Simon F.
Agent immobilier
Enfin une formation qui ne se limite pas à ChatGPT ! J'utilise maintenant Claude pour mes rapports et Gemini pour mes recherches. Gain de temps énorme.
Souveraineté Numérique
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.
Garantie de remboursement de 30 jours
4 modules · 8h de formation
30 prompts + 15 top prompts
Llama et Mistral en local, 0€ d'API
Reconnu par des centaines de professionnels et équipes
GRATUIT
+4 Formations IA
+20 Prompt Métiers
IA 100% locale. Zéro API.
4.6 étoiles
IA Local
8h · 4 modules
Programme
Highlights
- 4 modules · 8h de formation
- 30 prompts + 15 top prompts
- Llama et Mistral en local, 0€ d'API
149€67€-55%
Pas sûr de votre choix ?
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Gratuit
Sans engagement
Zéro pitch de vente
Ce que disent nos élèves formés
Matthieu L.
Responsable grands comptes
La roadmap m'a fait gagner des semaines de tâtonnements. Je sais exactement quel outil utiliser pour chaque mission client.
Hannah T.
Community manager
Formation très pratique, pas de blabla. J'ai pu appliquer ce que j'ai appris dès le lendemain. Le formateur maîtrise vraiment tous les outils.
Simon F.
Agent immobilier
Enfin une formation qui ne se limite pas à ChatGPT ! J'utilise maintenant Claude pour mes rapports et Gemini pour mes recherches. Gain de temps énorme.
Matthieu L.
Responsable grands comptes
La roadmap m'a fait gagner des semaines de tâtonnements. Je sais exactement quel outil utiliser pour chaque mission client.
Hannah T.
Community manager
Formation très pratique, pas de blabla. J'ai pu appliquer ce que j'ai appris dès le lendemain. Le formateur maîtrise vraiment tous les outils.
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
1
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
2
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
3
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
4
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 paramsMistral🇫🇷 France • 7B paramsGemma 2Google • 2B-9B paramsCodeLlamaMeta • Code spécialisé
DeepSeekRaisonnement
Questions 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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