Septembre 2025 Test IA Locale le Plus Récent - Limites claires mais utilisations pratiques indispensables
Mise à jour Septembre 2025
L’intérêt pour l’IA locale augmente rapidement en raison des limites d’utilisation plus strictes sur les services d’IA comme ChatGPT et Claude, ainsi que des préoccupations croissantes de sécurité.
Alors que les services d’IA basés sur le cloud comme ChatGPT, Claude et Gemini offrent d’excellentes performances, depuis le début de 2025, les limites d’utilisation quotidiennes sont devenues encore plus strictes, et de plus en plus de personnes recherchent urgemment des alternatives en raison de problèmes de sécurité des données.
Cet article est basé sur les informations les plus actuelles de septembre 2025 et fournit un aperçu complet de la configuration d’IA locale et des expériences d’utilisation réelles.
Vérification de la réalité en 2025 : Ce dont nous devons honnêtement discuter
Permettez-moi de commencer avec la perspective réaliste.
En septembre 2025, de nombreux utilisateurs soulignent communément qu’“en essayant de l’utiliser réellement, on se heurte immédiatement aux limites et finit par retourner aux services en ligne.”
Les experts dans le domaine croient que “la performance des LLM locaux ne peut pas rivaliser avec ChatGPT, et il y a un énorme écart entre les performances de l’IA cloud et locale.”
Cependant, il y a des raisons claires de considérer l’IA locale :
- Utilisation rentable
- Surtout, pas besoin d’envoyer vos données à des serveurs externes, offrant des avantages de sécurité
Cela peut être une alternative attrayante, spécialement pour les environnements d’entreprise traitant des données sensibles ou le travail créatif personnel où vous voulez une IA sans censure.
Comparaison des Principales Plateformes d’IA Locale en Septembre 2025
En 2025, il y a trois plateformes d’IA locale les plus populaires :
Ollama (Version 2025 la Plus Récente)
Actuellement la plus populaire. De nombreuses personnes utilisent l’interface graphique Ollama de nos jours, et l’interface utilisateur est devenue encore plus intuitive avec les récentes améliorations.
La fonction Turbo permet la collecte de données web, ce qui aide à compenser certaines limitations de l’IA locale.
LM Studio
Particulièrement apprécié pour les tâches liées à la programmation.
Les utilisateurs rapportent des performances particulièrement bonnes sur MacBooks avec un excellent support de configuration détaillée.
Jan
Fournit une interface facile à utiliser, mais les mises à jour sont quelque peu lentes, ce qui est décevant.
Exigences Matérielles : Coûts d’Investissement Réalistes
Les spécifications matérielles sont le facteur le plus important lors de la construction d’IA locale.
Basé sur les expériences d’utilisation réelles, voici ce dont vous avez besoin :
Spécifications Minimales
- Windows : GTX 3060 ou supérieure
- Mac : M1 ou supérieur
Mais ce sont vraiment juste les spécifications ‘minimales’.
Spécifications Pratiques
Pour l’utiliser correctement, vous avez besoin d’investissements significatifs.
Même pour EEVE 10.8B, vous avez besoin d’au moins RTX 3080 pour des performances décentes. Quand vous considérez le coût et la consommation d’énergie, vous pourriez vous demander si c’est vraiment “gratuit” juste parce que vous ne payez pas de frais d’utilisation.
Pour ce genre d’investissement, s’abonner à ChatGPT ou Claude pourrait être bien mieux.
Spécifications Recommandées
- VRAM 20GB ou plus pour faire fonctionner les modèles 13B en douceur
- RTX 3090 d’occasion (24GB) populaire pour la rentabilité
- Mémoire : minimum 16GB, recommandé 32GB ou plus
- Les cartes graphiques Radeon fonctionnent aussi bien pour l’opération LLM
En pratique, avec RTX 4090 24GB, les modèles ChatGPT OSS 20B sont environ au niveau d’utilisation pratique.
Modèles de Support de Langue Coréenne : Statut le Plus Récent en Septembre 2025
En 2025, les modèles axés sur le coréen se sont significativement améliorés.
Modèles Recommandés 2025
- EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0 : Développé par Yanolja, permet des conversations coréennes naturelles
- KoAlpaca : Modèle récemment populaire optimisé pour le coréen
- Série Upstage SOLAR : Développé par Upstage
- KoGPT : Divers modèles dérivés disponibles
Cependant, en usage réel, les prompts en anglais semblent produire de meilleurs résultats que les questions en coréen.
