Ollama pas à pas : installer et utiliser un modèle en local
Pour utiliser Ollama, installez l’application adaptée à votre système, puis lancez un modèle local avec la commande indiquée dans ce tutoriel. Le premier lancement télécharge le modèle ; les échanges suivants s’exécutent sur votre ordinateur, à condition de conserver un modèle local et de ne pas activer de service distant.
1. Préparer la machine et choisir un premier modèle
Avant l’installation, prévoyez une connexion Internet pour récupérer le logiciel et les modèles, de l’espace disque disponible et un terminal. Sur Windows, utilisez PowerShell ; sur macOS ou Linux, ouvrez votre application Terminal.
La mémoire nécessaire dépend du modèle, de sa compression et de la longueur des échanges. La taille du téléchargement ne représente donc pas toute la mémoire consommée pendant une conversation. Évitez de choisir votre premier modèle uniquement d’après l’espace encore libre sur le disque.
Ce tutoriel utilise Gemma 3, avec l’identifiant explicite gemma3:1b. Cette variante textuelle figure dans la bibliothèque officielle d’Ollama, consultée pour cette mise à jour d’octobre 2026. Elle sert ici à vérifier le fonctionnement de l’installation, sans prétendre représenter le meilleur choix pour toutes vos tâches.
Le suffixe après les deux-points distingue une variante du modèle. Conservez le même identifiant dans les commandes : changer de suffixe peut entraîner un autre téléchargement et modifier les besoins matériels.
Pour préparer une installation plus ambitieuse, consultez le guide des LLM en local. Il aide à relier matériel, taille du modèle et usage attendu. La quantification, qui réduit la précision numérique des poids, explique notamment pourquoi plusieurs variantes d’un même modèle peuvent occuper des volumes différents.
2. Installer Ollama sur votre système
Suivez uniquement le parcours correspondant à votre ordinateur. Les prérequis ci-dessous proviennent des documentations officielles consultées en octobre 2026 ; vérifiez-les à nouveau avant une installation sur une machine ancienne.
Sur Windows
La documentation Windows indique Windows 10 22H2 ou une version ultérieure. Téléchargez l’installateur depuis le site officiel accessible dans cette documentation, puis exécutez-le.
L’installation standard ne demande pas de droits administrateur. Une fois terminée, Ollama fonctionne en arrière-plan et sa commande devient accessible dans PowerShell ou dans un autre terminal.
Ouvrez une nouvelle fenêtre PowerShell après l’installation. Cela permet au terminal de prendre en compte les changements de configuration. Vous pouvez ensuite passer à la vérification ci-dessous.
Sur macOS
La documentation macOS demande macOS Sonoma 14 ou une version ultérieure. Elle indique une prise en charge du processeur et du GPU sur les Mac à puce Apple, et du processeur seul sur les machines x86.
Téléchargez l’image disque officielle, ouvrez-la et glissez l’application dans le dossier Applications. Lancez ensuite Ollama. Si l’application propose d’installer le lien donnant accès à la commande dans le terminal, suivez cette étape.
Sur Linux
La documentation Linux donne cette commande d’installation :
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shElle télécharge un script puis l’exécute. Sur une machine professionnelle, faites valider cette méthode selon les règles de votre organisation.
Vérifiez ensuite la commande installée :
ollama -vCette vérification vaut aussi sur Windows et macOS. Si le terminal affiche une version, la commande est disponible. Notez cette version pour faciliter un éventuel dépannage, sans chercher à obtenir un numéro particulier pour suivre ce tutoriel.
3. Télécharger le modèle et ouvrir une conversation
Dans le terminal, lancez :
ollama run gemma3:1bAu premier lancement, attendez la fin du téléchargement et du chargement. Si le modèle est déjà présent, Ollama peut directement l’utiliser. Ne confondez pas cette attente initiale avec le temps nécessaire à chaque réponse.
