Déployer un LLM sur son propre appareil permet de garder la main sur la configuration, à condition de choisir le bon modèle et de comprendre ses contraintes. Entre textuel pur et multimodal, de 3,8 à 8 milliards de paramètres, les usages diffèrent nettement. Voici les points à vérifier, les modèles à considérer et une mise en route rapide avec Ollama.
Confidentialité et licences ne sont pas automatiques
Faire tourner un modèle d'IA sur son appareil ne garantit pas que toutes les données restent privées. Des outils connectés, des solutions de secours dans le cloud ou la télémétrie applicative peuvent transmettre des informations hors de l'appareil ; il faut donc vérifier l'ensemble de la configuration si la confidentialité est recherchée. Côté licences, Llama 3.1 8B Instruct relève de la Llama Community License de Meta, dont les conditions doivent être contrôlées avant toute redistribution ou déploiement. Mistral 7B Instruct v0.3 est distribué sous licence Apache 2.0.
Texte seul, multimodal et appel de fonctions
Certains modèles sont strictement textuels, comme Llama 3.1 8B Instruct et les variantes Qwen, qui ne traitent pas d'images ou de captures d'écran. À l'inverse, Gemma 4 E2B et E4B acceptent texte, images et audio pour générer du texte, ce qui les rend adaptés à l'interrogation de documents, à la compréhension d'images, à la transcription ou à l'assistance sur appareil si l'environnement le permet. Mistral 7B Instruct v0.3 prend en charge l'appel de fonctions, tandis que Phi-4-mini, également textuel, vise les assistants locaux compacts et les expériences d'outillage.
Tailles effectives et ressources : de 3,8 à 8 milliards
Les appellations E2B et E4B correspondent à des tailles effectives : Gemma 4 E2B compte environ 5,1 milliards de paramètres en incluant les embeddings, E4B en compte 8. Il est déconseillé de dimensionner le matériel uniquement à partir du nom du modèle. Mistral 7B Instruct v0.3 affiche sept milliards de paramètres. Phi-4-mini de Microsoft, avec 3,8 milliards de paramètres, cible les usages où la mémoire et la latence sont des contraintes majeures.
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Associer chaque modèle à son cas d’usage
Llama 3.1 8B Instruct sert de base polyvalente pour le chat, la synthèse ou la classification, avec la variante Instruct adaptée à l'assistance. Qwen2.5-7B-Instruct est indiqué pour les conversations multilingues, le traitement de documents et les sorties structurées comme le JSON, tandis que Qwen2.5-Coder-7B-Instruct cible la génération, l'explication et la réparation de code. Pour écrire des fonctions Python, il est conseillé de commencer par la version Coder, et pour extraire des champs dans des documents multilingues, de préférer Instruct. Mistral 7B Instruct v0.3 convient à la reformulation, à la création de résumés, à la rédaction de documentation et à l'échange quotidien, grâce à un ajustement par instruction conçu pour convertir des notes en contenus prêts à l’emploi. Phi-4-mini-instruct est à privilégier pour des assistants locaux de petite taille ou pour tester des outils. Quel que soit le modèle, le code généré doit être testé avant utilisation.
Démarrer rapidement avec Ollama
Ollama est présenté comme l'option la plus simple pour les développeurs : il s'installe, permet de télécharger des modèles et de les exécuter en ligne de commande, par exemple via « ollama run gpt-oss:20b ». La plateforme propose des paquets locaux pour des modèles comme phi-4, Gemma 4 ou Qwen3-Coder, et expose une API locale pour relier un modèle à ses propres applications ou à des agents de codage. Avec le matériel adéquat, ces outils permettent de faire fonctionner des modèles entièrement sur l'appareil, en gardant la main sur la configuration.
Popularité, matériel et tâche guident le choix
La sélection combine des versions établies et des options plus récentes, la popularité indiquant l'adoption. Le choix pertinent dépend avant tout de la tâche à accomplir et du matériel disponible. Il est recommandé de comparer soi-même, notamment pour des modèles généralistes plus anciens comme Mistral 7B Instruct v0.3. Les besoins de modalité — texte seul ou entrées image et audio — sont également déterminants.
