Dernière mise à jour : 14 octobre 2026.

Pas encore installé ? Suivez d’abord notre guide pour installer Ollama sur Windows, Mac ou Linux.

Ce qu’il faut retenir

• ollama run lance un modèle (et le télécharge si besoin).
• ollama ls, ollama ps et ollama rm servent à gérer vos modèles.
• ollama stop libère immédiatement la mémoire.
• Le contexte par défaut est de 4 096 tokens : pensez à l’augmenter pour les longs documents.
• Un Modelfile permet de créer votre propre assistant personnalisé.
• L’application graphique sur Windows et macOS permet de tout faire sans terminal.

Le tableau récapitulatif des commandes Ollama

Ces commandes fonctionnent de la même façon dans PowerShell sur Windows, dans le Terminal sur Mac et sous Linux.

Lancer un modèle : ollama run

C’est la commande que vous utiliserez le plus :

ollama run gemma4

Si le modèle n’est pas encore sur votre machine, Ollama le télécharge automatiquement, puis ouvre une conversation. Tapez votre question et validez avec Entrée.

Choisir une taille précise

La plupart des modèles existent en plusieurs tailles. On les choisit avec une étiquette après les deux-points :

ollama run gpt-oss:20b
ollama run qwen3.5:4b

Plus le nombre est petit, plus le modèle est léger et rapide. La liste des tailles disponibles figure sur la page de chaque modèle dans la bibliothèque d’Ollama.

Poser une question sans ouvrir de conversation

Ajoutez simplement votre question entre guillemets. Ollama répond puis rend la main :

ollama run gemma4 "Résume en 3 points les avantages d'une IA locale"

Pratique pour l’utiliser dans un script.

Analyser une image

Avec un modèle multimodal comme Gemma 4, il suffit d’ajouter le chemin de l’image dans la question :

ollama run gemma4 "Que vois-tu sur cette image ? C:\Users\moi\Images\photo.png"

Envoyer un fichier texte au modèle

Sur Mac et Linux, on peut « envoyer » le contenu d’un fichier à Ollama avec une redirection :

cat rapport.txt | ollama run gemma4 "Résume ce texte"

Les commandes à l’intérieur d’une conversation

Une fois dans une conversation lancée avec ollama run, des commandes commençant par une barre oblique sont disponibles :

Astuce : pour écrire un message sur plusieurs lignes, encadrez-le de trois guillemets :

>>> """Voici mon texte,
... sur plusieurs lignes.
... """

Gérer ses modèles

Voir les modèles installés

ollama ls

Ollama affiche le nom, la taille sur le disque et la date de chaque modèle. ollama list fonctionne aussi.

Voir ce qui occupe la mémoire

ollama ps

Cette commande est très utile pour comprendre une lenteur : elle indique si le modèle tourne entièrement sur la carte graphique (100% GPU) ou s’il déborde sur le processeur. Un modèle partagé entre CPU et GPU est nettement plus lent.

Libérer la mémoire

Par défaut, un modèle reste chargé 5 minutes après votre dernière question. Pour le décharger tout de suite, par exemple avant de lancer un jeu :

ollama stop gemma4

Mettre à jour ou supprimer un modèle

Relancer ollama pull sur un modèle déjà installé récupère sa dernière version. Pour libérer de l’espace disque :

ollama rm gpt-oss:20b

Augmenter le contexte : l’erreur la plus fréquente

Par défaut, Ollama utilise une fenêtre de contexte de 4 096 tokens, soit quelques pages de texte. Au-delà, le modèle « oublie » le début du document ou de la conversation.

C’est souvent la raison pour laquelle un résumé de long PDF semble incomplet. Trois solutions :

• Dans une conversation : /set parameter num_ctx 16384
• Pour tout le serveur : la variable d’environnement OLLAMA_CONTEXT_LENGTH (voir plus bas)
• Dans l’application graphique : le réglage de longueur de contexte dans les paramètres

Attention : plus le contexte est grand, plus il consomme de mémoire. Augmentez-le progressivement en surveillant ollama ps.

Créer son propre assistant avec un Modelfile

Le Modelfile est un petit fichier texte qui permet de créer une version personnalisée d’un modèle : avec une consigne permanente, un contexte plus grand, une température différente…

Créez un fichier nommé Modelfile (sans extension) contenant par exemple :

FROM gemma4
PARAMETER num_ctx 16384
PARAMETER temperature 0.4
SYSTEM """Tu es un correcteur. Tu corriges l'orthographe et la grammaire des textes en français sans changer leur style, puis tu listes les corrections."""

Puis, dans le même dossier :

ollama create correcteur -f Modelfile
ollama run correcteur

Votre assistant « correcteur » apparaît désormais dans ollama ls et dans l’application, comme n’importe quel modèle.

Les variables d’environnement utiles

Certains réglages s’appliquent à tout Ollama via des variables d’environnement. La liste complète s’affiche avec ollama serve --help.

Déplacer les modèles sur un autre disque

Les modèles pèsent vite plusieurs dizaines de gigaoctets. Par défaut, ils sont stockés ici :

• Windows : C:\Users\votre-nom\.ollama\models
• macOS : ~/.ollama/models
• Linux : /usr/share/ollama/.ollama/models

Pour utiliser un autre disque, définissez OLLAMA_MODELS avec le nouveau dossier.

Comment définir une variable

• Windows : quittez Ollama, cherchez « variables d’environnement » dans les Paramètres, ajoutez la variable pour votre compte, validez puis relancez Ollama.
• macOS : dans le Terminal, launchctl setenv OLLAMA_CONTEXT_LENGTH 16384, puis relancez l’application Ollama.
• Linux : sudo systemctl edit ollama.service, ajoutez Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384" sous [Service], puis sudo systemctl daemon-reload et sudo systemctl restart ollama.

Utiliser Ollama depuis un autre appareil

Par défaut, Ollama n’écoute que l’ordinateur sur lequel il est installé (adresse 127.0.0.1, port 11434). Pour l’utiliser depuis un autre PC ou un téléphone de la maison, définissez :

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434

Les autres appareils pourront alors se connecter à l’adresse IP locale de votre PC, par exemple http://192.168.1.20:11434.

Attention : Ollama n’a pas de mot de passe. N’ouvrez jamais ce port sur Internet depuis votre box : limitez-vous à votre réseau local.

Garder Ollama 100 % local

Ollama propose désormais des modèles cloud, reconnaissables au suffixe :cloud. Ceux-là tournent sur les serveurs d’Ollama, pas sur votre machine.

Pour être certain que rien ne quitte votre ordinateur, désactivez les fonctions cloud avec OLLAMA_NO_CLOUD=1, ou en ajoutant "disable_ollama_cloud": true dans le fichier ~/.ollama/server.json, puis redémarrez Ollama.

Et sans le terminal ? L’application graphique

Sur Windows et macOS, l’application Ollama permet de faire l’essentiel sans taper une seule commande :

• choisir et télécharger un modèle dans la liste déroulante ;
• discuter dans une interface proche de ChatGPT ;
• glisser-déposer des fichiers texte, PDF, du code ou des images ;
• régler la longueur du contexte et l’emplacement des modèles dans les paramètres.

Le terminal reste néanmoins indispensable pour les Modelfiles, les scripts et l’automatisation. Si vous préférez une interface encore plus complète, regardez du côté d’LM Studio.

Connecter Ollama à d’autres outils

Ollama expose une API locale sur http://localhost:11434, compatible avec le format d’OpenAI via http://localhost:11434/v1. De nombreuses applications peuvent donc l’utiliser en changeant simplement l’adresse du serveur.

La commande ollama launch configure automatiquement certains outils, notamment des agents de programmation :

ollama launch claude --model qwen3.5

Lancée seule, ollama launch affiche la liste des intégrations disponibles.

FAQ

Quelle est la différence entre ollama run et ollama pull ?

ollama pull télécharge seulement le modèle. ollama run le télécharge si besoin, puis ouvre une conversation.

Pourquoi Ollama est-il lent ?

Lancez ollama ps. Si le modèle n’est pas à 100 % sur le GPU, il est trop gros pour votre carte graphique : choisissez une taille plus petite. Un contexte très grand ralentit aussi les réponses.

Comment quitter une conversation ?

Tapez /bye ou utilisez le raccourci Ctrl + D.

Où sont stockés les modèles Ollama ?

Dans le dossier .ollama\models de votre profil utilisateur sur Windows et Mac, et dans /usr/share/ollama/.ollama/models sous Linux. Vous pouvez le changer avec OLLAMA_MODELS.

Comment créer un modèle personnalisé ?

Rédigez un Modelfile avec FROM, vos PARAMETER et une consigne SYSTEM, puis lancez ollama create nom -f Modelfile.

👉 Pour aller plus loin, retrouvez tous nos tutoriels dans notre guide complet de l’IA en local et notre comparatif des meilleurs modèles à installer.

Sources

• Ollama — documentation de la ligne de commande
• Ollama — FAQ officielle (contexte, variables, stockage)
• Ollama — bibliothèque de modèles

L’article Commandes Ollama : le guide pratique pour tout maîtriser (terminal et application) est apparu en premier sur TechPi.

Dernière mise à jour : 14 octobre 2026.

Ce qu’il faut retenir

• Microsoft corrige 1 413 vulnérabilités ce mois-ci, un record absolu.
• Windows concentre l’essentiel des correctifs : 1 102 failles.
• Office (134), les outils de développement (61) et SharePoint Server (36) sont aussi concernés.
• Une faille Windows, CVE-2026-96951, est déjà exploitée.
• Elle permet de contourner les alertes de sécurité sur les fichiers téléchargés.
• L’explosion du nombre de failles s’explique en grande partie par l’usage de l’IA pour détecter les bugs.

Un Patch Tuesday jamais vu

Chaque deuxième mardi du mois, Microsoft publie ses correctifs de sécurité. Celui d’octobre bat tous les records.

Selon SecurityWeek, 1 413 vulnérabilités sont corrigées, dont 1 102 dans Windows. C’est plus que l’ensemble des failles corrigées par Microsoft sur toute l’année 2025.

Depuis le début de 2026, le cap des 4 000 failles corrigées est déjà franchi.

Les décomptes varient selon les sources, certains sites spécialisés dépassant même les 1 500 vulnérabilités en incluant d’autres produits. Le message reste le même : c’est une mise à jour massive.

Une faille déjà exploitée dans Windows

La faille la plus urgente porte la référence CVE-2026-96951. Elle touche le shell de Windows et obtient un score de gravité de 8,8 sur 10.

Il s’agit d’un contournement d’une protection appelée Mark of the Web. Normalement, Windows marque les fichiers téléchargés depuis Internet. Ce marquage déclenche les avertissements de Defender SmartScreen et ouvre les documents Office en mode protégé.

Avec cette faille, un fichier piégé peut échapper à ces alertes.

L’attaque passe par un fichier envoyé par e-mail ou par messagerie. Elle nécessite une action de l’utilisateur, comme ouvrir le fichier.

L’agence américaine de cybersécurité CISA l’a ajoutée à sa liste des failles activement exploitées et impose aux administrations américaines de la corriger avant le 16 octobre.

Fait notable : la faille a notamment été signalée par Fujitsu et par Anthropic, l’entreprise derrière l’IA Claude.

