Automatisation IA locale : Comment déployer une stack complète avec n8n, Ollama et Qdrant

À l'heure où l'intelligence artificielle révolutionne nos méthodes de travail, de plus en plus de professionnels cherchent à exploiter cette technologie tout en gardant le contrôle sur leurs données. Chez Platane, nous accompagnons régulièrement nos clients dans la mise en place d'environnements IA locaux, sans dépendance cloud, pour répondre à des besoins d'automatisation spécifiques.

Dans cet article, nous allons explorer comment déployer une stack IA locale complète, combinant un modèle de langage (LLM), une base vectorielle et un outil d'automatisation pour orchestrer vos workflows IA.

Pourquoi opter pour une stack IA locale ?

Avant de plonger dans les aspects techniques, clarifions les avantages d'une installation locale :

• Confidentialité des données : vos informations restent sur votre infrastructure
• Indépendance : aucune dépendance à des services cloud tiers
• Personnalisation : liberté totale pour adapter la solution à vos besoins
• Coûts maîtrisés : pas d'abonnements mensuels variables
• Apprentissage : possibilité de comprendre et modifier chaque composant

Les composants essentiels d'une stack IA locale

1. Ollama : votre LLM personnel

Ollama est devenu en quelques mois la référence pour exécuter des modèles de langage localement. Cette solution open-source permet de déployer facilement des modèles comme Mistral, Llama, DeepSeek ou Gemma sur votre propre machine.

L'installation est remarquablement simple sur Windows, Linux ou macOS, et l'interface en ligne de commande permet de télécharger et gérer différents modèles selon vos besoins :

# Installation du modèle Mistral 7B
ollama pull mistral

# Lancement d'une conversation
ollama run mistral

Chez Platane, nous avons récemment intégré Ollama dans un projet d'automatisation de gestion de contenu, permettant de générer et d'analyser des textes sans jamais envoyer de données sensibles vers des API externes.

2. Qdrant : une base vectorielle performante pour le RAG

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique qui permet d'enrichir les réponses d'un LLM avec des informations issues d'une base de connaissances spécifique. Pour cela, une base vectorielle est indispensable.

Qdrant est une solution de recherche vectorielle open-source particulièrement adaptée à ce cas d'usage. Elle permet de stocker des embeddings (représentations vectorielles de textes) et d'effectuer des recherches par similarité sémantique.

L'installation via Docker est particulièrement simple :

docker run -p 6333:6333 -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant

Cette base vectorielle sera le cœur de votre système RAG, stockant les embeddings de vos documents pour les retrouver contextuellement lors des requêtes.

3. n8n : l'orchestrateur de vos workflows IA

n8n est une plateforme d'automatisation open-source qui permet de créer des workflows complexes via une interface visuelle intuitive. C'est l'outil idéal pour orchestrer vos différentes briques IA et automatiser des tâches comme :

• L'ingestion de documents (PDF, JSON, etc.)
• Le découpage et la vectorisation de contenus
• L'interrogation contextuelle de vos LLM
• Le traitement et l'analyse de données

L'installation de n8n peut se faire via npm ou Docker :

# Via npm
npm install n8n -g
n8n start

# Via Docker
docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

Architecture d'une solution complète

Voici comment ces différents composants s'articulent dans une architecture cohérente :

1. n8n sert d'interface principale et d'orchestrateur
2. Ollama fournit les capacités de traitement du langage naturel
3. Qdrant stocke les embeddings pour la recherche contextuelle
4. Des workflows n8n automatisent l'ensemble du processus :
   • Ingestion de documents
   • Extraction et découpage de texte
   • Génération d'embeddings via Ollama
   • Stockage dans Qdrant
   • Requêtes enrichies vers le LLM

Exemple concret : automatisation d'analyse documentaire

Pour illustrer cette architecture, prenons un cas d'usage que nous avons récemment implémenté chez Platane : l'automatisation d'analyse de documents techniques.

