{"id":792,"date":"2026-06-06T01:59:16","date_gmt":"2026-06-06T01:59:16","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/"},"modified":"2026-07-10T11:21:42","modified_gmt":"2026-07-10T11:21:42","slug":"what-is-ollama-complete-guide-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/","title":{"rendered":"Qu\u2019est-ce qu\u2019Ollama ? Le guide complet pour ex\u00e9cuter des LLM localement en 2026"},"content":{"rendered":"<p>Si vous vous \u00eates un tant soit peu int\u00e9ress\u00e9 \u00e0 l\u2019IA locale ces deux derni\u00e8res ann\u00e9es, vous avez s\u00fbrement entendu parler de cet outil. Ollama est l\u2019outil qui a permis de transformer l\u2019op\u00e9ration consistant \u00e0 \u201c ex\u00e9cuter un grand mod\u00e8le linguistique sur sa propre machine \u201d \u2014 qui prenait auparavant un week-end entier \u00e0 cause des erreurs CUDA \u2014 en une simple commande : <code>Ex\u00e9cuter llama3.3<\/code>.<\/p>\n<p>Ce guide explique en d\u00e9tail ce qu\u2019est Ollama, comment il fonctionne en coulisses, ce qu\u2019il peut et ne peut pas faire, et s\u2019il s\u2019agit de l\u2019outil qui vous convient en 2026.<\/p>\n<p><!--geo-block--><\/p>\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-6a6285eb0de30\" 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-6a6285eb0de30\"  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\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Quick_answer_What_is_Ollama_and_how_does_it_work\" >Quick answer: What is Ollama and how does it work?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_Ollama_actually_is\" >Qu'est-ce qu'Ollama, au juste ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#How_it_works_under_the_hood\" >Comment \u00e7a marche en coulisses<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_you_can_build_with_it\" >Ce que vous pouvez cr\u00e9er avec cet outil<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Where_Ollama_fits_among_the_alternatives\" >La place d'Ollama parmi les autres solutions<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Getting_started_in_two_minutes\" >Commencez en deux minutes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_hardware_do_you_actually_need\" >De quel mat\u00e9riel avez-vous r\u00e9ellement besoin ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quick_answer_What_is_Ollama_and_how_does_it_work\"><\/span>Quick answer: What is Ollama and how does it work?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama is a free, open-source tool that downloads, manages, and runs open large language models locally on Mac, Windows, or Linux with a single command \u2014 no cloud, no API keys, and no data leaving your machine. Under the hood it wraps the <code>llama.cpp<\/code> engine (plus Apple&#8217;s MLX on Mac since v0.19) and handles model downloads, quantization, and GPU allocation, then exposes a REST API on port <code>11434<\/code> that is OpenAI-compatible at <code>\/v1<\/code>. One command like <code>Ex\u00e9cuter llama3.3<\/code> pulls a model and gets you from install to a running model in about two minutes.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Comment cela fonctionne :<\/strong> wraps <code>llama.cpp<\/code> (and Apple MLX on Mac since v0.19) and serves models over a local REST API \u2014 <code>http:\/\/localhost:11434<\/code>, OpenAI-compatible at <code>\/v1<\/code>.<\/li>\n<li><strong>How to run a model:<\/strong> <code>Ex\u00e9cuter llama3.3<\/code> downloads and starts the model in around two minutes \u2014 other picks include <code>gemma4<\/code> et <code>qwen3<\/code>.<\/li>\n<li><strong>Hardware needed:<\/strong> the sweet spot is around 16 GB of VRAM or unified memory; budget roughly 0.6 GB of memory per billion parameters at Q4_K_M quantization.<\/li>\n<li><strong>What it can run:<\/strong> over 100 open models, from ~5 GB 7B models up to ~43 GB 70B models.