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Comment Créer un Assistant IA Local Gratuit avec OpenClaw et DeepSeek

Ashley Innocent

Ashley Innocent

26 February 2026

Comment Créer un Assistant IA Local Gratuit avec OpenClaw et DeepSeek

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En bref

DeepSeek est une famille de modèles d'IA open-source puissante (de 1,5B à 671B de paramètres) dotée de capacités de raisonnement exceptionnelles. OpenClaw est un assistant IA open-source viral (plus de 170K étoiles GitHub) qui fonctionne entièrement localement. En combinant DeepSeek avec OpenClaw via Ollama, vous obtenez un assistant IA gratuit, axé sur la confidentialité, rivalisant avec les alternatives payantes, sans frais d'API, sans abonnements, avec un contrôle total.

Introduction

Construire un assistant IA personnel n'a jamais été aussi accessible. Entre les coûts d'API, les plans d'abonnement et les préoccupations en matière de confidentialité, les développeurs ont besoin d'un chemin clair pour se lancer dans les capacités d'IA locales.

Si vous cherchez un moyen d'exécuter des modèles linguistiques puissants localement sans dépenser d'argent en appels d'API, vous êtes au bon endroit. Ce guide vous expliquera comment configurer DeepSeek, l'impressionnant modèle open-source de DeepSeek AI, avec OpenClaw, un assistant IA open-source viral qui vous offre un agent IA personnel fonctionnant entièrement sur votre matériel.

Le meilleur dans tout ça ? DeepSeek et OpenClaw sont tous deux gratuits. Pas de carte de crédit. Pas d'abonnement. Aucune donnée ne quitte votre machine.

Que vous soyez un développeur cherchant à automatiser des tâches, un amateur explorant l'IA locale, ou une entreprise recherchant des solutions d'IA axées sur la confidentialité, cette configuration offre des capacités de niveau entreprise à coût zéro.

Pourquoi DeepSeek + OpenClaw ?

La puissance de DeepSeek

DeepSeek est apparu comme l'une des familles de modèles d'IA open-source les plus performantes en 2026. Voici ce qui la distingue :

Logo Deepseek

Raisonnement Exceptionnel
DeepSeek-R1 atteint des performances proches des modèles de pointe comme OpenAI O3 et Gemini 2.5 Pro sur les tâches de raisonnement. Il est particulièrement performant en mathématiques, en codage et en résolution de problèmes complexes.

Variété de Modèles
DeepSeek propose des modèles pour chaque cas d'utilisation :

ModèleParamètresIdéal Pour
DeepSeek-R11.5B - 671BRaisonnement et résolution de problèmes
DeepSeek-V3671BTâches générales
DeepSeek-V3.1671BPensée hybride/non-pensée
DeepSeek-Coder1.3B - 236BTâches de codage

Raisonnement Hybride
Comme Qwen3, DeepSeek-V3.1 prend en charge le mode de réflexion (raisonnement Chain-of-Thought) et le mode sans réflexion (réponses directes), vous permettant de choisir en fonction de votre tâche.

Efficacité Économique
Les modèles DeepSeek sont open-source et gratuits à exécuter localement. Vous ne payez que le matériel.

La flexibilité d'OpenClaw

OpenClaw (anciennement Clawdbot/Moltbot) est un agent IA open-source avec plus de 170 000 étoiles GitHub.

Logo OpenClaw

Il offre :

Pourquoi cette combinaison fonctionne

La combinaison du puissant raisonnement de DeepSeek et des capacités d'agent d'OpenClaw crée un assistant IA gratuit et privé qui rivalise avec les alternatives payantes :

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :

  1. Un ordinateur avec une RAM suffisante (voir les exigences ci-dessous)
  2. Un accès administrateur/root pour installer le logiciel
  3. Une connexion Internet pour les téléchargements initiaux
  4. Une familiarité de base avec la ligne de commande (nous expliquerons chaque étape)

Exigences de RAM par modèle

ModèleRAM MinimaleRAM Recommandée
DeepSeek-R1 1.5B8GB8GB
DeepSeek-R1 7B16GB16GB
DeepSeek-R1 14B32GB32GB
DeepSeek-R1 32B64GB64GB
DeepSeek-R1 70B128GB128GB+
DeepSeek-V3 671B256GB256GB+

Conseil de pro : Commencez avec le modèle 7B si vous avez 16 Go de RAM. Vous pourrez toujours augmenter plus tard.