Lorsque l’invite de conversation apparaît, saisissez cette demande :
Réponds en français. Reformule ce message dans un ton professionnel,
sans ajouter d'information :
La réunion est reportée à jeudi. Le lieu reste à confirmer.Vérifiez que la réponse conserve les deux informations et n’invente ni horaire ni adresse. Ce test contrôle à la fois le lancement et un comportement utile : respecter un texte fourni.
Poursuivez dans la même conversation :
Raccourcis ta proposition et conserve explicitement
l'incertitude sur le lieu.Le modèle dispose alors des échanges précédents de cette session. Cela ne signifie pas qu’il connaît vos autres conversations ou qu’il a lu vos documents.
Pour terminer la discussion, saisissez :
/byeLa référence de la ligne de commande présente aussi les opérations de téléchargement et de gestion des modèles. Pour préparer le téléchargement sans ouvrir immédiatement une discussion, utilisez :
ollama pull gemma3:1bGardez un petit jeu de demandes représentatives : reformulation, résumé d’un texte fourni, extraction d’informations. Vous pourrez réutiliser ces mêmes demandes pour évaluer un autre modèle, sans vous fier à une seule réponse réussie.
4. Vérifier l’exécution locale et gérer les ressources
Ollama propose également des fonctions cloud. La présence de l’application sur votre ordinateur ne suffit donc pas à établir où chaque requête est traitée.
Pour désactiver les fonctions cloud d’Ollama, créez ou modifiez le fichier server.json dans le dossier .ollama de votre répertoire personnel. La FAQ officielle documente ce réglage :
{
"disable_ollama_cloud": true
}Si le fichier contient déjà des réglages, ajoutez cette propriété en conservant un JSON valide. Redémarrez Ollama après la modification.
Pendant qu’un modèle répond, ouvrez un autre terminal :
ollama psLa colonne PROCESSOR indique si le chargement utilise le CPU, le GPU ou les deux. Cette observation aide à expliquer une lenteur ; elle ne mesure pas la qualité des réponses.
Distinguez aussi les opérations suivantes :
| Opération | Commande | Effet recherché |
|---|---|---|
| Voir les modèles téléchargés | ollama ls | Retrouver les identifiants disponibles |
| Voir les modèles chargés | ollama ps | Observer les ressources mobilisées |
| Décharger le modèle | ollama stop gemma3:1b | Libérer la mémoire occupée par ce modèle |
| Supprimer le modèle | ollama rm gemma3:1b | Retirer sa copie locale |
Décharger et supprimer répondent à deux besoins différents. Après une suppression, une nouvelle utilisation peut nécessiter de télécharger à nouveau le modèle.
Pour une vérification pratique, téléchargez le modèle, coupez temporairement la connexion réseau et recommencez une demande textuelle. Cela confirme que ce parcours fonctionne hors ligne. Cette vérification ne couvre pas les extensions et applications que vous pourriez ajouter ensuite.
5. Appeler le modèle depuis un programme
Cette étape est facultative : le terminal suffit pour discuter. L’API locale devient utile lorsque vous souhaitez intégrer la génération dans un script ou une application.
L’exemple suivant adapte le point d’entrée décrit dans la documentation de l’API de conversation. Exécutez-le dans Bash sur macOS ou Linux, pendant qu’Ollama fonctionne :
curl http://localhost:11434/api/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemma3:1b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Reformule en français professionnel : le lieu reste à confirmer."
}
],
"stream": false
}'L’adresse localhost désigne votre propre ordinateur. Le champ model reprend l’identifiant téléchargé ; messages contient le texte transmis ; stream désactivé permet de recevoir une réponse complète plutôt qu’une succession de fragments.
Le résultat est un document JSON. Le texte produit se trouve dans message.content. Dans une application, traitez séparément la réponse du modèle et les erreurs de connexion ou de chargement.
