CATALOGUE Code & Data Formation Python Comprendre et déployer une IA locale avec Langchain et Ollama

Installer et exploiter Ollama et Langchain : Construire une IA locale et privée

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Initiez-vous à l’intelligence artificielle confidentielle avec cette vidéo détaillant l’installation et l’utilisation d’Ollama et de Langchain pour déployer un LLM (Large Language Model) localement, en toute autonomie et sans dépendance à un serveur externe.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous apprendrez à déployer et configurer une intelligence artificielle basée sur des modèles LLM comme Mistral ou DeepSeek sur votre propre machine à l’aide des outils Ollama et Langchain. L’objectif est de vous offrir
autonomie, confidentialité et rapidité d’exécution pour tous vos usages de l’IA, sans avoir recours à des services distants, des API payantes ou des abonnements coûteux.

Ollama se distingue comme une interface simplifiée facilitant le téléchargement, l’installation et l’utilisation de modèles LLM quantifiés (GGUF) pouvant tourner localement, adaptés selon vos capacités matérielles (CPU/GPU). L’outil gère l’exécution des modèles sans nécessiter de développement personnalisé, rendant l’accès à l’IA locale simple et sécurisé.

Langchain, quant à lui, est un framework Python orienté RAG (Retrieval Augmented Generation), qui structure les flux d’information, la gestion de documents, de bases de connaissances et d’entrées utilisateurs pour donner du contexte et orchestrer les appels à votre modèle LLM local. Cette combinaison permet d’obtenir une IA sur mesure, contextualisée avec vos propres fichiers et utilisable hors connexion.

La vidéo met en avant les avantages principaux tels que la protection des données sensibles, l’absence de limite de requêtes, des coûts maîtrisés, ainsi que la personnalisation poussée des modèles selon les besoins métiers. Enfin, sont abordées l’éthique, la connexion potentielle au web via des scripts Python (Requests, Beautiful Soup) et les critères de choix des modèles selon votre hardware.

Objectifs de cette leçon

À l’issue de la vidéo, vous serez capable de :
- Installer et configurer Ollama et Langchain pour exécuter un LLM local.
- Comprendre les avantages d'une IA locale : confidentialité, autonomie, absence de quotas.
- Sélectionner et optimiser votre modèle selon vos besoins métier et votre configuration matérielle.
- Organiser la contextualisation et la gestion documentaire pour un usage performant du LLM.

Prérequis pour cette leçon

Une connaissance basique de l’environnement informatique (Python, Terminal/Commande), ainsi qu’un intérêt pour l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel. Une machine disposant de ressources suffisantes (CPU/GPU) est recommandée.

Métiers concernés

Cette thématique s’applique à de nombreux secteurs :
- Développeurs IA et data scientists
- Administrateurs systèmes, experts cybersécurité
- Professionnels du droit, de la défense ou de la santé nécessitant la confidentialité
- Responsables innovation, automatisation et digitalisation d’entreprise
- Consultants en automatisation documentaire et agents conversationnels

Alternatives et ressources

Alternatives possibles :
- LM Studio pour simplifier le lancement de LLM locaux.
- GPT4All, une interface multi-modèles.
- LocalAI et GPT4Free comme plateformes open-source.
- Haystack pour la recherche contextuelle.
- Utilisation directe de scripts Llama.cpp ou Djamma.cpp selon le modèle voulu.

Questions & Réponses

Exécuter un LLM localement offre une confidentialité totale de vos données, évite toute limite de quota ou frais d’abonnement liés aux API, garantit l’autonomie (fonctionnement sans internet), permet la personnalisation complète du modèle et élimine tout risque de fuite de données sensibles vers des serveurs externes.
Langchain joue un rôle de framework d’orchestration : il structure les entrées utilisateur, gère les bases documentaires, contextualise les requêtes et organise la chaîne de traitement entre les inputs et le modèle LLM (Ollama). Il permet également d’effectuer du RAG, d’enrichir le contexte des réponses et de connecter facilement des sources de données variées au modèle.
Le choix du modèle dépend de vos ressources matérielles (CPU, GPU, RAM) ainsi que de vos besoins spécifiques : certains modèles sont plus optimisés pour la rapidité, d'autres pour la pertinence ou des domaines particuliers. Il est important de comparer les modèles disponibles, de tenir compte de la taille et du format (quantifié ou non), ainsi que des fonctionnalités requises (vision, embeddings, etc.).