Les meilleurs logiciels d’IA locale et alternative à ChatGPT pour Windows

L’intelligence artificielle s’émancipe peu à peu du cloud pour s’installer directement sur nos ordinateurs. Grâce à de nouveaux logiciels conçus pour Windows, il devient possible de faire fonctionner une IA complète sans connexion Internet, avec la même aisance qu’un service en ligne. Cette évolution redéfinit notre rapport à la technologie en combinant performance, confidentialité et autonomie. L’ordinateur personnel retrouve ainsi tout son sens en devenant à nouveau le centre de l’intelligence.

Qu’est-ce qu’une IA locale ?

Une intelligence artificielle locale est un logiciel capable de fonctionner directement sur votre ordinateur, sans faire appel à un serveur distant. Contrairement aux services en ligne comme ChatGPT qui traitent vos requêtes sur le cloud, une IA locale exécute tous les calculs sur votre propre processeur ou votre carte graphique. Elle devient ainsi totalement indépendante d’Internet et offre une expérience plus privée et entièrement maîtrisée.

Cette approche change profondément la manière dont on interagit avec l’intelligence artificielle. Les échanges ne transitent plus par des serveurs externes, élimine les risques liés à la confidentialité et aux interruptions de service. Le coût d’utilisation devient nul une fois le modèle installé et la latence imperceptible puisque les réponses sont générées en temps réel par le matériel de l’utilisateur.

Cependant, cette autonomie a ses contraintes. Les modèles doivent être adaptés aux capacités de la machine, leur taille reste limitée par la mémoire disponible et l’installation demande parfois quelques réglages techniques. Une fois configurée, l’IA locale devient pourtant un outil puissant et stable, capable de rivaliser avec les solutions en ligne tout en offrant une grande liberté.

1. Ollama : exécuter des modèles d’IA localement

Ollama est une plateforme open-source conçue pour exécuter des modèles de langage (LLM) directement sur un ordinateur, sans dépendance au cloud. Compatible avec Windows, macOS et Linux, elle permet de télécharger et d’utiliser localement des modèles tels que Llama 3, Mistral ou Phi-3 tout en offrant une interface graphique et en ligne de commande ainsi qu’une une API locale compatible avec OpenAI. Grâce à son approche modulaire, Ollama gère automatiquement le téléchargement, la quantification et le lancement des modèles, ce qui facilite grandement la mise en place d’un environnement d’IA privé, autonome et sécurisé.

Pour les utilisateurs techniques, Ollama s’intègre dans des workflows existants d’applications locales, d’outils en ligne de commande ou de serveurs d’API. L’exécution s’appuie sur le processeur ou le GPU pour accélérer la génération et la compatibilité avec les modèles quantifiés (formats GGUF) permet d’obtenir de bonnes performances même sur des machines équipées de cartes graphiques modestes. Ollama s’impose ainsi comme une solution légère et performante pour exploiter la puissance des modèles d’IA modernes tout en gardant le contrôle total des données et du matériel.

Ollama est le logiciel le plus performant que j’ai utilisé, très proche visuellement de ChatGPT et répond rapidement comparé à d’autres logiciels pour utiliser une IA localement.

2. Jan AI : L’application locale qui fait de votre PC un véritable assistant intelligent

Jan AI est une application open source pensée pour offrir à chacun la possibilité d’exécuter une intelligence artificielle directement sur son ordinateur. Contrairement aux services en ligne, elle ne dépend d’aucun cloud et fonctionne entièrement en local, ce qui garantit la confidentialité des échanges. Son interface soignée permet de télécharger, de gérer et d’utiliser des modèles de langage avancés tels que Llama, Mistral ou Qwen, sans passer par la ligne de commande. En quelques minutes, un simple PC devient un véritable poste capable de générer du texte, d’analyser des données ou d’assister à la rédaction, tout en gardant le contrôle sur les ressources et les informations traitées.

