Installer Ubuntu sur un PC, 

Que ce soit en tant que système d'exploitation principal, en dual-boot avec Windows (ou un autre OS), ou même dans une machine virtuelle. Je dispose de deux ordinateurs l'un pour Ubuntu et l'autre pour Windows 11.

Points clés à vérifier avant l'installation :

1. Compatibilité matérielle :

   • Ubuntu fonctionne sur la plupart des PC modernes (32 ou 64 bits).
   • Vérifie que ton processeur, carte graphique et périphériques sont supportés (surtout pour les pilotes propriétaires comme NVIDIA).

2. Espace disque :

   • Ubuntu nécessite au moins 25 Go d'espace libre pour une installation complète (plus si tu veux stocker des fichiers).

3. Méthode d'installation :

   • Clé USB bootable (recommandé) : Utilise l'outil Rufus (Windows) ou dd (Linux/macOS) pour créer une clé USB depuis l'ISO d'Ubuntu.
   • DVD : Moins courant, mais possible.
   • Machine virtuelle : Avec VirtualBox ou VMware si tu veux tester sans modifier ton système actuel.

4. Sauvegarde des données :

   • Si tu installes Ubuntu en dual-boot ou en remplacement de Windows, sauvegarde tes données importantes avant de partitionner le disque.

5. Téléchargement de l'ISO :

   • Télécharge la dernière version stable d'Ubuntu depuis le site officiel.

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Étapes simplifiées pour installer Ubuntu :

1. Créer une clé USB bootable avec l'ISO d'Ubuntu.
2. Démarrer sur la clé USB (via le BIOS/UEFI, généralement en appuyant sur F2, F12, DEL ou ESC au démarrage).
3. Choisir "Essayer Ubuntu" pour tester sans installer, ou "Installer Ubuntu" pour lancer l'installation.
4. Suivre les instructions (langue, clavier, partitionnement, utilisateur, etc.).
5. Redémarrer et profiter d'Ubuntu !

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Voici mon 1er PB à l'installation, que j'ai résolu ainsi :

Réponse rapide :
L’erreur que tu rencontres (code F5 / arrêt après quelques minutes) provient très probablement d’un problème de compatibilité entre la clé USB créée avec Rufus et le BIOS/UEFI HP.

 Les causes fréquentes sont : ISO corrompu, mauvais schéma de partition (MBR vs GPT), Secure Boot activé, ou incompatibilité avec Rufus. 

La solution la plus fiable est de recréer la clé avec un autre outil (balenaEtcher ou Ventoy), vérifier le checksum de l’ISO, et ajuster les paramètres BIOS (désactiver Secure Boot, activer AHCI, choisir UEFI/GPT) HP Support Community Ask Ubuntu HP Support Community Ask Ubuntu.

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✅ Étapes de diagnostic et de correction

1. Vérifier l’intégrité de l’ISO

• Télécharge à nouveau Ubuntu 24.04.3 LTS depuis le site officiel.
• Vérifie le SHA256 checksum pour t’assurer que l’image n’est pas corrompue HP Support Community.

2. Recréer la clé USB

• Avec Rufus :
  • Schéma de partition : GPT
  • Système cible : UEFI (non-CSM)
  • Système de fichiers : FAT32 HP Support Community
• Ou mieux : utilise balenaEtcher ou Ventoy, qui gèrent mieux les ISO Ubuntu Ask Ubuntu Ubuntu Community Hub.

3. Paramètres BIOS/UEFI HP

• Désactive Secure Boot et Fast Boot HP Support Community Forum Ubuntu-fr.org.
• Active Legacy Support si ton BIOS est ancien, sinon reste en UEFI pur.
• Vérifie que le boot order met l’USB en priorité.
• Si possible, mets le mode SATA sur AHCI HP Support Community.

4. Contournements fréquents

• Si l’écran se bloque au logo HP ou après quelques minutes :
  • Dans le menu GRUB, appuie sur e pour éditer la ligne de boot.
  • Ajoute nomodeset avant quiet splash puis lance avec Ctrl+X Ask Ubuntu.
  • Cela évite les blocages liés aux cartes graphiques (notamment NVIDIA).
• Si l’installation échoue encore, essaie une version Ubuntu 24.04.2 LTS (certains utilisateurs HP ont résolu le problème ainsi) HP Support Community.

