Construire une IA locale, privée et sans garde-fous (Ollama + PrivateGPT)

🎥 Résumé analytique

🎯 Promesse cognitive

• À la fin, on comprend comment exécuter un LLM local non censuré et lui connecter une base documentaire privée, sans internet.

🧩 Carte du contenu

• Exécution d’un LLM local avec Ollama
• Notion de modèles « uncensored »
• Limites des LLM entraînés uniquement sur données publiques
• Introduction au RAG avec PrivateGPT
• Installation avancée sous WSL + Python
• Démonstration d’interrogation de documents privés

✅ Ce que la vidéo apporte en plus de la lecture

• Démo concrète des commandes et de l’UI
• Retour d’expérience sur les pièges d’installation
• Exemple réel d’interrogation de PDF via RAG
• Comparaison implicite simplicité (Ollama) vs complexité (PrivateGPT)

🕒 Niveau d’engagement recommandé

• visionnage_actif
  • Beaucoup de commandes et d’étapes techniques
  • Détails d’installation non triviaux
  • Erreurs et oublis signalés par l’auteur

🧰 Pistes d’exploitation et points de vigilance

• 1 idée à tester : utiliser ce stack comme copilote IA sur une base de mails, notes ou docs sensibles.
• 1 notion à creuser : limites réelles des modèles « uncensored » en local (qualité vs sécurité).
• 1 limite / biais : confusion possible entre absence de garde-fous et maîtrise réelle des risques.

🔍 Déroulé détaillé et analyse critique