{"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":"2026-06-10T05:06:06","modified_gmt":"2026-06-10T05:06:06","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 mod\u00e8le de langage volumineux sur son propre ordinateur portable \u00e9tait autrefois un projet de recherche. En 2026, cela prend seulement 15 minutes. Vous pouvez disposer d\u2019un assistant IA v\u00e9ritablement performant fonctionnant enti\u00e8rement sur votre machine \u2014 sans abonnement, sans connexion Internet requise, et sans que vos donn\u00e9es ne quittent jamais votre ordinateur.<\/p>\n<p>Ce guide d\u00e9crit l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 du processus : le mat\u00e9riel requis, l\u2019outil \u00e0 utiliser, le mod\u00e8le \u00e0 t\u00e9l\u00e9charger et la marche \u00e0 suivre pour le faire fonctionner.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>La m\u00e9thode la plus simple consiste \u00e0<\/strong> installer Ollama ou LM Studio \u2014 les deux vous permettent de d\u00e9marrer en quelques minutes.<\/li>\n<li><strong>Mat\u00e9riel :<\/strong> 16 Go de RAM constituent le minimum confortable ; un Mac \u00e9quip\u00e9 de puces Apple Silicon ou un ordinateur portable dot\u00e9 d\u2019un GPU d\u00e9di\u00e9 sont id\u00e9aux.<\/li>\n<li><strong>Taille du mod\u00e8le :<\/strong> Les mod\u00e8les de 7 \u00e0 8 milliards de param\u00e8tres repr\u00e9sentent le meilleur compromis pour les ordinateurs portables \u2014 performants et rapides.<\/li>\n<li><strong>Quantification<\/strong> r\u00e9duit la taille des mod\u00e8les afin qu\u2019ils s\u2019adaptent \u00e0 votre mat\u00e9riel ; les versions \u00ab Q4 \u00bb constituent le choix standard.<\/li>\n<li><strong>Pourquoi le faire ?<\/strong> C\u2019est 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_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52c6f2e5069\" 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-6a52c6f2e5069\"  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 mod\u00e8le de langage 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 mod\u00e8le et sa taille adapt\u00e9s<\/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 : Comprenez 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\u2019est 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 mod\u00e8le de langage localement ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019IA dans le cloud est pratique, alors pourquoi ex\u00e9cuter soi-m\u00eame un mod\u00e8le ? Trois raisons concr\u00e8tes :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Confidentialit\u00e9.<\/strong> Aucune donn\u00e9e saisie ne quitte votre machine. Pour les travaux sensibles, confidentiels ou personnels, c\u2019est un avantage r\u00e9el.<\/li>\n<li><strong>Co\u00fbt.<\/strong> C\u2019est gratuit. Aucun abonnement, aucune facturation \u00e0 l\u2019usage, aucun plafond de consommation \u2014 g\u00e9n\u00e9rez autant que vous le souhaitez.<\/li>\n<li><strong>Hors ligne et toujours disponible.<\/strong> Cela fonctionne \u00e0 bord d\u2019un avion, sans Internet, et ne peut ni \u00eatre limit\u00e9 en fr\u00e9quence ni \u00eatre retir\u00e9 du march\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le compromis : un mod\u00e8le ex\u00e9cut\u00e9 sur un ordinateur portable est plus petit et moins performant qu\u2019un mod\u00e8le de pointe h\u00e9berg\u00e9 dans le cloud. Toutefois, les petits mod\u00e8les modernes sont suffisamment capables pour accomplir bon nombre de t\u00e2ches r\u00e9elles \u2014 r\u00e9daction, synth\u00e8se, aide \u00e0 la programmation, brainstorming, questions-r\u00e9ponses.