<\/li>\n<li><strong>Cost and limits:<\/strong> $0 and MIT-licensed, fully private and offline \u2014 but not built for high-concurrency serving, where vLLM is roughly 16\u201320\u00d7 faster under load.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Qu\u2019est-ce que c\u2019est ?<\/strong> un outil gratuit et open source qui permet de t\u00e9l\u00e9charger, de g\u00e9rer et d'ex\u00e9cuter localement des mod\u00e8les de langage (LLM) ouverts \u00e0 l'aide d'une seule commande \u2014 sans cloud, sans cl\u00e9s API et sans que vos donn\u00e9es ne quittent votre ordinateur.<\/li>\n<li><strong>Comment cela fonctionne :<\/strong> il englobe le <code>llama.cpp<\/code> moteur (ainsi que le MLX d\u2019Apple sur Mac depuis la version 0.19) et g\u00e8re le t\u00e9l\u00e9chargement des mod\u00e8les, la quantification, l\u2019allocation des GPU et une API REST sur le port <code>11434<\/code>.<\/li>\n<li><strong>\u00c0 qui s'adresse-t-il ? :<\/strong> aux d\u00e9veloppeurs et aux bricoleurs qui recherchent la solution la plus simple pour cr\u00e9er des prototypes \u00e0 partir de mod\u00e8les locaux. C\u2019est le point d\u2019entr\u00e9e \u201c le moins regrettable \u201d en 2026.<\/li>\n<li><strong>\u00c0 qui ce produit ne s'adresse pas :<\/strong> service de production \u00e0 forte concurrence \u2014 pour cela, <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/\">vLLM est environ 16 \u00e0 20 fois plus rapide en charge<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Co\u00fbt :<\/strong> $0. Il est sous licence MIT et fonctionne enti\u00e8rement sur votre mat\u00e9riel.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Ollama_actually_is\"><\/span>Qu'est-ce qu'Ollama, au juste ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama est un environnement d'ex\u00e9cution open source pour les grands mod\u00e8les linguistiques qui fonctionne sur votre propre ordinateur \u2014 Mac, Windows ou Linux. Consid\u00e9rez-le comme le \u201c Docker des grands mod\u00e8les linguistiques \u201d : au lieu de vous d\u00e9battre avec les environnements Python, les poids des mod\u00e8les et les pilotes GPU, il vous suffit de taper une seule commande pour qu'un mod\u00e8le se lance.<\/p>\n<p>Le principe est simple : <strong>Conservez vos donn\u00e9es sur votre ordinateur, ne payez rien par jeton et travaillez hors ligne.<\/strong> Lorsque vous ex\u00e9cutez <code>Lancer gemma4<\/code>, Ollama t\u00e9l\u00e9charge le mod\u00e8le, le charge dans la m\u00e9moire de votre carte graphique (ou dans la m\u00e9moire vive de votre ordinateur si vous n\u2019avez pas de carte graphique), puis vous am\u00e8ne directement dans une interface de chat. C\u2019est tout.<\/p>\n<p>Derri\u00e8re cette simplicit\u00e9, Ollama effectue un travail consid\u00e9rable pour vous :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Gestion des mod\u00e8les<\/strong> \u2014 r\u00e9cup\u00e9rer, g\u00e9rer les versions et stocker des mod\u00e8les \u00e0 partir de son registre, \u00e0 l'instar d'un gestionnaire de paquets pour les logiciels.<\/li>\n<li><strong>Quantification<\/strong> \u2014 en utilisant automatiquement des versions compress\u00e9es (GGUF) des mod\u00e8les, de sorte qu\u2019un mod\u00e8le comportant 27 milliards de param\u00e8tres puisse tenir dans la m\u00e9moire d\u2019un appareil grand public.<\/li>\n<li><strong>Allocation de couches GPU<\/strong> \u2014 d\u00e9terminer quelle partie du mod\u00e8le sera trait\u00e9e par votre GPU et quelle partie par votre CPU, en fonction de la quantit\u00e9 de VRAM dont vous disposez.<\/li>\n<li><strong>Contexte et gestion du cache KV<\/strong> \u2014 g\u00e9rer la m\u00e9moire qui augmente \u00e0 mesure que la conversation s'allonge.<\/li>\n<li><strong>Une API REST<\/strong> \u2014 en d\u00e9voilant tout sur <code>http:\/\/localhost:11434<\/code> pour que vos propres applications puissent communiquer avec lui.