Méthode · IA locale

Installer son premier modèle IA local

Un parcours volontairement simple avec LM Studio, puis des repères pour comprendre ce qui est réellement local.

Vérifié le 21 juil. 2026Durée selon le téléchargement et le matériel

01 Avant de commencer

Prévoir plusieurs gigaoctets libres pour l’application et le modèle.
Ne télécharger qu’un modèle dont la carte et la licence ont été lues.
Garder un premier test court et vérifiable.

02 Vérifier la machine

LM Studio publie une configuration requise par système. Vérifie surtout la mémoire disponible et l’espace disque avant de choisir un modèle.

03 Installer LM Studio

Télécharge l’application depuis le site officiel, installe-la puis ouvre l’onglet de découverte des modèles.

04 Choisir un modèle

Commence par un modèle instruct de taille modeste. Lis sa carte, sa licence et ses langues avant de télécharger.

05 Télécharger la bonne variante

Choisis une variante compatible avec le moteur proposé par LM Studio. Une quantification plus petite économise de la mémoire, avec un compromis possible sur la qualité.

06 Lancer le premier chat

Charge le modèle, ouvre une conversation et demande une tâche simple dont tu peux contrôler la réponse.

07 Vérifier le mode hors ligne

Après le téléchargement, coupe le réseau et relance la même conversation. Les fonctions qui appellent une source externe ne seront pas locales.

Premier essai : une réponse que tu peux contrôler

Après le chargement du modèle, utilise ces données fictives. Ce n’est pas un benchmark ni un test déjà réalisé par Source IA : c’est un exercice reproductible pour vérifier ton installation.

Prompt de contrôle

Utilise uniquement ces données fictives :
Louis : 17 commandes, statut validé.
Amina : 8 commandes, statut annulé.
Karim : 12 commandes, statut validé.
Chloé : 8 commandes, statut validé.

1. Liste les personnes dont le statut est validé.
2. Calcule le total de leurs commandes et montre l’addition.
3. Combien de commandes Jules a-t-il passées ? Si ce nom ne figure pas dans les données, dis-le sans inventer.

Résultat à vérifier : Louis, Karim et Chloé. Le total attendu est 17 + 12 + 8 = 37. Aucune donnée ne permet de répondre pour Jules. Une réponse différente doit être analysée avant de confier une tâche réelle au modèle.

Garder une trace de l’essai

Note le nom exact du modèle et du fichier chargé, sa variante et sa quantification.
Conserve la version de l’application, les réglages de génération et la configuration de la machine.
Enregistre le prompt et la réponse entière. Distingue une faute de calcul d’un nom inventé ou d’une consigne ignorée.
Refais l’exercice hors ligne après avoir désactivé les fonctions qui appellent le réseau. Réussir cet exemple ne suffit pas à certifier la confidentialité ni la qualité générale du modèle.

Si le modèle ne se charge pas, relève le message exact avant de modifier les réglages. Si la réponse invente des données, raccourcis la tâche et demande une extraction avant le calcul. Évite les informations clients ou personnelles pendant ces premiers essais.

Vérifier ce qui reste réellement sur la machine

Un fichier de modèle téléchargé ne rend pas automatiquement tous les outils locaux. La documentation LM Studio distingue les fonctions hors ligne et celles qui nécessitent le réseau. Dans Ollama aussi, un modèle local et un modèle cloud sont deux choix différents.

Un diagnostic, pas une certification de confidentialité

Note le nom exact du modèle chargé et du moteur. N’utilise pas un simple nom de marque comme preuve de traitement local.
Après téléchargement, désactive les outils réseau et déconnecte la machine. Relance une nouvelle conversation sur le même corpus fictif.
Vérifie le total 37 et l’absence d’information sur Jules. Conserve la réponse complète, même si elle est incorrecte.
Si tu utilises un serveur local, contrôle son adresse d’écoute et son authentification avant tout accès depuis un autre poste. Ne l’expose pas directement sur Internet.
Consigne le résultat et les traces disponibles. Une réussite hors ligne ne garantit ni la sécurité de tous les composants ni l’exactitude générale du modèle.

Télécharger le journal de contrôle local. Les deux essais sont marqués non testés : c’est ton journal à remplir, pas un test déjà effectué par Source IA.

Le corpus fictif téléchargeable permet de retrouver le total 37 sans IA. Le compte rendu du 8 novembre 2026 contrôle les données et les calculs, pas un modèle local. Pour refaire ce contrôle, télécharge puis décompresse le kit complet et lance node verifier-les-exemples.mjs avec Node dans ce dossier. Les deux essais du journal restent à réaliser sur ta machine.

Grille éditoriale du 30 octobre 2026. Fonctionnement hors ligne LM Studio · Serveur et API LM Studio · Réglages et réseau Ollama. Ce complément documentaire n’annonce pas un essai de ces applications sur une machine de référence.

08 Contrôle final

Le modèle se recharge sans connexion.
La réponse ne déclenche aucune recherche ou API externe.
La licence autorise l’usage prévu.
La mémoire reste stable pendant plusieurs échanges.