LLM en local avec Ollama : la vraie alternative pour les entreprises soucieuses de leur data

Ollama simplifie radicalement le déploiement de LLM en local. Pour les entreprises qui ne peuvent pas envoyer leurs données vers des API cloud, c'est devenu une option sérieuse.

RGPD, confidentialité des données clients, secrets industriels — de nombreuses entreprises ont de bonnes raisons de ne pas vouloir envoyer leurs données à OpenAI ou Anthropic. Ollama s'est imposé en 2025 comme l'outil de référence pour déployer des LLM en local, avec une friction minimale.

Pourquoi Ollama ?

Avant Ollama, faire tourner un LLM en local nécessitait de maîtriser llama.cpp, de compiler depuis les sources et de gérer manuellement les formats de modèles (GGUF, GGML). Ollama encapsule tout ça avec une interface aussi simple que Docker.

ollama run llama3.2
ollama run mistral:7b
ollama run gemma2:9b

Trois commandes, trois modèles prêts à interroger via une API REST locale sur le port 11434. L'intégration avec LangChain, LlamaIndex et OpenWebUI est native.

Quels modèles en 2026 ?

Les modèles les plus utilisés en production locale :

Ce qui reste une limite

La qualité des modèles locaux reste en retrait de GPT-4o ou Claude Sonnet sur des tâches complexes de raisonnement multi-étapes. Pour du code avancé, de la synthèse longue ou du raisonnement juridique, le gap est encore notable en 2026.

L'autre limite est l'infrastructure : un déploiement en production (multi-utilisateurs, haute disponibilité) nécessite une GPU dédiée (A100, H100) ou une flotte de Mac Studio — ce qui représente un coût réel à comparer au coût API.

Le bon cas d'usage

Ollama en local est idéal pour : traitement de documents RH/légaux, assistance interne sans fuite de données, fine-tuning sur données propriétaires, et POC rapides sans dépendance API externe.