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_it_works_under_the_hood\"><\/span>Comment \u00e7a marche en coulisses<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama n'est pas en soi un moteur d'inf\u00e9rence. C'est un <strong>couche d'exp\u00e9rience<\/strong> envelopp\u00e9 autour de l'un d'entre eux. Sous le capot, il utilise <code>llama.cpp<\/code>, le moteur C++ qui se charge des calculs proprement dits pour ex\u00e9cuter efficacement un mod\u00e8le quantifi\u00e9 sur les processeurs et les cartes graphiques. Depuis la version 0.19 (mars 2026), Ollama utilise \u00e9galement <strong>Le backend MLX d'Apple<\/strong> sur Apple Silicon \u2014 une \u00e9volution qui a permis d'\u00e9normes gains de vitesse (sur un M5 Max ex\u00e9cutant Qwen 3.5, le d\u00e9bit de d\u00e9codage a presque doubl\u00e9).<\/p>\n<p>Le d\u00e9roulement des op\u00e9rations se pr\u00e9sente comme suit :<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Vous ex\u00e9cutez une commande<\/strong> \u2014 <code>ollama run qwen3<\/code> depuis le terminal, ou via une requ\u00eate \u00e0 l'API.<\/li>\n<li><strong>Ollama r\u00e9sout le mod\u00e8le<\/strong> \u2014 s'il n'est pas d\u00e9j\u00e0 t\u00e9l\u00e9charg\u00e9, il r\u00e9cup\u00e8re les coefficients de pond\u00e9ration GGUF \u00e0 partir du registre.<\/li>\n<li><strong>Cela charge le mod\u00e8le en m\u00e9moire<\/strong> \u2014 r\u00e9partition des couches entre le GPU et le CPU en fonction de la m\u00e9moire VRAM disponible.<\/li>\n<li><strong>Il fournit des r\u00e9ponses<\/strong> \u2014 soit de mani\u00e8re interactive dans votre terminal, soit au format JSON via l'API REST.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Cette API REST est ce qui int\u00e9resse le plus les d\u00e9veloppeurs. Toute application capable d'effectuer une requ\u00eate HTTP peut utiliser un mod\u00e8le local via Ollama \u2014 et comme Ollama a ajout\u00e9 un point de terminaison compatible avec OpenAI, une grande partie du code existant fonctionne simplement en modifiant l'URL de base.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_you_can_build_with_it\"><\/span>Ce que vous pouvez cr\u00e9er avec cet outil<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En 2026, Ollama est le moteur d'une vaste gamme de projets d'IA locale :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Chatbots priv\u00e9s<\/strong> qui n'envoient jamais aucune donn\u00e9e vers le cloud.<\/li>\n<li><strong>Assistants en programmation<\/strong> \u2014 le plus r\u00e9cent <code>ollama launch<\/code> command wires up tools like Claude Code, OpenCode, and Codex to a local or cloud model with no config files.<\/li>\n<li><strong>Syst\u00e8mes RAG<\/strong> en utilisant l'API d'int\u00e9gration par lots d'Ollama pour indexer vos propres documents.<\/li>\n<li><strong>Agents et automatisations<\/strong> qui font appel \u00e0 des mod\u00e8les locaux pour la classification, l'extraction ou la synth\u00e8se, sans aucun co\u00fbt marginal.<\/li>\n<li><strong>Pipelines \u00e0 sortie structur\u00e9e<\/strong> \u2014 Ollama permet d\u00e9sormais de contraindre la sortie d'un mod\u00e8le \u00e0 un sch\u00e9ma JSON, ce qui garantit sa fiabilit\u00e9 pour une utilisation programmatique.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_Ollama_fits_among_the_alternatives\"><\/span>La place d'Ollama parmi les autres solutions<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama n'est pas la seule solution pour ex\u00e9cuter des mod\u00e8les en local, et ce n'est pas toujours la meilleure. Voici un aper\u00e7u honn\u00eate de la situation :<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Outil<\/th>\n<th>Id\u00e9al pour<\/th>\n<th>Compromis<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Ollama<\/strong><\/td>\n<td>Prototypage par un seul d\u00e9veloppeur sur n'importe quel syst\u00e8me d'exploitation<\/td>\n<td>Lente en cas de forte charge simultan\u00e9e<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>LM