{"id":59,"date":"2026-05-18T12:37:28","date_gmt":"2026-05-18T12:37:28","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/run-llama3-locally-laptop\/"},"modified":"2026-08-01T06:49:06","modified_gmt":"2026-08-01T06:49:06","slug":"run-llama3-locally-laptop","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/","title":{"rendered":"Comment ex\u00e9cuter Llama localement sur votre ordinateur portable en 2026 (guide complet de configuration)"},"content":{"rendered":"<p>Ex\u00e9cuter un grand mod\u00e8le de langage sur votre propre ordinateur portable \u00e9tait autrefois un projet de recherche. En 2026, c'est une configuration de 15 minutes. Vous pouvez avoir un v\u00e9ritable assistant IA capable fonctionnant enti\u00e8rement sur votre machine \u2014 pas d'abonnement, pas d'Internet requis, et aucune donn\u00e9e ne quittant jamais votre ordinateur.<\/p>\n<p>Ce guide vous explique l'ensemble du processus : le mat\u00e9riel dont vous avez besoin, quel outil utiliser, quel mod\u00e8le t\u00e9l\u00e9charger et comment le mettre en marche.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Chemin le plus simple :<\/strong> installez Ollama ou LM Studio \u2014 tous deux vous permettent de d\u00e9marrer en minutes.<\/li>\n<li><strong>Mat\u00e9riel :<\/strong> 16 GB de RAM est le minimum confortable ; un Mac Apple Silicon ou un ordinateur portable avec un GPU discret est id\u00e9al.<\/li>\n<li><strong>Taille du mod\u00e8le :<\/strong> Les mod\u00e8les 7\u20138B sont le bon compromis pour les ordinateurs portables \u2014 capables et rapides.<\/li>\n<li><strong>Quantification<\/strong> r\u00e9duit les mod\u00e8les pour les adapter \u00e0 votre mat\u00e9riel ; les versions \u00ab Q4 \u00bb sont le choix standard.<\/li>\n<li><strong>Pourquoi le faire :<\/strong> c'est gratuit, enti\u00e8rement priv\u00e9 et fonctionne hors ligne.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6ac9ed4c6c605\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Basculer<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6ac9ed4c6c605\"  aria-label=\"Basculer\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Why_run_an_LLM_locally\" >Pourquoi ex\u00e9cuter un LLM localement ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Step_1_Check_your_hardware\" >\u00c9tape 1 : V\u00e9rifiez votre mat\u00e9riel<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Step_2_Choose_your_tool\" >\u00c9tape 2 : Choisissez votre outil<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Step_3_Install_and_run_your_first_model\" >\u00c9tape 3 : Installez et ex\u00e9cutez votre premier mod\u00e8le<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Step_4_Pick_the_right_model_and_size\" >\u00c9tape 4 : Choisissez le bon mod\u00e8le et la bonne taille<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Step_5_Understand_quantization\" >\u00c9tape 5 : Comprendre la quantification<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Going_further\" >Aller plus loin<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Why_its_slow_%E2%80%94_and_how_to_fix_it\" >Pourquoi c'est lent \u2014 et comment y rem\u00e9dier<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/run-llama3-locally-laptop\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_run_an_LLM_locally\"><\/span>Pourquoi ex\u00e9cuter un LLM localement ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'IA en nuage est pratique, alors pourquoi ex\u00e9cuter un mod\u00e8le vous-m\u00eame ? Trois vraies raisons :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Confidentialit\u00e9.<\/strong> Rien de ce que vous tapez ne quitte votre machine. Pour le travail sensible, confidentiel ou personnel, c'est un v\u00e9ritable avantage.<\/li>\n<li><strong>Co\u00fbt.<\/strong> C'est gratuit. Pas d'abonnement, pas de facturation par jeton, pas de limites d'utilisation \u2014 g\u00e9n\u00e9rez autant que vous le souhaitez.