Faire tourner une IA privée, en local

Le résultat : le bouton @b de votre barre d’outils de rédaction Thunderbird fonctionne exactement comme avec OpenAI ou Anthropic — Améliorer ce brouillon, Résumer ce fil, prompts personnalisés — mais le modèle qui génère la réponse tourne sur votre propre ordinateur portable. Rien de l’e-mail ne va à un fournisseur IA tiers — le modèle qui le lit et l’écrit tourne entièrement sur votre propre machine.

Si « laisse-moi utiliser l’IA sur des e-mails que je ne collerais jamais dans ChatGPT » décrit ce que vous ressentez, c’est la recette qu’il vous faut.

Pourquoi choisir cela

• Confidentialité. Le contenu complet de l’e-mail + votre prompt sont traités localement. Ollama n’a pas de politique de confidentialité parce qu’il n’y a rien à journaliser — le modèle est un fichier sur votre disque, qui parle à un processus sur votre machine.
• Aucun coût par appel. Modèle gratuit, inférence gratuite, tout gratuit. Utilisez-le autant que vous voulez.
• Pas de jonglage avec les clés API. Évitez la corvée « créer un compte OpenAI, obtenir une clé, la coller ». Ollama tourne sur localhost ; @bridge Chat IA pointe directement dessus.

Ce que ça coûte en compromis

• Plus lent que les modèles cloud. Un ordinateur portable faisant tourner Llama 3.1 8B met ~5 à 20 secondes par appel « améliore ce brouillon », contre ~2 secondes pour GPT-4o-mini. Utilisez un modèle plus petit + une machine plus puissante pour combler l’écart.
• Qualité moindre que GPT-4o ou Claude Sonnet 4.6. Llama 3.1 8B est solide pour la plupart des tâches d’e-mail, mais il n’égalera pas les modèles de pointe sur les nuances de ton ou l’édition de plusieurs paragraphes.
• Ça consomme la batterie + la RAM de votre portable. Faire tourner un modèle local, c’est du vrai calcul. Sur batterie, attendez-vous à une consommation de 20 à 40 % pendant que le modèle génère.

Configuration

1. Installez Ollama

Récupérez Ollama sur ollama.com/download. Disponible pour macOS, Linux, Windows.

Après l’installation, Ollama tourne comme un service en arrière-plan sur http://127.0.0.1:11434. Vous n’avez rien à faire pour le démarrer — il tourne déjà.

2. Téléchargez un modèle

Dans un terminal :

ollama pull llama3.1:latest

Cela télécharge environ 5 Go. Le premier appel après l’installation est une attente unique ; ensuite, le modèle est sur le disque.

Si vous avez une machine puissante (16 Go de RAM ou plus, CPU rapide ou un GPU), essayez un modèle plus grand — la qualité augmente bien :

ollama pull llama3.1:70b

3. Activez-le dans @bridge Chat IA

Ouvrez Thunderbird → Paramètres du module atbridge.ai → section @bridge Chat IA.

• Fournisseur : choisissez ollama (local — private) dans le menu déroulant
• Clé API : laissez vide (Ollama tourne sans authentification sur localhost)
• Cliquez sur Activer

@bridge génère la clé d’appareil chiffrée localement, demande à notre backend de l’emballer sous la clé maîtresse propre à l’environnement, et écrit l’emballage dans ~/.atbridge/connect-wrapped.bin. Même si votre LLM est local, l’activation de @bridge Chat IA passe toujours par le serveur — c’est ainsi que nous empêchons un client craqué d’usurper un droit Pro. Le serveur ne voit pas votre trafic Ollama ni la sortie de votre modèle ; il ne fait que médier l’étape de déballage au moment de l’appel.

4. Utilisez le bouton @b

Ouvrez une fenêtre de rédaction dans Thunderbird. Cliquez sur le bouton @b de la barre d’outils de rédaction. Le menu contextuel apparaît.

• Cliquez sur Améliorer ce brouillon — le texte de votre brouillon est envoyé à votre Ollama local, la version peaufinée est réinjectée dans la fenêtre de rédaction. Aller-retour : ~5 à 10 secondes pour llama3.1:latest sur un portable récent.
• Ou saisissez une instruction personnalisée dans la zone de prompt : « traduis ceci en espagnol », « rends-le plus formel », etc.

C’est tout. Le contenu de votre e-mail n’a jamais franchi votre interface réseau locale, encore moins l’internet public.

Vérifiez que rien ne fuit

Si vous voulez vérifier, lancez une capture de paquets (tcpdump, Wireshark) pendant que vous cliquez sur le bouton @b. Vous devriez voir :

1. Une courte requête HTTPS vers atbridge.ai pour l’appel de déballage (aucun contenu d’e-mail — seulement {email, license_key, device_id, wrapped_b64})
2. Une connexion TCP vers 127.0.0.1:11434 (votre Ollama, local)
3. Aucun autre trafic sortant

C’est l’intégralité de l’empreinte de confidentialité.

Notes

• Ollama avec authentification en amont (ex. distant, reverse proxy) : collez votre jeton Bearer dans le champ Clé API. L’adaptateur compatible OpenAI le transmet.
• Vous voulez pointer vers un port Ollama non standard ? Utilisez plutôt le préréglage openai-compatible et collez votre URL de base personnalisée.
• D’autres exécuteurs de LLM locaux (LM Studio, le serveur de llama.cpp, vLLM) parlent aussi l’API compatible OpenAI. Utilisez le préréglage openai-compatible et pointez vers leur endpoint.

Astuce

Ollama en local est le seul fournisseur Connect pour lequel l’activation peut se faire hors ligne une fois l’emballage d’appareil sur le disque — la réactivation nécessite le backend, mais les appels au quotidien fonctionnent même si atbridge.ai est indisponible. Le hic : chaque appel appelle toujours le backend pour l’étape de déballage, donc le mode « entièrement hors ligne » relève d’une considération slice-b2.