Studio<\/td>\n<td>Une interface graphique soign\u00e9e permettant de parcourir les profils des mod\u00e8les et de discuter avec elles<\/td>\n<td>Moins adaptable aux scripts ; priorit\u00e9 au bureau<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>vLLM<\/td>\n<td>Service de production multi-utilisateurs sur GPU<\/td>\n<td>Configuration complexe ; pas ax\u00e9e sur le local<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>llama.cpp<\/td>\n<td>Vitesse maximale et mat\u00e9riel embarqu\u00e9\/en p\u00e9riph\u00e9rie<\/td>\n<td>Niveau le plus bas ; \u00e0 monter soi-m\u00eame<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Si vous \u00eates seul \u00e0 tester la plateforme, Ollama l'emporte haut la main en termes de praticit\u00e9. D\u00e8s que vous aurez besoin de prendre en charge plusieurs utilisateurs \u00e0 la fois, vous aurez tout int\u00e9r\u00eat \u00e0 consulter notre analyse d\u00e9taill\u00e9e de <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/\">Ollama vs LM Studio vs vLLM vs llama.cpp<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Getting_started_in_two_minutes\"><\/span>Commencez en deux minutes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La barri\u00e8re \u00e0 l'entr\u00e9e est vraiment minime :<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Installez-le<\/strong> \u2014 t\u00e9l\u00e9chargez l'application adapt\u00e9e \u00e0 votre syst\u00e8me d'exploitation (voir notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/how-to-install-ollama-2026\/\">Guide d\u2019installation pas \u00e0 pas<\/a>).<\/li>\n<li><strong>T\u00e9l\u00e9charger et ex\u00e9cuter un mod\u00e8le<\/strong> \u2014 <code>Lancer gemma4<\/code> si vous recherchez un mod\u00e8le polyvalent et performant, ou <code>ollama run qwen3<\/code> pour la programmation.<\/li>\n<li><strong>Parle-lui<\/strong> \u2014 discutez dans le terminal, ou acc\u00e9dez \u00e0 l'application via <code>http:\/\/localhost:11434<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Avant de choisir un mod\u00e8le, v\u00e9rifiez que votre appareil est compatible \u2014 consultez notre guide pour <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-system-requirements-2026\/\">Exigences syst\u00e8me d\u2019Ollama<\/a> adapte la taille des mod\u00e8les \u00e0 la m\u00e9moire vive (RAM) et \u00e0 la m\u00e9moire vid\u00e9o (VRAM) dont vous avez r\u00e9ellement besoin.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_hardware_do_you_actually_need\"><\/span>De quel mat\u00e9riel avez-vous r\u00e9ellement besoin ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama fonctionnera sur pratiquement n\u2019importe quelle machine dot\u00e9e d\u2019un processeur et de 8 Go de RAM, mais \u201c d\u00e9marrer \u201d et \u201c \u00eatre utilisable \u201d sont deux choses diff\u00e9rentes. Le facteur d\u00e9terminant pour votre exp\u00e9rience est la quantit\u00e9 de m\u00e9moire disponible pour le mod\u00e8le, car celui-ci doit tenir enti\u00e8rement dans la RAM (ou, id\u00e9alement, dans la VRAM du GPU) pendant son ex\u00e9cution. Une r\u00e8gle empirique fiable est d'environ <strong>0,6 Go de m\u00e9moire par milliard de param\u00e8tres<\/strong> avec la quantification par d\u00e9faut Q4_K_M, plus une petite marge pour le contexte.<\/p>\n<p>Ces calculs vous donnent un guide rapide pour choisir la taille adapt\u00e9e aux cat\u00e9gories de mod\u00e8les les plus courantes :<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<th>Classe de mod\u00e8le<\/th>\n<th>T\u00e9l\u00e9chargement approx. (Q4_K_M)<\/th>\n<th>Un souvenir agr\u00e9able<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>7\u20138B (Llama 3.x, Mistral)<\/td>\n<td>environ 5 Go<\/td>\n<td>8\u00a0Go ou plus<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>13\u201314B (Qwen, Phi)<\/td>\n<td>environ 9\u00a0Go<\/td>\n<td>16 Go et plus<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32 