<\/li>\n<li><strong>Hors ligne et toujours disponible.<\/strong> \u00c7a marche dans un avion, sans Internet, et il ne peut pas \u00eatre limit\u00e9 en d\u00e9bit ou interrompu.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le compromis : un mod\u00e8le qui s'ex\u00e9cute sur un ordinateur portable est plus petit et moins capable qu'un mod\u00e8le en nuage de pointe. Mais les petits mod\u00e8les modernes sont suffisamment bons pour beaucoup de vrai travail \u2014 r\u00e9daction, r\u00e9sum\u00e9, aide \u00e0 la programmation, brainstorming, Q&amp;A.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Step_1_Check_your_hardware\"><\/span>\u00c9tape 1 : V\u00e9rifiez votre mat\u00e9riel<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les performances locales du LLM d\u00e9pendent principalement de la m\u00e9moire. Voici le tableau r\u00e9aliste :<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Votre ordinateur portable<\/th>\n<th>Ce que vous pouvez ex\u00e9cuter<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>8 GB RAM<\/td>\n<td>Petits mod\u00e8les uniquement (1\u20133B). Utilisable mais limit\u00e9.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>16 GB RAM<\/td>\n<td>Mod\u00e8les 7\u20138B confortablement \u2014 le bon compromis.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32 GB RAM<\/td>\n<td>Jusqu'\u00e0 environ 13\u201314B mod\u00e8les avec une bonne vitesse.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Apple Silicon (M-series)<\/td>\n<td>Excellent \u2014 la m\u00e9moire unifi\u00e9e est id\u00e9ale ; les mod\u00e8les plus grands s'ex\u00e9cutent bien.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GPU NVIDIA discret<\/td>\n<td>Option la plus rapide ; le VRAM est la limite pour la taille du mod\u00e8le.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Les deux choses qui comptent : <strong>la m\u00e9moire totale<\/strong> (RAM, ou VRAM sur un GPU) fixe le plus grand mod\u00e8le que vous pouvez charger, et un <strong>GPU ou Apple Silicon<\/strong> d\u00e9finit sa vitesse. Un ordinateur portable moderne avec 16 GB de RAM est un excellent point de d\u00e9part.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Step_2_Choose_your_tool\"><\/span>\u00c9tape 2 : Choisissez votre outil<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Vous n'interagissez pas directement avec le mod\u00e8le brut \u2014 vous utilisez un outil qui le t\u00e9l\u00e9charge, le g\u00e8re et l'ex\u00e9cute. Les meilleures options en 2026 :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Ollama<\/strong> \u2014 le choix le plus populaire. Un outil en ligne de commande propre (avec une application simple) qui t\u00e9l\u00e9charge et ex\u00e9cute les mod\u00e8les avec une seule commande, et expose une API locale afin que d'autres applications puissent se connecter. Meilleur choix global.<\/li>\n<li><strong>LM Studio<\/strong> \u2014 une application graphique soign\u00e9e. Parcourez et t\u00e9l\u00e9chargez des mod\u00e8les, discutez dans une interface int\u00e9gr\u00e9e, pas besoin de ligne de commande. Meilleur pour les d\u00e9butants qui veulent une exp\u00e9rience visuelle.<\/li>\n<li><strong>Jan<\/strong> \u2014 une application de bureau open-source et ax\u00e9e sur la confidentialit\u00e9, une bonne alternative \u00e0 LM Studio.<\/li>\n<li><strong>llama.cpp<\/strong> \u2014 le moteur haute performance sur lequel nombre de ces outils sont construits. Utilisez-le directement si vous voulez un contr\u00f4le et une efficacit\u00e9 maximaux.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour la plupart des gens : <strong>Ollama<\/strong> si vous \u00eates \u00e0 l'aise avec un terminal, <strong>LM Studio<\/strong> si vous pr\u00e9f\u00e9rez cliquer.