Ollama est la plateforme qui permet d’exécuter des modèles de langage open source (Llama, Mistral, Qwen, Phi et des dizaines d’autres) directement sur les serveurs de l’entreprise, sans transmettre aucune donnée à des fournisseurs externes. Pour les entreprises qui traitent des informations confidentielles, des données de santé, des secrets industriels ou toute donnée bénéficiant d’une protection renforcée au titre du RGPD, Ollama supprime par conception le risque de transfert de données à des tiers.
Pourquoi le déploiement local compte
Lorsqu’une entreprise utilise ChatGPT ou Claude via leurs API, les données de chaque requête partent vers les serveurs d’OpenAI ou d’Anthropic, y sont traitées, puis reviennent. Même si les versions Enterprise offrent de solides garanties contractuelles, l’architecture implique que les données quittent l’infrastructure de l’entreprise.
Avec Ollama, le modèle tourne sur du matériel propre : un serveur sur site, une instance dans un cloud privé, voire un poste local à hautes performances. Les données ne sortent jamais du réseau de l’organisation.
Les modèles disponibles et leurs capacités
Ollama donne accès aux modèles open source les plus performants du marché :
- Llama (Meta) : famille de modèles généralistes qui se rapproche des modèles propriétaires sur de nombreuses tâches, disponible en tailles de 8 à 405 milliards de paramètres.
- Mistral et Mixtral : modèles performants et économes en calcul, particulièrement bons en raisonnement et en code.
- Qwen (Alibaba) : excellentes performances multilingues, y compris en français et dans les autres grandes langues européennes.
- Phi (Microsoft) : modèles compacts aux performances étonnantes pour leur taille, adaptés à du matériel plus modeste.
- DeepSeek : modèles très performants en raisonnement et en code.
Les cas d’usage pour lesquels Ollama est la bonne solution
Secteurs aux données particulièrement sensibles. Santé (dossiers médicaux, comptes rendus), juridique (dossiers clients, documents confidentiels), finance (données de comptes, analyses patrimoniales) et tout secteur où le respect du RGPD pour les catégories particulières de données rend impossible leur envoi à des tiers.
Secret industriel. Formules propriétaires, procédés de fabrication, données de R&D : les informations qui fondent l’avantage concurrentiel de l’entreprise ne devraient pas être traitées sur l’infrastructure d’un tiers.
Environnements sans accès à Internet. Sites industriels, environnements militaires ou gouvernementaux, ou infrastructures à connectivité externe restreinte, où les modèles cloud ne sont pas envisageables.
Maîtrise des coûts à grande échelle. Pour les applications à très fort volume de requêtes (des millions par mois), le coût au token des API externes peut rendre le déploiement local plus économique au-delà d’un certain seuil.
Configuration matérielle requise
Le matériel nécessaire dépend de la taille du modèle. Un modèle de 7 à 8 milliards de paramètres fonctionne bien sur un GPU grand public (16 Go de VRAM). Les modèles de 70 milliards exigent des GPU professionnels (A100, H100) ou plusieurs GPU haut de gamme. Pour un usage en production, il est recommandé d’évaluer les exigences de latence et de débit avant de dimensionner le matériel.
Questions fréquentes
Les modèles d’Ollama atteignent-ils la qualité de ChatGPT ou de Claude ? Les meilleurs modèles open source (Llama, Qwen, DeepSeek ou Mistral) se rapprochent nettement des modèles propriétaires sur la plupart des tâches. Pour les cas d’usage où la qualité est critique, une évaluation sur données réelles est indispensable avant de décider.
Faut-il une équipe technique interne pour maintenir Ollama ? Oui, ou un prestataire externe qui s’en charge. Le déploiement et la maintenance de modèles locaux demandent des compétences techniques que les API cloud n’exigent pas. C’est un coût à intégrer à l’analyse.
Ollama convient-il aux systèmes RAG ? Oui. Ollama peut servir de moteur de raisonnement dans une architecture RAG entièrement locale, associé à une base de données vectorielle sur site comme Weaviate ou Qdrant.