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Les outils d’IA connus du grand public dépendent d’une connexion Internet pour envoyer les requêtes à un serveur distant avant de répondre. Ce processus, invisible, est méconnu des utilisateurs. Avec Gemma 4, Google propose une IA qui fonctionne localement sur votre téléphone ou votre ordinateur sans besoin d’une connexion permanente.
La famille de modèles Gemma 4 est la dernière-née de l’équipe Google DeepMind. Les modèles sont open source et distribués sous licence Apache 2. Gemma 4 est disponible dans plusieurs formats et compatible avec tous les appareils, incluant les périphériques. Il prend en charge jusqu’à 256 000 contextes dans 140 langues. Il excelle dans les tâches de programmation, de raisonnement et multimodales. Voici un guide pour télécharger et installer Gemma 4 localement sur votre appareil.
Qu’est-ce que Gemma 4 exactement ?
Gemma 4 est le dernier-né des modèles de langage que Google a présenté en 2025. À la différence de la famille Gemini, celle-ci peut fonctionner hors du cloud de Google. En effet, vous pouvez télécharger un modèle Gemma et l’exécuter localement via un appareil classique.
La famille Gemma 4 se décline en 4 tailles :
- 2B : le plus compact, ce qui fait de lui l’outil idéal pour les appareils mobiles et les périphériques. Par contre, c’est la version la moins précise.
- 4B : l’idéal pour les appareils mobiles qui ont la dernière version d’Android. Si vous avez un minimum de 8 Go de RAM, foncez.
- 26B : grâce à sa capacité de raisonnement supérieure, il est capable de mener des tâches plus complexes. Son exécution exige un smartphone performant ou un PC.
- 31B : celui-ci exige un ordinateur portable doté d’une carte graphique performante et d’un minimum de 32 Go de RAM pour fonctionner.
Avant de télécharger le modèle, il convient de vérifier la taille que votre appareil peut supporter, sachant que la mémoire vidéo (VRAM) et la RAM sont les principaux facteurs limitants. En bref :
- Pour Gemma 4 2B ou 4B, ayez au moins un appareil avec 8 Go de RAM pour garantir sa fluidité.
- Pour Gemma 4 26B ou 31B, disposez d’entre 16 Go et 32 Go de RAM. Ces tailles exigent également une carte graphique dédiée telle qu’une Nvidia RTX dotée de 12 Go de VRAM.
Quelles méthodes pour télécharger et installer Gemma 4 localement ?
Maintenant que les bases sont posées, passons aux choses sérieuses : l’installation.
La méthode la plus rapide : Ollama
Pourquoi ? Parce que Ollama vous permet de passer de zéro à l’exécution de Gemma 4 avec facilité. Il prend en charge le téléchargement et la configuration à votre place. Pour l’installation, vous saisissez une seule commande :
- Sur macOS : brew install ollama
- Sur Windows : il suffit de télécharger l’installeur officiel.
Une fois Ollama installé, vous ouvrez le terminal et saisissez : ollama run gemma:4b ou la version que vous souhaitez.
LM Studio pour une expérience plus fluide
Ceux qui sont plus à l’aise avec une interface graphique peuvent passer par LM Studio. Cela vous permet de faire l’impasse sur le terminal et d’utiliser une interface visuelle comme sur ChatGPT.
La première étape consiste à télécharger et installer LM Studio sur votre appareil. Une fois cela fait, vous recherchez « Gemma 4 » dans la barre de recherche, choisissez la version adaptée à votre RAM et, enfin, téléchargez-la.
Vous allez ensuite dans l’AI Chat pour commencer vos conversations. L’expérience est très proche de ChatGPT, mais vos données restent privées et 100 % locales.
Hugging Face pour les pros et les chercheurs
Si vous êtes un ingénieur ou un chercheur en machine learning, Hugging Face est plus adapté pour manipuler les poids bruts du modèle.
La première étape consiste à installer Hugging Face avec la commande pip install huggingface-hub. Ensuite, vous téléchargez Gemma 4 en précisant la version voulue avec la commande huggingface-cli download google/gemma-4-4b.