Deux autres failles déjà connues publiquement

Microsoft corrige aussi deux vulnérabilités rendues publiques avant la sortie du correctif :

• CVE-2026-108398 : un contournement de Windows Defender Application Control, l’outil qui limite les applications autorisées en entreprise. Microsoft juge une exploitation peu probable.
• CVE-2026-92707 : un déni de service dans un composant utilisé par Visual Studio et .NET.

Pourquoi autant de failles ?

La raison principale : l’intelligence artificielle.

Microsoft et d’autres éditeurs utilisent désormais des IA pour analyser leur propre code et y trouver des failles. Ces outils détectent bien plus de bugs qu’auparavant, ce qui fait grimper le nombre de correctifs.

Pour aider les entreprises à s’y retrouver, Microsoft introduit des « cohortes de risque », qui regroupent les failles demandant une évaluation similaire.

Comment mettre à jour votre PC

Pour un particulier, la procédure est simple :

1. Ouvrez les Paramètres de Windows.
2. Allez dans Windows Update.
3. Cliquez sur Rechercher des mises à jour.
4. Installez les mises à jour proposées, puis redémarrez le PC.

En attendant d’avoir installé le correctif, méfiez-vous des pièces jointes et des fichiers reçus de personnes inconnues.

Attention aussi à la version de Windows 11 que vous utilisez : certaines ne reçoivent plus de correctifs. Nous faisons le point dans notre article sur la fin du support de Windows 11 24H2.

Notre avis

Un Patch Tuesday de cette taille peut impressionner, mais il reflète surtout un changement d’époque : l’IA trouve désormais les failles plus vite que jamais.

La bonne pratique ne change pas : mettez à jour dès que possible, surtout avec une faille déjà exploitée dans la nature.

Sources

• SecurityWeek — Microsoft corrige un record de 1 413 vulnérabilités
• Senserva — détail du Patch Tuesday d’octobre 2026
• Microsoft Security Response Center — guide des mises à jour

L’article Windows : Microsoft corrige plus de 1 400 failles, dont une déjà exploitée, mettez à jour votre PC est apparu en premier sur TechPi.

Dernière mise à jour : 27 septembre 2026.

Pour choisir votre matériel, consultez également notre guide quel PC choisir pour une IA locale en 2026 et notre comparatif 16, 32 ou 64 Go de RAM pour l’IA locale.

Ce qu’il faut retenir

• Ollama fonctionne sur Windows, macOS et Linux.
• Une interface graphique est intégrée sur macOS et Windows.
• Les modèles peuvent fonctionner entièrement en local et hors ligne.
• Ollama expose une API locale sur le port 11434.
• Les API compatibles OpenAI et Anthropic facilitent l’intégration dans d’autres applications.
• gpt-oss:20b est un bon modèle généraliste pour une machine suffisamment équipée.
• Gemma 4 et Muse Glimmer permettent également d’analyser des images.
• Ollama propose désormais aussi des modèles cloud, mais leur utilisation reste facultative.

Qu’est-ce qu’Ollama ?

Ollama est un outil permettant de télécharger et d’exécuter des modèles d’intelligence artificielle sur son propre ordinateur.

Une fois un modèle installé, les calculs peuvent être effectués directement par votre CPU, votre GPU ou la mémoire unifiée d’un Mac Apple Silicon.

Ollama peut être utilisé de plusieurs façons :

• avec son application graphique ;
• depuis le Terminal ou PowerShell ;
• comme serveur API local ;
• avec Open WebUI ;
• dans des applications Python ou JavaScript ;
• avec des agents de programmation comme Claude Code, Codex ou OpenCode.

Ollama propose également un service cloud facultatif pour exécuter des modèles beaucoup trop volumineux pour un ordinateur personnel. Ce guide se concentre principalement sur l’utilisation locale.

Quelle configuration faut-il pour Ollama ?

Ollama lui-même est relativement léger. C’est surtout le modèle choisi qui détermine la quantité de mémoire nécessaire.

Ces chiffres sont des repères. La quantité réellement nécessaire dépend de la quantification, de la fenêtre de contexte et de la mémoire utilisée par le système.

Par exemple, gpt-oss:20b représente environ 14 Go dans Ollama. OpenAI indique que ce modèle peut fonctionner avec 16 Go de mémoire, mais une machine de 24 ou 32 Go laisse évidemment davantage de marge pour le système et le contexte.

Installer Ollama sur Windows

Ollama nécessite actuellement Windows 10 ou une version plus récente.

La méthode la plus simple consiste à télécharger l’application depuis :

Télécharger Ollama pour Windows

Il est également possible de l’installer directement depuis PowerShell :

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

Une fois l’installation terminée, ouvrez PowerShell et vérifiez qu’Ollama répond :

ollama --version

Installer Ollama sur macOS

Sur Mac, téléchargez l’application depuis le site officiel puis placez-la dans le dossier Applications.

Sur les Mac Apple Silicon, Ollama bénéficie désormais d’un moteur basé sur MLX, le framework d’apprentissage automatique développé par Apple.

Cette architecture exploite directement la mémoire unifiée des puces Apple Silicon et améliore fortement les performances de certains modèles optimisés.

Vous pouvez vérifier l’installation dans le Terminal :

ollama --version

Pour certains modèles optimisés MLX, Ollama propose désormais des variantes dédiées. Par exemple :

ollama run muse-glimmer:30b-mlx

Installer Ollama sur Linux

Sur Linux, ouvrez un terminal et utilisez le script officiel :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Vérifiez ensuite l’installation :

ollama --version

Ollama prend en charge l’accélération GPU sur de nombreux matériels NVIDIA et AMD. Depuis Ollama 0.30, Vulkan est également activé par défaut, ce qui élargit la compatibilité avec certains GPU AMD et Intel.

L’application Ollama permet désormais d’éviter le terminal

C’est l’une des principales évolutions par rapport aux anciennes versions d’Ollama.

Sur Windows et macOS, l’application permet désormais de télécharger un modèle puis de discuter directement avec lui sans utiliser de ligne de commande.

Il est également possible de glisser-déposer certains fichiers dans une conversation, notamment :

• des fichiers texte ;
• des documents PDF ;
• du code ;
• des images lorsque le modèle est multimodal.

Le terminal reste néanmoins particulièrement pratique pour automatiser Ollama ou l’intégrer à d’autres logiciels.

Télécharger et lancer son premier modèle

La commande principale est extrêmement simple :

ollama run nom-du-modele

Par exemple, pour lancer le modèle open-weight d’OpenAI :

ollama run gpt-oss:20b

Lors du premier lancement, Ollama télécharge automatiquement les fichiers nécessaires. Les lancements suivants utilisent la copie stockée localement.

Pour une machine moins puissante, vous pouvez essayer :

ollama run phi4-mini

ou :

ollama run qwen3.5:4b

Quels modèles Ollama choisir en septembre 2026 ?

Pour un utilisateur disposant de 16 à 32 Go de mémoire, gpt-oss 20B, Gemma 4 12B et Qwen 3.5 constituent d’excellents points de départ selon les usages.

Les commandes Ollama à connaître

Voici l’essentiel. Pour aller plus loin (contexte, Modelfile, variables d’environnement, accès réseau), consultez notre guide complet des commandes Ollama.

Afficher les modèles installés :

ollama list

Voir les modèles actuellement chargés en mémoire :

ollama ps

Afficher les informations d’un modèle :

ollama show gpt-oss:20b

Télécharger un modèle sans le lancer :

ollama pull gpt-oss:20b

Supprimer un modèle :

ollama rm gpt-oss:20b

Utiliser Ollama comme API locale

Ollama expose par défaut son API sur :

http://localhost:11434

Pour démarrer manuellement le serveur :

ollama serve

Exemple avec l’API native Ollama

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "gpt-oss:20b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explique simplement ce qu’est un réseau neuronal."
      }
    ],
    "stream": false
  }'

Utiliser l’API compatible OpenAI

Ollama propose également une API compatible avec le format utilisé par de nombreuses applications OpenAI.

L’adresse devient :

http://localhost:11434/v1

Exemple :

curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-oss:20b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Pourquoi le ciel est-il bleu ?"
      }
    ]
  }'

Cette compatibilité permet d’utiliser de nombreux logiciels prévus à l’origine pour l’API OpenAI en changeant simplement l’adresse du serveur.

Utiliser Ollama avec Claude Desktop et les agents de code

Ollama est devenu beaucoup plus intéressant pour les développeurs en 2026.

La commande ollama launch permet de configurer automatiquement plusieurs outils de programmation pour utiliser un modèle local ou cloud.

Par exemple :

ollama launch claude --model gpt-oss:20b

Pour OpenCode :

ollama launch opencode --model qwen3-coder:30b

Ollama peut également fonctionner avec Codex et plusieurs autres outils d’agents de programmation.

Depuis août 2026, Claude Desktop peut lui aussi utiliser Ollama comme fournisseur tiers. L’intégration peut être activée directement depuis les réglages de l’application Ollama.

Ajouter Open WebUI

L’application officielle d’Ollama suffit désormais pour la plupart des usages simples.

Open WebUI reste néanmoins intéressant pour créer une interface web plus complète, gérer plusieurs utilisateurs, organiser des conversations ou utiliser Ollama depuis un navigateur.

Si Open WebUI fonctionne dans Docker, il peut généralement accéder à Ollama via :

http://host.docker.internal:11434

Pour un usage strictement personnel sur Windows ou Mac, il n’est cependant plus indispensable d’installer Open WebUI simplement pour obtenir une interface graphique.

Comment améliorer les performances d’Ollama ?

Le facteur principal reste la quantité de mémoire disponible.

Un modèle entièrement chargé dans la VRAM du GPU sera généralement beaucoup plus rapide qu’un modèle réparti entre GPU et RAM système.

Quelques principes restent utiles :

• utiliser un modèle adapté à la quantité de RAM ou VRAM disponible ;
• éviter des fenêtres de contexte énormes lorsque ce n’est pas nécessaire ;
• maintenir les pilotes graphiques à jour ;
• privilégier les variantes MLX sur les Mac Apple Silicon lorsqu’elles sont disponibles ;
• utiliser un modèle plus petit plutôt qu’un énorme modèle qui fonctionne principalement sur CPU.

Depuis 2026, Ollama bénéficie également d’importantes optimisations NVIDIA et de Vulkan pour davantage de GPU AMD et Intel.

Les données restent-elles vraiment privées ?

Oui, lorsque vous utilisez un modèle entièrement local.

Dans ce cas, le modèle et son exécution restent sur votre ordinateur. Une connexion Internet n’est plus nécessaire une fois le modèle téléchargé.

Il faut toutefois distinguer cette utilisation des nouveaux modèles cloud Ollama.

Un modèle dont le nom comporte par exemple :cloud utilise les serveurs d’Ollama et ne fonctionne donc pas intégralement sur votre machine.

Ollama indique appliquer une politique de conservation nulle des données pour son service cloud, mais si votre objectif est de ne transmettre aucune donnée sur Internet, choisissez simplement un modèle local.

Ollama est-il gratuit ?

L’utilisation locale d’Ollama et des modèles gratuits compatibles ne nécessite pas d’abonnement ni de paiement par requête.

Ollama propose cependant désormais des services cloud et des offres payantes facultatives pour accéder à de très grands modèles exécutés sur ses infrastructures.

Il ne faut donc plus présenter Ollama comme un service exclusivement local : le logiciel permet aujourd’hui de combiner modèles locaux et cloud.

Ollama ou LM Studio ?