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Step_3_Install_and_run_your_first_model\"><\/span>\u00c9tape 3 : Installez et ex\u00e9cutez votre premier mod\u00e8le<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La configuration avec Ollama est vraiment aussi courte :<\/p>\n<ol>\n<li>T\u00e9l\u00e9chargez et installez Ollama depuis son site officiel.<\/li>\n<li>Ouvrez un terminal.<\/li>\n<li>Ex\u00e9cutez une commande :<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code>ollama run llama3.1\n<\/code><\/pre>\n<p>Cette commande t\u00e9l\u00e9charge le mod\u00e8le la premi\u00e8re fois (quelques gigaoctets) puis vous am\u00e8ne \u00e0 une invite de discussion. C'est tout \u2014 vous avez maintenant un assistant IA priv\u00e9 fonctionnant localement. La prochaine fois, il d\u00e9marre instantan\u00e9ment.<\/p>\n<p>Avec LM Studio, l'\u00e9quivalent est : ouvrez l'application, recherchez un mod\u00e8le, cliquez sur t\u00e9l\u00e9charger, puis cliquez pour commencer \u00e0 discuter \u2014 enti\u00e8rement via l'interface.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Step_4_Pick_the_right_model_and_size\"><\/span>\u00c9tape 4 : Choisissez le bon mod\u00e8le et la bonne taille<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Deux choses \u00e0 choisir : la famille de mod\u00e8les et sa taille.<\/p>\n<p><strong>Famille de mod\u00e8les<\/strong> \u2014 les mod\u00e8les open puissants qui fonctionnent bien en local incluent la <strong>Llama<\/strong> s\u00e9rie de Meta, la <strong>Qwen<\/strong>d'Alibaba, la <strong>Gemma<\/strong>de Google, les mod\u00e8les de Mistral, et les versions plus petites de DeepSeek. Tous sont bons ; testez-en quelques-uns et voyez celui que vous pr\u00e9f\u00e9rez.<\/p>\n<p><strong>Taille<\/strong> \u2014 les mod\u00e8les viennent avec des comptes de param\u00e8tres marqu\u00e9s comme 3B, 8B, 14B (B = milliard) :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>1\u20133B<\/strong> \u2014 tr\u00e8s rapide, l\u00e9ger en m\u00e9moire, parfait pour les t\u00e2ches simples. Bon pour les machines 8 Go.<\/li>\n<li><strong>7\u20138B<\/strong> \u2014 le point doux des portables. V\u00e9ritablement capable pour l'\u00e9criture, l'aide \u00e0 la programmation et les Q&amp;A, et fonctionne bien sur 16 Go.<\/li>\n<li><strong>13\u201314B et plus<\/strong> \u2014 nettement plus intelligent, mais n\u00e9cessite 32 Go ou un GPU puissant.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Commencez avec un mod\u00e8le 8B. C'est le meilleur \u00e9quilibre entre capacit\u00e9 et vitesse pour la plupart des portables.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Step_5_Understand_quantization\"><\/span>\u00c9tape 5 : Comprendre la quantification<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Vous verrez des noms de mod\u00e8les avec des tags comme <code>Q4_K_M<\/code> ou <code>Q8<\/code>. Ceci est la <strong>quantification<\/strong> \u2014 une technique de compression qui r\u00e9duit la pr\u00e9cision des nombres du mod\u00e8le pour qu'il utilise beaucoup moins de m\u00e9moire, avec seulement une petite perte de qualit\u00e9.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Q8<\/strong> \u2014 qualit\u00e9 la plus haute, taille la plus grande.<\/li>\n<li><strong>Q4<\/strong> \u2014 environ la moiti\u00e9 de la m\u00e9moire de Q8, avec une qualit\u00e9 tr\u00e8s proche. <strong>C'est la recommandation standard.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Q2\/Q3<\/strong> \u2014 la plus petite, mais la qualit\u00e9 se d\u00e9grade notablement ; utilisez-la seulement si la m\u00e9moire vous y oblige.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La r\u00e8gle pratique : choisissez une <strong>Q4<\/strong> version du plus grand mod\u00e8le que votre m\u00e9moire peut confortablement contenir. Des outils comme Ollama choisissent une quantification sens\u00e9e par d\u00e9faut, donc vous n'avez souvent pas \u00e0 y penser.