6 alternatives à Ollama pour faire tourner un LLM en local

Ollama excelle pour démarrer : une commande, un modèle, une API compatible OpenAI. Mais ce n'est pas le seul chemin. Cet article s'inspire d'un panorama publié par XDA Developers et le remet en perspective avec ce qui compte vraiment quand on passe de l'usage personnel au déploiement d'organisation.

1. LM Studio — l'entrée en douceur

Une application de bureau avec interface graphique pour parcourir, télécharger et lancer des modèles en quelques clics. LM Studio expose une API compatible OpenAI et supporte des centaines de modèles sur des configurations matérielles variées. Idéal pour découvrir sans toucher au terminal ; un peu moins léger que les outils en ligne de commande.

2. llama.cpp — le moteur sous le capot

C'est le moteur d'inférence open source qui alimente une grande partie de l'écosystème — Ollama lui-même repose dessus. En ligne de commande, il détecte le matériel, choisit la quantification optimale et décide seul du nombre de couches à décharger sur le GPU. Empreinte minimale, meilleur rendement par watt, contrôle total. Le prix à payer : une aisance avec le terminal.

3. KoboldCpp — le couteau suisse portable

Un exécutable unique, sans installation, qu'on peut lancer depuis une clé USB. Construit sur llama.cpp, il ajoute une interface web et une API, fonctionne sur CPU comme sur GPU et lit le format GGUF. Déploiement express, adapté aussi bien aux débutants qu'aux profils avancés.

4. Jan — l'expérience « ChatGPT » en local

Une application de bureau moderne, pensée pour l'expérience : interface façon ChatGPT, changement de modèle sans commandes, et possibilité de brancher des fournisseurs cloud à côté des modèles locaux. API compatible OpenAI. On y gagne en confort ce qu'on perd en réglage bas niveau face à llama.cpp.

5. vLLM — le moteur de production

Ici on change de catégorie. vLLM n'est pas fait pour « discuter » depuis un bureau : c'est un moteur de service à haut débit. Traitement de nombreuses requêtes simultanées à faible latence, gestion mémoire optimisée (PagedAttention), continuous batching — il vise les équipes qui construisent des applications d'IA et servent des dizaines à des centaines d'utilisateurs. C'est le moteur que nous exploitons en production pour nos déploiements souverains.

6. Msty AI — l'espace de travail unifié

Une interface unique qui orchestre à la fois des fournisseurs locaux (Ollama, LM Studio…) et des services cloud (OpenAI, Anthropic, Google). Bibliothèques de prompts, organisation des conversations, analyse de documents, recherche web : une approche « productivité » pour qui jongle entre local et cloud — au prix d'une richesse fonctionnelle plus complexe que les outils minimalistes.

Local pour expérimenter, serveur pour l'organisation

Tous ces outils partagent une vertu : vos données restent sur votre machine. Pour un usage individuel — coder, résumer, tester un modèle — c'est parfait, et l'on a l'embarras du choix selon qu'on privilégie l'interface, le contrôle ou la portabilité.

Mais servir une organisation entière change l'équation, exactement comme nous le détaillions pour l'IA locale sur Mac :

• Concurrence : un poste sert bien une requête à la fois. 50, 200 ou 340 utilisateurs simultanés exigent des GPU serveur et un moteur pensé pour le débit — d'où vLLM.
• Disponibilité & gouvernance : haute disponibilité, supervision, sauvegarde, SSO, conformité RGPD documentée et traçabilité ne s'appliquent pas à des machines individuelles.
• Dimensionnement : choisir le bon modèle, la bonne quantification et le bon GPU se calcule — c'est l'objet de notre calculateur de VRAM.

Autrement dit : ces alternatives à Ollama sont d'excellents terrains d'expérimentation. Pour une IA souveraine, à l'échelle et gouvernée, c'est un moteur de service (vLLM) sur infrastructure GPU maîtrisée — ce que nous déployons et opérons pour les collectivités et institutions.