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Installer une IA locale privée et gratuite avec Docker, Ollama et Open WebUI

Dernière mise à jour : 20 mai


Guide complet débutant 2026

Vous souhaitez créer votre propre ChatGPT local, privé et gratuit sur votre PC ?

Dans ce guide ultra complet en français, nous allons installer étape par étape :

  • Docker Desktop

  • Ollama

  • Open WebUI

  • Support GPU NVIDIA

  • GitHub

  • PowerShell administrateur


À la fin du tutoriel, vous aurez :

✅ une IA locale privée

✅ une interface moderne type ChatGPT

✅ des modèles comme DeepSeek, Qwen ou Mistral

✅ un accès depuis votre téléphone ou un autre PC du réseau

✅ une base parfaite pour le RAG et les futurs tools IA


Installer une IA locale avec Docker, Ollama et Open WebUI

Pourquoi utiliser une IA locale ?

L’IA locale permet :

  • de garder ses données privées,

  • d’éviter les abonnements cloud,

  • d’utiliser des modèles puissants gratuitement,

  • d’exécuter des IA même hors ligne,

  • de créer des assistants spécialisés.

C’est également la base idéale pour :

  • le RAG documentaire,

  • les workflows entreprise,

  • les IA métiers,

  • les assistants personnels.


Configuration recommandée

Minimum conseillé

Composant

Recommandation

CPU

Intel i5 / Ryzen 5 récent

RAM

16 Go

GPU

RTX 3060 12 Go minimum

Stockage

SSD NVMe

Windows

Windows 11 recommandé

Configuration idéale

Composant

Recommandation

CPU

Intel Ultra / Ryzen 7

RAM

32 Go

GPU

RTX 4070 / 5070 Ti

VRAM

12 Go ou plus

SSD

1 To NVMe

Étape 1 — Installer les pilotes NVIDIA

Télécharger les drivers NVIDIA

Téléchargement officiel :

Conseils

Choisissez :

  • Studio Driver

plutôt que :

  • Game Ready

Les drivers Studio sont généralement plus stables pour l’IA.


Étape 2 — Installer GitHub Desktop

Pourquoi installer GitHub ?

GitHub permet :

  • télécharger des workflows,

  • récupérer des tools,

  • cloner des projets,

  • installer certains nodes ComfyUI.


Télécharger GitHub Desktop

Lien officiel :

Installation

Installez normalement.

Aucun réglage complexe n’est nécessaire.


Étape 3 — Installer Docker Desktop

Télécharger Docker Desktop

Lien officiel :

Pourquoi Docker ?

Docker permet :

  • d’isoler les applications,

  • d’éviter les conflits,

  • de partager facilement les services,

  • de gérer les IA localement.


Installation Docker Desktop

Pendant l’installation :

✅ laissez WSL2 activé✅ laissez les paramètres par défaut


Redémarrage obligatoire

Après installation :

➡️ redémarrez Windows.


Étape 4 — Vérifier Docker

Ouvrir PowerShell administrateur

Très important.

Comment ouvrir PowerShell administrateur

  1. Menu Démarrer

  2. Tapez :

PowerShell

  1. Clic droit

  2. Exécuter en tant qu’administrateur

Vérifier Docker

Tapez :

docker --version

Puis :

docker compose version

Résultat attendu

Vous devez voir :

Docker version XX
Docker Compose version XX

Tester Docker

Tapez :

docker run hello-world

Résultat attendu

Vous devez voir :

Hello from Docker!

Étape 5 — Vérifier le GPU NVIDIA dans Docker

Important

Cette étape permet de vérifier que Docker détecte correctement votre GPU.

Commande PowerShell

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

Résultat attendu

Vous devez voir :

  • votre GPU,

  • la VRAM,

  • la version CUDA.

Si cela ne fonctionne pas

Vérifiez :

  • drivers NVIDIA,

  • Docker Desktop,

  • WSL2,

  • virtualisation BIOS activée.


Étape 6 — Créer le dossier du projet

Exemple :

mkdir C:\IA-LOCALE
cd C:\IA-LOCALE

Étape 7 — Créer le fichier docker-compose.yml

Pourquoi Docker Compose ?

Docker Compose permet :

  • de lancer plusieurs containers ensemble,

  • de partager le réseau,

  • de simplifier l’installation.

Créer le fichier

Dans :

C:\IA-LOCALE

Créez :

docker-compose.yml

Contenu du fichier

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama:/root/.ollama
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    restart: unless-stopped

  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    ports:
      - "3000:8080"
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
    depends_on:
      - ollama
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data
    restart: unless-stopped

volumes:
  ollama:
  open-webui:

Astuce importante

Le container Open WebUI communique directement avec Ollama via :

car les deux containers partagent le même réseau Docker.


Étape 8 — Lancer les containers

Dans PowerShell administrateur :

docker compose up -d

Premier téléchargement

La première installation peut prendre plusieurs minutes.

Docker doit télécharger :

  • Ollama,

  • Open WebUI,

  • les dépendances.

Vérifier les containers

Commande :

docker ps

Résultat attendu

Vous devez voir :

  • ollama

  • open-webui

avec le statut :

Up

Étape 9 — Ouvrir Open WebUI

Dans votre navigateur :

Premier lancement

Créez :

  • votre compte administrateur,

  • votre mot de passe.


Étape 10 — Télécharger un modèle IA

Ouvrir PowerShell

Commande exemple :

docker exec -it ollama ollama pull qwen2.5:14b

Autres modèles populaires

DeepSeek

docker exec -it ollama ollama pull deepseek-r1:14b

Mistral

docker exec -it ollama ollama pull mistral

Llama

docker exec -it ollama ollama pull llama3

Vérifier les modèles installés

docker exec -it ollama ollama list


Étape 11 — Utiliser l’IA locale

Dans Open WebUI :

  • sélectionnez votre modèle,

  • commencez à discuter.


Conseils de performances

Si votre GPU possède 12 Go VRAM

Très bon équilibre :

  • Qwen 14B Q4

  • DeepSeek 14B Q4

  • Mistral Nemo


Astuces de pro

1. Stockez les modèles sur SSD NVMe

Très important pour :

  • vitesse,

  • chargement,

  • stabilité.

2. Fermez les jeux et logiciels lourds

Les modèles IA utilisent énormément :

  • VRAM,

  • RAM,

  • CPU.

3. Activez Docker au démarrage

Dans Docker Desktop :

Settings → General → Start Docker Desktop when you log in


Commandes utiles

Voir les containers

docker ps

Voir les logs

docker logs open-webui

Voir l’utilisation GPU

nvidia-smi

Aller plus loin

Une fois cette installation terminée, vous pourrez ensuite ajouter :

  • Qdrant,

  • RAG documentaire,

  • BGE-M3,

  • reranker,

  • tools Python,

  • agents IA,

  • génération d’images,

  • ComfyUI.


Conclusion

Vous possédez maintenant une véritable IA locale privée fonctionnant entièrement sur votre PC.

Cette base permet déjà :

  • d’utiliser des modèles puissants,

  • d’éviter les abonnements cloud,

  • de protéger vos données,

  • et de construire des systèmes IA avancés.

C’est également l’une des meilleures façons de découvrir concrètement le monde des LLM locaux.

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