<\/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 d\u2019un mod\u00e8le de langage local d\u00e9pendent principalement de la m\u00e9moire. Voici la situation r\u00e9elle :<\/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 Go de RAM<\/td>\n<td>Uniquement des mod\u00e8les tr\u00e8s l\u00e9gers (1 \u00e0 3 milliards de param\u00e8tres). Utilisables, mais limit\u00e9s.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>16 Go de RAM<\/td>\n<td>Des mod\u00e8les de 7 \u00e0 8 milliards de param\u00e8tres sans difficult\u00e9 \u2014 le meilleur compromis.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32 Go de RAM<\/td>\n<td>Jusqu\u2019\u00e0 environ 13\u201314 milliards de param\u00e8tres, avec une bonne vitesse.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Apple Silicon (s\u00e9ries M)<\/td>\n<td>Excellent \u2014 la m\u00e9moire unifi\u00e9e est id\u00e9ale ; les mod\u00e8les plus volumineux fonctionnent bien.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GPU NVIDIA d\u00e9di\u00e9<\/td>\n<td>L\u2019option la plus rapide ; la VRAM constitue la limite pour la taille du mod\u00e8le.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Les deux \u00e9l\u00e9ments essentiels : <strong>m\u00e9moire totale<\/strong> (RAM ou VRAM sur un GPU) d\u00e9termine la taille maximale du mod\u00e8le que vous pouvez charger, tandis qu\u2019un <strong>GPU ou une puce Apple Silicon<\/strong> d\u00e9termine sa vitesse d\u2019ex\u00e9cution. Un ordinateur portable moderne \u00e9quip\u00e9 de 16 Go de RAM constitue un point de d\u00e9part parfaitement adapt\u00e9.<\/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\u2019interagissez pas directement avec le mod\u00e8le brut \u2014 vous utilisez un outil qui le t\u00e9l\u00e9charge, le g\u00e8re et l\u2019ex\u00e9cute. Les meilleures options en 2026 sont les suivantes :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Ollama<\/strong> \u2014 le choix le plus populaire. Un outil propre en ligne de commande (avec une application simple) qui t\u00e9l\u00e9charge et ex\u00e9cute des mod\u00e8les \u00e0 l\u2019aide d\u2019une seule commande, et expose une API locale afin que d\u2019autres applications puissent s\u2019y connecter. Le meilleur choix polyvalent.<\/li>\n<li><strong>LM Studio<\/strong> \u2014 une application graphique soign\u00e9e. Parcourez et t\u00e9l\u00e9chargez des mod\u00e8les, discutez via une interface int\u00e9gr\u00e9e, sans avoir besoin de la ligne de commande. Id\u00e9al pour les d\u00e9butants souhaitant une exp\u00e9rience visuelle.<\/li>\n<li><strong>Jan<\/strong> \u2014 une application open source ax\u00e9e sur la confidentialit\u00e9, une alternative \u00e9pur\u00e9e \u00e0 LM Studio.<\/li>\n<li><strong>llama.cpp<\/strong> \u2014 le moteur haute performance sur lequel reposent bon nombre de ces outils. Utilisez-le directement si vous recherchez un contr\u00f4le maximal et une efficacit\u00e9 optimale.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour la plupart des utilisateurs : <strong>Ollama<\/strong> si vous \u00eates \u00e0 l\u2019aise 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 effectivement aussi simple que cela :<\/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 seule commande :<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code>ollama run llama3.1\n<\/code><\/pre>\n<p>Cette commande t\u00e9l\u00e9charge le mod\u00e8le lors de la premi\u00e8re utilisation (quelques gigaoctets), puis vous place directement dans une invite de discussion. C\u2019est tout \u2014 vous disposez d\u00e9sormais d\u2019un assistant IA priv\u00e9 fonctionnant localement. La fois suivante, il d\u00e9marre instantan\u00e9ment.