go de mémoire vidéo. Les modèles 70B+ nécessitent déjà des cartes professionnelles ou plusieurs GPU.

Il est souhaitable d'avoir 16 Go de RAM, et de préférence 32 Go, surtout si vous prévoyez de travailler avec de grands contextes. Le processeur n'est pas si critique, n'importe quelle puce multicœur moderne fera l'affaire. Vous aurez également besoin d'espace disque : les modèles eux-mêmes pèsent de 4 Go à plusieurs dizaines de gigaoctets, selon la taille et le format.

Si vous ne disposez pas d'une carte vidéo puissante, vous pouvez exécuter le modèle sur le processeur, mais il fonctionnera beaucoup plus lentement. Au lieu de quelques secondes, la réponse peut prendre une minute ou plus.

Outils populaires pour lancer un LLM

La façon la plus simple de commencer à expérimenter avec des modèles locaux est d'utiliser des solutions prêtes à l'emploi avec une interface graphique. Ollama est un excellent choix pour les débutants. Il s'agit d'un outil de console qui vous permet de télécharger et d'exécuter des modèles avec seulement deux commandes. Installez Ollama, exécutez la commande ollama run llama3, et en une minute, vous avez déjà un modèle avec lequel vous pouvez communiquer directement dans le terminal.

Pour ceux qui veulent une belle interface Web, il y a LM Studio. Il s'agit d'une application de bureau avec une interface graphique pratique, où vous pouvez sélectionner un modèle dans le catalogue, le télécharger en quelques clics et commencer à l'utiliser immédiatement. L'interface est similaire à ChatGPT, il sera donc facile de comprendre.

Si vous avez déjà travaillé avec Python, vous pourriez être intéressé par la bibliothèque llama.cpp. Il s'agit d'un outil plus avancé qui donne plus de contrôle sur les paramètres du modèle et son comportement. De nombreuses autres solutions fonctionnent sur sa base, y compris Ollama.

Quels modèles devriez-vous essayer ?

En 2025, il existe de nombreux modèles open source qui peuvent être exécutés localement. La famille Llama de Meta reste l'une des plus populaires. Llama 3 dans les versions 8B et 70B montre d'excellents résultats dans la plupart des tâches. Le modèle est performant pour la génération de code, les réponses aux questions et les tâches créatives.

Une autre option intéressante est Mistral. Les modèles de cette gamme sont plus compacts que les Llama de qualité similaire, ce qui leur permet de fonctionner sur du matériel plus modeste. Mistral 7B peut fonctionner même sur des ordinateurs portables de jeu de milieu de gamme.

Pour les tâches spécialisées, telles que le travail avec du code, il convient de prêter attention à CodeLlama ou DeepSeek Coder. Ces modèles sont spécialement formés sur le code logiciel et sont plus aptes à écrire et à analyser des programmes.

Exemple pratique de lancement

Voyons comment exécuter un modèle local en pratique avec Ollama. Vous devez d'abord installer le programme lui-même. Pour Linux et macOS, il suffit d'exécuter la commande depuis le site officiel, pour Windows, il existe un programme d'installation. Après l'installation, ouvrez le terminal et exécutez la commande ollama run llama3. Ollama téléchargera automatiquement le modèle s'il n'est pas déjà sur votre ordinateur et lancera un chat interactif.

Vous pouvez maintenant poser des questions directement dans le terminal. Essayez d'écrire « Écrire une fonction Python pour trier un tableau » et regardez le résultat. Le modèle générera le code et expliquera même son fonctionnement.

Si vous souhaitez utiliser le modèle dans vos scripts Python, Ollama fournit une API simple. Voici un exemple minimal :

import requests
import json

def ask_llm(prompt):
    response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate',
                           json={
                               'model': 'llama3',
                               'prompt': prompt
                           },
                           stream=True)
    
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            data = json.loads(line)
            if 'response' in data:
                print(data['response'], end='')

ask_llm("Explain what recursion is")

Ce code envoie une requête au modèle en cours d'exécution localement et affiche la réponse au fur et à mesure de sa génération.

Optimisation et réglage fin

Lorsque vous êtes à l'aise avec l'utilisation de base, vous pouvez commencer à expérimenter avec les paramètres. L'un des paramètres clés est la température (temperature). Il contrôle la « créativité » du modèle. Une valeur de 0,1 donnera des réponses plus prévisibles et conservatrices, tandis qu'une valeur de 0,9 donnera des réponses plus diverses et créatives, mais parfois moins précises.

Le paramètre top_p fonctionne de manière similaire, mais utilise un mécanisme différent. Si temperature contrôle la sélection aléatoire des jetons, alors top_p limite l'ensemble des jetons parmi lesquels le mot suivant est sélectionné.

Vous pouvez également personnaliser le contexte, c'est-à-dire le nombre de jetons que le modèle « se souvient » de la conversation précédente. Plus le contexte est important, plus la mémoire est nécessaire, mais le modèle comprend mieux les longs dialogues.

Intégration dans le flux de travail

Le LLM local peut être intégré dans presque tous les outils de développement. De nombreux éditeurs de code modernes, tels que VS Code, prennent en charge les plugins pour travailler avec des modèles locaux. Par exemple, l'extension Continue vous permet d'utiliser Ollama pour compléter automatiquement le code et répondre aux questions directement dans l'éditeur.

Vous pouvez créer votre propre bot Telegram qui communiquera via votre modèle local. Ou écrire un script pour générer automatiquement la documentation du code. Les possibilités ne sont limitées que par votre imagination et la puissance de votre ordinateur.

Est-ce que ça vaut le coup ?

Il n'y a pas de réponse sans équivoque : tout dépend de vos tâches et de vos capacités. Si vous avez déjà un ordinateur puissant avec une bonne carte vidéo, cela vaut la peine d'essayer. Vous acquerrez de l'expérience avec l'infrastructure ML, comprendrez comment les modèles de langage sont construits de l'intérieur et obtiendrez un outil qui fonctionne sans connexion Internet.

Si l'objectif principal est simplement d'utiliser l'IA dans le travail et qu'il n'y a pas de matériel, les services cloud seront plus pratiques et plus efficaces. Ils donnent une meilleure qualité de réponses, travaillent plus rapidement et ne nécessitent pas de connaissances techniques pour être configurés.

Mais même si vous ne prévoyez pas d'utiliser des modèles locaux en permanence, cela vaut la peine d'essayer au moins pour élargir vos horizons. Installez Ollama, lancez un petit modèle et expérimentez. Vous trouverez peut-être une application pour elle dans vos projets, ou peut-être que vous acquerrez simplement de nouvelles connaissances sur le fonctionnement des technologies modernes d'IA.

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