Initier ses étudiants aux LLM sans budget cloud est possible et même pédagogiquement riche : modèles open source en local, outils gratuits et projets concrets pour toute une classe.
Points clés
- Déployer un environnement LLM pour toute une classe
- Choisir des modèles adaptés à la pédagogie
- Bâtir des projets étudiants concrets et gratuits
Déployer un environnement LLM pour toute une classe
Privilégiez Ollama installé sur chaque poste : gratuit, simple, et fonctionnant hors ligne, idéal en salle informatique. Pour les machines faibles, mutualisez un serveur Ollama partagé sur le réseau, ou utilisez Google Colab gratuit avec son GPU. Préparez en amont le téléchargement des modèles pour éviter de saturer la bande passante. Cette logistique conditionne la réussite du premier cours pratique.
Choisir des modèles adaptés à la pédagogie
Sélectionnez des modèles petits et rapides pour des allers-retours fluides en classe : Phi, Mistral 7B ou des Llama quantifiés. Un modèle qui répond vite maintient l'attention bien mieux qu'un gros modèle lent. Montrez aux étudiants l'effet de la taille du modèle sur la qualité et la vitesse, ce qui est déjà une leçon. Adaptez le choix au matériel le plus faible de la salle.
Bâtir des projets étudiants concrets et gratuits
Faites construire des projets motivants sans aucun coût : chatbot sur des documents de cours (RAG local), assistant de résumé, classificateur de texte. Combinez Ollama, Chroma et des notebooks Jupyter. Intégrez l'esprit critique : faire repérer les hallucinations renforce l'apprentissage. Ces projets autonomes, reproductibles à la maison, ancrent durablement les compétences. La gratuité libère l'expérimentation.
En pratique
Scénario. Sur un mini-projet de deux jours (12h) en classe, les étudiants installent Ollama, choisissent un modèle adapté à leur machine, puis construisent par binômes un assistant questions-réponses sur les supports du cours avec un RAG local (Chroma, sentence-transformers). Ils présentent et critiquent les hallucinations observées. Livrable : un assistant local par binôme et une courte analyse critique.
Questions fréquentes
Comment gérer une salle avec des machines hétérogènes ?
Choisissez le modèle en fonction du poste le plus faible, ou mutualisez un serveur Ollama partagé. Google Colab gratuit dépanne les machines incapables de faire tourner un modèle local.
Les étudiants peuvent-ils continuer chez eux ?
Oui, c'est un atout majeur : Ollama est gratuit et fonctionne sur la plupart des ordinateurs personnels, ce qui permet de poursuivre les projets sans aucun coût.
Pour aller plus loin
Pour approfondir : Aborder l ethique des donnees · Aborder l ia generative d images. Et le reste de nos ressources pour les écoles, OF et formateurs.
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