Réponse rapide
Oui — exécuter un modèle open-weight localement élimine le transfert vers un pays tiers de l'Article 44 qui complexifie juridiquement l'IA cloud sous le RGPD : vos prompts et réponses ne quittent jamais votre serveur. Les modèles locaux comme Qwen 2.5 14B ou Llama 4 Scout peuvent traiter les textes RH, juridiques et médicaux entièrement sur site.
Mis à jour : 2026-05
Points clés
À chaque fois que vous envoyez un prompt à un LLM cloud (ChatGPT, Claude, Gemini), toute donnée personnelle dans ce prompt est transférée vers un serveur hors UE. L'Article 44 du RGPD exige une base légale pour ce transfert — généralement des CCT et une EIT. C'est la charge de conformité que crée l'IA cloud. Les LLMs locaux l'éliminent en supprimant entièrement le transfert.
Quand un modèle local tourne sur votre propre matériel, le traitement des données s'effectue dans votre juridiction. Le modèle reçoit votre prompt et génère une réponse entièrement sur votre CPU ou GPU — aucun appel réseau ne quitte votre bâtiment. Cela satisfait l'Article 44 (pas de transfert, pas de base légale nécessaire), l'Article 25 (protection dès la conception) et l'Article 5(1)(f) (intégrité et confidentialité des données).
Ce n'est pas une technicité ou un contournement — c'est l'architecture de protection des données dès la conception que décrivent les régulateurs RGPD. Lorsque les institutions européennes publient des orientations sur l'IA et le RGPD, le traitement local est systématiquement identifié comme le modèle de déploiement à risque le plus faible.
Trois modèles open-weight couvrent les principaux flux de travail réglementés RGPD en 2026. Pour les RH généraux, le juridique et la rédaction documentaire : Qwen 2.5 14B Q4_K_M (nécessite 10–12 Go VRAM). Pour l'analyse de code et la documentation technique : Qwen 2.5 Coder 14B (même VRAM, plus fort sur les sorties structurées). Pour les organisations avec un seul GPU ou matériel limité : Qwen 3 8B Q4_K_M (6–8 Go VRAM).
Les trois fonctionnent via Ollama avec une seule commande et ne nécessitent plus de connectivité cloud après le téléchargement unique du modèle. Le téléchargement s'effectue une fois depuis Hugging Face via HTTPS et peut se faire sur une machine isolée par support physique. Ensuite : entièrement hors ligne.
Pour les grandes organisations nécessitant une qualité proche du frontier : Llama 4 Scout (17B MoE) tient sur 24 Go VRAM avec une fenêtre de contexte de 10M tokens — adapté au traitement de longs contrats, politiques RH ou dossiers médicaux dans un seul contexte.
| Flux de travail | Modèle recommandé | VRAM requis | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| Documents RH, résumés | Qwen 2.5 14B Q4_K_M | 10–12 Go | ollama run qwen2.5:14b |
| Rédaction juridique, contrats | Qwen 2.5 14B Q4_K_M | 10–12 Go | ollama run qwen2.5:14b |
| Code, documentation technique | Qwen 2.5 Coder 14B | 10–12 Go | ollama run qwen2.5-coder:14b |
| Budget / 8 Go VRAM | Qwen 3 8B Q4_K_M | 6–8 Go | ollama run qwen3:8b |
| Longs documents (>100K tokens) | Llama 4 Scout | 24 Go | ollama run llama4:scout |
