LLM en Local :
Ollama, Llama 3 & Mistral.

• Polyvalent
• Bon en français
• Code
• Raisonnement

ollama run llama3.1

• Très rapide
• Léger
• Instructions
• Efficient

ollama run mistral

• Multilingual
• Instruction following
• Sécurisé
• Compact

ollama run gemma2

• Code spécialisé
• Python/JS/Go
• Complétion
• Debug

ollama run deepseek-coder

• Très performant
• Raisonnement complexe
• Long contexte
• Proche GPT-4

ollama run llama3.1:70b

• Ultra léger
• Mobile/Edge
• Rapide
• Efficient

ollama run phi3:mini

Qu'est-ce qu'Ollama et pourquoi l'utiliser ?

Ollama est un outil open-source qui permet d'installer et d'exécuter des LLM (Llama 3, Mistral, Gemma, Phi-3) en local en une commande. Avantages : confidentialité totale des données, zéro coût par token, fonctionnement offline, latence faible sur machine locale. Il expose une API compatible OpenAI, ce qui permet de brancher les mêmes applications sans modifier le code.

Quelle configuration matérielle faut-il pour faire tourner un LLM en local ?

Pour un modèle 7B (Mistral 7B, Llama 3.1 8B) : 8 Go de RAM minimum, 16 Go recommandé. Un GPU n'est pas obligatoire mais accélère l'inférence de 5 à 20x. Pour un modèle 13B : 16 Go RAM. Pour un 70B : GPU avec 48 Go VRAM ou 64 Go RAM (lent). La quantization Q4 réduit les besoins mémoire de 50% avec une perte de qualité de 2 à 5% seulement.

Llama 3 vs Mistral vs Gemma : lequel choisir ?

Llama 3.1 8B est le meilleur modèle polyvalent en 2026 : excellent rapport performance/ressources, bon en français, code et raisonnement. Mistral 7B est plus rapide et léger, idéal pour les cas d'usage simples ou les machines moins puissantes. Gemma 2 (Google) excelle en multilingual et en tâches d'instruction following. Pour le code spécifiquement, DeepSeek Coder ou Qwen2.5-Coder sont supérieurs.

Peut-on intégrer Ollama dans une application en production ?

Oui. Ollama expose une API REST locale compatible avec le format OpenAI, ce qui permet de l'intégrer dans n'importe quelle application qui utilise déjà l'API OpenAI en changeant juste l'URL de base. Pour la production sur serveur, on déploie Ollama sur un VPS ou un serveur dédié et on l'expose derrière un reverse proxy (Nginx) avec authentification.