Votre propre ChatGPT interne avec Open WebUI et Ollama, sur un serveur GPU

Par Mouhamed BANKOLE, CEO chez ITNET Technologies · Mis à jour le 6 novembre 2026 · Lecture : 9 min

Vos équipes utilisent déjà un assistant d'IA en ligne, parfois avec des documents internes, et vous préféreriez que ces données restent chez vous. Open WebUI permet de déployer votre propre interface de discussion, très proche de ChatGPT, branchée sur des modèles que vous hébergez. Associé à Ollama sur un serveur GPU, il donne un assistant interne avec comptes utilisateurs et historique, sans abonnement par personne. Voici ce qu'est Open WebUI, comment l'installer, le connecter à Ollama, le dimensionner et le sécuriser.

En résumé

• Open WebUI est une plateforme d'IA auto-hébergée qui offre une interface de discussion type ChatGPT et fonctionne entièrement hors ligne.
• Elle se branche sur Ollama pour des modèles locaux, ou sur toute API compatible OpenAI.
• L'installation la plus simple passe par Docker : une commande, puis l'interface répond sur le port 3000.
• Le serveur se dimensionne d'abord sur la VRAM du GPU qui fait tourner le modèle, l'interface elle-même étant légère.
• En production, il faut HTTPS, une clé secrète, des comptes nominatifs et un Ollama qui n'écoute qu'en local.

Sommaire

1. Qu'est-ce qu'Open WebUI ?
2. Pourquoi héberger son propre ChatGPT interne ?
3. Comment installer Open WebUI ?
4. Comment connecter Open WebUI à Ollama ?
5. Peut-on utiliser Open WebUI avec une API compatible OpenAI ?
6. Comment gérer les utilisateurs et les documents ?
7. Quel serveur faut-il pour Open WebUI ?
8. Comment sécuriser Open WebUI en production ?
9. Combien coûte un assistant interne auto-hébergé ?

Qu'est-ce qu'Open WebUI ?

Open WebUI est une interface web auto-hébergée pour discuter avec des modèles d'IA, conçue pour fonctionner entièrement hors ligne et compatible avec Ollama et les API compatibles OpenAI. C'est ainsi que la documentation officielle d'Open WebUI présente le projet.

Ce qu'elle apporte :

• une interface familière : fil de discussion, historique, choix du modèle ;
• plusieurs fournisseurs de modèles : Ollama en local, ou une API distante compatible OpenAI ;
• des fonctions avancées : recherche dans des documents (RAG), outils et extensions ;
• un déploiement chez vous : sur un serveur, un VPS ou un poste de travail.

Le moteur qui fait réellement tourner le modèle reste à part : c'est souvent Ollama, que nous détaillons dans un guide dédié.

Pourquoi héberger son propre ChatGPT interne ?

Pour garder la maîtrise des données envoyées à l'IA, contrôler les coûts et choisir les modèles, sans dépendre d'un éditeur. C'est la raison principale avancée par les PME qui manipulent des documents sensibles.

• Confidentialité : les questions et les documents restent sur un serveur que vous contrôlez, idéalement en France.
• Coût prévisible : un serveur au mois plutôt qu'un abonnement par utilisateur.
• Choix des modèles : Mistral, Llama, Gemma ou un modèle spécialisé, selon l'usage.
• Intégration : un seul point d'accès pour toute l'équipe, avec des comptes nominatifs.

Notre guide pour héberger une application IA compare cette approche aux autres architectures possibles.

Comment installer Open WebUI ?

La méthode recommandée est Docker : une seule commande télécharge l'image, conserve les données dans un volume et rend l'interface accessible sur le port 3000. La commande ci-dessous est celle de la documentation d'Open WebUI :

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data -e WEBUI_SECRET_KEY=votre-cle-secrete --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Étapes :

1. Installez Docker sur le serveur.
2. Lancez la commande en remplaçant votre-cle-secrete par une valeur longue et aléatoire.
3. Ouvrez l'interface via un tunnel SSH ou votre reverse proxy.
4. Créez le compte administrateur à la première connexion.

Comment connecter Open WebUI à Ollama ?

Installez Ollama sur la même machine, laissez-le écouter en local sur le port 11434, puis indiquez son adresse dans les réglages de connexion d'Open WebUI. L'option --add-host=host.docker.internal:host-gateway de la commande Docker permet au conteneur de joindre un service de la machine hôte.

1. Installez Ollama : curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh, la commande du dépôt officiel.
2. Téléchargez un modèle : ollama pull mistral.
3. Dans Open WebUI, ouvrez les réglages d'administration, rubrique des connexions.
4. Renseignez l'adresse d'Ollama : http://host.docker.internal:11434.
5. Choisissez le modèle dans la liste et lancez une discussion.

Conseil de pro : n'exposez jamais Ollama sur Internet pour le brancher à Open WebUI. Les deux tournent sur le même serveur : seule l'interface web, protégée par HTTPS et des comptes, doit être joignable de l'extérieur.

Peut-on utiliser Open WebUI avec une API compatible OpenAI ?

Oui, Open WebUI accepte toute API compatible OpenAI en plus d'Ollama : il suffit d'ajouter l'adresse de l'API et une clé dans les connexions. Cela permet de faire tourner l'interface sur un petit serveur sans GPU et de déléguer le calcul.

• Interface sur un VPS : un VPS suffit pour héberger Open WebUI seul.
• Calcul sur une API : la page GPU de Wayhost présente une API d'IA compatible OpenAI, citée comme utilisable avec Open WebUI, facturée au token sur un crédit prépayé, avec des requêtes non conservées (constaté le 6 novembre 2026).
• Mélange des deux : un modèle local pour les documents sensibles, une API pour le reste.