<\/p>\n<p>Avec LM Studio, l\u2019\u00e9quivalent consiste \u00e0 : ouvrir l\u2019application, rechercher un mod\u00e8le, cliquer sur \u00ab T\u00e9l\u00e9charger \u00bb, puis cliquer pour commencer \u00e0 discuter \u2014 enti\u00e8rement via l\u2019interface.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Step_4_Pick_the_right_model_and_size\"><\/span>\u00c9tape 4 : Choisissez le mod\u00e8le et sa taille adapt\u00e9s<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Deux \u00e9l\u00e9ments \u00e0 s\u00e9lectionner : la famille de mod\u00e8les et sa taille.<\/p>\n<p><strong>Famille de mod\u00e8les<\/strong> \u2014 parmi les mod\u00e8les open source performants capables de fonctionner efficacement en local figurent notamment la s\u00e9rie <strong>Llama<\/strong> de Meta, les mod\u00e8les <strong>Qwen<\/strong>d\u2019Alibaba, les mod\u00e8les <strong>Gemma<\/strong>de Google, les mod\u00e8les de Mistral et les versions plus l\u00e9g\u00e8res de DeepSeek. Tous sont excellents ; essayez-en quelques-uns pour voir celui qui vous convient le mieux.<\/p>\n<p><strong>Taille<\/strong> \u2014 les mod\u00e8les sont d\u00e9sign\u00e9s par leur nombre de param\u00e8tres, indiqu\u00e9 sous forme de 3B, 8B, 14B (B = milliard) :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>1\u20133B<\/strong> \u2014 tr\u00e8s rapides, peu gourmands en m\u00e9moire, parfaitement adapt\u00e9s aux t\u00e2ches simples. Convient bien aux machines disposant de 8 Go de RAM.<\/li>\n<li><strong>7\u20138B<\/strong> \u2014 le compromis id\u00e9al pour les ordinateurs portables. R\u00e9ellement performants pour la r\u00e9daction, l\u2019assistance \u00e0 la programmation et les questions-r\u00e9ponses, et fonctionnent bien sur 16 Go de RAM.<\/li>\n<li><strong>13\u201314B et plus<\/strong> \u2014 nettement plus intelligents, mais n\u00e9cessitent 32 Go de RAM ou un GPU puissant.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Commencez avec un mod\u00e8le de 8B. Il offre le meilleur \u00e9quilibre entre performances et rapidit\u00e9 pour la plupart des ordinateurs portables.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Step_5_Understand_quantization\"><\/span>\u00c9tape 5 : Comprenez la quantification<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Vous verrez appara\u00eetre dans les noms de mod\u00e8les des \u00e9tiquettes telles que <code>Q4_K_M<\/code> ou <code>Q8<\/code>. Il s\u2019agit de la <strong>quantification<\/strong> \u2014 une technique de compression qui r\u00e9duit la pr\u00e9cision des nombres du mod\u00e8le afin de diminuer fortement sa consommation m\u00e9moire, avec seulement une l\u00e9g\u00e8re perte de qualit\u00e9.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Q8<\/strong> \u2014 qualit\u00e9 la plus \u00e9lev\u00e9e, taille la plus importante.<\/li>\n<li><strong>Q4<\/strong> \u2014 environ la moiti\u00e9 de la m\u00e9moire requise par Q8, avec une qualit\u00e9 tr\u00e8s proche. <strong>Il s\u2019agit de la recommandation standard.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Q2\/Q3<\/strong> \u2014 taille minimale, mais la qualit\u00e9 se d\u00e9grade nettement ; n\u2019utilisez cette option que si vos contraintes m\u00e9moire vous y obligent.<\/li>\n<\/ul>\n<p>R\u00e8gle pratique : choisissez une version quantifi\u00e9e du mod\u00e8le le plus volumineux que votre m\u00e9moire peut accueillir confortablement. Des outils comme Ollama s\u00e9lectionnent automatiquement une quantification raisonnable par d\u00e9faut, ce qui signifie que vous n\u2019avez souvent pas besoin d\u2019y r\u00e9fl\u00e9chir. <strong>Q4<\/strong> version of the largest model your memory can comfortably hold. Tools like Ollama pick a sensible quantization by default, so you often don&#8217;t have to think about it.