Pour les Développeurs : Options d’Utilisation
L’intégration VSCode est un point important pour les développeurs.
Ollama peut être connecté à VSCode comme le fait Cursor.
Cependant, pour les applications de programmation réelles, utiliser quelque chose d’abordable comme DeepSeek API est mieux en termes de temps et d’énergie.
Les développeurs autour de moi qui ont adopté l’IA locale évaluent la satisfaction de l’IA locale comme très faible - l’écart de performance comparé à ChatGPT ou Gemini est si important qu’il est incomparable.
Entraînement de Données Personnelles : Possibilités et Limitations
Une des grandes attractions de l’IA locale est la capacité de l’entraîner sur vos données personnelles.
Si vous l’entraînez avec de nombreux matériels liés au travail stockés sur NAS et l’utilisez pour divers scénarios, cela peut être si bon que vous ne ressentez pas les inconvénients de l’IA locale.
Cependant, les experts croient que l’entraînement sérieux sur des PC personnels ou Macs est encore assez difficile.
Vous avez besoin de cloud ou de machines dédiées. Pour les méthodes simples, l’apprentissage conversationnel par téléchargement de fichiers et chat est l’option la plus réaliste.
Pour un entraînement plus professionnel, vous pouvez utiliser PrivateGPT et Python, mais cela nécessite une expertise technique séparée et n’est pas facile.
Cas d’Usage Spéciaux
L’IA locale peut être librement utilisée pour du contenu que les services en ligne restreignent.
Avec l’IA locale, vous pouvez désactiver la censure locale, permettant de continuer librement des conversations créatives qui ne peuvent pas être faites avec ChatGPT ou Claude.
Un créateur a mentionné que le contenu créé avec l’IA locale a reçu de meilleures réactions des lecteurs.
De plus, cela peut être utilisé lors de voyages d’affaires à l’étranger dans des environnements avec un internet limité.
Étant vraiment local, Ollama supporte le mode avion pour usage hors ligne. (Mais avons-nous vraiment besoin de l’utiliser de cette façon ?)
Conseils d’Optimisation de Performance
Méthodes d’optimisation de performance trouvées par usage réel :
- Choisir la bonne taille de modèle pour les spécifications de votre PC est le plus important
- Pour les utilisateurs débutants, commencer avec le modèle Qwen 4B est recommandé
- Ordinateurs Mac recommandés par rapport aux PC Windows
- Combiner avec la collecte de données en ligne pour compenser les faiblesses
- Pré-entraînement avec des matériels professionnels assure des résultats non contaminés
Analyse de Rentabilité
La configuration d’IA locale nécessite des investissements initiaux significatifs.
Pour des performances correctes, les cartes graphiques seules coûtent plus de 2 000 $.
Quand vous incluez les coûts d’électricité, ce n’est certainement pas “gratuit.”
Comme les gens le soulignent, la configuration d’équipement seule peut coûter des dizaines de milliers de dollars pour utiliser correctement l’entraînement de données locales sans exposer vos données.
Si votre seul objectif est une simple réduction de coût, utiliser des services d’abonnement d’IA en ligne pourrait être beaucoup plus économique que de considérer l’IA locale.
Conclusion : Quand Devriez-Vous Choisir l’IA Locale en 2025 ?
En septembre 2025, l’IA locale ne résout pas tout.
En termes de performance, elle reste significativement derrière l’IA cloud, et les coûts de configuration initiaux sont substantiels.
Cependant, l’IA locale vaut la peine d’être considérée dans ces cas :
- Environnements de travail axés sur la sécurité : Quand vous ne pouvez pas envoyer des données sensibles à l’externe
- Activités créatives non censurées : Quand vous ne voulez pas être contraint par les politiques de contenu des services en ligne
- Applications de domaines spécialisés : Quand vous avez besoin d’IA personnalisée entraînée sur des matériels professionnels accumulés
- Économies de coûts à long terme : Quand vous avez besoin de travail d’IA continu et à grande échelle
- Objectifs d’apprentissage technique : Quand vous voulez comprendre et expérimenter comment les modèles d’IA fonctionnent
En regardant vers 2025 et 2026, alors que les performances matérielles s’améliorent et que des modèles petits plus efficaces émergent, l’utilisation de l’IA locale augmentera probablement davantage.
En septembre 2025, bien que ce ne soit pas une alternative parfaite, c’est certainement une option précieuse pour des objectifs spécifiques.