5 outils d'IA locale comparés : lequel choisir

Pourquoi exécuter l'IA en local ?

L'inférence d'IA locale garde vos données privées, supprime la dépendance aux API cloud et à leurs coûts, et vous permet de personnaliser les modèles. À mesure que les modèles s'allègent grâce à la quantification, le matériel grand public - même les portables plus anciens - peut désormais exécuter efficacement des modèles performants de 7B à 13B paramètres. Ces cinq outils le rendent accessible.

Tableau comparatif

Outil	Plateformes	Interface	Accélération GPU	Formats de modèles	Licence
Ollama	Windows, macOS, Linux	CLI + interface graphique de bureau (juillet 2025+)	NVIDIA (CUDA), AMD (ROCm), Apple (Metal/MLX)	GGUF, Safetensors	MIT (open source)
LM Studio	Windows, macOS (Apple Silicon), Linux	Interface graphique (orientée bureau)	NVIDIA (CUDA 12.8), iGPU Intel, AMD (ROCm), Apple (MLX)	GGUF, MLX	Gratuiciel (code fermé)
GPT4All	Windows, macOS, Linux	Interface graphique de bureau + SDK Python	NVIDIA (Vulkan), AMD (Vulkan)	GGUF, Safetensors, personnalisé	MIT (open source)
Jan	Windows, macOS, Linux	Interface graphique de bureau	NVIDIA, Apple M-series, Linux multi-GPU	GGUF (via llama.cpp/Cortex.cpp)	AGPLv3 (open source)
Msty	Windows, macOS (Intel et Apple), Linux	Interface graphique de bureau (version web disponible 2025+)	NVIDIA, Apple (MLX), GPU intégrés	GGUF, via moteur intégré ou Ollama	Propriétaire (freemium)

Ollama en bref

Ollama est le standard en ligne de commande pour le déploiement local de LLM. Une syntaxe simple (ollama run llama2) télécharge et exécute les modèles avec détection automatique du GPU. Son application de bureau native est arrivée en juillet 2025, ajoutant la prise en charge du glisser-déposer de fichiers et une interface de chat sans abandonner la puissance de la ligne de commande. Il prend en charge les modèles multimodaux (vision + texte), les réponses en streaming et une API compatible OpenAI. La licence MIT et l'architecture open source signifient aucune dépendance à un fournisseur - les modèles sont stockés sous forme de simples fichiers GGUF. Idéal pour les développeurs et ceux qui sont à l'aise avec les interfaces en terminal ; excellent comme base pour d'autres applications (Msty et Jan peuvent utiliser Ollama comme backend).

LM Studio en bref

LM Studio est une interface graphique soignée à code fermé, conçue pour les utilisateurs que le CLI d'Ollama intimide. Construit sur llama.cpp, avec le moteur MLX d'Apple ajouté (octobre 2024). Il propose un navigateur de modèles intégré avec téléchargements en un clic, une interface de chat épurée et la possibilité de contrôler le déchargement GPU via des curseurs. Il prend en charge le décodage spéculatif (février 2025) et une API compatible OpenAI. Gratuiciel sans obligation de licence commerciale (modifié en juillet 2025). Il performe bien sur les graphiques intégrés (iGPU Intel/AMD) et les GPU plus récents. Idéal pour les utilisateurs non techniques voulant un maximum de finition ; il échange la transparence open source contre la facilité d'utilisation.

GPT4All en bref

GPT4All, maintenu par Nomic AI, met l'accent sur la confidentialité et la curation de modèles locaux. Il propose LocalDocs (RAG sur des fichiers personnels), un filtrage automatique de la qualité des modèles et la prise en charge GPU Vulkan pour NVIDIA et AMD. Le SDK Python permet l'intégration dans des applications ; l'application de bureau est accessible aux débutants. Sous licence MIT et open source. Sa force principale est la galerie de modèles organisée - moins d'options qu'Ollama, mais chacune testée et documentée. Il prend en charge GGUF et Safetensors ; les versions plus récentes gèrent les modèles de raisonnement (DeepSeek-R1) avec un formatage spécial. Bon choix pour les non-développeurs qui veulent moins de décisions et une meilleure documentation.

Jan en bref

Jan est une application de chat open source (AGPLv3) avec une philosophie local-first. Elle prend en charge les modèles GGUF via son backend Cortex.cpp, peut basculer entre modèles locaux et cloud en pleine conversation, et inclut MCP (Model Context Protocol) pour des fonctionnalités agentiques. API compatible OpenAI sur localhost:1337. Multiplateforme avec prise en charge d'Apple Silicon et des clusters multi-GPU. Axée sur la confidentialité : les conversations restent locales lorsque le mode hors ligne est activé. Interface moins soignée que Msty ou LM Studio, mais solide pour les développeurs construisant des intégrations d'IA et les organisations soucieuses de la confidentialité. Intègre la recherche web et peut se connecter à des API distantes (OpenAI, Groq) en secours.