milliards<\/td>\n<td>environ 20 Go<\/td>\n<td>24 Go et plus<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>70B (Llama 3.3)<\/td>\n<td>environ 43\u00a0Go<\/td>\n<td>64 Go et plus<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Pour la plupart des gens, la solution id\u00e9ale est une carte graphique ou un Mac dot\u00e9 d'environ <strong>16 Go de VRAM ou de m\u00e9moire unifi\u00e9e<\/strong> \u2014 suffisamment pour faire tourner des mod\u00e8les de 7B \u00e0 14B \u00e0 une vitesse qui semble instantan\u00e9e. Une carte graphique de type RTX de 16 Go ou un Mac \u00e9quip\u00e9 d\u2019Apple Silicon de 16 Go s\u2019inscrivent tous deux parfaitement dans cette cat\u00e9gorie.<\/p>\n<p>Deux aspects architecturaux sont \u00e0 prendre en compte lors de votre choix. Un GPU NVIDIA discret s\u2019impose sans conteste d\u00e8s lors que le mod\u00e8le tient dans sa m\u00e9moire vid\u00e9o (VRAM), offrant ainsi le d\u00e9bit le plus \u00e9lev\u00e9 en tokens par seconde. Quant \u00e0 l\u2019Apple Silicon, <strong>la m\u00e9moire unifi\u00e9e<\/strong> C'est l'inverse : il partage toute la m\u00e9moire vive du syst\u00e8me avec le GPU. Ainsi, un Mac de 64 Go ou 128 Go peut ex\u00e9cuter des mod\u00e8les de 32B \u00e0 70B qui ne peuvent tout simplement pas \u00eatre charg\u00e9s sur une carte graphique grand public \u2014 mais avec un d\u00e9bit moindre. Le seuil se situe aux alentours du mod\u00e8le de 24 Go.<\/p>\n<p>Toi <em>peut<\/em> Ex\u00e9cuter Ollama sans aucun GPU. Un processeur multic\u0153ur moderne traite un mod\u00e8le de 7 milliards de param\u00e8tres \u00e0 une vitesse acceptable de quelques tokens \u00e0 une dizaine de tokens par seconde, mais les grands mod\u00e8les de 70 milliards de param\u00e8tres trait\u00e9s sur le processeur descendent en dessous d\u2019un token par seconde \u2014 ce qui convient pour les t\u00e2ches par lots ex\u00e9cut\u00e9es pendant la nuit, mais s\u2019av\u00e8re p\u00e9nible pour le chat. Si la vitesse interactive est importante, l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration par GPU ou Apple Silicon est le facteur d\u00e9cisif.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Ollama est-il gratuit ?<\/h3>\n<p>Oui. Ollama est un logiciel libre sous licence MIT et enti\u00e8rement gratuit. Le seul \u201c co\u00fbt \u201d correspond au mat\u00e9riel sur lequel vous l'ex\u00e9cutez et \u00e0 l'\u00e9lectricit\u00e9 qu'il consomme \u2014 il n'y a pas de frais par jeton, car aucune donn\u00e9e n'est transmise \u00e0 un fournisseur de services cloud.<\/p>\n<h3>Ollama transmet-il mes donn\u00e9es \u00e0 des tiers ?<\/h3>\n<p>Non. De par sa conception, l'inf\u00e9rence s'effectue enti\u00e8rement sur votre machine. Le seul trafic r\u00e9seau concerne le t\u00e9l\u00e9chargement d'un mod\u00e8le lors de sa premi\u00e8re utilisation. C'est la principale raison pour laquelle les \u00e9quipes des secteurs de la sant\u00e9, du droit et de la finance l'utilisent : les invites sensibles ne quittent jamais les locaux.<\/p>\n<h3>Ai-je besoin d'un GPU pour faire fonctionner Ollama ?<\/h3>\n<p>Non, mais cela aide beaucoup. Ollama fonctionne uniquement avec le processeur pour les petits mod\u00e8les (un mod\u00e8le de 2 \u00e0 3 milliards de param\u00e8tres fonctionne sans probl\u00e8me sur un ordinateur portable r\u00e9cent) et utilise automatiquement votre carte graphique lorsqu\u2019elle est disponible. Pour les mod\u00e8les de plus de 13 milliards de param\u00e8tres environ, une carte graphique ou un processeur Apple Silicon dot\u00e9 d\u2019une m\u00e9moire unifi\u00e9e fait une grande diff\u00e9rence. Consultez notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-system-requirements-2026\/\">guide des exigences syst\u00e8me<\/a> pour plus de d\u00e9tails.<\/p>\n<h3>Quels mod\u00e8les Ollama peut-il ex\u00e9cuter ?