Dans vos locaux
Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.
Formation Déployer et exploiter une intelligence artificielle open source sur infrastructure locale
Déployez la puissance de l'IA générative sur votre infrastructure locale pour garantir confidentialité, souveraineté et maîtrise des coûts.
Reprenez le contrôle de vos données et de vos modèles : apprenez à installer, configurer et optimiser des LLM Open Source (Llama, Mistral) sur vos propres serveurs en utilisant Ollama, vLLM ou LocalAI.
# Déploiement local d'un modèle via Docker
docker run -d \
--name ollama-local \
-v ollama:/root/.ollama \
-p 11434:11434 \
--gpus all \
ollama/ollama
# Exécution du modèle
docker exec -it ollama-local ollama run llama3Description 
L'utilisation de l'IA Open Source en local est la solution idéale pour les entreprises soucieuses de leur souveraineté numérique. Cette formation technique vous guide dans le déploiement de modèles de langage (LLM) performants sur vos propres infrastructures. Vous découvrirez comment dimensionner le matériel (GPU/RAM), utiliser des environnements de conteneurisation pour l'IA, et exposer des APIs compatibles OpenAI pour vos applications internes. Nous aborderons également les techniques de quantification pour optimiser les ressources et les stratégies de sécurisation des accès, vous permettant de bénéficier d'assistants intelligents sans jamais envoyer vos données sensibles dans le cloud.
Les objectifs
Comprendre les enjeux et cas d’usage du déploiement local d’une IA open source
Identifier les modèles et outils open source adaptés à un usage local
Préparer un environnement local pour exécuter un modèle d’IA
Déployer et interagir avec un modèle IA open source en local
Mettre en œuvre les premières bonnes pratiques de sécurité et d’exploitation
Public visé
Développeurs et ingénieurs logiciels
Ingénieurs DevOps, MLOps et administrateurs systèmes
Architectes techniques et responsables IT
Toute personne souhaitant déployer une IA open source en local pour des enjeux de souveraineté ou de confidentialité des données
Prérequis
Maîtrise de base d’un système d’exploitation (Linux ou équivalent)
Utilisation de la ligne de commande
Notions générales d’intelligence artificielle et de machine learning
Connaissances élémentaires en programmation (Python recommandé)
Le programme
Jour 1
Matinée
1. Fondamentaux et mise en place de l’environnement
- Présentation des principes de l’intelligence artificielle open source
- Différences entre IA locale et IA cloud : avantages, limites et cas d’usage
- Panorama des principaux types de modèles open source exploitables en local
- Contraintes matérielles et logicielles d’un déploiement local
- Préparation de l’environnement de travail
- Installation des outils nécessaires à l’exécution de modèles IA en local
- Vérification du bon fonctionnement de l’environnement
- Démonstration d’exécution d’un premier modèle IA en local
- 
Après-midi
2. Déploiement, utilisation et bonnes pratiques
- Chargement et configuration d’un modèle IA open source en local
- Exécution de requêtes et interprétation des résultats
- Interaction avec le modèle via une interface locale ou un script
- Présentation des principes d’exposition d’un modèle via une API locale
- Notions d’optimisation des performances et de gestion des ressources
- Introduction aux bonnes pratiques de sécurité et de confidentialité
- Cas pratique guidé : déploiement complet d’un modèle IA open source en local
- Synthèse, retours d’expérience et perspectives d’industrialisation
Dernière mise à jour : 28 avril 2026
En présentiel ou à distance : à vous de choisir
En classe virtuelle
Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.
Dans nos locaux
Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.
Les modalités de formation
Suivi et évaluation :
- Recueil des besoins en amont pour identifier les attentes du stagiaire
- Évaluation continue : études de cas et travaux pratiques pendant la formation
- Évaluation finale : questionnaire d'auto-évaluation
Format et encadrement :
- Formation équilibrée alliant théorie et pratique (minimum 50%)
- Sessions en petits groupes (2 à 9 participants) pour un suivi personnalisé
- Émargement par demi-journée et remise d'une attestation de formation
Moyens pédagogiques et techniques :
- Méthodes interactives et suivi des acquis : travaux pratiques, projet fil rouge, mises en situation, démonstrations, QCM…
- Les stagiaires doivent être équipés de leur matériel informatique pour suivre la formation, que ce soit dans nos locaux ou sur site externe.
- Il appartient au client de veiller à ce que le matériel mis à disposition soit conforme aux prérequis techniques indiqués dans le programme de formation.
- Accessibilité : nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d'adapter les sessions en cas de situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes les demandes dans un délai de 48h ouvré.
Conditions et délais d'accès :
- Si l'une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 04 93 65 34 24 ou à l'adresse mail contact@le-code.dev. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d'adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis. Les dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.
- Concernant les formations Actions Collectives, l'inscription est possible jusqu'à 24h ouvrées avant le début de la formation.