Pourquoi deployer un LLM en local ?
Les grands modeles de langage (LLM) comme GPT-4, Claude ou Llama ont revolutionne notre rapport a l'information et a la productivite. Mais leur utilisation via le cloud souleve des questions legitimes : confidentialite des donnees, dependance a un fournisseur, couts recurrents et latence. Deployer un LLM en local, c'est reprendre le controle sur ses donnees tout en beneficiant de la puissance de l'IA generative.
Chez Qualitech-Conseil, nous accompagnons les entreprises d'Occitanie dans cette transition. Voici un guide pratique base sur notre experience terrain.
Choisir le bon modele
En 2026, l'ecosysteme des modeles open source est riche et mature. Voici les principaux candidats :
- Llama 3.1 (Meta) : excellent rapport performance/taille, disponible en 8B, 70B et 405B parametres. Le modele 70B offre des performances comparables a GPT-4 pour la plupart des taches professionnelles.
- Mistral Large 2 : modele francais, performant en francais et en anglais, optimise pour le raisonnement et le suivi d'instructions.
- Qwen 2.5 : tres performant pour le code et l'analyse de documents, bonne gestion du multilinguisme.
- Phi-3 (Microsoft) : modele compact (3.8B) surprenant de performance, ideal pour les configurations materielles limitees.
Le materiel necessaire
Le deploiement d'un LLM en local necessite un investissement materiel adapte a la taille du modele :
Pour un modele 8B parametres :- GPU : NVIDIA RTX 4060 (8 Go VRAM) minimum
- RAM : 16 Go
- Stockage : SSD 256 Go
- Budget : environ 1 500 EUR
- GPU : NVIDIA RTX 4090 (24 Go VRAM) ou 2x RTX 4070 Ti
- RAM : 64 Go
- Stockage : SSD 1 To NVMe
- Budget : environ 4 000 - 6 000 EUR
- Serveur avec 2x NVIDIA A6000 (48 Go VRAM chacun)
- RAM : 128 Go ECC
- Stockage : 2 To NVMe en RAID 1
- Budget : environ 15 000 - 20 000 EUR
L'installation pas a pas
1. Ollama : la solution la plus simple
Ollama est un runtime open source qui simplifie considerablement le deploiement de LLM. Installation en une commande :
``bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.1:70b
ollama serve
`
Le modele est alors accessible via une API REST compatible OpenAI sur le port 11434.
2. vLLM : pour la performance en production
Pour un deploiement en production avec plusieurs utilisateurs simultanees, nous recommandons vLLM qui optimise l'inference avec le PagedAttention :
`bash
pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
--tensor-parallel-size 2
``
3. L'interface utilisateur
Pour que vos equipes puissent utiliser le LLM sans competences techniques, nous installons Open WebUI, une interface web similaire a ChatGPT qui se connecte a votre modele local.
La securite avant tout
Un LLM local n'est vraiment securise que si l'infrastructure qui l'heberge l'est aussi. Chez Qualitech-Conseil, chaque deploiement inclut :
- Chiffrement du disque (LUKS)
- Acces SSH par cle uniquement
- Pare-feu strict (seul le port de l'API est expose en interne)
- Journalisation de toutes les requetes
- Sauvegardes automatisees chiffrees