Ollama
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Coder offline avec un LLM local : workflow complet
Le scenario est familier : un train sans wifi correct, un vol intercontinental, un client en zone rurale, un VPN entreprise qui bloque les API IA. Trois heures sans connectivite stable se transforment en trois heures sans assistant IA. Pour beaucoup de developpeurs en 2026, cette dependance reseau est devenue un point de friction quotidien aussi visible qu'inacceptable. Pourtant, l'experience offline avec un LLM local est devenue tout a fait viable au cours des deux dernieres annees. Materiel ad
LM Studio vs Ollama vs llama.cpp : choisir selon sa machine
Vouloir faire tourner un LLM en local en 2026 mene rapidement a une question concrete : avec quel outil ? Trois noms reviennent dans toutes les discussions et dans tous les tutoriels : llama.cpp, Ollama et LM Studio. Les trois permettent d'executer les memes modeles sur le meme materiel, et pourtant leur experience d'usage est radicalement differente. Choisir le mauvais outil pour son profil signifie passer plus de temps a configurer qu'a coder, ou inversement subir une interface qui ne s'integr
Ollama : faire tourner Llama 3 et DeepSeek-Coder en local
Le reflexe naturel d'un developpeur en 2026 quand il commence a integrer l'IA dans son workflow est de s'abonner a une API : Anthropic, OpenAI ou Google. Cette approche fonctionne, mais elle s'accompagne de quatre limitations que beaucoup de developpeurs decouvrent trop tard. Le cout qui grimpe avec l'usage. La latence reseau qui casse les flows interactifs. Les donnees envoyees sur des serveurs tiers, parfois en dehors de l'UE. La dependance a une connexion internet. Faire tourner un LLM en loc