Comment utiliser l'IA localement avec Ollama

Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans notre vie quotidienne, la plupart des solutions disponibles dépendent du cloud. Cependant, pour ceux qui recherchent une sécurité et un contrôle accrus sur leurs données, exécuter des modèles d’IA localement est une alternative intéressante. Dans cet article, je parlerai de 2 options de base pour utiliser Ollama afin d’implémenter l’IA sur votre propre machine, en soulignant ses avantages en termes de sécurité, ses applications pratiques et la manière dont nous pouvons créer une base de connaissances personnalisée.

Qu’est-ce que Ollama ?

Ollama est une plateforme qui permet d’exécuter des modèles d’IA localement sans dépendre de serveurs cloud. Cela signifie que vous pouvez traiter les informations directement sur votre appareil, garantissant ainsi une plus grande confidentialité et un meilleur contrôle de vos données. C’est une solution idéale pour ceux qui travaillent avec des informations sensibles ou qui souhaitent simplement éviter de partager des données avec des tiers. C’est un outil Open Source et les modèles que vous pouvez utiliser sont ceux qui sont disponibles sous ce régime.

Certains des modèles que vous pouvez exécuter avec Ollama incluent :

• Mistral: Excellent pour les tâches de génération de texte avec des performances élevées en espagnol et dans d’autres langues.
• LLaMA: Un modèle open source polyvalent qui permet de réaliser des résumés, des traductions et une assistance conversationnelle.
• Deepseek: Conçu pour l’analyse de données avancées et les tâches de compréhension approfondie du langage. (Il existe une version spéciale appelée deepseek-coder qui peut également générer du code pour différents langages de programmation).
• Phi: Spécialisé dans les modèles compacts et efficaces, idéal pour les appareils aux ressources limitées.

Chacun de ces modèles présente des avantages spécifiques selon le cas d’utilisation, vous permettant de choisir la meilleure option pour vos besoins.

Avantages de l’utilisation de l’IA localement

1. Sécurité et Confidentialité

En exécutant l’IA sur votre propre machine, vous réduisez l’exposition de vos données sur des serveurs tiers. Ceci est particulièrement pertinent pour les entreprises ou les professionnels qui traitent des informations confidentielles. De plus, cela permet de travailler complètement déconnecté d’Internet, garantissant qu’aucune information sensible ne quitte votre environnement local et assurant l’accès aux outils d’IA même dans des lieux sans connexion.

2. Indépendance d’Internet

Vous n’avez pas besoin d’être connecté pour effectuer des tâches d’IA, ce qui permet d’utiliser ces outils même dans des environnements avec une connectivité limitée.

3. Réduction des Coûts

Vous évitez les abonnements aux services cloud, ce qui peut représenter des économies significatives à long terme. Cependant, il est important de considérer que l’exécution de modèles localement ne sera pas aussi rapide que dans le cloud, car les serveurs distants sont optimisés pour ce type de tâches. Néanmoins, pour un usage modéré, les performances seront suffisantes et offriront une plus grande confidentialité et un meilleur contrôle des données.

4. Vitesse et Optimisation

Selon votre matériel, l’exécution de modèles localement peut être plus rapide que l’envoi de requêtes à un serveur distant.

Cas d’utilisation pratiques

L’exécution de l’IA localement ouvre un éventail de possibilités pour améliorer la productivité et optimiser les tâches quotidiennes. Certains usages pratiques incluent :

1. Assistants Virtuels Personnalisés

Vous pouvez entraîner des modèles pour qu’ils agissent comme des assistants personnels répondant à des questions sur vos documents, fichiers ou bases de données sans compromettre la confidentialité.

2. Automatisation des Processus

De la génération de contenu à la transcription et traduction automatique, vous pouvez optimiser diverses tâches quotidiennes sans dépendre de services externes.

3. Analyse de Données et Rapports

Les modèles d’IA peuvent vous aider à analyser des données et à extraire des informations clés en temps réel, permettant de prendre des décisions plus éclairées.

4. Améliorations en Cybersécurité

Certaines implémentations peuvent détecter des analyses de schémas suspects dans les réseaux ou les fichiers, améliorant ainsi la cybersécurité.

Création d’une base de connaissances propre

L’un des plus grands avantages de l’exécution de l’IA localement est la possibilité de construire sa propre Knowledge Base. Cela se réalise en alimentant un modèle avec des informations pertinentes, lui permettant de répondre à des questions spécifiques sur des documents internes, des fichiers et des données d’entreprise. Les modèles d’IA sont entraînés pour comprendre des domaines spécifiques ; la base est qu’ils peuvent comprendre la manière dont nous nous exprimons, faire des inférences, résumer du contenu et générer des résultats basés sur cette connaissance, mais c’est toujours “générique”. Cependant, si nous les alimentons avec nos propres documents, nous créons notre propre base de connaissances, où nous pourrions même leur apprendre à s’exprimer comme nous le ferions normalement, ou à répondre à des questions que nous connaissons grâce à notre travail, notre entreprise ou même l’endroit où nous avons grandi.

