Formation IA Local
Déployez l'IA sur vos propres serveurs avec Ollama. Modèles Llama, Mistral et Gemma en local : confidentialité maximale, zéro coût API, indépendance totale du cloud.
Pourquoi passer à l'IA locale ?
IA Cloud (ChatGPT, Claude API...)
- Données envoyées sur des serveurs tiers (USA)
- Coûts API variables et imprévisibles
- Dépendance à un fournisseur externe
- Latence réseau (round-trip Internet)
- Problèmes RGPD pour données sensibles
IA Locale (Ollama)
- 100% privé : données restent sur vos serveurs
- Coût fixe : investissement matériel, 0€ API
- Indépendance : pas de vendor lock-in
- Latence minimale : réponses quasi instantanées
- RGPD compliant : idéal secteurs réglementés
Programme de la formation
Fondamentaux & Installation
- Panorama des modèles open source : Llama, Mistral, Gemma
- Ollama : architecture, fonctionnement, cas d'usage
- Installation sur macOS, Windows, Linux
- Dimensionnement matériel : CPU, GPU, RAM requises
Configuration & Personnalisation
- Téléchargement et gestion des modèles
- Modelfiles : personnaliser les modèles (system prompt, params)
- Quantization : réduire la taille sans perdre en qualité
- Choisir le bon modèle selon le cas d'usage
Intégration & API
- API REST Ollama : endpoints, requêtes, réponses
- Intégration Python / Node.js dans vos applications
- Connexion à n8n pour workflows automatisés
- RAG local avec Qdrant/Chroma + Ollama
Production & Sécurité
- Déploiement Docker pour isolation et portabilité
- Sécurisation : authentification, chiffrement, accès
- Monitoring : logs, métriques, alertes
- Optimisation performances : batching, caching, GPU
Idéal pour les secteurs réglementés
L'IA locale est la solution pour les organisations qui ne peuvent pas envoyer leurs données vers des serveurs externes.
Santé
Données patients, dossiers médicaux, recherche clinique.
Finance
Données bancaires, trading, analyse de risques, conformité.
Juridique
Contrats, dossiers clients, propriété intellectuelle.
Défense
Données classifiées, systèmes critiques, souveraineté.
Modèles open source couverts
Llama 3.2Meta • 8B-70B params
Mistral🇫🇷 France • 7B params
Gemma 2Google • 2B-9B paramsQuestions fréquentes
Quel matériel faut-il pour faire tourner Ollama ?
Pour les modèles légers (7B params), 16 Go de RAM suffisent. Pour les modèles plus puissants (70B), une carte graphique avec 24+ Go de VRAM est recommandée. La formation couvre le dimensionnement adapté à vos besoins.
Les modèles locaux sont-ils aussi bons que ChatGPT ?
Llama 3.2 et Mistral se rapprochent des modèles cloud (GPT, Claude...) sur de nombreuses tâches. Pour des usages spécifiques (analyse de documents, code, support client), ils sont souvent suffisants et parfois meilleurs car personnalisables.
Peut-on utiliser Ollama en production ?
Oui, Ollama est conçu pour la production. La formation couvre le déploiement Docker, la sécurisation, le monitoring et l'optimisation des performances pour un usage professionnel.
Comment intégrer Ollama avec mes outils existants ?
Ollama expose une API REST compatible avec le format OpenAI. Vous pouvez l'intégrer avec n8n, LangChain, ou directement dans vos applications Python/Node.js avec quelques lignes de code.
Passez à l'IA locale et gardez la maîtrise de vos données
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