Comment gérer les utilisateurs et les documents ?

Chaque personne dispose d'un compte, l'administrateur choisit qui peut s'inscrire et quels modèles sont visibles, et les documents se chargent dans l'interface pour interroger leur contenu. C'est ce qui transforme un outil personnel en assistant d'équipe.

• Inscriptions : désactivez l'inscription libre et créez les comptes vous-même.
• Rôles : séparez administrateurs et utilisateurs.
• Documents : la recherche dans des fichiers (RAG) est l'une des fonctions décrites dans la documentation.
• Historique : les conversations sont stockées dans le volume de données, à sauvegarder régulièrement.

Quel serveur faut-il pour Open WebUI ?

L'interface elle-même est légère ; c'est le modèle qui dicte la machine : il faut un GPU dont la VRAM contient le modèle choisi, plus une marge pour les requêtes simultanées. Les tailles de modèles sont détaillées dans notre guide Ollama.

• Les utilisateurs simultanés allongent le temps de réponse : testez avec votre équipe réelle.
• La location de GPU Wayhost propose une V100 32 Go dédiée à 0,60 € HT de l'heure ou 199,99 € HT par mois, à Cergy (constaté le 6 novembre 2026).
• Pour une machine entière, voyez le serveur physique.

Comment sécuriser Open WebUI en production ?

Placez Open WebUI derrière un reverse proxy en HTTPS, définissez une clé secrète, fermez l'inscription libre et gardez Ollama en écoute locale uniquement. Un assistant interne contient vite des informations sensibles.

1. HTTPS : un reverse proxy (nginx, Caddy) avec un certificat sur votre nom de domaine.
2. Clé secrète : la variable WEBUI_SECRET_KEY de la commande Docker, longue et aléatoire.
3. Comptes : inscription fermée, mots de passe forts, comptes supprimés au départ d'un salarié.
4. Pare-feu : seuls les ports 80 et 443 ouverts ; 11434 et 3000 fermés depuis l'extérieur.
5. Sauvegardes : copiez le volume open-webui et testez la restauration.
6. Mises à jour : tirez régulièrement la nouvelle image Docker.

Pour l'hébergement en lui-même, notre guide du VPS pas cher et souverain rappelle les critères de souveraineté à vérifier.

Combien coûte un assistant interne auto-hébergé ?

Le coût se limite au serveur : Open WebUI et Ollama sont gratuits, et vous payez le GPU à l'heure ou au mois, quel que soit le nombre d'utilisateurs. C'est l'inverse d'un abonnement par personne.

• Logiciels : Ollama est sous licence MIT ; Open WebUI est gratuit, sous sa propre licence.
• Serveur GPU : un forfait mensuel pour un service permanent, ou à l'heure pour des essais.
• Temps d'administration : mises à jour, sauvegardes et comptes, à prévoir chaque mois.
• Alternative : interface sur VPS et calcul par API au token si l'usage est faible.

Questions fréquentes

Open WebUI est-il gratuit ?

Oui, Open WebUI se télécharge et s'utilise gratuitement, sous sa propre licence. Le seul coût est le serveur qui l'héberge. Les modèles utilisés via Ollama sont eux aussi gratuits, chacun avec sa licence.

Open WebUI a-t-il besoin d'Internet ?

Non, Open WebUI est conçu pour fonctionner entièrement hors ligne avec des modèles locaux. Internet ne sert qu'à télécharger l'image Docker, les modèles et les mises à jour. Les conversations restent sur votre serveur.

Faut-il un GPU pour Open WebUI ?

L'interface elle-même n'en a pas besoin. C'est le modèle qui demande un GPU, via Ollama ou un autre moteur. Sans GPU, branchez Open WebUI sur une API distante compatible OpenAI.

Quelle différence entre Open WebUI et Ollama ?

Ollama fait tourner le modèle et expose une API. Open WebUI est l'interface web qui s'y connecte, avec comptes et historique. Les deux s'utilisent ensemble sur le même serveur.

Peut-on donner accès à toute une équipe ?

Oui, Open WebUI gère plusieurs comptes avec des rôles. L'administrateur crée les comptes et choisit les modèles visibles. Dimensionnez le GPU selon le nombre de requêtes simultanées.

Open WebUI peut-il lire mes documents ?

Oui, vous pouvez charger des documents et poser des questions sur leur contenu grâce à la recherche augmentée (RAG). Les fichiers restent sur votre serveur. La qualité dépend du modèle et du découpage des documents.

Comment mettre à jour Open WebUI ?

Avec Docker, téléchargez la nouvelle image, arrêtez l'ancien conteneur et relancez-le avec le même volume. Les données et comptes sont conservés dans le volume. Faites une sauvegarde avant chaque mise à jour.

Ce qu'il faut retenir

• Open WebUI est un ChatGPT auto-hébergé, hors ligne, avec comptes et historique.
• Il se branche sur Ollama en local, ou sur une API compatible OpenAI.
• Docker l'installe en une commande, interface sur le port 3000.
• Le GPU se choisit selon le modèle : 32 Go de VRAM pour un modèle de 27 milliards de paramètres, qui pèse 17 Go selon la bibliothèque Ollama.
• HTTPS, clé secrète, inscription fermée et Ollama en local sont les règles de base en production.

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Article rédigé par Mouhamed BANKOLE, CEO chez ITNET Technologies.