LM Studio reste excellent pour découvrir les modèles locaux dans une interface très visuelle. Ollama se distingue davantage lorsqu’on souhaite automatiser des tâches, utiliser une API ou connecter un modèle à des outils de développement.

Découvrez également notre guide pour installer Mistral AI en local avec LM Studio.

FAQ : installer et utiliser Ollama

Ollama fonctionne-t-il sans Internet ?

Oui. Une fois le modèle téléchargé, un modèle local peut fonctionner sans connexion Internet.

Ollama fonctionne-t-il sans carte graphique ?

Oui. L’exécution sur CPU est possible, mais elle est généralement beaucoup plus lente. Des modèles légers comme Phi-4 Mini sont particulièrement adaptés à ce type de configuration.

Combien de RAM faut-il pour Ollama ?

8 Go permettent de tester de petits modèles. 16 Go constituent un bon minimum pour une utilisation sérieuse, tandis que 32 Go permettent d’utiliser beaucoup plus confortablement des modèles de 20 à 30 milliards de paramètres.

Quel modèle essayer avec 16 Go de RAM ?

Gemma 4 12B ou Qwen 3.5 9B sont de bons choix. gpt-oss 20B peut également fonctionner avec 16 Go selon OpenAI, mais laisse moins de marge au système et aux longs contextes.

Quel modèle utiliser pour programmer ?

Qwen3-Coder 30B constitue une option intéressante si la machine dispose de suffisamment de mémoire. gpt-oss 20B peut aussi être utilisé avec des agents de programmation.

Ollama dispose-t-il d’une interface graphique ?

Oui. L’application Ollama pour Windows et macOS permet désormais de télécharger des modèles, discuter avec eux et joindre certains fichiers directement depuis une interface graphique.

Sources

• Ollama — téléchargement officiel pour Windows, macOS et Linux
• Ollama — nouvelle application graphique pour Windows et macOS
• Ollama — moteur MLX sur Apple Silicon
• Ollama — performances GPU et prise en charge Vulkan
• Ollama — modèles OpenAI gpt-oss
• OpenAI — présentation de gpt-oss 20B et 120B
• Ollama — Qwen3-Coder
• Ollama — Gemma 4
• Ollama — Muse Glimmer
• Ollama — commande ollama launch et intégrations de code
• Ollama — intégration avec Claude Desktop

👉 Vous débutez ? Retrouvez tous nos tutoriels et conseils dans notre guide complet de l’IA en local.

L’article Installer et utiliser Ollama : guide complet pour lancer une IA en local en 2026 est apparu en premier sur TechPi.

Dernière mise à jour : 27 septembre 2026.

Vous préférez utiliser le terminal ? Consultez également notre guide pour installer et utiliser Ollama. Pour choisir votre matériel, retrouvez aussi notre dossier consacré au PC idéal pour faire tourner une IA en local.

Ce qu’il faut retenir

• Modèle conseillé : Ministral 3 14B Instruct.
• Logiciel : LM Studio.
• Systèmes : Windows, macOS et Linux.
• Taille du modèle : environ 9,5 Go pour la version proposée par LM Studio.
• RAM : 16 Go peuvent suffire, mais 24 à 32 Go offrent beaucoup plus de confort.
• GPU : facultatif, mais fortement recommandé pour accélérer la génération.
• Multimodal : oui, texte et images.
• Contexte maximal : 256K tokens.
• Licence : Apache 2.0.
• Fonctionnement hors ligne : oui, après téléchargement du modèle.

Pourquoi choisir Ministral 3 14B en 2026 ?

Ministral 3 14B fait partie de la famille Mistral 3 dévoilée par Mistral AI en décembre 2025.

La gamme Ministral 3 comprend trois tailles :

Chaque taille existe en plusieurs variantes, notamment Base, Instruct et Reasoning.

Pour un assistant conversationnel classique, nous conseillons Ministral 3 14B Instruct. La version Reasoning est davantage destinée aux mathématiques, au code et aux problèmes nécessitant un raisonnement plus approfondi.

Les modèles sont également multimodaux : ils peuvent analyser du texte mais aussi des images.

Et Mistral Small 4 ?

Mistral AI a lancé Mistral Small 4 en mars 2026. Il est plus récent et combine chat, raisonnement, code et compréhension d’images dans un même modèle.

Mais cela ne signifie pas qu’il constitue le meilleur choix pour ce tutoriel.

Mistral Small 4 utilise une architecture Mixture of Experts comportant 119 milliards de paramètres au total. Même si seuls environ 6,5 milliards sont actifs pour chaque token, l’ensemble des poids doit toujours être stocké et chargé.

LM Studio indique actuellement une empreinte mémoire minimale d’environ 65 Go pour sa version locale.

Ministral 3 14B reste donc beaucoup plus réaliste pour un ordinateur grand public équipé de 16, 24 ou 32 Go de mémoire.

Quelle configuration pour Ministral 3 14B ?

La quantité de mémoire nécessaire dépend de la quantification, de la taille du contexte et de la proportion du modèle chargée sur le GPU.

LM Studio indique environ 10 Go de mémoire système minimum pour son package Ministral 3 14B, mais cette valeur correspond surtout au chargement du modèle.

Le système d’exploitation, la fenêtre de contexte et les autres applications utilisent eux aussi de la mémoire. Sur une machine de 16 Go, il faudra donc éviter les contextes très longs et fermer les logiciels particulièrement gourmands.

Avec une configuration plus modeste, privilégiez Ministral 3 8B ou 3B.

Pour aller plus loin, consultez notre comparatif 16, 32 ou 64 Go de RAM pour une IA locale.

1. Télécharger LM Studio

Rendez-vous sur le site officiel de LM Studio puis téléchargez la version correspondant à votre ordinateur.

LM Studio prend actuellement en charge :

• les Mac Apple Silicon ;
• Windows x64 et ARM64 ;
• Linux x64 et ARM64.

Installez ensuite l’application normalement puis lancez-la.

LM Studio a beaucoup évolué en 2026 avec sa génération 0.4. L’interface peut donc être légèrement différente de celle visible sur certaines anciennes captures d’écran.

2. Télécharger Ministral 3 14B dans LM Studio

Depuis LM Studio, ouvrez l’onglet Discover.

Recherchez ensuite :

Ministral 3 14B

Vous pouvez notamment sélectionner le modèle basé sur Ministral-3-14B-Instruct-2512.

Pour un premier essai, choisissez de préférence une version GGUF quantifiée en Q4. Une quantification Q4 offre généralement un très bon compromis entre qualité, vitesse et consommation de mémoire.

Selon le dépôt sélectionné, vous pourrez notamment rencontrer des variantes comme :

• Q4_K_M : recommandée pour la majorité des utilisateurs ;
• Q5_K_M : légèrement plus précise mais plus lourde ;
• Q3 : plus légère, au prix d’une certaine perte de qualité.

La version Ministral 3 14B actuellement mise en avant par LM Studio représente environ 9,5 Go.

Cliquez ensuite sur Download et attendez la fin du téléchargement.

3. Charger Ministral 3 14B

Une fois le téléchargement terminé, ouvrez l’onglet Chat puis cliquez sur le sélecteur de modèle.

Choisissez Ministral 3 14B.

LM Studio permet d’ajuster plusieurs paramètres avant le chargement, notamment :

Ne réglez pas immédiatement le contexte sur 256K simplement parce que le modèle le permet.

Une fenêtre de contexte plus importante augmente fortement la consommation de mémoire. Pour une conversation classique, 8K ou 16K tokens sont largement suffisants.

LM Studio possède désormais un estimateur de mémoire qui tient compte du modèle, du contexte, de l’offloading GPU et du support des images. Consultez cette estimation avant de charger le modèle si votre machine possède peu de RAM ou de VRAM.

4. Discuter avec Mistral en local

Une fois le modèle chargé, vous pouvez utiliser LM Studio comme un chatbot classique.

Saisissez par exemple :

« Explique-moi simplement le fonctionnement d’un processeur quantique en français. »

La réponse est alors générée directement par votre ordinateur.

Vous pouvez également définir un message système pour donner des instructions permanentes au modèle, par exemple :

« Tu es un assistant francophone. Réponds de façon précise et concise et indique clairement lorsque tu n’es pas certain d’une information. »

5. Analyser une image avec Ministral 3

Ministral 3 14B prend en charge les images.

Avec une version compatible Vision chargée dans LM Studio :

1. ouvrez une conversation ;
2. ajoutez une image dans votre message ;
3. posez une question à son sujet.

Vous pouvez par exemple demander :

« Explique ce que montre cette capture d’écran »

ou :

« Lis ce graphique et résume les principales informations. »

LM Studio gère automatiquement les composants nécessaires lorsque vous utilisez l’un des modèles vision compatibles proposés dans son catalogue.

6. Comment améliorer les performances ?

Avec une carte graphique

Le plus important est d’envoyer autant de couches que possible vers le GPU sans dépasser la mémoire vidéo disponible.

LM Studio peut gérer automatiquement l’offloading, mais vous pouvez également l’ajuster manuellement.

Avec 8 Go de VRAM, un offloading partiel peut déjà accélérer fortement le modèle. Avec davantage de VRAM, une part beaucoup plus importante du calcul pourra être effectuée sur le GPU.

Avec uniquement le processeur

Ministral 3 14B peut également fonctionner sans carte graphique dédiée si votre ordinateur dispose de suffisamment de RAM.

La génération sera cependant généralement plus lente.

Dans ce cas :

• utilisez une quantification Q4 ;
• commencez avec un contexte de 8K ;
• fermez les applications consommant beaucoup de mémoire ;
• passez au modèle 8B si les performances restent insuffisantes.

Pour comprendre le rôle du matériel, consultez notre guide sur les différences entre CPU, GPU et NPU pour l’IA.

7. Peut-on vraiment utiliser Mistral sans Internet ?

Oui. Une fois LM Studio et les fichiers du modèle téléchargés, l’inférence peut être effectuée entièrement sur votre ordinateur.

Vous pouvez même couper la connexion Internet et continuer à discuter avec Ministral 3.

C’est l’un des principaux avantages d’un modèle local pour les documents sensibles ou les usages nécessitant davantage de confidentialité.

Cette confidentialité concerne toutefois le fonctionnement purement local. Si vous activez ensuite des outils en ligne, des serveurs MCP distants ou des services cloud, les données envoyées à ces services suivent leurs propres règles de confidentialité.

8. Utiliser Mistral comme API locale

LM Studio ne sert plus seulement d’interface de chat.

Il peut également transformer votre modèle en serveur local compatible avec plusieurs API utilisées par les applications d’IA.

Les développeurs peuvent notamment démarrer le serveur depuis LM Studio ou utiliser la commande :

lms server start

Le serveur utilise par défaut l’adresse locale :

http://localhost:1234

Il devient alors possible de connecter Ministral 3 à une application, un script ou certains outils compatibles avec les API de type OpenAI.

Avantages et limites de Mistral en local

Ministral 3 14B reste-t-il un bon choix en 2026 ?

Oui, surtout pour un utilisateur qui recherche un modèle Mistral suffisamment performant sans disposer d’une station de travail équipée de dizaines de gigaoctets de mémoire.

Mistral Small 4 est techniquement plus récent et plus ambitieux, mais son empreinte matérielle est beaucoup plus importante.

Ministral 3 14B conserve donc un positionnement particulièrement intéressant : environ 14 milliards de paramètres, compréhension des images, français, raisonnement, contexte de 256K et version quantifiée d’environ 9,5 Go disponible dans LM Studio.