Le workflow se décompose ainsi :

1. Ingestion : n8n surveille un dossier pour détecter de nouveaux PDF
2. Extraction : le texte est extrait et découpé en chunks pertinents
3. Vectorisation : chaque chunk est transformé en embedding via Ollama
4. Indexation : les embeddings sont stockés dans Qdrant avec leurs métadonnées
5. Interface de requête : un formulaire permet de poser des questions
6. Recherche contextuelle : n8n récupère les chunks pertinents dans Qdrant
7. Génération de réponse : Ollama produit une réponse enrichie par le contexte

Ce système permet d'interroger naturellement une base documentaire technique, avec des réponses précises et contextuelles, le tout sans jamais exposer les données à l'extérieur.

Mise en place pratique

La configuration d'un tel environnement nécessite une approche méthodique :

Étape 1 : Installation des composants de base

Commencez par installer Docker pour faciliter le déploiement des différents services. Puis déployez successivement :

1. Ollama (natif ou via Docker)
2. Qdrant (via Docker)
3. n8n (via Docker ou npm)

Étape 2 : Configuration des modèles LLM

Téléchargez les modèles adaptés à vos besoins via Ollama. Pour un usage général, nous recommandons :

• Mistral 7B pour un bon équilibre performance/ressources
• DeepSeek Coder pour les tâches liées au code
• Llama 3 8B pour les tâches créatives

Étape 3 : Création de votre base vectorielle

Dans Qdrant, créez une collection avec la dimension correspondant à votre modèle d'embedding (généralement 384, 768 ou 1536 selon le modèle).

Étape 4 : Configuration des workflows n8n

C'est ici que la magie opère. Dans n8n, créez des workflows pour :

• L'ingestion de documents
• La génération d'embeddings
• La recherche contextuelle
• L'interface utilisateur

Optimisations et bonnes pratiques

Pour tirer le meilleur parti de votre stack IA locale, voici quelques recommandations issues de notre expérience chez Platane :

1. Ressources matérielles : prévoyez au minimum 16 Go de RAM et un CPU récent pour faire tourner l'ensemble
2. GPU : si possible, utilisez une carte NVIDIA compatible CUDA pour accélérer l'inférence des modèles
3. Chunking intelligent : adaptez la taille des chunks selon vos documents pour un meilleur RAG
4. Monitoring : mettez en place des alertes sur l'utilisation des ressources
5. Sauvegardes : n'oubliez pas de sauvegarder régulièrement votre base Qdrant et vos workflows n8n

Cas d'usage concrets

Chez Platane, nous avons déployé ce type d'architecture pour plusieurs cas d'usage :

• Analyse automatique de documentation technique pour un projet d'ingénierie
• Traitement et résumé de rapports financiers pour un client du secteur bancaire
• Système de réponse contextuelle basé sur une base de connaissances interne

Lors du développement de notre plateforme interne de gestion de contenu, nous avons également mis en place un système similaire pour automatiser l'analyse et l'enrichissement de contenus, démontrant ainsi la polyvalence de cette architecture.

Conclusion

Déployer une stack IA locale complète avec n8n, Ollama et Qdrant ouvre la voie à une multitude d'automatisations intelligentes, tout en gardant le contrôle total sur vos données et vos processus. Cette approche combine le meilleur des deux mondes : la puissance des technologies IA modernes et la sécurité d'une infrastructure locale.

Chez Platane, nous sommes convaincus que l'avenir de l'IA en entreprise passe par ces solutions hybrides, alliant performance et souveraineté des données. Notre expertise dans le développement de solutions sur mesure nous permet d'adapter ces architectures aux besoins spécifiques de chaque projet.

Vous souhaitez mettre en place votre propre environnement d'IA locale ou discuter de vos besoins d'automatisation ? N'hésitez pas à prendre rendez-vous via notre formulaire de contact. Notre équipe sera ravie d'échanger sur votre projet et de vous accompagner dans sa réalisation, en vous faisant bénéficier de notre expérience et de notre approche pragmatique des technologies d'IA.

Ensemble, transformons vos défis d'automatisation en solutions concrètes et performantes, parfaitement adaptées à vos objectifs.