Vous avez d\u00e9ploy\u00e9 Ollama sur votre serveur et vous interrogez vos mod\u00e8les via Ollama expose une API REST puissante, mais l’usage quotidien en ligne de commande atteint vite ses limites : pas d’historique structur\u00e9, pas de gestion multi-utilisateurs, pas de support natif pour les fichiers. Open WebUI comble ces lacunes en offrant une couche d’interaction riche au-dessus de vos mod\u00e8les locaux.<\/p>\n\n\n\n L’outil s’adresse autant au d\u00e9veloppeur solo qui veut tester rapidement des prompts qu’\u00e0 l’\u00e9quipe projet qui souhaite partager un assistant IA interne sans d\u00e9pendre d’un fournisseur SaaS.<\/p>\n\n\n\n Le d\u00e9ploiement se fait en une seule commande Docker, ou via un fichier Une fois lanc\u00e9, l’interface est accessible sur le port 3000. Le premier utilisateur inscrit devient administrateur.<\/p>\n\n\n\n Open WebUI permet de basculer entre tous les mod\u00e8les disponibles sur votre instance Ollama (Llama 3.1, Mistral, Gemma, Phi, CodeLlama\u2026) depuis un simple s\u00e9lecteur. Vous pouvez m\u00eame comparer les r\u00e9ponses de deux mod\u00e8les c\u00f4te \u00e0 c\u00f4te sur un m\u00eame prompt, un atout consid\u00e9rable pour \u00e9valuer quel mod\u00e8le convient le mieux \u00e0 un cas d’usage.<\/p>\n\n\n\n L’une des fonctionnalit\u00e9s les plus puissantes est le RAG (Retrieval-Augmented Generation) int\u00e9gr\u00e9. Il suffit de glisser-d\u00e9poser un PDF, un fichier Markdown ou un document texte dans la conversation pour que Open WebUI l’indexe automatiquement et permette au mod\u00e8le de r\u00e9pondre en s’appuyant sur son contenu. En coulisses, le texte est d\u00e9coup\u00e9 en chunks, transform\u00e9 en embeddings, et stock\u00e9 dans une base vectorielle locale (ChromaDB par d\u00e9faut, ou Qdrant si vous l’avez d\u00e9j\u00e0 d\u00e9ploy\u00e9).<\/p>\n\n\n\n Open WebUI int\u00e8gre un syst\u00e8me d’authentification avec trois niveaux de r\u00f4les : administrateur, utilisateur standard, et utilisateur en attente de validation. L’administrateur contr\u00f4le quels mod\u00e8les sont accessibles, quels utilisateurs peuvent uploader des documents, et peut consulter les statistiques d’utilisation. Pour une int\u00e9gration SSO, il est possible de connecter Open WebUI \u00e0 Keycloak via OAuth2\/OIDC.<\/p>\n\n\n\n Vous pouvez cr\u00e9er des assistants sp\u00e9cialis\u00e9s en d\u00e9finissant des prompts syst\u00e8me persistants, par exemple un assistant juridique, un r\u00e9dacteur technique, ou un analyste de donn\u00e9es. Ces configurations sont sauvegard\u00e9es et partageables entre utilisateurs. Open WebUI supporte \u00e9galement les Modelfiles d’Ollama pour personnaliser finement le comportement d’un mod\u00e8le (temp\u00e9rature, top_p, contexte syst\u00e8me).<\/p>\n\n\n\n Depuis la version 0.3, Open WebUI supporte un syst\u00e8me de \u00ab\u00a0Tools\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Functions\u00a0\u00bb extensible en Python. Vous pouvez \u00e9crire des fonctions personnalis\u00e9es que le mod\u00e8le peut appeler : interroger une base PostgreSQL, lancer une recherche sur un portail CKAN, r\u00e9cup\u00e9rer la m\u00e9t\u00e9o, ou d\u00e9clencher un workflow n8n. C’est l’\u00e9quivalent du function calling d’OpenAI, mais sur vos mod\u00e8les locaux.<\/p>\n\n\n\n Open WebUI s’ins\u00e8re naturellement dans l’\u00e9cosyst\u00e8me d\u00e9crit sur ce site :<\/p>\n\n\n\n Ollama<\/a><\/strong> fournit les mod\u00e8les LLM. Qdrant<\/a><\/strong> peut remplacer ChromaDB comme base vectorielle pour un RAG plus performant en production. Keycloak<\/strong> centralise l’authentification SSO. Traefik<\/a><\/strong> ou Nginx<\/strong> g\u00e8re le reverse proxy et le TLS. Langfuse<\/a><\/strong> peut \u00eatre connect\u00e9 pour tracer et \u00e9valuer les conversations. Et n8n<\/a><\/strong> permet d’automatiser des workflows d\u00e9clench\u00e9s par les interactions utilisateur.