Sur une machine de 24 ou 32 Go de mémoire, il constitue un excellent point de départ pour découvrir l’IA locale.

FAQ : installer Mistral AI en local

Mistral AI est-il gratuit en local ?

Ministral 3 est publié sous licence Apache 2.0. Vous pouvez télécharger ses poids et les exécuter localement sans payer de requêtes API. Votre matériel et votre consommation électrique restent évidemment à votre charge.

Combien de RAM faut-il pour Ministral 3 14B ?

LM Studio indique environ 10 Go de mémoire système minimum pour son modèle 14B. Dans la pratique, 16 Go constituent un minimum raisonnable et 24 à 32 Go offrent beaucoup plus de confort.

Faut-il obligatoirement un GPU ?

Non. Le modèle peut fonctionner sur le processeur et la RAM. Un GPU compatible permet cependant d’obtenir des réponses beaucoup plus rapidement.

Quelle version choisir : 3B, 8B ou 14B ?

Le 3B convient aux machines modestes, le 8B offre un excellent compromis et le 14B privilégie la qualité des réponses lorsque votre ordinateur dispose d’assez de mémoire.

Quelle quantification choisir ?

Pour commencer, Q4_K_M constitue généralement le meilleur compromis. Passez à Q5 si votre machine dispose de davantage de mémoire ou à une quantification plus légère si le modèle ne tient pas confortablement en RAM ou VRAM.

Faut-il utiliser les 256K tokens de contexte ?

Non. Les 256K représentent la capacité maximale du modèle, mais utiliser un contexte aussi important consomme énormément de mémoire. Commencez plutôt à 8K ou 16K.

LM Studio ou Ollama ?

LM Studio est plus simple pour débuter grâce à son interface graphique. Ollama est particulièrement pratique pour les utilisateurs qui préfèrent le terminal et pour certaines intégrations automatisées.

Sources

• Mistral AI — présentation officielle de Mistral 3
• Mistral AI — documentation de Ministral 3 14B
• LM Studio — Ministral 3 et configurations disponibles
• LM Studio — configuration système requise
• LM Studio — nouveautés de LM Studio 0.4
• Mistral AI — présentation de Mistral Small 4

Vous préférez utiliser Mistral en ligne, sans rien installer ? Suivez notre guide pour utiliser Mistral AI avec Vibe (ex-Le Chat).

👉 Vous débutez ? Retrouvez tous nos tutoriels et conseils dans notre guide complet de l’IA en local.

L’article Comment installer Mistral AI en local en 2026 avec LM Studio est apparu en premier sur TechPi.

Ce qu’il faut retenir

• tmux est un multiplexeur de terminal open source.
• Il permet de faire fonctionner plusieurs terminaux dans une seule fenêtre.
• Une session tmux peut continuer à fonctionner après avoir fermé le terminal ou perdu une connexion SSH.
• Il est possible de reprendre cette session plus tard, même depuis un autre ordinateur.
• tmux fonctionne principalement sur Linux, macOS et les systèmes Unix.
• Sous Windows, la solution la plus pratique consiste à l’utiliser dans WSL.
• Les trois concepts principaux sont les sessions, les fenêtres et les panneaux.
• La majorité des raccourcis commencent par le préfixe Ctrl+B.
• tmux est configurable avec le fichier ~/.tmux.conf.
• La version stable actuelle est tmux 3.7c.

Qu’est-ce que tmux ?

tmux signifie terminal multiplexer, ou multiplexeur de terminal.

Son rôle consiste à permettre l’exécution de plusieurs programmes et terminaux à l’intérieur d’une seule session.

Il devient ainsi possible de conserver simultanément :

• un terminal Bash ou Zsh ;
• un éditeur comme Vim ou Neovim ;
• un processus de compilation ;
• une commande de surveillance avec top ou htop ;
• des logs en temps réel ;
• une connexion SSH ;
• un serveur de développement.

Tout cela peut être organisé dans une même fenêtre de terminal sans ouvrir une multitude d’onglets indépendants.

Mais le véritable intérêt de tmux se trouve ailleurs : les programmes continuent à fonctionner lorsque l’utilisateur se détache de la session.

Pourquoi tmux est particulièrement utile avec SSH

Imaginez que vous soyez connecté à un serveur distant en SSH et que vous lanciez une tâche devant durer deux heures.

Sans tmux, une interruption brutale de la connexion peut arrêter le programme ou au minimum compliquer fortement sa récupération.

Avec tmux, le programme fonctionne à l’intérieur d’une session gérée directement sur le serveur.

Vous pouvez fermer votre ordinateur, changer de réseau ou perdre votre connexion Internet.

La session continue de fonctionner.

Après vous être reconnecté au serveur, il suffit de rattacher la session pour retrouver les programmes exactement là où vous les aviez laissés.

C’est l’une des principales raisons pour lesquelles tmux reste extrêmement populaire sur les VPS, serveurs Linux et machines distantes.

Session, fenêtre et panneau : comprendre le fonctionnement de tmux

Avant de commencer, trois termes sont essentiels.

Une session peut ainsi contenir plusieurs fenêtres, et chaque fenêtre peut être découpée en plusieurs panneaux.

On peut par exemple créer une session appelée « serveur », avec une première fenêtre pour les commandes système, une seconde pour les logs et une troisième divisée en quatre panneaux.

Comment installer tmux sur Linux

tmux est disponible directement dans les dépôts de la majorité des distributions Linux.

Ubuntu et Debian

sudo apt update

sudo apt install tmux

Fedora

sudo dnf install tmux

Arch Linux

sudo pacman -S tmux

openSUSE

sudo zypper install tmux

La documentation officielle précise toutefois que les versions fournies par certaines distributions peuvent être plus anciennes que la dernière version publiée par le projet.

Comment installer tmux sur macOS

tmux n’est pas installé par défaut sur macOS.

La méthode la plus simple consiste à utiliser Homebrew.

Après avoir installé Homebrew, exécutez :

brew install tmux

Avec MacPorts, la commande est :

port install tmux

tmux fonctionne aussi bien sur les Mac Intel que sur les Mac équipés d’Apple Silicon.

Comment utiliser tmux sous Windows ?

tmux est avant tout conçu pour les systèmes Unix et ne constitue pas une application Windows native traditionnelle.

La solution la plus simple sous Windows 11 consiste à passer par Windows Subsystem for Linux, ou WSL.

Installez par exemple Ubuntu dans WSL puis utilisez :

sudo apt install tmux

Vous pourrez ensuite lancer tmux directement depuis votre environnement Linux dans Windows Terminal.

Pour un développeur travaillant à la fois sous Windows et Linux, cette association Windows Terminal + WSL + tmux est particulièrement efficace.

Créer sa première session tmux

Une fois tmux installé, ouvrez un terminal et tapez simplement :

tmux

Une première session est automatiquement créée.

L’apparence du terminal change légèrement et une barre d’état apparaît généralement en bas de l’écran.

Il est toutefois préférable de donner un nom à ses sessions.

Utilisez :

tmux new -s techpi

Vous venez de créer une session appelée « techpi ».

Le raccourci le plus important : Ctrl+B

La plupart des commandes interactives de tmux utilisent un préfixe.

Par défaut, il s’agit de :

Ctrl+B

Il faut appuyer sur Ctrl+B, relâcher les touches, puis appuyer sur la touche correspondant à l’action souhaitée.

Pour détacher une session, par exemple :

Ctrl+B puis D

Cette logique est essentielle pour comprendre tmux.

Les raccourcis tmux à connaître absolument

Il n’est absolument pas nécessaire de mémoriser toutes les commandes de tmux pour commencer.

Créer une fenêtre, diviser l’écran, changer de panneau et détacher une session couvre déjà une très grande partie des usages quotidiens.

Comment quitter tmux sans arrêter ses programmes

C’est probablement la manipulation la plus importante.

Pour quitter visuellement une session tout en laissant les programmes fonctionner, utilisez :

Ctrl+B puis D

tmux indique alors que la session a été « detached ».

Vous êtes revenu dans votre terminal normal, mais tout ce qui fonctionne dans tmux continue de tourner en arrière-plan.

Comment retrouver une session tmux

Pour afficher les sessions actuellement actives :

tmux ls

Vous pourrez obtenir quelque chose comme :

techpi: 3 windows

Pour rejoindre cette session :

tmux attach -t techpi

Une version plus courte fonctionne également :

tmux a -t techpi

Vous retrouvez alors instantanément les terminaux et programmes laissés ouverts.

Un exemple concret avec un serveur distant

Connectons-nous à un VPS :

ssh utilisateur@serveur

Créons ensuite une session :

tmux new -s maintenance

Nous pouvons maintenant lancer une longue commande, un script ou surveiller des logs.

Pour quitter sans arrêter la tâche :

Ctrl+B puis D

La connexion SSH peut ensuite être fermée.

Plusieurs heures plus tard, reconnectez-vous :

ssh utilisateur@serveur

Puis :

tmux attach -t maintenance

La session réapparaît avec le programme toujours en cours si celui-ci n’est pas terminé.

Diviser son terminal en plusieurs panneaux

tmux permet également de remplacer plusieurs fenêtres de terminal par une interface divisée.

Pour effectuer une division verticale :

Ctrl+B puis %

Pour effectuer une division horizontale :

Ctrl+B puis « 

Vous pouvez ensuite naviguer entre les panneaux avec :

Ctrl+B puis les touches fléchées

Cette disposition est particulièrement pratique pour afficher simultanément le code, les logs et un shell.

tmux 3.7 apporte les floating panes

tmux continue d’évoluer malgré son positionnement d’outil historique du terminal.

La branche 3.7 a notamment introduit les floating panes.

Contrairement aux panneaux traditionnels qui divisent l’espace disponible, un floating pane peut apparaître par-dessus la disposition existante.

Le fonctionnement rappelle davantage une petite fenêtre flottante à l’intérieur du terminal.

Dans tmux 3.7, cette fonction reste relativement récente et continue d’évoluer.

Le raccourci par défaut permettant de créer un panneau flottant est :

Ctrl+B puis *

La version stable actuelle, tmux 3.7c, corrige notamment plusieurs problèmes découverts après l’introduction de cette nouvelle fonction.

Personnaliser tmux avec .tmux.conf

La configuration utilisateur de tmux se trouve généralement dans :

~/.tmux.conf

Ce fichier permet de modifier pratiquement tous les aspects du programme.

On peut notamment :

• changer le raccourci principal ;
• activer la souris ;
• modifier les couleurs ;
• personnaliser la barre d’état ;
• changer les raccourcis ;
• modifier le comportement des panneaux ;
• ajouter des plugins.

Une première configuration particulièrement pratique consiste à activer la souris :

set -g mouse on

Elle permet notamment de sélectionner certains panneaux, redimensionner leurs bordures et interagir plus facilement avec tmux.

Après avoir modifié le fichier, il est possible de recharger la configuration depuis une session existante avec la commande source-file.

Le mode copie permet de remonter dans l’historique

Un terminal tmux peut afficher énormément de texte.

Pour parcourir l’historique, utilisez :

Ctrl+B puis [

Vous entrez alors dans le mode copie.

Il devient possible de remonter dans les anciennes sorties du terminal, rechercher du texte et effectuer des sélections.