<\/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 le mod\u00e8le lanc\u00e9, vous pouvez faire bien plus que discuter dans un terminal :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Connectez une interface plus conviviale<\/strong> \u2014 des applications telles qu\u2019Open WebUI offrent une fen\u00eatre au style ChatGPT pour interagir avec votre mod\u00e8le local.<\/li>\n<li><strong>Utilisez l\u2019API locale<\/strong> \u2014 Ollama expose une API sur votre machine, ce qui vous permet de cr\u00e9er des scripts et des applications qui interagissent avec votre mod\u00e8le local exactement comme vous le feriez avec un mod\u00e8le h\u00e9berg\u00e9 dans le cloud.<\/li>\n<li><strong>Essayez la recherche<\/strong> \u2014 pointez une <a href=\"\/fr\/rag-retrieval-augmented-generation-explained\/\">configuration RAG<\/a> sur vos propres documents pour obtenir une assistance enti\u00e8rement priv\u00e9e de type \u00ab discutez avec vos fichiers \u00bb.<\/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\u2019est lent \u2014 et comment y rem\u00e9dier<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La plainte la plus fr\u00e9quente apr\u00e8s une premi\u00e8re installation n\u2019est pas que le mod\u00e8le ne s\u2019ex\u00e9cute pas, mais qu\u2019il tourne au ralenti. Sur un ordinateur portable, une sortie lente provient presque toujours du fait que le mod\u00e8le n\u2019utilise pas r\u00e9ellement votre GPU. La m\u00e9thode la plus rapide pour v\u00e9rifier cela consiste \u00e0 lancer un mod\u00e8le, puis, dans un autre terminal, \u00e0 ex\u00e9cuter <strong>ollama ps<\/strong>. La sortie indique comment le mod\u00e8le est r\u00e9parti : si elle affiche 100 % GPU, tout va bien ; si elle indique 100 % CPU ou une r\u00e9partition CPU\/GPU, vous avez identifi\u00e9 le probl\u00e8me.<\/p>\n<p>Trois causes sont g\u00e9n\u00e9ralement en jeu, class\u00e9es par ordre de fr\u00e9quence :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Le GPU n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 d\u00e9tect\u00e9.<\/strong> Sur Windows et Linux avec une carte NVIDIA, cela signifie g\u00e9n\u00e9ralement que les pilotes GPU ont \u00e9t\u00e9 install\u00e9s <em>qu\u2019apr\u00e8s<\/em> apr\u00e8s le runtime, si bien que ce dernier n\u2019a jamais int\u00e9gr\u00e9 le support CUDA \u2014 Ollama v\u00e9rifie la pr\u00e9sence du GPU au moment de l\u2019installation, pas pendant l\u2019ex\u00e9cution. V\u00e9rifiez que <strong>nvidia-smi<\/strong> fonctionne, puis r\u00e9installez le runtime afin qu\u2019il d\u00e9tecte le GPU. Cette seule correction r\u00e9sout la majorit\u00e9 des rapports signalant \u00ab le mod\u00e8le utilise mon CPU \u00bb.<\/li>\n<li><strong>Le mod\u00e8le est trop volumineux pour votre VRAM.<\/strong> Lorsqu\u2019un mod\u00e8le ne tient pas enti\u00e8rement dans la VRAM, les couches exc\u00e9dentaires retombent silencieusement dans la m\u00e9moire syst\u00e8me et sur le CPU \u2014 et ces quelques couches trait\u00e9es par le CPU ralentissent l\u2019ensemble. La solution consiste \u00e0 passer \u00e0 un mod\u00e8le plus petit ou \u00e0 une quantification plus forte (une version \u00ab lower-Q \u00bb) afin que le mod\u00e8le entier r\u00e9side dans la VRAM.<\/li>\n<li><strong>Votre fen\u00eatre de contexte est trop grande.