Installation d'Ollama

Ollama est le pont qui vous permet d'exécuter DeepSeek localement. Il gère le téléchargement des modèles, la gestion de la mémoire et la diffusion de l'inférence.

Installation sur macOS

# Utilisation de Homebrew (recommandé)
brew install ollama

# Ou en utilisant le script d'installation
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Installation sur Linux

# Utilisation du script d'installation
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Ou téléchargez le binaire directement
sudo curl -L https://ollama.ai/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama

Installation sur Windows

Téléchargez et exécutez le programme d'installation depuis ollama.

Vérification de l'installation

Après l'installation, vérifiez qu'Ollama fonctionne :

ollama --version

Vous devriez voir une sortie comme ollama version 0.5.0 ou similaire.

Démarrage du service Ollama

Ollama s'exécute en tant que service d'arrière-plan. Il devrait démarrer automatiquement, mais vous pouvez vérifier :

# Vérifier si Ollama est en cours d'exécution
ollama list

# S'il n'est pas en cours d'exécution, démarrez-le
ollama serve

Configuration des modèles DeepSeek

Maintenant, mettons DeepSeek en marche sur votre machine.

Téléchargement de DeepSeek-R1 (Recommandé)

DeepSeek-R1 est le modèle de raisonnement phare. Pour la plupart des utilisateurs, nous recommandons de commencer avec le modèle 7B ou 8B :

# Télécharger le modèle 7B (recommandé pour la plupart des utilisateurs)
ollama pull deepseek-r1:7b

# Ou télécharger le modèle 8B pour des performances légèrement meilleures
ollama pull deepseek-r1:8b

# Pour un matériel plus puissant, essayez le modèle 14B
ollama pull deepseek-r1:14b

Téléchargement de DeepSeek-V3 (Usage Général)

Si vous avez besoin d'un modèle à usage général plutôt que d'un modèle axé sur le raisonnement :

# Télécharger DeepSeek-V3 (nécessite une RAM importante)
ollama pull deepseek-v3:671b

Téléchargement de modèles distillés (faibles ressources)

Pour les systèmes avec une RAM limitée, les modèles distillés offrent un bon raisonnement avec des tailles plus petites :

# Télécharger les modèles distillés basés sur l'architecture Qwen
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama pull deepseek-r1:14b

Exécution du modèle

Testez que le modèle fonctionne :

# Mode de discussion interactif
ollama run deepseek-r1:7b

Tapez votre message et appuyez sur Entrée. Tapez /exit pour quitter.

Test avec Python

Voici comment utiliser DeepSeek de manière programmatique :

import requests

url = "http://localhost:11434/api/generate"
payload = {
    "model": "deepseek-r1:7b",
    "prompt": "Explain what DeepSeek R1 is in one sentence",
    "stream": False,
}
response = requests.post(url, json=payload).json()
print(response["response"])

Test de votre API Ollama avec Apidog

Avant d'intégrer avec OpenClaw, vous pouvez tester votre configuration DeepSeek en utilisant Apidog. Ceci est particulièrement utile pour déboguer et vérifier que vos points d'extrémité d'API fonctionnent correctement.

  1. Créez une nouvelle Requête dans Apidog
  2. Définissez la méthode sur POST
  3. Saisissez l'URL : http://localhost:11434/api/generate
  4. Ajoutez des En-têtes :
Créer une nouvelle Requête dans Apidog

Ajoutez un Corps (JSON) :

{
  "model": "deepseek-r1:7b",
  "prompt": "Bonjour le monde !",
  "stream": false
}

L'interface visuelle d'Apidog facilite le test des réponses de votre API Ollama et le débogage de tout problème avant de vous connecter à OpenClaw. Vous pouvez également enregistrer cette requête pour tester différentes invites et configurations.

Ajouter un Corps pour envoyer une requête dans Apidog

Utilisation de la bibliothèque Python Ollama

from ollama import Client

client = Client()
output = client.chat(
    model="deepseek-r1:7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Écris un "hello world" en Python"}]
)
print(output["message"]["content"])

Installation d'OpenClaw

Maintenant, installons OpenClaw pour créer votre assistant IA.