Msty en bref

Msty Studio (rebaptisé depuis Msty App en 2025) est un espace de travail moderne et propriétaire qui regroupe l'inférence locale (MLX, llama.cpp) et la prise en charge de fournisseurs cloud (plus de 12 options). Ses fonctionnalités emblématiques incluent le mode Crew (comparaison de modèles côte à côte), les Knowledge Stacks (RAG avancé) et une télémétrie nulle. Devenu entièrement gratuit en juillet 2025, sans compte requis ; le mode local uniquement stocke les données entièrement sur l'appareil. L'accueil des non-techniques est le meilleur du secteur - cliquez sur un modèle, discutez en moins de cinq minutes. Hybride bureau + web (2025+). Idéal pour les utilisateurs qui veulent de la finition sans commandes en terminal et que le code propriétaire ne dérange pas, ou pour les équipes ayant besoin d'espaces de travail organisés et de fonctionnalités d'équipe.

Lequel choisir ?

• Débutant absolu, sans GPU : Msty ou LM Studio. Configuration en un clic, interface soignée, exécuteront de petits modèles (3B–7B) sur CPU ou iGPU.
• Développeur, veut de la flexibilité : Ollama. La maîtrise du CLI est payante ; c'est la base sur laquelle beaucoup d'autres se construisent. Ou Jan si vous avez besoin d'orchestration multi-modèles.
• Professionnel soucieux de la confidentialité : Jan avec le mode local uniquement, ou Ollama pour un contrôle maximal sur le stockage des données et les formats de modèles.
• Data scientist / chercheur en modèles : Ollama + Jan. Les deux prennent en charge les scripts et les flux de travail basés sur des API.
• Utilisateur non technique avec bon matériel : Msty. L'accueil le plus indulgent, une excellente expérience de chat, aucune configuration requise.
• Soucieux du budget et équipé d'un GPU : Ollama (gratuit, open source) ou GPT4All (curé, gratuit). Les deux n'ont aucun coût de licence.
• Déploiement en entreprise / en équipe : Jan (conformité AGPLv3 claire, piloté par API) ou Msty avec les fonctionnalités d'équipe (2026+). Évitez LM Studio à code fermé si votre organisation exige des audits du code source.

FAQ

Puis-je passer d'un de ces outils à l'autre en conservant mes modèles ?

Oui, la plupart du temps. Les cinq outils prennent en charge le format GGUF, donc un modèle téléchargé dans Ollama peut fonctionner dans Msty, Jan ou LM Studio sans le retélécharger. Les poids des modèles ne sont liés à aucun outil. Cependant, les historiques de conversation et les configurations personnalisées (prompts système, paramètres) sont stockés séparément par chaque application.

Ai-je besoin d'un GPU pour exécuter ces outils ?

Non. Les cinq outils fonctionnent uniquement sur CPU ; les CPU modernes à 8 cœurs peuvent exécuter des modèles 7B quantifiés de manière acceptable (5 à 10 tokens/s). L'accélération GPU (NVIDIA, Apple Silicon, AMD) accélère l'inférence de 10 à 50 fois. Les graphiques intégrés (Intel Iris, AMD Radeon) aident considérablement si aucun GPU dédié n'est disponible.

Quel outil utilise le moins d'espace disque ?

Ollama ne stocke que des blobs GGUF ; aucun surcoût de wrapper. Msty inclut des moteurs d'inférence intégrés mais reste compact. LM Studio embarque à la fois llama.cpp et MLX, ajoutant environ 500 Mo. GPT4All et Jan sont tout aussi légers. Un modèle 7B Q4 occupe environ 4 Go dans tous les outils ; le binaire de l'application ajoute moins de 1 Go.

L'un de ces outils envoie-t-il mes données dans le cloud ?

Ollama (open source, sans télémétrie), GPT4All (open source, sans télémétrie) et Jan (AGPLv3, local-first par conception) n'envoient pas les prompts ni les données d'inférence des modèles à des serveurs externes lorsqu'ils fonctionnent hors ligne. L'offre gratuite de Msty n'a pas de télémétrie en mode local. LM Studio (à code fermé) n'espionne pas selon ses conditions, mais la transparence est moindre. Les cinq vous permettent de vérifier en examinant le trafic réseau sur localhost ; aucun ne communique avec ses serveurs pendant l'inférence.