<\/h3>\n<p>Over 100 open models, including Meta&#8217;s Llama 3.3 and Llama 4, Google&#8217;s Gemma 4, Alibaba&#8217;s Qwen 3 series, DeepSeek V3 and R1, Mistral, and Microsoft&#8217;s Phi-4. Our pick of the <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/\">Meilleurs mod\u00e8les de langage volumineux locaux compatibles avec Ollama<\/a> indique quelle m\u00e9thode utiliser pour chaque t\u00e2che.<\/p>\n<h3>Ollama est-il meilleur que ChatGPT ?<\/h3>\n<p>Des outils diff\u00e9rents. ChatGPT vous offre un mod\u00e8le de pointe ne n\u00e9cessitant aucune configuration, mais envoie vos donn\u00e9es dans le cloud et facture un abonnement. Ollama ex\u00e9cute localement des mod\u00e8les ouverts plus l\u00e9gers, gratuitement et en toute confidentialit\u00e9, mais m\u00eame le meilleur mod\u00e8le local reste \u00e0 la tra\u00eene par rapport aux meilleurs mod\u00e8les du cloud sur les t\u00e2ches les plus complexes. En mati\u00e8re de confidentialit\u00e9, de co\u00fbt et d\u2019utilisation hors ligne, Ollama l\u2019emporte ; en termes de capacit\u00e9s brutes pour le raisonnement complexe, la technologie de pointe du cloud reste en t\u00eate.<\/p>\n<h3>Qu'est-ce que le port de l'API Ollama ?<\/h3>\n<p>Ollama met \u00e0 disposition son API REST sur <code>http:\/\/localhost:11434<\/code> par d\u00e9faut. Il propose \u00e9galement un point de terminaison compatible avec OpenAI, ce qui permet \u00e0 une grande partie du code existant du SDK OpenAI de fonctionner simplement en redirigeant l'URL de base vers votre instance locale d'Ollama.<\/p>\n<h3>Ollama peut-il remplacer l'API OpenAI dans mon application actuelle ?<\/h3>\n<p>Pour la plupart des applications, oui. Ollama met \u00e0 disposition un point de terminaison compatible avec OpenAI \u00e0 l'adresse <strong>http:\/\/localhost:11434\/v1<\/strong>, y compris le <code>\/v1\/chat\/completions<\/code> route que la plupart des outils appellent. Configurez votre client OpenAI pour qu\u2019il pointe vers <code>base_url<\/code> Pour ce faire, transmettez n'importe quelle cl\u00e9 API de remplacement et d\u00e9finissez le champ \u00ab model \u00bb sur une balise Ollama install\u00e9e. Les embeddings, la vision par ordinateur et l'appel d'outils sont \u00e9galement pris en charge ; de nombreux projets peuvent ainsi effectuer la migration en modifiant simplement deux lignes de code. Cette solution couvre certaines parties de l'API OpenAI plut\u00f4t que l'ensemble des param\u00e8tres ; veillez donc \u00e0 v\u00e9rifier les champs peu courants dont d\u00e9pend votre application.<\/p>\n<h3>Puis-je ex\u00e9cuter Ollama sans GPU ?<\/h3>\n<p>Oui. Ollama fonctionne enti\u00e8rement sur le processeur (CPU) lorsqu\u2019aucune carte graphique (GPU) compatible n\u2019est disponible \u2014 il suffit simplement de disposer d\u2019une m\u00e9moire vive (RAM) suffisante pour stocker le mod\u00e8le. Un processeur multic\u0153ur actuel permet d\u2019ex\u00e9cuter un mod\u00e8le de 7 milliards de param\u00e8tres \u00e0 des vitesses acceptables, mais le d\u00e9bit chute fortement \u00e0 mesure que la taille des mod\u00e8les augmente, et les mod\u00e8les de l\u2019ordre de 70 milliards de param\u00e8tres sont trop lents pour une utilisation interactive sur un processeur. Pour les conversations quotidiennes, un GPU ou un Mac \u00e9quip\u00e9 d\u2019Apple Silicon fait toute la diff\u00e9rence entre une exp\u00e9rience lente et une exp\u00e9rience fluide.<\/p>\n<h3>Combien d'espace disque les mod\u00e8les Ollama occupent-ils, et o\u00f9 sont-ils stock\u00e9s ?