Installation rapide

# Utilisation de npx (aucune installation nécessaire)
npx openclaw

# Ou en utilisant le script d'installation
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Configuration initiale

Exécutez OpenClaw pour la première fois :

npx openclaw
Installer OpenClaw

Ceci vous guidera à travers la configuration initiale :

  1. Configurez votre première connexion de plateforme (Telegram, Discord, etc.)
  2. Configurez les préférences de base
  3. Démarrez l'assistant

Vérification de l'exécution d'OpenClaw

# Vérifier l'état d'OpenClaw
openclaw status

Intégration de DeepSeek avec OpenClaw

Maintenant, la magie opère, nous connectons DeepSeek en tant que cerveau de votre assistant OpenClaw.

Méthode 1 : Utilisation d'Ollama comme backend

OpenClaw prend en charge Ollama nativement. Configurez-le pour utiliser DeepSeek :

# Configurer OpenClaw pour utiliser Ollama avec DeepSeek-R1
ollama launch openclaw --model deepseek-r1

# Ou spécifier une taille de modèle différente
ollama launch openclaw --model deepseek-v3.1

Méthode 2 : Configuration de l'environnement

Définissez des variables d'environnement pour plus de contrôle :

# Configurer le point d'accès Ollama
export OLLAMA_HOST=http://localhost:11434

# Définir le modèle
export OLLAMA_MODEL=deepseek-r1

Méthode 3 : Fichier de configuration

Créez ou modifiez ~/.openclaw/config.yaml :

models:
  default: ollama/deepseek-r1:7b

ollama:
  host: http://localhost:11434
  model: deepseek-r1:7b
  temperature: 0.7
  top_p: 0.9

Test de l'intégration

Testez qu'OpenClaw utilise DeepSeek :

openclaw models status

Vous devriez voir une sortie confirmant que DeepSeek-R1 est actif.

Discutez via votre plateforme

Vous pouvez maintenant discuter avec DeepSeek via n'importe quelle plateforme connectée :

Telegram :
Envoyez un message à votre bot OpenClaw sur Telegram.

Discord :
Mentionnez votre bot OpenClaw sur Discord.

WhatsApp :
Envoyez un message à votre numéro WhatsApp configuré.

La réponse viendra de DeepSeek exécuté localement !

Configuration et Optimisation

Affinez votre configuration DeepSeek + OpenClaw avec ces options.

Température et Top-P

Contrôlez la créativité de la réponse :

# Dans config.yaml
ollama:
  temperature: 0.7    # 0.0 = concentré, 1.0 = créatif
  top_p: 0.9         # Échantillonnage de noyau
  top_k: 40          # Sélection de jetons

Longueur du contexte

Ajustez pour des conversations plus longues :

ollama:
  context_size: 4096  # Augmenter pour un contexte plus long

Invite système

Personnalisez le comportement de DeepSeek :

ollama:
  system_prompt: |
    Vous êtes un assistant de codage utile.
    Vous fournissez des exemples de code clairs et concis.
    Vous expliquez les concepts en termes simples.

Basculer entre les modèles

Vous pouvez facilement basculer entre différents modèles DeepSeek en fonction de vos besoins :

# Basculer vers le modèle 14B pour plus de capacités
openclaw models set ollama/deepseek-r1:14b

# Basculer vers V3 pour les tâches générales
openclaw models set ollama/deepseek-v3:671b

# Revenir au 7B pour la vitesse
openclaw models set ollama/deepseek-r1:7b

Test de votre assistant IA

Test via Ollama directement

# Tester les capacités de raisonnement de DeepSeek
ollama run deepseek-r1:7b "Résolvez ce problème : Si un train parcourt 120km en 2 heures, quelle est sa vitesse ?"

Test via OpenClaw

# Envoyer un message test via OpenClaw
openclaw chat "Bonjour, combien font 2 + 2 ?"

Test des intégrations de plateforme

Une fois vos plateformes configurées :

Telegram :
Envoyez /start à votre bot OpenClaw.

Discord :
Mentionnez votre bot avec @votre-bot bonjour.

WhatsApp :
Envoyez un message à votre numéro WhatsApp configuré.