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Going_further\"><\/span>Aller plus loin<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Une fois que c'est lanc\u00e9, vous pouvez faire plus que discuter dans un terminal :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Connectez une interface plus \u00e9l\u00e9gante<\/strong> \u2014 des applications comme Open WebUI offrent une fen\u00eatre de style ChatGPT sur votre mod\u00e8le local.<\/li>\n<li><strong>Utilisez l'API locale<\/strong> \u2014 Ollama sert une API sur votre machine, vous pouvez donc \u00e9crire des scripts et des applications contre votre mod\u00e8le local exactement comme vous le feriez avec un mod\u00e8le cloud.<\/li>\n<li><strong>Essayez la r\u00e9cup\u00e9ration<\/strong> \u2014 pointez une <a href=\"\/fr\/rag-retrieval-augmented-generation-explained\/\">configuration RAG<\/a> sur vos propres documents pour un assistant \u00ab chat avec vos fichiers \u00bb enti\u00e8rement priv\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_its_slow_%E2%80%94_and_how_to_fix_it\"><\/span>Pourquoi c'est lent \u2014 et comment y rem\u00e9dier<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La plainte la plus courante apr\u00e8s une premi\u00e8re installation n'est pas que le mod\u00e8le ne fonctionnera pas \u2014 c'est qu'il tra\u00eene. Sur un portable, la lenteur de la sortie provient presque toujours du fait que le mod\u00e8le n'utilise pas r\u00e9ellement votre GPU. Le moyen le plus rapide de v\u00e9rifier est d'ex\u00e9cuter un mod\u00e8le, puis dans un autre terminal d'ex\u00e9cuter <strong>ollama ps<\/strong>. La sortie indique comment le mod\u00e8le est r\u00e9parti : s'il rapporte 100 % GPU, tout va bien ; s'il affiche 100 % CPU ou une r\u00e9partition CPU\/GPU, vous avez trouv\u00e9 votre probl\u00e8me.<\/p>\n<p>Il y a trois coupables habituels, par ordre de fr\u00e9quence :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Le GPU n'a jamais \u00e9t\u00e9 d\u00e9tect\u00e9.<\/strong> Sous Windows et Linux avec une carte NVIDIA, cela signifie g\u00e9n\u00e9ralement que les pilotes GPU ont \u00e9t\u00e9 install\u00e9s <em>apr\u00e8s<\/em> le runtime, donc il n'a jamais d\u00e9tect\u00e9 la prise en charge CUDA \u2014 Ollama v\u00e9rifie le GPU au moment de l'installation, pas pendant l'ex\u00e9cution. Confirmez que <strong>nvidia-smi<\/strong> fonctionne, puis r\u00e9installez le runtime pour qu'il d\u00e9tecte le GPU. Cette correction unique r\u00e9sout la majorit\u00e9 des rapports \u00ab il utilise mon CPU \u00bb.<\/li>\n<li><strong>Le mod\u00e8le est trop volumineux pour votre VRAM.<\/strong> Quand un mod\u00e8le ne rentre pas, les couches en exc\u00e9dent basculent silencieusement vers la RAM syst\u00e8me et le CPU \u2014 et ces quelques couches CPU ralentissent tout l'ensemble. La solution est de passer \u00e0 un mod\u00e8le plus petit ou \u00e0 une quantification plus lourde (une version Q inf\u00e9rieure) pour que le mod\u00e8le complet r\u00e9side dans la VRAM.<\/li>\n<li><strong>Votre fen\u00eatre de contexte est trop grande.<\/strong> Un contexte long consomme aussi de la m\u00e9moire, car le cache KV augmente avec lui. Si vous le poussez trop haut, les couches d\u00e9bordent sur le CPU. Si vous n'avez pas besoin d'une invite \u00e9norme, r\u00e9duisez la longueur du contexte (8K suffit pour la plupart des t\u00e2ches) et le mod\u00e8le s'adapte plus confortablement.