Installez Ollama, laissez l’application ou ollama serve démarrer le serveur, puis ouvrez http://127.0.0.1:11434/ : s’il répond « Ollama is running », tout fonctionne, et seule votre machine peut lui parler. Muet, en revanche, il ne l’est pas. Application de bureau ouverte, Ollama appelle ollama.com 30 fois par jour de lui-même, dont 24 impossibles à désactiver.
L’installation prend quelques minutes. Les vrais choix viennent ensuite : sur quelle adresse le serveur écoute, ce qu’il envoie pendant que vous ne vous en servez pas, et où finissent vos modèles et vos conversations. Ce guide suit cet ordre, avec les commandes de la version stable en vigueur, la 0.35.0 (publiée le 28 septembre 2026). Nous les avons lues sur la 0.34.4 et aucune ne change dans la 0.35.0 : son code évolue dans l’application de bureau, l’outil de mesure de vitesse et un nouveau point d’accès pour les modèles de décision, pas dans les commandes, les variables ni le script d’installation utilisés ici.
Installer Ollama sur Mac, Windows et Linux
Une ligne par système, et chacune vous laisse quelque chose d’un peu différent.
| Système | Installation | Ce que vous obtenez |
|---|---|---|
| macOS 14 Sonoma ou plus récent | curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ou l’installeur Ollama.dmg |
L’application dans Applications et la commande ollama. GPU sur Apple Silicon ; sur un Mac Intel, processeur seulement |
| Windows 10 22H2 ou plus récent | irm https://ollama.com/install.ps1 | iex dans PowerShell, ou OllamaSetup.exe |
L’application dans votre dossier utilisateur, sans droits d’administrateur, et ollama dans n’importe quel terminal |
| Linux | curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh |
Un service systemd nommé ollama, qui tourne sous son propre utilisateur ollama. Pas d’application de bureau |
| Docker | docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 127.0.0.1:11434:11434 --name ollama ollama/ollama |
Le serveur dans un conteneur. Notez le 127.0.0.1 : l’explication vient plus bas |
Commandes et prérequis tels que les publie Ollama dans son README et ses pages macOS, Windows et Linux de la version 0.34.4, lues le 25 septembre 2026. La ligne Docker est la sienne, avec le port attaché à 127.0.0.1.
Lisez le script avant de l’exécuter. https://ollama.com/install.sh redirige vers le install.sh joint à la dernière version publiée sur GitHub ; le 25 septembre 2026, il était identique, octet pour octet, à celui de l’étiquette v0.34.4. Sur Mac, ce même script installe l’application de bureau, et ce détail compte pour la suite : c’est l’application qui ajoute la vérification des mises à jour toutes les heures.
ollama serve : faut-il le lancer soi-même ?
En général, non. Sous macOS et Windows, l’application de bureau lance ollama serve toute seule à son ouverture. Sous Linux, l’installeur crée un service dont l’unique rôle est ollama serve, et sudo systemctl enable ollama le fait redémarrer à chaque démarrage de la machine.
Vous ne le tapez à la main que dans trois cas : une installation manuelle depuis l’archive, un serveur que vous voulez suivre en direct dans le terminal, ou un lancement ponctuel avec d’autres réglages :
OLLAMA_DEBUG=1 ollama serveollama serve --help affiche les variables d’environnement que lit le serveur. Si l’application ou le service tournent déjà, un second ollama serve leur dispute le port 11434. Arrêtez l’un des deux d’abord.
Comment vérifier qu’Ollama tourne
Quatre vérifications, de la plus simple à la plus parlante.
Le serveur répond. Ouvrez http://127.0.0.1:11434/ dans le navigateur, ou depuis un terminal :
curl http://127.0.0.1:11434/
Ollama is runningQuelle version répond. L’API a une adresse prévue pour ça, et la ligne de commande pose la même question :
curl http://127.0.0.1:11434/api/version
{"version":"0.35.0"}
ollama -v
ollama version is 0.35.0Si ollama -v affiche Warning: could not connect to a running Ollama instance, la commande est bien installée mais aucun serveur n’est lancé. S’il ajoute Warning: client version is …, la commande et le serveur n’ont pas la même version, ce qui veut presque toujours dire deux installations.
Ce qui est chargé, et où. ollama ps liste les modèles en mémoire, avec les colonnes NAME, ID, SIZE, PROCESSOR, CONTEXT et UNTIL. C’est PROCESSOR qu’il faut lire : 100% GPU, le modèle est entièrement sur la carte graphique ; 100% CPU, il est en mémoire système ; un partage comme 48%/52% CPU/GPU, il ne tenait pas et tourne moins vite qu’il le pourrait.
Le service, sous Linux. sudo systemctl status ollama indique s’il est actif et depuis quand.
Mode verbeux et journaux : deux choses différentes
Le mode verbeux mesure la vitesse. ollama run <modèle> --verbose, ou /set verbose en pleine conversation, affiche des temps après chaque réponse : total duration, load duration, prompt eval rate et eval rate, les deux derniers en tokens par seconde. /set quiet l’enlève.
