Le navigateur affiche une adresse locale. À côté du modèle, cependant, une recherche web est activée, et un service supplémentaire prépare les documents. Le premier écran visible en dit donc peu sur les étapes par lesquelles une requête passe réellement. Pour débuter avec l'IA locale, une petite carte de votre propre parcours de travail vaut la peine.
La FAQ d'Ollama distingue les modèles locaux des modèles hébergés. Elle documente un mode local uniquement, dans lequel les fonctions cloud d'Ollama sont désactivées, ainsi que la liaison par défaut au loopback. Ces réglages sont des éléments concrets. Ils ne permettent pas d'en déduire une affirmation complète sur les interfaces et outils supplémentaires.
Trois étapes plutôt qu'une étiquette « local » globale
Distinguez l'interface, le traitement par le modèle et les fonctions supplémentaires. L'interface reçoit le message. Le modèle génère la réponse. La recherche, la préparation de documents ou les outils peuvent ajouter d'autres connexions. Chaque étape doit être attribuée séparément : sur cet appareil, sur un autre de vos ordinateurs ou auprès d'un service externe.
Un simple résumé de texte convient pour le premier test, car il ne nécessite ni recherche documentaire ni recherche sur le web. Un parcours de travail maîtrisable est plus facile à comprendre qu'un assistant doté de nombreuses extensions actives simultanément.
Activer le mode local uniquement documenté
Si vous avez déjà installé Ollama et préparé une variante locale adaptée, vous pouvez d'abord désactiver ses propres fonctions cloud. La FAQ indique pour cela la variable d'environnement OLLAMA_NO_CLOUD=1, ou une entrée dans ~/.ollama/server.json :
{
"disable_ollama_cloud": true
}Ajoutez l'entrée de manière à ce qu'elle s'intègre à votre configuration existante, au lieu de remplacer un fichier existant sans le vérifier. Redémarrez Ollama après la modification. Selon les instructions, le journal affiche alors « Ollama cloud disabled: true ». La configuration des variables d'environnement propre à chaque plateforme est également décrite dans la FAQ.
Ce réglage concerne les modèles cloud et la recherche web d'Ollama. Une autre interface de chat peut toujours disposer de ses propres fonctions externes. Désactivez ou examinez ces extensions séparément avant de conclure que l'ensemble du parcours est purement local.
Un test personnel avec des détails connus
Créez une courte fiche de cours en texte brut : dix participants, une séance le matin, du matériel scellé uniquement après approbation. La consigne est : « Résumez ces détails en trois phrases factuelles. Conservez le nombre, la plage horaire et la restriction. N'ajoutez aucune offre ni aucune responsabilité inconnue. »
Utilisez une variante de modèle locale existante que vous avez explicitement choisie. Notez son identifiant exact, l'environnement d'exécution et l'interface utilisée. Comparez la réponse au texte source. Une formulation fluide ne constitue pas un résumé adéquat si le mot « uniquement » ou la condition d'approbation se perd.
Répétez ensuite la même consigne dans une nouvelle conversation. Après cela, modifiez exactement un détail, par exemple le nombre de participants. Vous voyez ainsi si la réponse utilise l'entrée actuelle ou reprend une version précédente. Seules les exécutions réellement effectuées fournissent des résultats ; aucune qualité de modèle n'est prédite ici.
Ce qu'un test hors ligne permet aussi de clarifier
Un test contrôlé sans connexion Internet peut montrer si le petit parcours de travail préparé fonctionne toujours. Pour cela, les fichiers nécessaires doivent déjà être présents. Un téléchargement initial manquant est un problème différent d'une fonction qui a besoin d'un service distant à chaque étape de traitement.
Le comportement d'une seule tâche ne remplace pas non plus une analyse réseau complète. Un chat local réussi ne prouve pas automatiquement les chemins de données de chaque extension. Si vous voulez les examiner de plus près, vous devez observer séparément les processus et les connexions réellement utilisés.
Débuter reste néanmoins agréablement simple : un modèle local préparé, un échantillon de texte connu et une courte liste des étapes. Vous gardez ainsi la maîtrise des questions décisives sans déduire du nom d'une application une promesse globale de protection des données.
Plus tard, vous pourrez ajouter la recherche documentaire ou des outils un par un. Après chaque extension, vous mettez à jour votre carte. De cette façon, l'IA locale devient une configuration traçable dont vous pouvez comprendre le comportement étape par étape.
Sources et état
Sources à jour au 25 octobre 2026. FAQ d'Ollama — mode local uniquement.
