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Colas Mérand
13/04/2025
Intelligence Artificielle
Automatisation
n8n
5 minutes
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.
Avant de plonger dans les aspects techniques, clarifions les avantages d'une installation locale :
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.
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.
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'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
Voici comment ces différents composants s'articulent dans une architecture cohérente :
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 :
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.
La configuration d'un tel environnement nécessite une approche méthodique :
Commencez par installer Docker pour faciliter le déploiement des différents services. Puis déployez successivement :
Téléchargez les modèles adaptés à vos besoins via Ollama. Pour un usage général, nous recommandons :
Dans Qdrant, créez une collection avec la dimension correspondant à votre modèle d'embedding (généralement 384, 768 ou 1536 selon le modèle).
C'est ici que la magie opère. Dans n8n, créez des workflows pour :
Pour tirer le meilleur parti de votre stack IA locale, voici quelques recommandations issues de notre expérience chez Platane :
Chez Platane, nous avons déployé ce type d'architecture pour plusieurs cas d'usage :
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.
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.
Vous préférez discuter de vive voix ? Nous aussi et c'est évidemment sans engagement !
Une question, un besoin de renseignements ? N'hésitez pas à nous contacter.