La version 3.7 peut également afficher des numéros de ligne dans ce mode grâce à l’option copy-mode-line-numbers.

tmux ou simplement plusieurs onglets de terminal ?

Un terminal moderne comme Windows Terminal, iTerm2, Ghostty ou Kitty sait déjà afficher plusieurs onglets et parfois diviser l’écran.

Pourquoi ajouter tmux ?

Les deux ne sont d’ailleurs pas concurrents.

Il est très courant d’utiliser un terminal moderne en local et tmux uniquement sur les serveurs distants.

tmux ou GNU Screen ?

GNU Screen remplit historiquement une fonction similaire.

Les deux outils permettent de détacher et reprendre des sessions.

tmux propose néanmoins une gestion moderne des panneaux, des fenêtres, de la souris et une configuration particulièrement flexible.

Screen reste parfaitement valable, notamment sur des serveurs anciens où il est déjà installé.

Pour un nouvel utilisateur en 2026, tmux constitue généralement le choix le plus évident.

Est-ce que tmux consomme beaucoup de ressources ?

Non.

tmux est un programme relativement léger.

Il ne remplace pas le shell et n’exécute pas lui-même les tâches lourdes.

Il gère principalement les terminaux, leur affichage et l’état des différentes sessions.

Il convient donc aussi bien à un ordinateur personnel qu’à un petit serveur ou un Raspberry Pi.

tmux peut-il remplacer un environnement de développement ?

Pour certains utilisateurs, presque.

Une combinaison comprenant :

• tmux ;
• Neovim ;
• Git ;
• un shell comme Zsh ;
• des outils en ligne de commande ;

peut former un environnement de développement extrêmement puissant et entièrement utilisable depuis SSH.

Ce fonctionnement est notamment intéressant lorsqu’on travaille sur un serveur disposant de beaucoup plus de puissance que son ordinateur portable.

Faut-il utiliser tmux en 2026 ?

Oui, particulièrement si vous utilisez régulièrement SSH, Linux ou des outils en ligne de commande.

La courbe d’apprentissage peut sembler intimidante pendant les premières heures, principalement à cause du préfixe Ctrl+B et de la terminologie session/window/pane.

Mais il suffit finalement de connaître cinq ou six raccourcis pour profiter de l’essentiel.

Le principal avantage reste difficile à remplacer : pouvoir démarrer un travail sur une machine, fermer le terminal, puis revenir plusieurs heures plus tard et retrouver exactement la même session.

tmux fait partie de ces outils qui paraissent inutiles jusqu’au jour où une connexion SSH tombe en plein milieu d’une compilation, d’une sauvegarde ou d’un entraînement particulièrement long.

À partir de ce moment, il devient rapidement difficile de s’en passer.

Les commandes tmux essentielles

Sources

• tmux — guide officiel de démarrage
• tmux — documentation officielle d’installation
• tmux — versions officielles et téléchargements
• tmux — historique officiel des changements
• tmux — manuel officiel

L’article tmux : le guide complet pour maîtriser son terminal et ne plus perdre une session SSH est apparu en premier sur TechPi.

Avec des outils comme ComfyUI, Stable Diffusion WebUI ou d’autres interfaces spécialisées, il est possible de générer des images directement sur son PC, sans passer par un service cloud. L’intérêt est évident : plus de contrôle, plus de personnalisation, pas de file d’attente, et la possibilité de garder ses workflows sur sa propre machine.

Mais contrairement à un simple chatbot local, la génération d’images IA sollicite fortement le matériel. Le composant le plus important n’est pas le NPU, ni même le CPU : c’est surtout le GPU, et plus précisément sa VRAM.

Alors, quel PC faut-il vraiment pour utiliser Stable Diffusion en local en 2026 ?

Stable Diffusion en local, ça veut dire quoi ?

Utiliser Stable Diffusion en local signifie que le modèle d’image fonctionne directement sur votre ordinateur. Vous écrivez un prompt, vous choisissez des paramètres, puis votre PC génère l’image.

Cela permet de créer :

• des illustrations ;
• des visuels pour articles ;
• des concepts de produits ;
• des personnages ;
• des fonds d’écran ;
• des images stylisées ;
• des variations à partir d’une image existante ;
• des workflows plus avancés avec ControlNet, LoRA ou upscaling.

La génération locale donne beaucoup plus de contrôle que les générateurs en ligne. En revanche, elle demande aussi plus de connaissances techniques et un PC suffisamment puissant.

ComfyUI, AUTOMATIC1111, Stable Diffusion : quelle différence ?

Il faut distinguer trois choses.

Stable Diffusion désigne la famille de modèles capables de générer des images à partir d’un prompt.

ComfyUI est une interface par nœuds qui permet de construire des workflows visuels. Elle est très populaire pour les usages avancés, car elle donne beaucoup de contrôle sur chaque étape de génération. La documentation officielle indique que ComfyUI prend en charge Windows, Linux et macOS avec Apple Silicon, selon le mode d’installation choisi.

AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI est une autre interface très connue, plus classique, avec une approche par onglets et réglages. Son dépôt officiel propose notamment une installation Windows 10/11 avec GPU NVIDIA via un package, ainsi qu’une installation automatique avec Python, Git et le fichier webui-user.bat.

En simplifiant :
ComfyUI est excellent pour les workflows avancés.
AUTOMATIC1111 est souvent plus direct pour débuter.
Stable Diffusion est le modèle ou la famille de modèles utilisée derrière.

Le composant clé : la VRAM du GPU

Pour générer des images IA en local, la VRAM est le critère le plus important.

La VRAM est la mémoire dédiée de la carte graphique. Elle sert à charger le modèle, les paramètres, les images intermédiaires et les calculs nécessaires à la génération.

Plus vous voulez générer de grandes images, utiliser des modèles lourds ou ajouter des extensions avancées, plus vous aurez besoin de VRAM.

NVIDIA rappelle d’ailleurs que les utilisateurs de ComfyUI doivent tenir compte de la capacité VRAM du GPU pour savoir si un modèle peut tenir en mémoire. La société précise aussi que certains modèles récents peuvent dépasser 30 Go de fichiers selon la version, ce qui rend le stockage et la mémoire vidéo importants.

Configuration minimum pour débuter

Pour simplement découvrir la génération d’images IA, inutile d’avoir une station de travail hors de prix.

Avec ce type de configuration, vous pourrez tester des modèles légers, générer des images en résolution raisonnable et découvrir les réglages de base.

Mais il faudra accepter certaines limites : génération plus lente, résolution plus faible, erreurs possibles en cas de manque de mémoire vidéo, et workflows avancés plus difficiles à utiliser.

Configuration recommandée pour un usage confortable

Pour TechPi, la configuration vraiment confortable en 2026 commence plutôt ici :

Avec 12 Go de VRAM, vous avez beaucoup plus de marge pour les modèles modernes, les images plus grandes, les LoRA, certains workflows ComfyUI et l’upscaling.

C’est le bon point d’équilibre pour un utilisateur qui veut générer régulièrement des images sans tomber trop vite sur des limites matérielles.

Configuration avancée pour créateurs

Si vous voulez utiliser ComfyUI sérieusement, tester plusieurs modèles, créer des workflows complexes ou générer des images haute résolution, il faut viser plus haut.

Dans ce cas, le PC fixe devient souvent plus intéressant qu’un PC portable. Il refroidit mieux, coûte parfois moins cher à performances équivalentes et permet d’utiliser des cartes graphiques avec plus de VRAM.

8 Go de VRAM suffisent-ils ?

Oui, pour débuter. Mais ce n’est pas idéal pour durer.

Avec 8 Go de VRAM, vous pouvez générer des images avec des modèles optimisés, des résolutions raisonnables et des réglages simples. C’est suffisant pour apprendre, tester des prompts, créer des visuels simples et découvrir ComfyUI ou AUTOMATIC1111.

Mais dès que vous voulez utiliser des modèles plus lourds, des images plus grandes, des LoRA multiples, ControlNet ou de l’upscaling, 8 Go peuvent devenir limitants.

12 Go de VRAM : le bon compromis

En 2026, 12 Go de VRAM représentent le meilleur compromis pour beaucoup d’utilisateurs.

C’est assez pour générer confortablement, tester des workflows plus sérieux et éviter une partie des erreurs liées au manque de mémoire. Ce n’est pas le niveau ultime, mais c’est une base solide.

Pour TechPi, si vous achetez un GPU ou un PC portable pour Stable Diffusion en local, 12 Go de VRAM sont un seuil beaucoup plus confortable que 8 Go.

16 Go ou plus : pour aller plus loin

Avec 16 Go de VRAM ou plus, vous entrez dans une zone beaucoup plus confortable pour les usages avancés.

Cela devient intéressant pour :

• les images haute résolution ;
• les modèles récents plus lourds ;
• les workflows ComfyUI complexes ;
• l’upscaling ;
• l’utilisation de plusieurs LoRA ;
• certains usages vidéo ;
• les créations plus professionnelles.

Stability AI indiquait par exemple que Stable Diffusion 3.5 Medium demandait environ 9,9 Go de VRAM hors encodeurs de texte pour exploiter pleinement ses performances, ce qui montre pourquoi 8 Go peuvent vite devenir justes avec certains modèles modernes.

Le CPU est-il important ?

Oui, mais il n’est pas prioritaire.

Le CPU sert à faire tourner Windows, charger les fichiers, gérer l’interface, préparer certaines étapes et accompagner le GPU. Un processeur trop faible peut ralentir l’expérience globale, mais il ne remplacera jamais un bon GPU pour générer des images rapidement.

Pour Stable Diffusion en local, mieux vaut avoir un GPU plus puissant qu’un CPU ultra haut de gamme avec une petite carte graphique.

Combien de RAM faut-il ?

Pour débuter, 16 Go de RAM peuvent suffire.
Pour un usage confortable, 32 Go sont recommandés.
Pour les workflows avancés, 64 Go deviennent intéressants.

La RAM ne remplace pas la VRAM, mais elle aide beaucoup quand vous utilisez plusieurs outils en même temps : navigateur, ComfyUI, modèles, dossiers d’images, éditeur photo, Discord, documentation, etc.

Sur un PC portable avec RAM soudée, TechPi recommande de viser 32 Go minimum si vous achetez une machine pour l’IA créative.

Le NPU sert-il à Stable Diffusion ?

Pas vraiment dans l’usage principal.

Le NPU est utile pour certaines fonctions IA intégrées à Windows ou aux applications compatibles. Mais pour Stable Diffusion, ComfyUI ou AUTOMATIC1111, le composant central reste le GPU.

Un PC Copilot+ avec NPU moderne peut être excellent pour certaines fonctions IA locales de Windows, mais cela ne veut pas dire qu’il sera performant pour générer des images en local. Pour Stable Diffusion, vérifiez d’abord le GPU et la VRAM.

PC portable ou PC fixe ?

Les deux sont possibles, mais ils ne répondent pas au même besoin.

PC portable

Un PC portable est intéressant si vous voulez générer des images en mobilité, travailler partout ou garder une seule machine pour tout faire.

Avantages :

• mobilité ;
• format compact ;
• écran intégré ;
• usage polyvalent ;
• bon choix pour débuter.

Inconvénients :

• chauffe plus vite ;
• GPU souvent limité par le TGP ;
• VRAM parfois plus faible ;
• évolutivité limitée ;
• bruit possible en charge.

PC fixe

Un PC fixe est souvent le meilleur choix pour générer des images IA régulièrement.

