IA locale vs IA cloud.
Confidentialité, coût, vitesse, contrôle.
Le bon choix dépend de vos priorités. L'IA locale (Ollama, LM Studio) est privée, gratuite et hors ligne. L'IA cloud (GPT-4o, Claude, Gemini) est plus capable et ne nécessite pas de matériel. Une comparaison complète.
Le résumé honnête
Les modèles d'IA cloud sont actuellement plus capables que ce que vous pouvez exécuter localement sur le matériel grand public. GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet surpassent Llama 3 8B sur la plupart des tâches complexes. Cet écart se réduit, mais il est réel.
L'IA locale a des avantages réels et importants : confidentialité complète, zéro coût continu, capacité hors ligne, et aucune rétention de données par tiers. Pour les tâches où un modèle capable mais pas de première ligne suffisent, et où la confidentialité compte, l'IA locale est le meilleur choix. Skales soutient les deux - utilisez les modèles cloud quand vous avez besoin de la capacité maximale, basculez vers local quand la confidentialité ou le coût est la priorité.
Comparaison détaillée
Six dimensions où l'IA locale et cloud diffèrent de manière significative.
Confidentialité et gestion des données
IA locale (Ollama)
Rien ne quitte votre machine. Aucun serveur ne reçoit votre texte, vos documents ou votre audio. Aucune rétention de données, aucun entraînement sur vos entrées, aucune politique de confidentialité à faire confiance. Approprié pour les données personnelles, juridiques, médicales et commerciales sensibles.
IA cloud (GPT-4o, Claude, Gemini)
Le texte est envoyé et traité par les serveurs du fournisseur. La plupart des fournisseurs ont des engagements de gestion des données, mais vous faites confiance à leurs politiques et leur infrastructure. Les plans d'entreprise offrent souvent des conditions de protection des données plus solides.
Coût
IA locale (Ollama)
Gratuit une fois configuré. Ollama est gratuit. Les modèles locaux sont gratuits. Le seul coût est l'électricité que votre matériel utilise. Aucune limite API, aucun plafond d'utilisation, aucun abonnement. Exécutez un million de jetons pour des sous en électricité.
IA cloud (GPT-4o, Claude, Gemini)
Tarifé par jeton. GPT-4o coûte environ 0,005 $ par 1K jetons de sortie. Pour une utilisation légère c'est négligeable (centimes par session). Pour une utilisation lourde - traitement de document en masse, automatisation quotidienne - les coûts s'additionnent. La tarification d'entreprise est plus élevée.
Capacité du modèle
IA locale (Ollama)
Les petits modèles s'exécutent sur le matériel grand public. Llama 3 8B et Mistral 7B sont capables pour la plupart des tâches mais manquent des modèles de première ligne sur le raisonnement complexe, l'écriture nuancée et les cas limites. Les modèles plus grands (70B+) nécessitent du matériel haut de gamme.
IA cloud (GPT-4o, Claude, Gemini)
GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, et Gemini 1.5 Pro représentent la frontière de la capacité actuelle. Ils surpassent les modèles locaux sur le raisonnement complexe, le code, les tâches créatives, et les cas limites - parfois considérablement.
Disponibilité hors ligne
IA locale (Ollama)
Fonctionne sans connexion Internet. Utile sur les avions, dans les emplacements éloignés, dans les installations sécurisées, et partout où la connectivité est peu fiable ou restreinte. Le modèle s'exécute entièrement sur votre matériel.
IA cloud (GPT-4o, Claude, Gemini)
Nécessite la connectivité Internet. Les pannes de service, les limites de débit, et les problèmes de réseau peuvent interrompre la disponibilité. Non approprié pour les cas d'usage hors ligne ou les emplacements avec accès Internet restreint.
Exigences matérielles
IA locale (Ollama)
Les petits modèles (7B) s'exécutent sur 8 GB RAM. Les modèles plus grands ont besoin de plus de RAM et bénéficient d'un GPU. L'inférence de modèle local de haut de gamme nécessite 24 GB+ VRAM pour les modèles de premier rang. Le matériel grand public a des limites réelles sur ce qui est pratique.
IA cloud (GPT-4o, Claude, Gemini)
Nécessite seulement une connexion Internet et un appareil capable d'exécuter l'application client. Aucun GPU, aucune contrainte RAM, aucun stockage au-delà de l'application client. N'importe qui peut accéder à la capacité du modèle de première ligne sur un ordinateur portable basique.
Vitesse
IA locale (Ollama)
La vitesse dépend de votre matériel. Un CPU moderne traite les petits modèles à des vitesses raisonnables. Un bon GPU est considérablement plus rapide. La vitesse d'inférence sur le matériel grand public est généralement inférieure aux API cloud.
IA cloud (GPT-4o, Claude, Gemini)
Les fournisseurs cloud exécutent une infrastructure d'inférence hautement optimisée. Les réponses des modèles de première ligne sont généralement rapides - souvent plus rapides que d'exécuter un petit modèle localement sur un CPU d'ordinateur portable de milieu de gamme.
Skales soutient les deux - basculez selon la tâche
Gratuit pour usage personnel. Basculez entre les modèles locaux et cloud à tout moment.
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