Faire tourner une IA directement sur votre ordinateur, sans compte, sans abonnement et sans envoyer vos textes sur internet : c'est possible, gratuit, et plus simple qu'on le croit. Ce guide vous accompagne du début à la fin — vérifier votre machine, choisir l'outil, télécharger un premier modèle et faire le test qui prouve que tout reste chez vous.
Ce qu'il vous faut avant de commencer : un ordinateur raisonnablement récent, une connexion internet pour les téléchargements du début (ensuite, elle ne sert plus), et entre 10 et 50 Go d'espace libre sur le disque — chaque modèle téléchargé pèse plusieurs Go.
Étape 1 — Vérifiez votre machine
La seule chose qui compte vraiment au départ, c'est la mémoire vive (RAM) de votre ordinateur :
8 Go de RAM : vous pourrez faire tourner de petits modèles (3 à 4 milliards de paramètres). Les réponses seront plus lentes et plus simples, mais ça fonctionne.
16 Go de RAM : le vrai point de départ confortable. Les modèles de 7 à 8 milliards de paramètres — les plus répandus et les plus équilibrés — tournent bien.
32 Go de RAM (ou une carte graphique avec beaucoup de mémoire) : les gros modèles de 14 à 32 milliards de paramètres, nettement meilleurs, deviennent envisageables.
Deux précisions utiles :
La carte graphique n'est pas obligatoire pour discuter : le processeur suffit, plus lentement. Elle devient quasi indispensable seulement pour générer des images ou des vidéos.
Les Mac avec puce Apple Silicon (M1, M2, M3, M4…) sont particulièrement à l'aise, car leur mémoire sert à la fois au système et au calcul graphique. Un Mac Intel plus ancien peut quand même s'en sortir avec Jan ou GPT4All et un petit modèle.
Où regarder ? Sur Windows : Paramètres → Système → Informations (« Mémoire RAM installée »). Sur Mac : menu Pomme → À propos de ce Mac.
Étape 2 — Choisissez votre porte d'entrée selon votre profil
Pas besoin de tout essayer : les outils se ressemblent, choisissez celui qui correspond à votre situation. Tous sont gratuits pour l'usage local décrit ici.
« Je veux le plus simple » → LM Studio. Le catalogue de modèles est intégré, l'interface est familière, et l'application est gratuite même au travail. Seule condition : un Mac Apple Silicon ou un PC récent. Voir la fiche LM Studio
« Je veux de l'open source, et du vrai hors ligne » → Jan. Gratuit, code ouvert, il fonctionne même sur un Mac Intel, et la discussion continue Wi-Fi coupé. Voir la fiche Jan
« Mon ordinateur est modeste » → GPT4All. Des modèles légers pensés pour le processeur seul. Voir la fiche GPT4All
« Ce sont mes documents qui m'intéressent » → AnythingLLM. Vous déposez vos fichiers dans un espace de travail et vous les interrogez, sans qu'ils quittent la machine. Voir la fiche AnythingLLM
« Je veux comparer avant de choisir » → Msty. Il pose la même question à plusieurs modèles et affiche les réponses côte à côte. Voir la fiche Msty
Étape 3 — Téléchargez un premier modèle raisonnable
L'application choisie vous proposera un catalogue : ce sont les « modèles », les cerveaux que vous pouvez brancher (Llama, Qwen, DeepSeek, Gemma, Mistral…).
Commencez par un modèle de 4 à 8 milliards de paramètres (souvent écrit « 4B » ou « 8B »), en version « quantifiée » si l'application le propose : c'est le format allégé standard, fait pour les ordinateurs personnels. Le fichier pèse environ 3 à 6 Go.
Résistez au plus gros modèle du moment : un modèle de 32 milliards de paramètres sur une machine à 16 Go de RAM sera surtout… lent. Vous pourrez toujours en télécharger un deuxième plus tard.
Le téléchargement se fait une seule fois. Ensuite, le modèle vit sur votre disque et n'a plus besoin d'internet.
Étape 4 — Faites le test hors ligne
C'est le moment de vérité — et la raison d'être de tout ce parcours :
1. Lancez votre application et ouvrez une discussion avec le modèle téléchargé.
2. Coupez le Wi-Fi (ou activez le mode avion).
3. Posez une vraie question : un texte à reformuler, une idée à développer, un résumé.
La réponse arrive quand même. Rien n'est parti sur un serveur : vos mots n'ont jamais quitté votre ordinateur. C'est la différence concrète avec ChatGPT ou Gemini, et c'est pour cela que l'IA locale est la solution la plus privée — pour un brouillon sensible, un dossier client, un journal personnel, il n'y a pas mieux.
Étape 5 — Les trois déceptions normales (pour ne pas abandonner trop tôt)
Presque tout le monde les rencontre. Elles sont normales, ce n'est pas vous qui avez mal installé quelque chose :
1. « C'est plus lent que ChatGPT. » Oui : votre ordinateur fait seul le travail que des centres de données entiers font en ligne. Un modèle plus petit répondra plus vite ; un modèle de 4 milliards de paramètres est souvent le bon compromis au quotidien.
2. « Les réponses sont un cran en dessous. » Aussi vrai : les modèles gratuits qu'on fait tourner chez soi sont moins puissants que les meilleurs modèles en ligne, surtout pour les raisonnements longs et les sujets pointus. Et comme tous les modèles, ils peuvent se tromper avec assurance : vérifiez ce qui compte, et pour vos documents, fiez-vous aux passages sources quand l'outil les cite (GPT4All et AnythingLLM le font).
3. « Le premier téléchargement est énorme. » Inévitable : plusieurs Go pour le modèle, parfois autant pour l'application. C'est un coût unique — prévoyez-le sur une bonne connexion, pas sur un forfait mobile limité.
Et les garde-fous à garder en tête :
Téléchargez les applications uniquement depuis le site officiel de l'éditeur (les adresses sont dans chaque fiche du Répertoire). Jamais depuis un site de « téléchargement gratuit » tiers : c'est la porte d'entrée classique des logiciels malveillants.
« Local » protège seulement ce qui reste local. Si, dans Jan, Msty ou AnythingLLM, vous branchez un modèle en ligne (via une clé API d'un fournisseur cloud), vos textes repartent sur internet. Pour la confidentialité, restez sur les modèles étiquetés « locaux ».
Sauvegardez ce qui compte comme d'habitude : vos conversations et documents locaux vivent sur votre disque — si le disque lâche, ils partent avec.
Étape 6 — Pour aller plus loin
Une fois le premier modèle en route, selon vos envies :
Des agents qui travaillent chez vous : Ollama est le moteur de référence pour brancher des interfaces et des agents à vos modèles locaux — un peu plus technique, et c'est la suite logique de ce guide. Dans la même veine, OpenClaw installe un assistant personnel toujours actif, dans vos messageries.
Des applications image, voix et vidéo : Pinokio installe en un clic les applications IA open source qui demandent normalement de la ligne de commande. Garde-fou important : un lanceur « un clic » exécute du code sur votre ordinateur — n'installez que des applications du catalogue officiel ou d'auteurs identifiables, jamais un script trouvé au hasard sur un forum.
Une interface web maison (étape 2, pour les plus à l'aise) : Open WebUI se branche sur Ollama et s'auto-héberge, mais son installation passe par Docker et la ligne de commande. Nous le mentionnons ici sans fiche débutant.