<\/p>\n\n\n\n Le r\u00e9sultat : une plateforme conversationnelle IA compl\u00e8te, auto-h\u00e9berg\u00e9e, sans licence propri\u00e9taire, et dont vous ma\u00eetrisez chaque brique.<\/p>\n\n\n\n Quelques recommandations pour un d\u00e9ploiement en production : activez syst\u00e9matiquement l’authentification ( Si vous exposez l’interface sur Internet, le passage par Keycloak avec authentification \u00e0 deux facteurs est fortement recommand\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Le projet \u00e9volue rapidement (plusieurs releases par semaine). Parmi les fonctionnalit\u00e9s r\u00e9centes : le support des pipelines multi-\u00e9tapes, l’int\u00e9gration de la g\u00e9n\u00e9ration d’images via Stable Diffusion, le support de backends alternatifs comme vLLM ou llama.cpp server, et un syst\u00e8me de plugins communautaires. Le d\u00e9p\u00f4t GitHub compte plus de 50 000 \u00e9toiles, ce qui en fait l’un des projets open source IA les plus actifs de 2025-2026.<\/p>\n\n\n\n Open WebUI repr\u00e9sente la brique manquante entre \u00ab\u00a0j’ai un LLM qui tourne sur mon serveur\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0mon \u00e9quipe utilise un assistant IA au quotidien\u00a0\u00bb. En quelques minutes de configuration Docker, vous obtenez une interface de production qui n’a rien \u00e0 envier aux solutions cloud, avec la souverainet\u00e9 des donn\u00e9es en prime.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Open WebUI : une interface web open source pour piloter ses LLM locaux Vous avez d\u00e9ploy\u00e9 Ollama sur votre serveur et vous interrogez vos mod\u00e8les via curl ou un script Python ? Open WebUI transforme cette interaction en une exp\u00e9rience fluide, comparable \u00e0 ChatGPT, mais enti\u00e8rement auto-h\u00e9berg\u00e9e. 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Open WebUI<\/strong> transforme cette interaction en une exp\u00e9rience fluide, comparable \u00e0 ChatGPT, mais enti\u00e8rement auto-h\u00e9berg\u00e9e. Ce projet open source (licence MIT) fournit une interface web compl\u00e8te pour converser avec vos LLM, g\u00e9rer des documents RAG, et collaborer en \u00e9quipe, le tout sans envoyer une seule requ\u00eate vers un service cloud.<\/p>\n\n\n\nPourquoi Open WebUI plut\u00f4t qu’un simple terminal<\/h2>\n\n\n\n
D\u00e9ploiement avec Docker<\/h2>\n\n\n\n
docker-compose.yml<\/code> pour l’int\u00e9grer \u00e0 une stack existante :<\/p>\n\n\n\nservices:\n open-webui:\n image: ghcr.io\/open-webui\/open-webui:main\n container_name: open-webui\n ports:\n - \"3000:8080\"\n environment:\n - OLLAMA_BASE_URL=http:\/\/ollama:11434\n - WEBUI_AUTH=true\n - DEFAULT_MODELS=llama3.1:8b\n volumes:\n - open-webui-data:\/app\/backend\/data\n depends_on:\n - ollama\n restart: unless-stopped\n\n ollama:\n image: ollama\/ollama:latest\n container_name: ollama\n volumes:\n - ollama-data:\/root\/.ollama\n restart: unless-stopped\n\nvolumes:\n open-webui-data:\n ollama-data:<\/code><\/pre>\n\n\n\nFonctionnalit\u00e9s cl\u00e9s<\/h2>\n\n\n\n
Conversations multi-mod\u00e8les<\/h3>\n\n\n\n
RAG int\u00e9gr\u00e9 : interroger ses documents<\/h3>\n\n\n\n
Gestion multi-utilisateurs et r\u00f4les<\/h3>\n\n\n\n
Prompts syst\u00e8me et \u00ab\u00a0modelfiles\u00a0\u00bb<\/h3>\n\n\n\n
Outils et fonctions<\/h3>\n\n\n\n
Int\u00e9gration dans une stack open source existante<\/h2>\n\n\n\n
S\u00e9curit\u00e9 et bonnes pratiques<\/h2>\n\n\n\n
WEBUI_AUTH=true<\/code>), placez Open WebUI derri\u00e8re un reverse proxy avec TLS, limitez l’acc\u00e8s r\u00e9seau au port Ollama (11434) aux seuls conteneurs autoris\u00e9s, et sauvegardez r\u00e9guli\u00e8rement le volume open-webui-data<\/code> qui contient l’historique des conversations et les index vectoriels.<\/p>\n\n\n\nPour aller plus loin<\/h2>\n\n\n\n