Important : vous devez d’abord passer par l’acceptation du contrat de licence de Google avant de lancer le téléchargement.
Kaggle pour tester votre GPU gratuitement
Kaggle représente un autre moyen d’utiliser Gemma 4 localement si vous ne disposez pas d’une carte graphique dédiée. Vous accédez à leurs « notebooks » dotés de GPU gratuits et bénéficiez d’une connexion de 30 heures par semaine.
La première étape : rendez-vous sur le site officiel de Kaggle et retrouvez Gemma 4. Acceptez d’abord les conditions d’utilisation et créez votre notebook. Vous attachez ensuite le modèle via un panneau à droite de votre écran.
Kaggle s’adresse notamment aux étudiants et aux data scientists qui souhaitent tester le modèle sur un GPU cloud.
Google AI Edge Gallery pour un usage 100 % hors ligne sur votre smartphone
Google AI Edge Gallery est une application open source développée par l’équipe de Google AI Edge. Si vous ne la trouvez pas sur le Play Store, il faut se rendre dans les paramètres de votre appareil. Dans « Applications », puis « Accès spécial », cliquez sur « Installer des applications inconnues ». Cela vous permet d’autoriser votre navigateur à la télécharger. Pour retrouver le fichier officiel, rendez-vous sur son dépôt GitHub et choisissez la version la plus récente.
Une fois AI Edge Gallery installée, donnez-lui l’accès à l’espace de stockage pour héberger les fichiers du modèle.
Dans la section AI Chat, vous cliquez sur « Get Models » et choisissez la taille correspondante, sachant que 2B ou 4B sont l’idéal pour les appareils Android. Le téléchargement et l’installation se déroulent en arrière-plan.
Lorsque toutes ces étapes sont franchies, vous pouvez ouvrir le chat texte et choisir le modèle. La réponse à une première conversation peut prendre plus de temps, le temps pour le modèle de s’initialiser. Les requêtes suivantes seront plus rapides. De plus, vous pouvez l’utiliser hors ligne.
Quelle méthode choisir pour installer Gemma 4 localement ?
Maintenant que l’on a vu toutes les méthodes, le choix dépend de deux facteurs : votre aisance en informatique et la configuration de votre matériel. Voici un guide pour vous aider à mieux choisir :
Pour la simplicité et le confort
LM Studio constitue un choix incontestable grâce à son interface graphique complète. Vous n’avez aucune ligne de commande à taper pour trouver et télécharger Gemma 4. Après, vous lancez les discussions comme sur ChatGPT. Cette méthode convient autant aux débutants qu’à ceux qui souhaitent tester le modèle sans forcément entrer dans les détails techniques.
Pour la rapidité
Si l’usage d’un terminal ne vous effraie pas et que vous êtes régulièrement sur PC, Ollama reste une référence. Il est très léger, même lorsqu’il tourne en arrière-plan. Ollama est aussi capable d’optimiser l’utilisation des ressources entre votre carte graphique et votre processeur. C’est la méthode idéale pour les utilisateurs quotidiens de l’IA et les développeurs.
Pour la mobilité
AI Edge Gallery (Android) répond à vos besoins de mobilité. Vous pouvez utiliser Gemma 4 partout : en avion, dans le désert, etc. C’est l’unique méthode qui transforme votre smartphone en assistant intelligent sans besoin d’une connexion Internet. AI Edge Gallery s’adresse aux voyageurs, aux journalistes ou encore aux simples utilisateurs attachés à leur vie privée.
Pour la personnalisation
Hugging Face convient aux développeurs qui souhaitent intégrer Gemma 4 à un autre logiciel. De plus, le fait d’avoir les poids bruts du modèle vous permet de le réentraîner sur vos propres données. Par contre, il exige des compétences en Python. Hugging Face vise plutôt les ingénieurs IA, les développeurs d’applications et les chercheurs.
Notre mot de la fin ? La RAM constitue une règle d’or. Si votre appareil dispose d’une RAM inférieure à 16 Go, restez sur un modèle 2B. Cela vous garantira une plus grande fluidité.
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