Avantages :

• meilleur refroidissement ;
• GPU plus puissants ;
• plus de VRAM disponible ;
• évolutivité ;
• meilleur rapport performances/prix ;
• possibilité d’ajouter RAM et stockage.

Inconvénients :

• pas mobile ;
• encombrant ;
• écran et périphériques à prévoir.

Pour TechPi, le PC portable convient à la découverte et à l’usage occasionnel. Le PC fixe est préférable pour un usage régulier ou avancé.

NVIDIA, AMD ou Apple Silicon ?

NVIDIA

Sur Windows, les GPU NVIDIA restent souvent les plus simples pour l’IA locale, notamment grâce à CUDA et à l’écosystème logiciel très bien supporté. La documentation Windows de ComfyUI recommande d’ailleurs l’option GPU NVIDIA pour profiter du support direct de PyTorch et CUDA.

AMD

Les GPU AMD peuvent fonctionner dans certains cas, mais l’expérience dépend davantage des pilotes, de l’interface utilisée et du modèle. Pour un débutant Windows, ce n’est pas toujours le chemin le plus simple.

Apple Silicon

Les Mac Apple Silicon peuvent être efficaces pour certains usages IA grâce à leur mémoire unifiée. ComfyUI indique prendre en charge macOS sur Apple Silicon selon ses modes d’installation.

L’avantage du Mac est le silence, l’efficacité énergétique et la simplicité. L’inconvénient est le prix, surtout quand on veut beaucoup de mémoire unifiée.

ComfyUI ou AUTOMATIC1111 pour commencer ?

ComfyUI est très puissant, mais peut impressionner au début avec son système de nœuds. AUTOMATIC1111 peut sembler plus direct pour générer ses premières images.

Pour TechPi, le bon parcours est simple :
AUTOMATIC1111 pour découvrir, ComfyUI pour progresser.

Combien d’espace disque prévoir ?

Prévoyez large.

Les modèles, LoRA, checkpoints, VAE, ControlNet, extensions et images générées peuvent remplir un SSD très rapidement. ComfyUI recommande déjà de prévoir environ 15 Go d’espace disque pour l’installation Desktop, sans compter les modèles que vous ajouterez ensuite.

Pour un usage réel, TechPi conseille :

Un SSD NVMe rapide est préférable, surtout si vous manipulez beaucoup de modèles.

Les erreurs à éviter

Acheter un PC “IA” sans regarder le GPU

Un NPU moderne ne suffit pas pour Stable Diffusion. Regardez d’abord la carte graphique et la VRAM.

Choisir un GPU avec trop peu de VRAM

La VRAM est souvent la première limite. Pour un achat neuf orienté génération d’images, évitez de viser trop bas.

Sous-estimer le stockage

Les modèles prennent beaucoup de place. Un SSD de 512 Go peut vite devenir trop petit.

Vouloir commencer par les workflows les plus complexes

ComfyUI peut faire énormément de choses, mais mieux vaut commencer avec un workflow simple texte-vers-image.

Oublier les droits et l’éthique

La génération d’images IA doit être utilisée avec prudence. Évitez les deepfakes non consentis, les imitations trompeuses de personnes réelles, les contenus illégaux ou les usages qui peuvent nuire à quelqu’un.

Quelle configuration choisir selon votre profil ?

Pour découvrir

• 16 Go de RAM
• GPU avec 6 à 8 Go de VRAM
• SSD avec 50 Go libres
• Interface simple type AUTOMATIC1111 ou ComfyUI Desktop

Pour créer régulièrement

• 32 Go de RAM
• GPU avec 12 Go de VRAM
• SSD NVMe 1 To
• ComfyUI recommandé

Pour un créateur avancé

• 64 Go de RAM
• GPU avec 16 à 24 Go de VRAM
• SSD NVMe 2 To
• PC fixe recommandé

Pour un professionnel

• 64 Go de RAM ou plus
• GPU haut de gamme avec beaucoup de VRAM
• stockage dédié aux modèles
• sauvegardes régulières
• workflow documenté

Verdict TechPi

Pour utiliser Stable Diffusion en local, le critère numéro un est la VRAM du GPU. Le CPU compte, la RAM aussi, mais c’est la carte graphique qui fait la plus grosse différence.

Pour débuter, un PC avec 16 Go de RAM et un GPU avec 6 à 8 Go de VRAM peut suffire. Pour un usage confortable, TechPi recommande 32 Go de RAM et un GPU avec 12 Go de VRAM. Pour les workflows avancés, il vaut mieux viser 64 Go de RAM et 16 à 24 Go de VRAM.

Notre conseil : ne choisissez pas un PC pour Stable Diffusion uniquement parce qu’il est vendu comme “AI PC”. Regardez d’abord le GPU, la VRAM, le refroidissement et le stockage.

FAQ

👉 Vous débutez ? Retrouvez tous nos tutoriels et conseils dans notre guide complet de l’IA en local.

L’article Stable Diffusion en local : quel PC faut-il pour générer des images IA ? est apparu en premier sur TechPi.

Sommaire

• Configuration recommandée
• Étape 1 — Installer Ollama
• Étape 2 — Vérifier l’installation
• Étape 3 — Lancer un premier modèle
• Étapes 4-5 — Lister et supprimer des modèles
• Où Ollama stocke les modèles
• Étape 6 — L’API locale
• Ollama et le GPU
• Que faire si Ollama est lent ?
• FAQ

Configuration recommandée

Ollama fonctionne sur Windows 10 ou plus récent. Pour une bonne expérience, TechPi recommande :

L’installation de base demande au moins 4 Go d’espace, mais les modèles téléchargés peuvent occuper des dizaines, voire des centaines de Go. Pour bien dimensionner votre machine, voyez notre comparatif 16, 32 ou 64 Go de RAM pour l’IA.

Étape 1 — Installer Ollama sur Windows

La méthode la plus simple : télécharger Ollama depuis le site officiel. La page Windows propose un installateur, mais aussi une commande PowerShell :

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

Pour un débutant, le plus simple reste de cliquer sur Download for Windows, puis de lancer l’installateur. Une fois installé, Ollama peut être utilisé depuis PowerShell, Windows Terminal ou l’invite de commandes.

Étape 2 — Vérifier que Ollama fonctionne

Ouvrez PowerShell ou Windows Terminal, puis tapez :

ollama --version

Si Ollama est bien installé, Windows affiche une version ou répond sans erreur.

Étape 3 — Télécharger et lancer un premier modèle

La commande run télécharge un modèle s’il n’est pas présent, puis le lance :

ollama run gemma3

Au premier lancement, Ollama télécharge le modèle (cela peut prendre du temps). Ensuite, écrivez directement vos questions dans le terminal, par exemple :

Explique ce qu'est une IA locale en 5 lignes, avec des mots simples.

Quel modèle choisir pour commencer ?

Pour débuter, évitez les très gros modèles. Préférez un modèle compact, plus rapide à télécharger :

Étapes 4 et 5 — Lister et supprimer des modèles

Pour voir les modèles présents sur votre PC :

ollama list

Pour supprimer un modèle devenu inutile (les fichiers peuvent être volumineux) :

ollama rm gemma3

Où Ollama stocke-t-il les modèles ?

Par défaut, dans le dossier utilisateur : %HOMEPATH%\.ollama. Si votre disque principal est presque plein, vous pouvez changer l’emplacement via la variable d’environnement OLLAMA_MODELS (à créer dans les variables d’environnement de l’utilisateur, puis relancer l’application). Les modèles IA peuvent vite remplir le disque C:.

Étape 6 — Utiliser Ollama via une API locale

Ollama expose aussi une API locale, disponible par défaut sur :

http://localhost:11434/api

Cela permet de connecter Ollama à des scripts, applications ou interfaces web. Exemple de requête PowerShell :

Invoke-WebRequest -method POST `
  -Body '{"model":"gemma3", "prompt":"Explique les PC IA simplement.", "stream": false}' `
  -uri http://localhost:11434/api/generate

Ollama peut-il utiliser le GPU ?

Oui, selon le matériel et les pilotes. Ollama documente le support NVIDIA, AMD Radeon et Apple Metal, et permet de contrôler l’usage de plusieurs GPU NVIDIA avec CUDA_VISIBLE_DEVICES. Sur Windows, les GPU NVIDIA restent souvent le choix le plus simple ; les GPU AMD peuvent fonctionner, mais la compatibilité dépend davantage des pilotes.

Que faire si Ollama est lent ?

Si les réponses sont lentes, le modèle est peut-être trop gros pour votre PC. Essayez de : choisir un modèle plus petit, fermer les applications inutiles, vérifier l’espace disque, utiliser un SSD, vérifier que le GPU est bien sollicité, brancher le PC portable au secteur, ou passer à 32 Go de RAM. La règle : plus le modèle est gros, plus il demande de mémoire et de VRAM.

À retenir

Ollama est l’un des meilleurs outils pour lancer une IA locale sur Windows : léger, rapide, et très pratique dès qu’on veut dépasser le simple test. Un peu moins « grand public » que LM Studio car il repose sur le terminal, mais c’est aussi sa force. Pour une expérience visuelle proche de ChatGPT, associez-le ensuite à une interface comme Open WebUI. Et pour la vue d’ensemble tous systèmes, retrouvez notre guide complet Ollama.

FAQ

L’article Installer Ollama sur Windows : le guide pas à pas (2026) est apparu en premier sur TechPi.

C’est exactement ce que permet LM Studio. Le logiciel propose une interface simple pour télécharger, lancer et tester des modèles de langage en local, sans forcément passer par la ligne de commande. LM Studio est disponible sur Windows, macOS et Linux, et propose une application pensée pour expérimenter avec des LLM directement sur son ordinateur.

Dans ce guide, on va voir comment installer LM Studio sur Windows, télécharger un premier modèle et lancer une conversation avec une IA locale.

C’est quoi LM Studio ?

LM Studio est une application qui permet d’exécuter des modèles de langage sur son propre ordinateur. En clair, au lieu d’envoyer chaque message à un serveur distant, vous pouvez charger un modèle directement sur votre PC et discuter avec lui depuis une interface locale.

LM Studio intègre aussi un outil de recherche et de téléchargement de modèles compatibles depuis Hugging Face. On peut chercher un modèle par mot-clé, par nom précis ou même en collant une URL Hugging Face dans la barre de recherche.

LM Studio peut servir à :

• tester des modèles open source ;
• discuter avec une IA sans passer par un service cloud ;
• résumer des textes localement ;
• comparer plusieurs modèles ;
• utiliser une IA hors ligne après téléchargement du modèle ;
• créer un petit serveur local compatible avec certaines applications IA.

Pourquoi utiliser une IA en local ?

Le principal intérêt est la confidentialité. Une fois le modèle téléchargé, LM Studio indique que le modèle peut fonctionner localement et que les messages saisis dans le chat ne quittent pas l’appareil. Pour le chat avec documents, LM Studio précise aussi que les documents restent sur la machine et que le traitement est réalisé localement.

Cela ne veut pas dire qu’une IA locale est toujours meilleure qu’un modèle cloud. Les grands modèles comme ChatGPT, Claude ou Gemini restent souvent plus puissants, plus rapides et plus polyvalents. Mais pour certains usages, le local a de vrais avantages.

Les avantages

• meilleure confidentialité ;
• fonctionnement possible hors ligne ;
• pas forcément besoin d’abonnement ;
• test de modèles open source ;
• contrôle sur les fichiers utilisés ;
• apprentissage concret du fonctionnement des LLM.