Le journal de débogage raconte ce que fait le serveur. OLLAMA_DEBUG=1 passe le journal au niveau debug, OLLAMA_DEBUG=2 au niveau trace. L’endroit où la placer dépend de la façon dont Ollama tourne :
# Service Linux : ajoutez Environment="OLLAMA_DEBUG=1" sous [Service]
sudo systemctl edit ollama
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
# Application macOS : définissez-la, puis quittez et rouvrez Ollama
launchctl setenv OLLAMA_DEBUG 1
# Windows : quittez d'abord l'application depuis la zone de notification, puis dans PowerShell
$env:OLLAMA_DEBUG="1"
& "ollama app.exe"Les journaux se trouvent dans ~/.ollama/logs/server.log sur Mac, dans %LOCALAPPDATA%\Ollama\server.log sous Windows, dans journalctl -u ollama --no-pager --follow --pager-end sous Linux et dans docker logs ollama pour un conteneur.
Options, variables et emplacements des journaux tirés des pages dépannage et FAQ d’Ollama et de son code source, version 0.34.4, lus le 25 septembre 2026.
Sur quelle adresse Ollama écoute, et pourquoi il n’a pas de mot de passe
127.0.0.1:11434 d’origine. Seuls les programmes de votre propre machine peuvent l’atteindre. C’est le bon réglage, et celui qu’il vaut mieux garder.
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 le fait écouter sur toutes les interfaces réseau, et il y a un piège que le nom de la variable ne laisse pas deviner : l’API locale n’a aucune authentification. OLLAMA_AUTH n’y change rien ; elle fait seulement signer ses propres requêtes au client en ligne de commande. Et dès que le serveur quitte l’adresse de bouclage, il cesse aussi de vérifier l’en-tête Host, l’une des deux protections qui lui restaient. Quiconque atteint ce port peut se servir de vos modèles et de votre carte graphique. L’application de bureau possède un réglage qui fait précisément cela, mettre OLLAMA_HOST=0.0.0.0, et il est désactivé d’origine.
Si vous en avez besoin depuis une autre machine, laissez le serveur où il est et faites passer le port par SSH :
ssh -L 11434:127.0.0.1:11434 vous@la-machine-qui-fait-tourner-ollamaTant que la session reste ouverte, http://127.0.0.1:11434/ sur votre portable, c’est l’Ollama distant, et l’Ollama distant reste fermé à tous les autres.
Docker est l’endroit où l’erreur est la plus facile. L’image d’Ollama définit OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 à l’intérieur du conteneur, ce dont elle a besoin, et un simple -p 11434:11434 publie le port sur toutes les adresses de la machine hôte, d’après la documentation de Docker elle-même. D’où le 127.0.0.1: devant le port dans le tableau du début.
L’autre protection est le CORS, plus permissif que l’adresse ne le laisse penser : sans rien configurer, Ollama accepte les requêtes du navigateur venant de pages servies sur localhost, sur n’importe quel port, de fichiers ouverts dans le navigateur (file://) et des extensions. OLLAMA_ORIGINS s’ajoute à cette liste ; elle ne la remplace pas.
Ce qu’Ollama envoie de lui-même, et ce que vous pouvez couper
C’est la partie que l’écran d’installation passe sous silence. Programme ouvert, sans que vous y touchiez, voici les appels qu’il passe :
| Appel | Vers | Par jour | Peut-on le couper ? |
|---|---|---|---|
| Vérification des mises à jour, signée avec une clé stockée sur votre machine ; sous macOS, elle transporte aussi un identifiant persistant de l’appareil | ollama.com/api/update |
24 (toutes les heures, tant que l’application de bureau est ouverte ; inexistante sous Linux) | Non. Le réglage de mise à jour automatique empêche le téléchargement, pas la vérification |
Catalogue distant de modèles recommandés, lancé par ollama serve lui-même : sans application de bureau ni compte |
ollama.com/api/experimental/model-recommendations |
6 (toutes les 4 heures) | Oui : OLLAMA_NO_CLOUD=1 |
Compté par Local AI Scope d’après la cadence inscrite dans le code publié d’Ollama (version 0.32.15, lu le 25 août 2026), pas d’après une capture réseau. Les deux intervalles sont identiques dans le code de la 0.34.4, que nous avons relu le 25 septembre 2026. La fiche complète, avec chaque source : Ollama : ce qu’il envoie et si vous pouvez l’auditer.
Au total, 30 appels par jour sur un Mac ou un PC Windows application ouverte, dont 24 que vous ne pouvez pas empêcher. Un serveur Linux sans application de bureau en passe 6, et les 6 se désactivent. Le téléchargement d’un modèle n’entre pas dans ce compte : il a lieu quand vous le demandez, depuis registry.ollama.ai, et pour les modèles publics il part sans aucun identifiant.