Un appel indépendant ne reprend pas automatiquement les échanges précédents : votre programme doit transmettre l’historique nécessaire. Limitez-le aux éléments utiles, car une conversation plus longue mobilise davantage de ressources.
Conservez l’accès sur la machine pour ce premier parcours. Partager une API sur le réseau demande une configuration supplémentaire et un contrôle des accès. L’exécution locale ne remplace pas ces protections.
6. Problèmes fréquents
La commande est introuvable
Fermez le terminal, ouvrez-en un nouveau et recommencez la vérification de version. Sur macOS, vérifiez que l’application a terminé la configuration de la commande. Si le problème persiste, revenez à la procédure officielle de votre système.
Le terminal ne parvient pas à joindre Ollama
Vérifiez que l’application fonctionne. Sur Linux, si aucun service n’est déjà actif, démarrez le serveur dans un terminal :
ollama serveGardez cette fenêtre ouverte et lancez le modèle depuis une autre. Si un message indique que l’adresse est déjà utilisée, recherchez le processus existant avant de tenter un second démarrage.
Le téléchargement échoue
Contrôlez la connexion et l’espace disponible, puis relancez le téléchargement. Sur un réseau d’entreprise, un proxy ou une politique de filtrage peut bloquer l’accès. Faites examiner ce point sans désactiver les protections réseau.
La génération est lente ou manque de mémoire
Fermez les applications lourdes et consultez les modèles chargés. Essayez une conversation neuve avec une consigne courte. Si vous aviez choisi une variante plus volumineuse, revenez au modèle du tutoriel.
Le guide du choix d’un modèle permet ensuite d’arbitrer entre qualité, vitesse et contraintes matérielles.
La réponse est fausse malgré une installation correcte
Une installation fonctionnelle garantit seulement que le modèle s’exécute. Elle n’empêche pas une hallucination.
Contrôlez les réponses à partir des documents d’origine. Pour situer les modèles, consultez les fiches des modèles de langage et le labo des benchmarks, puis vérifiez leur comportement sur vos propres demandes.
Checklist avant un usage régulier
Le premier objectif est un parcours reproductible : lancer le même modèle, lui transmettre une demande connue et contrôler sa réponse. Élargissez ensuite les usages progressivement, en gardant les erreurs observées dans votre jeu d’évaluation.
- La commande de version fonctionne dans un nouveau terminal.
- Le modèle choisi est téléchargé et son identifiant est conservé.
- Une demande simple produit une réponse que vous avez vérifiée.
- Le mode local est confirmé et les fonctions cloud sont désactivées si nécessaire.
- Vous savez distinguer téléchargement, chargement en mémoire et suppression.
- Les réponses sensibles font l’objet d’une vérification humaine.
Pour approfondir les contraintes matérielles, l’article Faire tourner un LLM en local complète ce parcours. Si votre choix porte encore sur le logiciel, consultez le comparatif LM Studio et Ollama.
Questions fréquentes
Faut-il un compte pour utiliser Ollama en local ?
Le parcours local présenté ici ne demande ni connexion à un compte ni clé API. Si une interface propose une connexion, vérifiez si vous avez sélectionné une fonction cloud plutôt que le modèle téléchargé.
Ollama fonctionne-t-il sans carte graphique ?
L'exécution sur processeur est possible, mais la vitesse dépend du modèle et de votre matériel. Un premier essai avec un petit modèle permet de vérifier si le délai de réponse convient à votre usage.
Peut-on utiliser Ollama sans Internet ?
Oui, pour un modèle local déjà téléchargé et une tâche qui ne dépend d'aucun service extérieur. Préparez aussi les logiciels nécessaires avant de vous déconnecter : une installation ou un nouveau téléchargement exigera une connexion.
Installer Ollama suffit-il pour analyser tous mes documents ?
Non : un modèle ne connaît pas automatiquement les fichiers de votre ordinateur. Vous devez lui transmettre le contenu utile ou configurer une application capable de préparer et de rechercher les documents.