<\/strong> Un contexte long consomme \u00e9galement de la m\u00e9moire, car le cache KV augmente avec sa taille. Si vous la poussez trop loin, certaines couches reviennent sur le CPU. Si vous n\u2019avez pas besoin d\u2019un prompt tr\u00e8s long, r\u00e9duisez la longueur du contexte (8 K suffit amplement pour la plupart des usages) : le mod\u00e8le s\u2019int\u00e9grera alors plus facilement.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Deux probl\u00e8mes sont sp\u00e9cifiques aux ordinateurs portables. Premi\u00e8rement, la <strong>strat\u00e9gie d\u2019alimentation par batterie<\/strong>: la plupart des ordinateurs portables Windows limitent fortement le GPU d\u00e9di\u00e9 lorsqu\u2019ils ne sont pas branch\u00e9s, ce qui peut r\u00e9duire de moiti\u00e9 ou davantage la vitesse d\u2019inf\u00e9rence. Il s\u2019agit d\u2019un comportement du micrologiciel, non d\u2019un bogue \u2014 branchez donc votre ordinateur portable pour les travaux exigeants. Deuxi\u00e8mement, le <strong>freinage thermique<\/strong>: apr\u00e8s environ 10 \u00e0 20 minutes de g\u00e9n\u00e9ration continue, un ordinateur portable fin et l\u00e9ger chauffe et abaisse ses fr\u00e9quences. Soulevez l\u00e9g\u00e8rement l\u2019ordinateur portable (de quelques centim\u00e8tres) sur un support pour am\u00e9liorer la circulation de l\u2019air, et privil\u00e9giez une quantification plus l\u00e9g\u00e8re qui g\u00e9n\u00e8re moins de chaleur : ces mesures retardent l\u2019apparition du freinage thermique. Cela ne transforme pas un ordinateur portable en station de travail, mais cela fait 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 ordinateur portable classique ?<\/h3>\n<p>Oui. Un ordinateur portable disposant de 16 Go de RAM ex\u00e9cute ais\u00e9ment des mod\u00e8les de 7 \u00e0 8 milliards de param\u00e8tres (7\u20138B), qui sont v\u00e9ritablement utiles. M\u00eame les machines \u00e9quip\u00e9es de seulement 8 Go de RAM peuvent faire fonctionner des mod\u00e8les plus petits, de 1 \u00e0 3 milliards de param\u00e8tres (1\u20133B). Les Macs \u00e0 puce Apple Silicon et les ordinateurs portables dot\u00e9s d\u2019un GPU d\u00e9di\u00e9 ex\u00e9cutent particuli\u00e8rement bien les mod\u00e8les locaux.<\/p>\n<h3>L\u2019ex\u00e9cution d\u2019un LLM en local est-elle gratuite ?<\/h3>\n<p>Oui. Les mod\u00e8les sont gratuits \u00e0 t\u00e9l\u00e9charger et n\u2019impliquent aucun co\u00fbt d\u2019utilisation \u2014 vous pouvez g\u00e9n\u00e9rer autant de contenu que vous le souhaitez. Le seul \u00ab co\u00fbt \u00bb r\u00e9side dans votre mat\u00e9riel et l\u2019espace disque occup\u00e9 par les fichiers du mod\u00e8le (quelques gigaoctets chacun).<\/p>\n<h3>Quel est le meilleur outil pour ex\u00e9cuter des LLM en local ?<\/h3>\n<p>Ollama est l\u2019outil le plus populaire et le meilleur choix polyvalent : une simple commande permet de t\u00e9l\u00e9charger et d\u2019ex\u00e9cuter n\u2019importe quel mod\u00e8le, tout en fournissant une API locale. LM Studio constitue la meilleure option si vous pr\u00e9f\u00e9rez une application graphique sans interface en ligne de commande.<\/p>\n<h3>De combien de m\u00e9moire RAM ai-je besoin pour ex\u00e9cuter un LLM local ?<\/h3>\n<p>16 Go constituent le minimum confortable pour faire fonctionner efficacement des mod\u00e8les de 7 \u00e0 8 milliards de param\u00e8tres. Avec 8 Go, vous \u00eates limit\u00e9 aux mod\u00e8les plus petits de 1 \u00e0 3 milliards de param\u00e8tres. Avec 32 Go, vous pouvez ex\u00e9cuter des mod\u00e8les de 13 \u00e0 14 milliards de param\u00e8tres. Plus de m\u00e9moire vous permet surtout d\u2019ex\u00e9cuter des mod\u00e8les plus volumineux et plus performants.<\/p>\n<h3>Les LLM locaux sont-ils aussi performants que ChatGPT ?