Derrière son apparente simplicité, Jan AI intègre plusieurs fonctionnalités avancées comme la compatibilité avec les modèles quantifiés (GGUF) pour optimiser la mémoire, la possibilité de passer du mode local au mode cloud selon les besoins et un support expérimental du protocole RAG pour interagir avec des documents. L’application tire parti du processeur ou du GPU pour accélérer le traitement, s’adaptant ainsi aussi bien aux ordinateurs portables qu’aux stations de travail équipées de cartes NVIDIA ou AMD. En alliant portabilité, confidentialité et flexibilité, Jan AI s’impose comme une alternative aux solutions cloud, capable de faire tourner une IA performante directement depuis son bureau.

3. LM Studio : une alternative locale aux services d’IA en ligne

LM Studio est une application moderne qui permet d’exécuter des modèles d’intelligence artificielle directement sur son ordinateur, sans dépendre d’un service en ligne. Compatible avec Windows, macOS et Linux, elle propose une interface qui rend l’utilisation de modèles comme Llama 3, Gemma ou Mistral accessible à tous, même sans connaissances techniques. L’utilisateur peut rechercher, télécharger et tester des modèles en quelques clics, tout en profitant d’un fonctionnement entièrement local, rapide et respectueux de la vie privée. LM Studio intègre également un serveur d’API compatible OpenAI qui permet d’utiliser les modèles locaux avec n’importe quelle application ou environnement de développement.

LM Studio s’adapte aux ordinateurs grand public comme aux stations de travail plus avancées. L’application exploite aussi bien le processeur que la carte graphique afin d’offrir une exécution fluide avec des modèles de plusieurs milliards de paramètres. Grâce à cette approche, elle transforme n’importe quel PC en un véritable laboratoire d’IA personnelle, capable de répondre à des requêtes complexes, de rédiger des textes ou de traiter des données sans jamais passer par le cloud. LM Studio est une solution indépendante pour explorer le potentiel des modèles d’intelligence artificielle.

Découvrez mon tutoriel pour installer et utiliser LM Studio avec DeepSeek R1 sur Windows.

Où télécharger les modèles d’IA locale pour Windows ?

Pour utiliser pleinement un logiciel d’intelligence artificielle locale, il faut avant tout télécharger le modèle qui servira de cerveau à votre assistant. Ces modèles, appelés LLM (Large Language Models), existent en plusieurs versions selon leur taille, leur complexité et les ressources nécessaires à leur exécution. Heureusement, les trois principales solutions (Ollama, LM Studio et Jan AI) intègrent chacune leur propre bibliothèque de modèles.

• Ollama dispose d’un catalogue officiel directement accessible depuis le site ollama.com/library. On y trouve les modèles les plus populaires comme Llama 3, Phi-3, Mistral ou Gemma, tous prêts à être téléchargés et lancés localement.
• LM Studio propose pour sa part un onglet Discover qui permet de rechercher et d’installer des modèles issus de Hugging Face et d’autres dépôts open source en un clic.
• Jan AI adopte une approche similaire avec son interface Hub, où les modèles recommandés s’adaptent à la puissance de votre machine afin d’éviter les ralentissements et les erreurs de chargement.

En dehors des bibliothèques intégrées, il est possible de télécharger des modèles open source sur des plateformes comme Hugging Face, GitHub ou encore certaines communautés spécialisées. Ces modèles sont distribués sous forme de fichiers GGUF, un format optimisé pour l’exécution locale.

Les meilleurs modèles d’IA pour PC de milieu de gamme

Sur un PC de milieu de gamme, il est tout à fait possible d’exécuter une intelligence artificielle locale à condition de choisir le bon modèle. Contrairement aux idées reçues, nul besoin d’un GPU hors de prix ou d’une machine surdimensionnée pour bénéficier d’une IA au quotidien. Les modèles modernes comme DeepSeek 8B ou Mistral 7B ont été conçus pour fonctionner sur des configurations accessibles, tout en offrant une qualité de réponse remarquable et rapide.

Les modèles quantifiés au format GGUF Q4_K_M ou Q5_K_S sont particulièrement recommandés car ils réduisent la charge mémoire sans altérer la qualité des réponses. Que ce soit pour rédiger, résumer, coder ou simplement dialoguer, ces modèles offrent une expérience rapide comparable à celle des solutions cloud, mais entièrement en local.

À propos de l'auteur

Adrien Piron

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