Stack IA auto-hébergée

Cette chronique ouvre les coulisses de l’atelier. Voici la stack IA auto-hébergée qui tourne au quotidien dans mon activité.

Le socle repose sur des services Docker auto-hébergés. Des fournisseurs externes complètent le socle quand la tâche l’exige.

L’ensemble tient en trois étages : mémoire documentaire, cockpit de pilotage et bras automate. Le schéma ci-dessous relie chaque brique.

Le schéma et le panorama décrivent l’existant. Rien de théorique : chaque brique tourne déjà.

flowchart LR

  subgraph docs["Docs - mémoire froide"]
    direction TB
    docsmd["Markdown et dépôts Git"]
  end

  oikb["oikb"]
  qdrant["qdrant
base vectorielle"]
  ollama["ollama
modèle local"]
  extai["Fournisseurs externes
OpenAI, Anthropic, Mistral et NVIDIA"]
  n8n["n8n"]
  openterm["open-terminal
sandbox Docker"]
  git["Git
Forgejo et GitHub"]
  creds["Credentials"]

  subgraph owui["open-webui"]
    direction TB
    knowledges["Knowledges"]
    chats["Chats, notes et mémoire"]
  end

  subgraph ordi["ORDI"]
    direction TB
    vscode["VS Code"]
    owuicptr["owui-cptr"]
  end

  docsmd --- oikb
  oikb --- knowledges
  chats --- knowledges
  knowledges --- qdrant
  qdrant --- owui
  qdrant --- n8n
  ollama --- owui
  ollama --- n8n
  ollama --- ordi
  owui --- n8n
  owui --- owuicptr
  openterm --- owui
  n8n --- git
  n8n --- creds
  n8n --- owuicptr
  git --- ordi
  git --- docsmd
  extai --- owui
  extai --- n8n
  extai --- ordi

Les briques en un coup d’œil#

La plupart des briques tournent en Docker sur le serveur. Voici le rôle de chacune.

Les sections suivantes reprennent chaque étage dans l’ordre du schéma. De la mémoire au poste de travail.

Ce panorama bouge avec les besoins. La stack décrite ici est celle d’aujourd’hui, pas un dogme.

Une mémoire froide en markdown#

Tout part des documents en markdown. Fiches de compétences, documentations externes et dépôts GitHub forment la mémoire froide.

oikb synchronise cette mémoire vers les Knowledges d’open-webui. Le service tourne en Docker avec le reste de la stack.

Les dépôts vivent sur Forgejo et GitHub. Git versionne la documentation comme du code.

Cette mémoire froide ne dépend d’aucun service tiers. Les fichiers restent ouverts, exportables et réversibles.

open-webui, le cockpit#

open-webui sert de poste de pilotage. Chats, notes et automations s’y retrouvent. La mémoire des conversations y vit aussi.

Les Knowledges s’appuient sur qdrant, une base vectorielle dédiée au RAG. Les documents deviennent interrogeables en langage naturel.

open-terminal ajoute un terrain d’action : un Linux virtualisé en Docker pour exécuter, construire et versionner.

Les chats alimentent aussi les Knowledges. Une conversation utile devient une ressource durable.

Des modèles locaux et externes#

Un serveur ollama auto-hébergé fournit le socle local. Un modèle unique couvre les usages quotidiens.

Quatre fournisseurs externes complètent le socle. Le cockpit et l’automate y accèdent par API.

Chaque fournisseur se branche sur le cockpit comme sur l’automate. Le choix dépend de la tâche.

Le socle local permet de traiter des données sans les exposer à l’extérieur.

n8n, le bras automate#

n8n orchestre l’ensemble : workflows d’agents, automatisations et serveurs MCP.

L’outil puise dans la base vectorielle pour contextualiser ses agents. Il déclenche open-webui et le sandbox selon les besoins.

Les identifiants restent centralisés en un point. Notion, messageries et API tierces s’y retrouvent. Un seul endroit à sécuriser et à auditer.

Chaque automatisation suit le même chemin documentaire. Les workflows vivent en Docker et se versionnent dans Git.

Le poste de travail#

Sur mon ordinateur, deux outils consomment la stack : VS Code pour le code et owui-cptr pour le terminal.

owui-cptr relie open-webui à la machine. Les agents pilotent un vrai terminal depuis le cockpit.

VS Code reste l’outil central du métier. La stack ne remplace pas le savoir-faire : elle l’assiste.

Les modèles restent joignables depuis le poste. Le cockpit comme l’automate exposent leurs API.

Ce que la stack garantit#

La documentation reste en markdown sous Git. La connaissance vit dans une base maîtrisée. Les actions passent par des automates lisibles. Rien ne se retrouve enfermé dans une boîte noire.

Cette première passe décrit l’architecture telle qu’elle tourne. Coûts réels et limites suivront dans une mise à jour.

Un dernier point d’honnêteté : cette stack demande de l’entretien. Chaque brique se met à jour et se surveille.

Vous voulez une stack pareille sans y passer vos soirées ? C’est le type de chantier que j’accompagne. J’en parle sur mes services.