C’est l’un des grands avantages : cela devient votre “expert” personnalisé. Un autre avantage est que les modèles ne connaissent que les informations qu’ils ont reçues lors de leur entraînement ; ainsi, ils peuvent être mis à jour et se voir ajouter des informations plus récentes.

Étapes pour créer votre base de connaissances avec Ollama

1. Installer Ollama
   • Téléchargez et installez Ollama selon le système d’exploitation de votre ordinateur.
   • Assurez-vous de disposer de suffisamment d’espace disque et d’un GPU si vous souhaitez une accélération matérielle.
2. Sélectionner et Entraîner un Modèle
   • Utilisez des modèles pré-entraînés ou ajustez-en un selon vos besoins. Ollama dispose d’une vaste bibliothèque de modèles disponibles.
   • La principale limitation dépendra de la quantité de mémoire de votre ordinateur, plus le processeur, bien que si vous avez une carte graphique avec un GPU suffisamment puissant (pensez aux Gaming PCs), vous pourriez exécuter des modèles plus complexes. Cependant, en général, pour la manipulation de texte, des modèles comme Llama, Phi ou Mistral sont plus que suffisants.
   • Alimentez le modèle avec des documents clés dans des formats comme PDF, TXT ou JSON afin qu’il puisse répondre de manière précise. Vous pouvez utiliser des outils de traitement de texte pour extraire des informations pertinentes et les structurer dans une base de données locale que le modèle pourra consulter. (C’est beaucoup plus facile avec les 2 outils que je vais expliquer plus loin).
3. L’intégrer avec des outils locaux
   • Vous pouvez le connecter à des outils comme des notes, des bases de données ou des gestionnaires de documents. Par exemple, vous pouvez utiliser n8n pour automatiser la mise à jour de votre base de connaissances en extrayant des informations d’e-mails, de fichiers ou d’APIs et en les alimentant à Ollama de manière structurée. Vous pouvez également intégrer Ollama avec des plugins Chrome pour qu’il traite et résume les informations des pages web directement depuis le navigateur.
   • Ollama, une fois installé, fonctionne depuis la console ou via des APIs, ce qui n’est pas ce que la plupart des gens voudront ; pour savoir comment en profiter sans complications, continuez à lire ;)
4. Optimiser et Améliorer le Modèle
   • Ajustez la base de données d’entraînement en fonction des réponses que vous obtenez.

Accès distant à votre serveur local

Si vous souhaitez accéder à Ollama depuis d’autres appareils ou environnements, vous pouvez utiliser des outils comme Msty.app et Page Assist.

• Msty.app: Vous permet d’accéder à votre serveur local de manière simple ; c’est une application disponible pour Windows, Linux et Mac qui peut se connecter soit aux modèles disponibles sur internet (ChatGPT, Grok, etc.), soit directement à Ollama. Une fois installé, il le détecte directement et vous fournit une interface très similaire à celle de ChatGPT.
• Page Assist: Un plugin Chrome qui vous permet d’utiliser Ollama depuis le navigateur pour poser des questions comme si c’était ChatGPT, mais il a aussi un avantage important : vous pouvez ouvrir des PDFs ou naviguer vers n’importe quelle page web et utiliser le contenu de ce document comme “contexte” pour le passer à l’IA afin qu’elle réponde à vos questions en fonction de ce que vous lisez, ou même qu’elle vous le traduise le cas échéant.

Ces outils étendent l’utilité d’Ollama ; l’un de leurs avantages est qu’ils permettent d’ajouter des documents pouvant être utilisés comme base de connaissances pour poser des questions, qu’il s’agisse de PDFs ou de notes personnelles, afin de définir les lignes directrices qui serviront à l’IA pour répondre et peuvent être utilisés avec les différents modèles.

Conclusion

L’utilisation de l’IA localement avec Ollama offre non seulement une alternative plus sécurisée et efficace, mais permet également de personnaliser la technologie à nos besoins spécifiques. Dans un monde où la confidentialité et le contrôle des informations sont de plus en plus pertinents, cette solution représente une option attrayante pour les particuliers et les entreprises qui cherchent à tirer parti de la puissance de l’IA sans compromettre leur sécurité.

Si vous souhaitez commencer à expérimenter l’IA localement, Ollama est un excellent point de départ. Explorez ses possibilités et découvrez comment l’IA peut travailler pour vous !