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Deux probl\u00e8mes sont sp\u00e9cifiques aux portables. D'abord, la <strong>politique d'alimentation par batterie<\/strong>: la plupart des portables Windows limitent fortement le GPU discret quand ils sont d\u00e9banch\u00e9s, et d\u00e9brancher peut r\u00e9duire la vitesse d'inf\u00e9rence de moiti\u00e9 ou plus. C'est un comportement du firmware, pas un bug \u2014 gardez le portable branch\u00e9 pour un travail s\u00e9rieux. Deuxi\u00e8mement, l' <strong>\u00e9tranglement thermique<\/strong>: apr\u00e8s environ 10\u201320 minutes de g\u00e9n\u00e9ration soutenue, un portable mince chauffe et r\u00e9duit la fr\u00e9quence d'horloge. Soulever le portable de quelques centim\u00e8tres sur un support pour l'a\u00e9rodynamique, et pr\u00e9f\u00e9rer une quantification plus l\u00e9g\u00e8re qui chauffe moins, repoussent tous deux le moment o\u00f9 l'\u00e9tranglement se d\u00e9clenche. Rien de cela ne fait d'un portable une station de travail, mais c'est la diff\u00e9rence entre quelques jetons par seconde et un assistant v\u00e9ritablement utilisable.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Puis-je ex\u00e9cuter Llama sur un portable normal ?<\/h3>\n<p>Oui. Un portable avec 16 Go de RAM ex\u00e9cute confortablement des mod\u00e8les 7\u20138B, qui sont v\u00e9ritablement utiles. M\u00eame les machines 8 Go peuvent ex\u00e9cuter des mod\u00e8les plus petits 1\u20133B. Les Mac Apple Silicon et les portables avec une GPU d\u00e9di\u00e9e ex\u00e9cutent les mod\u00e8les locaux particuli\u00e8rement bien.<\/p>\n<h3>L'ex\u00e9cution d'un LLM localement est-elle gratuite ?<\/h3>\n<p>Oui. Les mod\u00e8les sont gratuits \u00e0 t\u00e9l\u00e9charger et il n'y a pas de frais d'utilisation \u2014 vous pouvez g\u00e9n\u00e9rer autant que vous le souhaitez. Le seul \u00ab co\u00fbt \u00bb est votre mat\u00e9riel et l'espace disque que les fichiers de mod\u00e8le occupent (quelques gigaoctets chacun).<\/p>\n<h3>Quel est le meilleur outil pour ex\u00e9cuter des LLM localement ?<\/h3>\n<p>Ollama est le plus populaire et le meilleur choix global \u2014 une simple commande t\u00e9l\u00e9charge et ex\u00e9cute n'importe quel mod\u00e8le, et il fournit une API locale. LM Studio est la meilleure option si vous pr\u00e9f\u00e9rez une application graphique sans ligne de commande.<\/p>\n<h3>De combien de RAM ai-je besoin pour ex\u00e9cuter un LLM local ?<\/h3>\n<p>16 Go est le minimum confortable pour les mod\u00e8les 7\u20138B v\u00e9ritablement capable. Avec 8 Go, vous \u00eates limit\u00e9 aux mod\u00e8les plus petits 1\u20133B. Avec 32 Go, vous pouvez ex\u00e9cuter des mod\u00e8les 13\u201314B. Plus de m\u00e9moire vous permet surtout d'ex\u00e9cuter des mod\u00e8les plus grands et plus intelligents.<\/p>\n<h3>Les LLM locaux sont-ils aussi bons que ChatGPT ?<\/h3>\n<p>Pas aussi capables qu'un mod\u00e8le cloud de pointe \u2014 les mod\u00e8les de la taille d'un portable sont plus petits et moins puissants. Mais ils sont assez bons pour de nombreuses t\u00e2ches quotidiennes : \u00e9criture, r\u00e9sum\u00e9, assistance \u00e0 la programmation et Q&amp;A. Vous sacrifiez une certaine capacit\u00e9 pour une confidentialit\u00e9 totale, aucun co\u00fbt et un acc\u00e8s hors ligne.<\/p>\n<h3>Pourquoi mon LLM local est-il si lent ?<\/h3>\n<p>Neuf fois sur dix, le mod\u00e8le n'utilise pas votre GPU. Ex\u00e9cutez <strong>ollama ps<\/strong> pendant qu'un mod\u00e8le est charg\u00e9 : s'il affiche 100 % CPU ou une r\u00e9partition CPU\/GPU, c'est votre r\u00e9ponse. Les causes habituelles sont les pilotes GPU install\u00e9s apr\u00e8s le runtime (r\u00e9installez le runtime pour qu'il d\u00e9tecte CUDA), un mod\u00e8le trop volumineux pour votre VRAM (utilisez un mod\u00e8le plus petit ou une quantification plus lourde), ou une fen\u00eatre de contexte si grande qu'elle pousse les couches sur le CPU (r\u00e9duisez-la).<\/p>\n<h3>Dois-je garder mon portable branch\u00e9 lors de l'ex\u00e9cution d'un LLM local ?