<\/h3>\n<p>Non, ils ne sont pas aussi capables qu\u2019un mod\u00e8le de pointe h\u00e9berg\u00e9 dans le cloud \u2014 les mod\u00e8les adapt\u00e9s aux ordinateurs portables sont plus petits et moins puissants. Toutefois, ils conviennent parfaitement \u00e0 de nombreuses t\u00e2ches courantes : r\u00e9daction, synth\u00e8se, aide \u00e0 la programmation et questions-r\u00e9ponses. Vous \u00e9changez une partie de leurs capacit\u00e9s contre une confidentialit\u00e9 totale, une utilisation gratuite 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\u2019utilise pas votre GPU. Ex\u00e9cutez <strong>ollama ps<\/strong> pendant qu\u2019un mod\u00e8le est charg\u00e9 : si l\u2019affichage indique 100 % CPU ou une r\u00e9partition CPU\/GPU, c\u2019est l\u00e0 votre r\u00e9ponse. Les causes habituelles sont : des pilotes GPU install\u00e9s apr\u00e8s le runtime (r\u00e9installez le runtime pour qu\u2019il int\u00e8gre CUDA), un mod\u00e8le trop volumineux pour votre VRAM (optez pour un mod\u00e8le plus petit ou une quantification plus forte), ou une fen\u00eatre de contexte trop grande qui force certaines couches sur le CPU (r\u00e9duisez-la).<\/p>\n<h3>Dois-je garder mon ordinateur portable branch\u00e9 pendant l\u2019ex\u00e9cution d\u2019un LLM local ?<\/h3>\n<p>Oui, sauf pour une question ponctuelle. La plupart des ordinateurs portables Windows limitent fortement le GPU d\u00e9di\u00e9 en mode batterie afin de pr\u00e9server l\u2019autonomie, ce qui peut r\u00e9duire d\u2019environ moiti\u00e9 votre d\u00e9bit de jetons par seconde. Ce ralentissement r\u00e9sulte d\u2019une politique de gestion de l\u2019alimentation int\u00e9gr\u00e9e au micrologiciel, non d\u2019un dysfonctionnement. Brancher l\u2019ordinateur restaure les fr\u00e9quences maximales du GPU ; un support de refroidissement am\u00e9liorant la circulation de l\u2019air aide \u00e9galement \u00e0 \u00e9viter le freinage thermique qui appara\u00eet apr\u00e8s des sessions prolong\u00e9es.<\/p>\n<h3>Puis-je utiliser un LLM local totalement hors ligne ?<\/h3>\n<p>Oui. Seul le t\u00e9l\u00e9chargement initial du mod\u00e8le n\u00e9cessite une connexion Internet. Une fois le mod\u00e8le stock\u00e9 sur le disque, il fonctionne enti\u00e8rement hors ligne \u2014 vous pouvez vous d\u00e9connecter compl\u00e8tement et il r\u00e9pondra n\u00e9anmoins. C\u2019est l\u00e0 tout l\u2019avantage en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 : vos prompts ne quittent jamais votre machine, ce qui rend un LLM local pertinent pour des notes confidentielles, des brouillons ou tout contenu que vous ne souhaiteriez 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 d\u2019intelligence artificielle sur votre propre ordinateur portable n\u2019est plus difficile. Installez <strong>Ollama<\/strong> ou <strong>LM Studio<\/strong>, t\u00e9l\u00e9chargez un <strong>mod\u00e8le 8B<\/strong> dans une <strong>Q4<\/strong> quantification, et en moins de 15 minutes vous disposez d\u2019un assistant performant, gratuit, enti\u00e8rement priv\u00e9 et fonctionnant hors ligne.<\/p>\n<p>Il ne remplacera pas un mod\u00e8le de pointe h\u00e9berg\u00e9 dans le cloud pour les t\u00e2ches les plus complexes \u2014 mais pour la r\u00e9daction quotidienne, l\u2019aide \u00e0 la programmation et les questions-r\u00e9ponses confidentielles, un mod\u00e8le local est v\u00e9ritablement utile. Et une fois lanc\u00e9, il vous appartient enti\u00e8rement : pas d\u2019abonnement, pas de limitation, et aucune donn\u00e9e ne quitte 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. 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