La requête du catalogue est signée. Depuis la version 0.34.4, l’appel au catalogue toutes les 4 heures part signé avec ~/.ollama/id_ed25519, la clé qui identifie votre installation auprès d’ollama.com, celle-là même qui signe la vérification des mises à jour. C’est aussi le cas sur un serveur Linux sans application de bureau, et OLLAMA_NO_CLOUD=1, l’interrupteur qui suit, le coupe. Ce qu’il ne coupe pas, c’est la consultation du compte que fait l’application de bureau à son ouverture : une requête signée vers ollama.com/api/me, même si vous n’avez pas de compte. Elle n’entre pas dans les 30 parce qu’elle ne suit aucune horloge : elle part quand vous ouvrez l’application.
Comment couper ce qui peut l’être. Pour le service Linux, ajoutez Environment="OLLAMA_NO_CLOUD=1" comme la ligne de débogage plus haut. Sur Mac ou sous Windows, écrivez ce fichier, que lisent à la fois le serveur et l’application :
# ~/.ollama/server.json
{
"disable_ollama_cloud": true
}Redémarrez Ollama et cherchez Ollama cloud disabled: true dans le journal : cette ligne vaut confirmation. Le même interrupteur coupe les modèles :cloud et la recherche web, et c’est tout l’intérêt : un modèle dont le nom finit par :cloud ne tourne pas sur votre machine. Même ligne de commande, même catalogue, et votre question part sur les serveurs d’Ollama. Si vous n’utilisez que des modèles locaux, ollama signin ne vous servira jamais. Et si vous préférez que la ligne de commande ne garde pas trace de ce que vous tapez, OLLAMA_NOHISTORY=1 l’empêche d’écrire dans ~/.ollama/history.
Aucun de ces appels ne transporte vos questions. La politique de confidentialité d’Ollama (mars 2026) dit ne pas voir vos prompts ni vos données quand vous l’utilisez en local, et pouvoir collecter des métadonnées limitées sur l’appareil et l’usage, comme la version de l’application et le nombre de requêtes. C’est la parole de l’éditeur, et le code que nous avons lu ne la contredit pas. Ce que nous n’avons pas fait, c’est placer un analyseur réseau devant le programme : il s’agit d’une lecture du code, pas d’un enregistrement du trafic.
Où Ollama range vos modèles et vos conversations
Les modèles pèsent de quelques dizaines à quelques centaines de gigaoctets : l’emplacement compte avant le premier téléchargement.
| Quoi | Où |
|---|---|
| Modèles, macOS | ~/.ollama/models |
| Modèles, Windows | C:\Users\%username%\.ollama\models |
| Modèles, service Linux | /usr/share/ollama/.ollama/models |
| Clé qui identifie votre installation auprès d’ollama.com | ~/.ollama/id_ed25519 et son .pub (service Linux : /usr/share/ollama/.ollama/) |
| Conversations de l’application, dans une base SQLite non chiffrée | macOS ~/Library/Application Support/Ollama/db.sqlite · Windows %LOCALAPPDATA%\Ollama\db.sqlite |
Emplacements tels que les publie la FAQ d’Ollama et lus dans son code source, version 0.34.4, le 25 septembre 2026.
OLLAMA_MODELS déplace les modèles où vous voulez. Sous Linux, l’utilisateur ollama doit être propriétaire du nouveau dossier : sudo chown -R ollama:ollama <dossier>. La base des conversations ne quitte jamais la machine, et quiconque peut ouvrir des fichiers dans votre session peut la lire.
Quel modèle télécharger en premier
Le modèle se choisit après l’installation, pas avant. Le fichier doit tenir dans la mémoire qui vous reste, conversation comprise, et un modèle qui déborde sur le processeur se voit tout de suite dans le partage affiché par ollama ps. Le trouveur de modèle vous indique quels modèles tiennent sur votre machine avec une compression qui n’abîme pas les réponses, et quelle longueur de document ils acceptent ; il tourne entièrement dans votre navigateur. Et si vous travaillez en français, la langue change le calcul : c’est l’objet de IA locale en français : ce qui change, ce que ça coûte et ce que vous perdez.
L’ordre qui vous laisse un Ollama qui marche et qui parle le moins possible :
- Installez-le avec la ligne de votre système.
- Vérifiez
http://127.0.0.1:11434/etollama -v. - Écrivez
~/.ollama/server.jsonavecdisable_ollama_cloud(pour le service Linux, la ligneEnvironment), redémarrez, et cherchez la ligne de confirmation dans le journal. - Ne touchez pas à
OLLAMA_HOST; si une autre machine en a besoin, tunnel SSH. - Téléchargez un modèle qui tient, lancez-le avec
--verboseet vérifiez queollama psaffiche100% GPU.
Si c’est la vérification des mises à jour toutes les heures qui vous gêne, elle appartient à l’application de bureau, pas au serveur. Les cinq logiciels sont comparés précisément là-dessus dans 5 logiciels d’IA locale : télémétrie, appels et audit : llama.cpp, par exemple, ne passe aucun appel de lui-même, et LM Studio est le seul des cinq dont personne d’extérieur ne peut vérifier le code.