Les limites

• modèles parfois moins performants que les services cloud ;
• besoin de RAM et parfois de VRAM ;
• téléchargement de fichiers volumineux ;
• réponses plus lentes sur les petits PC ;
• résultats variables selon le modèle choisi.

Configuration recommandée pour Windows

Avant d’installer LM Studio, il faut vérifier que votre PC est suffisamment récent. Sur Windows, LM Studio prend en charge les systèmes x64 et ARM, notamment les machines Snapdragon X Elite. Pour les PC x64, le processeur doit supporter les instructions AVX2. LM Studio recommande aussi au moins 16 Go de RAM et un GPU avec 4 Go de VRAM dédiée pour une meilleure expérience.

Pour simplement tester LM Studio, 16 Go de RAM peuvent suffire. Pour un usage plus confortable, surtout avec plusieurs applications ouvertes, 32 Go de RAM restent préférables.

Étape 1 — Télécharger LM Studio

La première étape consiste à télécharger LM Studio depuis le site officiel. La page de téléchargement propose les versions macOS, Windows et Linux.

Évitez les sites tiers ou les faux installateurs. Comme pour tout logiciel lié à l’IA, il vaut mieux passer par la source officielle afin de limiter les risques de fichiers modifiés ou indésirables.

Une fois l’installateur Windows téléchargé, lancez-le puis suivez les étapes affichées à l’écran. L’installation ne demande pas de manipulation particulière.

Étape 2 — Choisir l’emplacement des modèles

Après l’installation, LM Studio peut demander où stocker les modèles téléchargés. Ce point est important, car les fichiers peuvent vite prendre plusieurs gigaoctets.

Si votre PC possède deux disques, l’idéal est de choisir un SSD avec beaucoup d’espace libre. Évitez de tout stocker sur un petit SSD système déjà presque plein.

TechPi recommande de prévoir au moins 50 à 100 Go libres si vous voulez tester plusieurs modèles.

Étape 3 — Télécharger un premier modèle

Une fois LM Studio ouvert, allez dans l’espace de découverte ou de recherche des modèles. LM Studio propose un téléchargeur intégré permettant de récupérer des modèles compatibles depuis Hugging Face.

Pour débuter, ne choisissez pas un modèle trop lourd. Un petit modèle sera plus rapide à télécharger, plus simple à lancer et moins exigeant pour votre PC.

Quel modèle choisir pour débuter ?

Pour un premier test, cherchez un modèle compact de type :

• 3B ;
• 4B ;
• 7B ;
• 8B.

Ces chiffres correspondent généralement au nombre de paramètres du modèle. Plus le nombre est élevé, plus le modèle peut être lourd et exigeant.

Pour une première installation, un modèle autour de 7B ou 8B est souvent un bon compromis si vous avez 16 ou 32 Go de RAM.

Étape 4 — Comprendre les variantes Q4, Q5, Q8

Quand vous téléchargez un modèle, vous pouvez parfois voir plusieurs variantes : Q4, Q5, Q8, parfois avec des noms comme Q4_K_M.

Ces variantes correspondent à des niveaux de quantification. Pour simplifier, la quantification réduit la taille du modèle afin de le faire tourner plus facilement sur un PC grand public.

LM Studio documente aussi l’usage de niveaux de quantification comme Q4_K_M dans ses outils de téléchargement de modèles.

Recommandation simple

Pour commencer, TechPi recommande souvent une variante Q4 ou Q5. C’est le choix le plus simple pour tester l’IA locale sans saturer la machine.

Étape 5 — Charger le modèle

Une fois le modèle téléchargé, il faut le charger dans LM Studio. Cette étape peut prendre quelques secondes ou plus selon la taille du modèle, votre SSD, votre RAM et votre carte graphique.

Si le modèle est trop lourd, LM Studio peut refuser de le charger ou devenir très lent. Dans ce cas, il vaut mieux télécharger une variante plus légère.

Signes que le modèle est trop lourd :

• chargement très long ;
• PC qui ralentit fortement ;
• mémoire saturée ;
• ventilateurs très bruyants ;
• réponses extrêmement lentes ;
• erreur au lancement du modèle.

Étape 6 — Lancer votre première conversation

Une fois le modèle chargé, ouvrez l’onglet de chat et posez une question simple.

Exemples :

Résume en 5 lignes le fonctionnement d’un PC IA.

Explique la différence entre CPU, GPU et NPU à un débutant.

Donne-moi une checklist avant d’acheter un PC portable pour l’IA locale.

Le premier test sert surtout à vérifier que tout fonctionne. Ensuite, vous pourrez tester des prompts plus longs, des documents ou différents modèles.

Exemple de prompt pour bien commencer

Voici un prompt simple à utiliser pour tester votre modèle local :

Tu es un assistant pédagogique. Explique simplement ce qu’est une IA locale, avec des exemples concrets, sans jargon inutile. Termine par trois conseils pour débuter.

Ce type de prompt permet de vérifier la qualité du modèle, sa clarté et sa capacité à structurer une réponse.

Peut-on utiliser LM Studio sans Internet ?

Oui, mais avec une nuance importante. Vous avez besoin d’Internet pour télécharger LM Studio et récupérer les modèles. Ensuite, une fois le modèle présent sur votre machine, LM Studio indique qu’il peut fonctionner localement et que vous pouvez l’utiliser hors ligne.

C’est l’un des grands intérêts de l’IA locale : pouvoir continuer à travailler même sans connexion, tant que les modèles nécessaires sont déjà téléchargés.

Peut-on discuter avec des documents ?

LM Studio permet aussi de travailler avec des documents dans certains usages. Selon sa documentation, lorsqu’un document est glissé dans LM Studio pour discuter avec lui ou effectuer du RAG, le document reste sur la machine et le traitement est réalisé localement.

C’est intéressant pour résumer des notes, analyser des textes ou poser des questions sur un document sans l’envoyer vers un service cloud.

Attention toutefois : cela ne dispense pas de vérifier les réponses. Une IA locale peut se tromper, oublier des détails ou mal interpréter un passage. Pour un document important, il faut toujours relire la source.

LM Studio peut aussi servir de serveur local

LM Studio ne sert pas seulement à discuter dans une interface graphique. L’application peut aussi lancer un serveur local depuis son onglet développeur, sur localhost ou sur le réseau. LM Studio indique que ses API peuvent être utilisées via REST, des bibliothèques comme lmstudio-js et lmstudio-python, ainsi que des endpoints compatibles OpenAI ou Anthropic.

Cette fonction intéresse surtout les développeurs. Elle permet de connecter des scripts, des outils ou des applications à un modèle local.

Pour un débutant, ce n’est pas indispensable. Mais c’est bon à savoir si vous voulez aller plus loin.

Les erreurs fréquentes à éviter

Télécharger un modèle trop lourd

C’est l’erreur la plus courante. Pour commencer, choisissez un petit modèle en Q4 ou Q5. Un modèle plus gros n’est pas forcément plus utile si votre PC ne peut pas le faire tourner correctement.

Oublier l’espace disque

Les modèles peuvent prendre beaucoup de place. Si vous testez plusieurs variantes, le stockage peut se remplir rapidement. Pensez à supprimer les modèles inutilisés.

Confondre RAM et VRAM

La RAM aide le système et les modèles qui tournent sur CPU. La VRAM correspond à la mémoire de la carte graphique. Pour de bonnes performances avec accélération GPU, la VRAM devient très importante.

Penser qu’une IA locale remplace toujours ChatGPT

Un modèle local est pratique, mais il peut être moins performant qu’un grand modèle cloud. Il faut le voir comme un outil complémentaire, pas comme un remplacement automatique.

Ne pas vérifier les réponses

Comme tous les modèles IA, un LLM local peut halluciner. Il peut inventer une source, se tromper dans un calcul ou donner une réponse convaincante mais fausse.

Que faire si LM Studio est lent ?

Si les réponses sont trop lentes, essayez ces solutions :

1. Fermez les applications inutiles.
2. Utilisez un modèle plus petit.
3. Téléchargez une variante Q4 au lieu de Q8.
4. Réduisez la taille du contexte si l’option est disponible.
5. Vérifiez que votre GPU est bien utilisé.
6. Libérez de l’espace sur le SSD.
7. Redémarrez le PC si la mémoire est saturée.

Sur un PC portable, branchez aussi l’ordinateur au secteur. Certains modèles réduisent fortement les performances sur batterie.

Quelle configuration choisir pour LM Studio ?

Pour TechPi, le meilleur compromis en 2026 reste un PC avec 32 Go de RAM, un SSD d’au moins 1 To et un GPU dédié si vous voulez utiliser régulièrement des modèles locaux.

LM Studio, Ollama ou ChatGPT : que choisir ?

LM Studio est très pratique pour débuter, car son interface graphique rend le téléchargement et le test de modèles plus accessibles.

Ollama est souvent apprécié par les utilisateurs plus techniques, notamment pour les usages en ligne de commande et les intégrations simples.

ChatGPT reste plus puissant pour beaucoup d’usages généraux, mais il fonctionne principalement via le cloud.

Pour un premier pas dans l’IA locale sur Windows, LM Studio est probablement l’un des choix les plus simples.

Verdict TechPi

LM Studio est une très bonne porte d’entrée pour découvrir l’IA locale sur Windows. L’installation est simple, l’interface est accessible et le téléchargement de modèles depuis Hugging Face évite de devoir manipuler manuellement des fichiers complexes.

Il faut toutefois garder des attentes réalistes. Un petit modèle local ne remplacera pas toujours un grand modèle cloud. Les performances dépendent fortement de votre RAM, de votre GPU, de votre VRAM et du modèle choisi.

Notre conseil : commencez avec un modèle léger en Q4 ou Q5, testez quelques prompts simples, puis augmentez progressivement la taille des modèles si votre PC suit. Pour un usage confortable, visez 32 Go de RAM et un GPU dédié avec au moins 8 Go de VRAM.

FAQ

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Un choix politique avant tout

La décision repose sur un constat clair. La France dépend largement d’acteurs non européens pour ses outils numériques. Aujourd’hui, 83 % des dépenses cloud et logiciels des entreprises européennes profitent à des entreprises américaines. Cette situation nourrit des inquiétudes stratégiques.

Le gouvernement considère désormais cette dépendance comme un risque. David Amiel, ministre de l’Action des comptes publics, l’a exprimé sans détour : « l’État ne peut plus se contenter de constater sa dépendance, il doit en sortir ».

Dans ce contexte, Linux apparaît comme une alternative crédible. Le système open source permet un contrôle accru du code, des coûts et des choix techniques. Il limite aussi l’exposition aux décisions commerciales ou politiques de fournisseurs étrangers.

Un plan de migration structuré et progressif

La transition ne se fera pas du jour au lendemain. La Direction interministérielle du numérique (DINUM) pilote un plan précis. Ce plan s’articule autour de sept domaines clés :

• Postes de travail
• Outils collaboratifs
• Antivirus
• Intelligence artificielle
• Bases de données
• Virtualisation
• Équipements réseau

Chaque ministère devra présenter sa feuille de route avant l’automne 2026. L’objectif consiste à réduire rapidement les dépendances critiques. Cependant, les autorités reconnaissent que la migration restera un chantier de long terme.