<\/h3>\n<p>Oui, pour tout ce qui d\u00e9passe une simple question. La plupart des portables Windows limitent agressivement le GPU discret sur batterie pour pr\u00e9server l'autonomie, ce qui peut \u00e0 peu pr\u00e8s diviser par deux vos jetons par seconde. Ce ralentissement est d\u00fb \u00e0 la politique d'alimentation du firmware, pas \u00e0 une d\u00e9faillance. Brancher le portable restaure les horloges GPU compl\u00e8tes ; un support de refroidissement pour l'a\u00e9rodynamique aide \u00e0 \u00e9viter l'\u00e9tranglement thermique qui s'installe apr\u00e8s des sessions prolong\u00e9es.<\/p>\n<h3>Puis-je utiliser un LLM local compl\u00e8tement hors ligne ?<\/h3>\n<p>Oui. Seul le t\u00e9l\u00e9chargement initial du mod\u00e8le n\u00e9cessite Internet. Une fois le mod\u00e8le sur le disque, il s'ex\u00e9cute compl\u00e8tement hors ligne \u2014 vous pouvez vous d\u00e9connecter enti\u00e8rement et il r\u00e9pond toujours. C'est l'avantage fondamental en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 : vos invites ne quittent jamais la machine, ce qui rend un mod\u00e8le local un choix judicieux pour les notes confidentielles, les brouillons ou tout ce que vous ne voudriez pas envoyer \u00e0 un service cloud.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ex\u00e9cuter un mod\u00e8le IA sur votre propre portable n'est plus difficile. Installez <strong>Ollama<\/strong> ou <strong>LM Studio<\/strong>, t\u00e9l\u00e9chargez un <strong>mod\u00e8le 8B<\/strong> en <strong>Q4<\/strong> quantification, et en 15 minutes, vous avez un assistant capable qui est gratuit, enti\u00e8rement priv\u00e9 et fonctionne hors ligne.<\/p>\n<p>Il ne remplacera pas un mod\u00e8le cloud de pointe pour les t\u00e2ches les plus difficiles \u2014 mais pour l'\u00e9criture quotidienne, l'aide \u00e0 la programmation et les Q&amp;A priv\u00e9s, un mod\u00e8le local est v\u00e9ritablement utile. Et une fois qu'il fonctionne, vous le poss\u00e9dez : pas d'abonnement, pas de limites, et aucune donn\u00e9e ne quittant votre machine.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articles connexes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/90-day-ai-engineer-path\/\">De z\u00e9ro \u00e0 ing\u00e9nieur IA : votre parcours d\u2019apprentissage sur 90 jours<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/local-llm-ollama-setup\/\">Configurer votre premier mod\u00e8le de langage local avec Ollama<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/build-personal-ai-assistant-python\/\">Construire un assistant personnel pilot\u00e9 par l\u2019IA en 30 minutes (tutoriel Python)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/how-to-run-llama-3-locally-on-snapdragon-8-gen-4\/\">Comment ex\u00e9cuter Llama 3 localement sur Snapdragon 8 Gen 4 (guide pas \u00e0 pas, 2026)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ex\u00e9cutez un mod\u00e8le d'IA performant sur votre propre ordinateur portable - gratuitement, en priv\u00e9 et hors ligne. Ce guide \u00e9tape par \u00e9tape d\u00e9crit le mat\u00e9riel dont vous avez besoin, les meilleurs outils et la taille du mod\u00e8le \u00e0 choisir.<\/p>","protected":false},"author":0,"featured_media":2039,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[260,256,458,259,457],"class_list":["post-59","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tutorials","tag-lm-studio","tag-local-llm","tag-offline-ai","tag-ollama","tag-run-llama-locally"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/59","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=59"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/59\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1042,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/59\/revisions\/1042"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2039"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=59"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=59"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=59"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}