Ollama, LM Studio ou Open WebUI : quelle interface pour faire tourner une IA en local ?

La réponse courte

Ollama est un moteur : il exécute les modèles et expose une API locale, sans interface graphique. LM Studio est une application de bureau complète, la plus simple pour démarrer seul sur son poste. Open WebUI est une interface web de type ChatGPT qui se branche sur un moteur (Ollama le plus souvent) et ajoute comptes utilisateurs, documents partagés et connexion aux outils métier. Pour une personne : LM Studio. Pour un cabinet ou une PME : Ollama + Open WebUI. C'est cette dernière combinaison qui est pré-installée sur les stations IA Local.

Moteur d'exécution et interface : deux couches à ne pas confondre

Faire tourner une IA en local repose sur deux briques distinctes. Le moteur d'inférence charge le modèle en mémoire vidéo et produit les réponses ; l'interface est ce que vous voyez à l'écran pour converser, déposer un document ou gérer les utilisateurs. Certains outils ne font que l'un, d'autres regroupent les deux.

La plupart des confusions viennent de là : comparer Ollama à Open WebUI revient à comparer un moteur à une carrosserie. Les trois outils ci-dessous se positionnent différemment sur ces deux couches, et c'est ce qui décide du bon choix.

Ollama : le moteur léger, scriptable, devenu le standard de fait

Ollama s'installe en une minute sous Windows, macOS et Linux et se pilote en ligne de commande : « ollama run qwen3 » télécharge le modèle et ouvre une conversation dans le terminal. Sa force est ailleurs que dans l'ergonomie : il expose une API locale compatible avec le format OpenAI, ce qui permet à n'importe quelle application — interface de chat, éditeur de code, outil de RAG — de s'y connecter.

Le code est publié sous licence MIT, la bibliothèque de modèles est large et mise à jour au rythme des sorties (Qwen, Gemma, Mistral, gpt-oss, Nemotron). En contrepartie, Ollama seul n'offre ni interface graphique digne de ce nom, ni gestion des utilisateurs, ni lecture de documents : il est fait pour être la fondation d'autre chose.

• Pour qui : les utilisateurs à l'aise avec un terminal, et toute installation qui servira de socle à une interface ou à des agents.
• Points forts : légèreté, API standardisée, mise à jour des modèles très simple, fonctionne en service en arrière-plan.
• Limites : aucune interface de chat évoluée, pas de comptes, pas de RAG intégré.

LM Studio : l'application de bureau tout-en-un

LM Studio réunit dans une seule application le navigateur de modèles, le téléchargement, les réglages de quantification, la conversation et un serveur local compatible OpenAI. C'est l'outil le plus confortable pour découvrir l'IA locale sans rien configurer : on choisit un modèle selon la mémoire disponible, on clique, on discute.

Depuis juillet 2025, l'éditeur autorise l'usage au travail sans licence commerciale séparée, ce qui a levé le principal frein en entreprise. Le logiciel reste propriétaire : le code n'est pas ouvert, et l'application est conçue pour un poste et un utilisateur. On peut lui faire lire des documents en conversation, mais il n'existe ni base documentaire partagée, ni comptes, ni droits d'accès.

• Pour qui : l'indépendant, le dirigeant ou le développeur qui veut une IA privée sur son propre ordinateur, tout de suite.
• Points forts : installation la plus simple des trois, réglages visibles, serveur local intégré pour brancher d'autres outils.
• Limites : mono-utilisateur, propriétaire, pas de déploiement centralisé pour une équipe.

Open WebUI : l'interface ChatGPT privée pour une équipe

Open WebUI est une interface web qui se connecte à Ollama (ou à toute API compatible OpenAI) et restitue l'expérience d'un ChatGPT : historique des conversations, comptes utilisateurs et rôles, espaces de travail, bibliothèque de documents interrogeable (RAG), recherche web optionnelle, et depuis 2025 la connexion à des outils externes via le protocole MCP. Elle s'installe sur une machine du réseau et chaque collaborateur y accède depuis son navigateur.

Le projet est open source et gratuit ; la licence intègre depuis la version 0.6.6 une clause de protection de la marque qui ne concerne que les déploiements de plus de 50 utilisateurs souhaitant retirer le logo Open WebUI. Pour un cabinet ou une PME en usage interne, cette clause n'a aucun effet pratique.

C'est exactement ce que livrent nos stations : Ollama comme moteur, Open WebUI comme interface, les modèles 2026 déjà téléchargés, l'OCR et l'indexation de documents configurés, et les connecteurs MCP prêts à être activés.

• Pour qui : toute structure de 2 à 50 personnes qui veut une IA partagée, avec des documents communs et des accès par personne.
• Points forts : expérience familière, multi-utilisateurs, RAG intégré, connexion aux outils métier, administration centralisée.
• Limites : demande un moteur derrière (Ollama) et une machine allumée qui fait office de serveur — d'où l'intérêt d'une station dédiée.

Tableau comparatif

Le tableau ci-dessous résume les différences qui comptent réellement à l'usage, hors performance brute : celle-ci dépend du modèle et de la carte graphique, pas de l'outil.

Quelle combinaison selon votre situation

Le choix dépend moins de la technique que du nombre de personnes qui utiliseront l'IA et de ce qu'elles doivent partager.

• Indépendant, profession libérale seule : LM Studio sur votre poste, ou Ollama si vous êtes à l'aise avec le terminal. Une carte graphique de 16 Go suffit pour un modèle 12B au quotidien.
• Cabinet de 2 à 10 personnes : Ollama + Open WebUI sur une machine dédiée, avec une base documentaire commune (modèles, procédures, dossiers types). C'est le périmètre d'une station Starter ou Predator.
• PME ou service de 10 à 50 personnes : même architecture, avec une mémoire vidéo plus importante pour servir plusieurs conversations simultanées et des modèles 70B à 120B. C'est le périmètre d'une station Master.
• Développeurs et agents IA : Ollama comme moteur, Open WebUI pour l'équipe, et vos outils de code (Cline, OpenCoder) branchés directement sur l'API locale.

Ce que change une station pré-configurée

Installer Ollama et Open WebUI prend une heure à quelqu'un d'expérimenté. Ce qui prend du temps ensuite, c'est le reste : dimensionner la mémoire, choisir les bonnes quantifications, configurer l'OCR pour les PDF scannés, sécuriser l'accès réseau, maintenir les modèles à jour. Nos stations livrent l'ensemble déjà assemblé et testé à Annecy, avec un interlocuteur unique à Lyon pour la suite.