<\/h3>\n<p>Pr\u00e9voyez suffisamment d'espace pour les tailles de t\u00e9l\u00e9chargement indiqu\u00e9es ci-dessus : un mod\u00e8le de 7B occupe environ 5 Go sur le disque, un mod\u00e8le de 70B environ 43 Go, et le t\u00e9l\u00e9chargement de plusieurs mod\u00e8les peut rapidement faire grimper l'espace n\u00e9cessaire. Par d\u00e9faut, ils se trouvent dans le r\u00e9pertoire <code>~\/.ollama\/models<\/code> (ou <code>C:Utilisateurs.ollamamodels<\/code> sous Windows). Vous pouvez d\u00e9placer ce r\u00e9pertoire \u00e0 l'aide de la commande <code>OLLAMA_MODELS<\/code> variable d'environnement, puis supprimez tout ce dont vous n'avez plus besoin \u00e0 l'aide de <code>ollama rm<\/code>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama s\u2019est impos\u00e9 sur le march\u00e9 des LLM locaux en 2026 en excellant dans un domaine pr\u00e9cis : \u00e9liminer les obstacles. Gratuit et confidentiel, il fonctionne sur le mat\u00e9riel dont vous disposez d\u00e9j\u00e0 et vous permet de passer de \u201c Je veux essayer un mod\u00e8le local \u201d \u00e0 un mod\u00e8le op\u00e9rationnel en environ deux minutes. Ce n\u2019est pas l\u2019option la plus rapide en cas de charge importante, et un mod\u00e8le local ne surpassera pas les meilleures solutions cloud sur les probl\u00e8mes les plus complexes \u2014 mais en tant que point d\u2019entr\u00e9e vers l\u2019IA locale, aucune autre solution ne lui arrive \u00e0 la cheville. Si vous d\u00e9butez, commencez par l\u00e0.<\/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\/qwen3-32b-vs-gemma-3-27b\/\">Qwen3 32B vs Gemma 3 27B: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/gpt-5-6-what-we-know-2026\/\">GPT-5.6 : Ce que nous savons contre ce qui a fuit\u00e9 (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/kimi-k2-7-code-explained-2026\/\">Kimi K2.7 Code expliqu\u00e9 : le mod\u00e8le ouvert de programmation de 1 t\u00e9ra-param\u00e8tre de Moonshot<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/glm-5-2-explained-2026\/\">GLM 5.2 expliqu\u00e9 : le codeur open-source \u00e0 contexte de 1 million de jetons de Zhipu<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-vs-jan-2026\/\">Ollama contre Jan : quelle application IA locale l\u2019emporte en 2026 ?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/lm-studio-complete-guide-2026\/\">LM Studio : Le guide complet (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">Existe-t-il un Claude 5 ? Claude Fable 5 et tous les principaux mod\u00e8les d\u2019IA de juin 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/llm-hallucinations-complete-guide\/\">Hallucinations des mod\u00e8les de langage volumineux en 2026 : pourquoi elles surviennent et comment les \u00e9viter<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/prompt-engineering-techniques\/\">Ing\u00e9nierie des prompts en 2026 : 12 techniques r\u00e9ellement efficaces<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/\">Ollama contre LM Studio contre vLLM contre llama.cpp : lequel choisir en 2026 ?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ollama a transform\u00e9 l'ex\u00e9cution d'un LLM local, qui n'\u00e9tait au d\u00e9part qu'un projet de week-end, en une simple commande. Voici en d\u00e9tail de quoi il s'agit, comment cela fonctionne en coulisses et pourquoi cette solution est devenue la norme en 2026.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":798,"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":[3],"tags":[650,256,259,423,649,651],"class_list":["post-792","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-llms","tag-llama-cpp","tag-local-llm","tag-ollama","tag-open-source-ai","tag-run-llm-locally","tag-self-hosted-ai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/792","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"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=792"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/792\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1515,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/792\/revisions\/1515"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/798"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=792"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=792"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=792"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}