Cette approche progressive vise à éviter toute rupture de service. Elle laisse aussi le temps d’adapter les outils internes et de former les agents publics.

Au-delà de Windows, une refonte globale des outils

L’abandon de Windows s’inscrit dans une stratégie plus large. L’État français cherche à remplacer plusieurs solutions étrangères déjà utilisées au quotidien.

Des alternatives locales émergent progressivement :

• Tchap pour la messagerie instantanée
• France Visio pour la visioconférence
• France Transfert pour l’échange de fichiers

Depuis janvier 2026, la France a officiellement acté l’abandon de solutions comme Microsoft Teams, Zoom ou Webex. La migration concerne 2,5 millions d’agents publics. Ce changement illustre l’ampleur de la transformation engagée.

Par exemple, la Caisse nationale d’assurance maladie prévoit de transférer ses données vers des plateformes de confiance d’ici fin 2026. Cette évolution montre que la stratégie ne se limite pas aux postes de travail.

Un précédent réussi dans la fonction publique

La France ne part pas de zéro. La gendarmerie nationale utilise Linux depuis 2008. Cette expérience constitue une preuve concrète de faisabilité.

Les résultats montrent des gains en sécurité et en maîtrise des coûts. Les équipes ont aussi développé des compétences internes solides. Ce retour d’expérience renforce la crédibilité du projet à grande échelle.

Il sert aujourd’hui de référence pour les autres administrations. Il démontre qu’un environnement public peut fonctionner efficacement sans dépendre d’outils propriétaires.

Une stratégie de souveraineté numérique affirmée

Cette transition s’inscrit dans une stratégie globale définie en 2025. Le gouvernement structure son approche autour de quatre priorités :

• Cartographier les dépendances numériques
• Protéger les données sensibles
• Investir dans l’écosystème européen
• Favoriser le logiciel libre

Un Observatoire de la souveraineté numérique doit suivre ces avancées. En parallèle, l’État encourage l’usage de solutions certifiées, comme celles conformes au référentiel SecNumCloud.

Les institutions politiques soutiennent cette ligne. Le Sénat a dénoncé certains choix passés comme une « erreur caractérisée ». L’Assemblée nationale a lancé une commission d’enquête sur les dépendances numériques.

Dans ce cadre, la décision d’abandonner Windows apparaît comme une étape clé. Elle symbolise un changement de doctrine.

Des défis techniques et économiques importants

Malgré ses ambitions, le projet soulève des questions concrètes. La migration massive vers Linux exige des investissements importants. Elle implique aussi une adaptation des logiciels métiers.

Certaines administrations utilisent des applications conçues uniquement pour Windows. Leur remplacement ou leur adaptation demandera du temps et des ressources.

Par ailleurs, la coordination entre ministères reste un défi. Chaque entité possède ses propres contraintes techniques. L’harmonisation des systèmes pourrait ralentir la mise en œuvre.

Des critiques évoquent également un manque d’évaluation des coûts globaux. La stratégie se concentre sur les objectifs, mais les impacts budgétaires restent flous.

Un enjeu de crédibilité et d’innovation

La réussite du projet dépendra aussi de la confiance. Or, l’opinion publique exprime des doutes. Selon des études récentes, 72 % des Français estiment que leur pays ne favorise pas l’innovation. De plus, 55 % jugent la France en retard sur l’intelligence artificielle.

Dans ce contexte, la transition vers Linux devra prouver son efficacité. Elle devra aussi démontrer que l’Europe peut proposer des alternatives compétitives.

Le défi consiste à transformer une contrainte stratégique en opportunité industrielle. Le développement d’un écosystème local solide pourrait stimuler l’innovation sur le long terme.

Un signal fort envoyé à l’Europe et au marché

La décision française dépasse ses frontières. Elle envoie un message clair aux partenaires européens. Elle souligne la nécessité de renforcer l’autonomie technologique du continent.

Si d’autres pays suivent cette voie, le rapport de force pourrait évoluer. Les solutions open source et européennes gagneraient en visibilité et en maturité.

En définitive, la France engage une transformation profonde de son infrastructure numérique. Le chantier s’annonce long et complexe. Mais il pourrait redéfinir les règles du jeu en matière de souveraineté technologique.

L’article La France rompt avec Windows : le virage radical vers Linux qui bouscule la souveraineté numérique est apparu en premier sur TechPi.

Ce tutoriel propose une méthode simple et robuste :

1. Télécharger l’ISO officiel Windows

2. Préparer la clé USB correctement avec Utilitaire de disque

3. Copier les fichiers de l’ISO vers la clé

4. Diviser install.wim en plusieurs fichiers install.swm compatibles FAT32

5. Démarrer sur la clé et installer Windows

Prérequis

Ce qu’il vous faut

• Un Mac sous macOS (Intel ou Apple Silicon)

• Une clé USB :

  • Windows 10 : 8 Go minimum recommandé (5 Go peut suffire selon l’ISO, mais évitez)

  • Windows 11 : 8 Go minimum (16 Go recommandé)

• Une connexion Internet pour télécharger l’ISO

Ce que vous allez installer sur macOS

• Homebrew (gestionnaire de paquets)

• wimlib (outil pour manipuler les fichiers WIM)

Étape 1 — Télécharger l’ISO Windows (officiel)

Téléchargez l’image disque ISO de Windows 10 ou Windows 11 depuis le site Microsoft (évitez les sources tierces).
Une fois terminé, vous aurez un fichier du type :

• Win10_...x64.iso

• Win11_...x64.iso

Placez-le dans Téléchargements ou sur le Bureau pour le retrouver facilement.

Étape 2 — Formater la clé USB correctement (Utilitaire de disque)

Attention : cette opération efface entièrement la clé.

1. Branchez la clé USB

2. Ouvrez Utilitaire de disque

3. En haut, cliquez sur Présentation (ou View)

4. Choisissez Afficher tous les appareils

5. Dans la colonne de gauche, sélectionnez la clé (le périphérique, pas seulement un volume)

6. Cliquez sur Effacer et choisissez :

• Nom : WIN10 ou WIN11 (comme vous préférez)

• Format : MS-DOS (FAT)

• Schéma : Enregistrement de démarrage principal (MBR)

7. Validez avec Effacer, puis OK

Pourquoi ces choix :

• FAT32 (MS-DOS) est très compatible au boot

• MBR fonctionne dans de nombreux scénarios de démarrage USB

Étape 3 — Monter l’ISO Windows sur macOS

1. Dans Finder, double-cliquez sur le fichier ISO

2. macOS le “monte” automatiquement : vous verrez un nouveau disque dans Finder (section Emplacements)

Vous avez maintenant :

• L’ISO monté (source)

• Votre clé USB (destination)

Ouvrez les deux dans Finder, idéalement dans deux fenêtres côte à côte.

Étape 4 — Copier les fichiers de l’ISO vers la clé (sans le dossier sources pour l’instant)

1. Dans la fenêtre de l’ISO monté, sélectionnez tout (Cmd + A)

2. Désélectionnez le dossier sources (Shift + clic)

3. Glissez-déposez le reste vers la clé USB (WIN10/WIN11)

Attendez la fin de la copie.

Étape 5 — Créer le dossier sources sur la clé

Sur la clé USB :

1. Clic droit → Nouveau dossier

2. Nommez-le : sources

3. Ouvrez ce dossier sources sur la clé

Étape 6 — Copier le contenu de sources (sauf install.wim)

1. Dans l’ISO, ouvrez le dossier sources

2. Sélectionnez tout (Cmd + A)

3. Désélectionnez install.wim (Shift + clic)

4. Copiez le reste dans WIN10/sources (ou WIN11/sources)

Pourquoi on exclut install.wim :

• FAT32 n’accepte pas les fichiers uniques au-dessus de 4 Go

• install.wim dépasse souvent 4 Go

• On va le convertir en plusieurs morceaux install.swm

Étape 7 — Installer Homebrew sur macOS

Ouvrez Terminal et collez :

Suivez les instructions (mot de passe admin, etc.).
Une fois terminé, fermez et rouvrez le Terminal si nécessaire.

Vérification :

Étape 8 — Installer wimlib

Toujours dans Terminal :

Vérification :

Étape 9 — Diviser install.wim en install.swm (compatible FAT32)

On va créer des fichiers de 4 000 Mo maximum (juste sous la limite FAT32).

9.1 Trouver le chemin de install.wim

Le fichier install.wim se trouve dans l’ISO monté, dossier sources.
Méthode simple : dans Finder, allez dans ISO/sources/ et repérez install.wim.

Sur macOS, l’ISO est souvent monté sous /Volumes/NOM_DU_DISQUE/.
Exemple typique :

• Source : /Volumes/CCCOMA_X64FRE_FR-FR_DV9/sources/install.wim

• Destination : /Volumes/WIN10/sources/install.swm

9.2 Lancer la commande de split

Adaptez les chemins à votre cas :

Pour Windows 11, remplacez WIN10 par WIN11 :

Ce que fait la commande :

• Elle prend install.wim

• Elle le découpe en plusieurs fichiers : install.swm, install2.swm, etc.

• Elle place ces fichiers dans le dossier sources de la clé USB

9.3 Vérifier que c’est bon

Dans Finder :

1. Ouvrez la clé USB → sources

2. Vérifiez la présence de :

   • install.swm

   • install2.swm (et parfois plus)

Vous pouvez maintenant supprimer le install.wim s’il a été copié par erreur (il ne doit pas être sur la clé en FAT32 s’il dépasse 4 Go).

Étape 10 — Éjecter proprement la clé et démarrer dessus

1. Dans Finder, éjectez la clé USB

2. Branchez-la sur le PC cible

3. Démarrez le PC et ouvrez le menu de boot (touche variable selon la marque : F12, F9, Esc, etc.)

4. Sélectionnez la clé USB

5. Lancez l’installation Windows

Dépannage (les problèmes les plus fréquents)

“Le fichier est trop volumineux”

Vous avez essayé de copier install.wim directement sur une clé FAT32.
Solution : suivez l’étape de split wimlib et utilisez install.swm.

La clé n’apparaît pas dans le menu de boot

• Essayez un autre port USB (évitez certains hubs)

• Essayez une autre clé (certaines sont capricieuses)

• Refaite le formatage en MS-DOS (FAT) + MBR

• Vérifiez que la copie de fichiers s’est terminée sans erreur

wimlib-imagex: command not found

• Homebrew n’est pas installé ou pas dans le PATH

• Relancez Terminal, puis :

  • brew --version

  • brew install wimlib

La copie vers la clé est très lente

C’est normal sur certaines clés USB.
Évitez les clés très bas de gamme et privilégiez USB 3.0/3.1.

Bonnes pratiques

• Utilisez une clé 16 Go ou 32 Go de bonne qualité : moins d’erreurs, copie plus rapide

• Gardez l’ISO téléchargé : utile si vous devez refaire une clé plus tard

• Faites l’installation sur secteur si vous êtes sur un laptop (évite les interruptions)

• N’utilisez que des ISO officiels pour éviter les images modifiées

Conclusion

La méthode la plus fiable sur Mac consiste à préparer une clé en FAT32/MBR, copier l’ISO par étapes, puis découper install.wim en fichiers install.swm compatibles. Une fois en place, la clé démarre comme une clé Windows classique et vous pouvez installer Windows 10 ou 11 sans outils douteux.

L’article Créer une clé USB bootable Windows 10/11 sur Mac (méthode fiable) est apparu en premier sur TechPi.