Surveillance des journaux

Consultez les journaux OpenClaw pour voir ce qui se passe :

# Voir les journaux récents
openclaw logs --recent

# Voir les journaux en direct
openclaw logs --follow

Conseils de configuration avancée

Accélération GPU

Si vous avez un GPU NVIDIA, activez l'accélération CUDA :

# Vérifier si le GPU est détecté
ollama list

# Exécuter avec accélération GPU (automatique si GPU disponible)
ollama run deepseek-r1:7b --gpu

Création de modèles personnalisés

Utilisez des invites système pour créer des versions spécialisées :

# Créer un Modelfile
echo 'FROM deepseek-r1:7b
SYSTEM """Vous êtes un expert Python.
Fournissez un code propre, conforme à la PEP 8.
Expliquez les concepts en termes simples.
"""' > /tmp/python-expert

# Créer le modèle personnalisé
ollama create python-expert -f /tmp/python-expert

# L'utiliser dans OpenClaw
openclaw models set ollama/python-expert

Configuration multi-modèles

Exécutez différents modèles pour différentes tâches :

# Dans config.yaml - configurez plusieurs préréglages de modèles
models:
  default: ollama/deepseek-r1:7b
  coding: ollama/deepseek-coder:7b
  reasoning: ollama/deepseek-r1:14b

Ensuite, basculez entre eux :

# Utiliser le modèle de codage
openclaw models set coding

# Utiliser le modèle de raisonnement pour des tâches complexes
openclaw models set reasoning

Optimisation des performances

Pour de meilleures performances :

  1. Fermez les applications inutiles pour libérer de la RAM
  2. Utilisez le plus petit modèle qui répond à vos besoins
  3. Envisagez de mettre à niveau la RAM si vous atteignez fréquemment les limites
  4. Utilisez un stockage SSD pour un chargement de modèle plus rapide

Surveillance de l'utilisation des ressources

# Vérifier le modèle actuel et les ressources
openclaw status --verbose

# Surveiller Ollama directement
ollama list

Dépannage des problèmes courants

Le modèle ne se charge pas (mémoire insuffisante)

Problème : Ollama ne parvient pas à charger le modèle en raison d'une RAM insuffisante.

Solution :

Réponses lentes

Problème : Les réponses prennent trop de temps.

Solutions :

OpenClaw ne peut pas se connecter à Ollama

Problème : OpenClaw signale des erreurs de connexion à Ollama.

Solutions :

Problèmes de connexion de plateforme

Problème : Impossible de connecter Telegram/Discord/WhatsApp.

Solutions :

FAQ

DeepSeek est-il vraiment gratuit ?

Oui, DeepSeek est open-source et gratuit à exécuter localement. Il vous suffit de fournir le matériel (ordinateur avec RAM). Pas de frais d'API, pas d'abonnements.

Puis-je utiliser DeepSeek commercialement avec OpenClaw ?

Oui, DeepSeek et OpenClaw ont tous deux des licences permissives qui autorisent l'utilisation commerciale. Vérifiez toujours les dernières conditions de licence.

Que faire si je n'ai pas de GPU ?

DeepSeek peut fonctionner sur des systèmes uniquement CPU. Attendez-vous à une inférence plus lente (quelques secondes par réponse au lieu de millisecondes). Les modèles plus petits (1.5B-7B) fonctionnent assez bien sur CPU.

Comment choisir entre DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3 ?

Puis-je exécuter plusieurs modèles DeepSeek simultanément ?

Oui, mais chaque modèle nécessite de la RAM supplémentaire. Une configuration typique pourrait exécuter le modèle 7B à côté d'un modèle spécialiste plus petit pour des tâches spécifiques.

Comment mettre à jour DeepSeek vers la dernière version ?

ollama pull deepseek-r1:7b

Ollama se mettra automatiquement à jour si une nouvelle version est disponible.

Puis-je connecter OpenClaw à mes propres applications ?

Oui, OpenClaw fournit des points d'accès API et des webhooks pour des intégrations personnalisées. Consultez la documentation d'OpenClaw pour plus de détails.

Conclusion

Vous avez maintenant un assistant IA puissant et gratuit fonctionnant localement sur votre machine. DeepSeek fournit l'intelligence, OpenClaw fournit l'autonomie, et Ollama fait fonctionner le tout de manière transparente.

Ce que vous pouvez faire maintenant :

La combinaison de DeepSeek et OpenClaw offre des capacités qui coûteraient des centaines de dollars par mois avec des alternatives cloud, le tout fonctionnant sur le matériel que vous possédez.

Prochaines étapes :

  1. Expérimentez avec différentes tailles de modèles DeepSeek
  2. Explorez la place de marché des compétences d'OpenClaw (ClawHub)
  3. Connectez des plateformes supplémentaires à votre assistant
  4. Créez des invites personnalisées pour des cas d'utilisation spécifiques

La seule limite est votre imagination.

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