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🔎 Tableau comparatif des solutions

Problème constaté	Cause probable	Solution recommandée
Code erreur F5 / arrêt après 3-4 min	ISO corrompu ou clé mal créée	Vérifier checksum, recréer clé avec GPT/FAT32
USB non reconnu par HP BIOS	Secure Boot actif ou mauvais mode	Désactiver Secure Boot, activer Legacy/UEFI correct
Blocage écran HP / GRUB	Conflit graphique (NVIDIA/Intel)	Ajouter nomodeset dans GRUB
Installation impossible avec Rufus	Rufus incompatible avec certaines versions HP	Essayer balenaEtcher ou Ventoy
Ubuntu 24.04.3 ne démarre pas	Bug spécifique à l’image	Essayer Ubuntu 24.04.2 LTS

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⚠️ Points critiques à surveiller

• HP est notoirement capricieux avec Linux : parfois il faut créer une entrée UEFI manuelle pointant vers EFI/ubuntu/grubx64.efi HP Support Community.
• Si ton BIOS est 32 bits EFI (rare mais possible sur anciens HP), Ubuntu 64 bits ne pourra pas booter Forum Ubuntu-fr.org.
• Toujours tester la clé sur un autre PC pour confirmer qu’elle est fonctionnelle.

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👉 Je te conseille de refaire ta clé avec balenaEtcher en GPT/UEFI, de désactiver Secure Boot, et d’ajouter nomodeset si ça bloque. Si ça échoue encore, essaie Ubuntu 24.04.2 LTS qui semble plus stable sur HP HP Support Community.

Le pourquoi de cette démarche ?

Essayer de préparer un PRAN (plan de reprise d'activité numérique) afin de pouvoir redémarrer ses activités en cas de coupure de liaison avec le net ou de coupure de services des GAFAM. 

Tenir un PC formaté indépendant avec une IA et des solutions "Office" et mail sans se servir des chemins balisés par les USA.

61 % des DSI européens privilégient les fournisseurs cloud locaux : la souveraineté numérique n'est plus un simple slogan - Actualite Cloud

[Dossier] Les logiciels libres et open source en Europe : un état des lieux - Labo

Souveraineté numérique : et si vous testiez l'un de ces 7 clouds européens ?

European Alternatives : Une initiative pour promouvoir les services numériques Européens - Sans catégorie - Dessein-Tech

European Alternatives : des alternatives à Google, Microsoft et Apple

Quels sont les logiciels libres que l’État conseille en 2025 ? - Numerama

Le socle interministériel de logiciels libres est un ensemble de logiciels libres préconisés par l'État français depuis 2013.

Logiciels Souverains - European Digital Sovereignty Comparison Platform

Installation d'Ollama et de PHI ou mieux de Mistral sur un PC avec 8 Go ou 16 Go de RAM.
C'est fait :

Ollama sur UBUNTU avec PHI.

La méthode pour relancer Ollama dépend de la façon dont vous l'avez arrêté, mais en général, la façon la plus simple sur Ubuntu est de le démarrer comme un service système.

Voici les deux principales méthodes pour relancer Ollama. Bien entendu cela demande des améliorations, mais ceci fonctionne.

 

1. Démarrage via systemd (Méthode Recommandée)

Si vous avez précédemment arrêté Ollama avec sudo systemctl stop ollama, ou si vous voulez qu'il fonctionne en arrière-plan comme un service, utilisez la commande suivante :

• Démarrez le service Ollama :

  Bash

  sudo systemctl start ollama
  

• Vérifiez le statut (Optionnel) :

  Pour vous assurer qu'il est bien en cours d'exécution :

  Bash

  systemctl status ollama
  

  Vous devriez voir Active: active (running).

• Redémarrez le service (Si vous étiez en train de le modifier) :

  Si Ollama était déjà en cours d'exécution, mais que vous voulez appliquer des changements de configuration (comme des variables d'environnement), utilisez restart :

  Bash

  sudo systemctl restart ollama
  

2. Démarrage en mode manuel

Si vous préférez exécuter Ollama dans votre terminal pour voir directement les logs, ou si vous ne l'avez pas installé en tant que service systemd :

• Exécutez la commande serve :

  Bash

  ollama serve
  

  Cette commande va lancer le serveur Ollama. Il restera actif tant que vous ne fermerez pas la fenêtre du terminal ou que vous n'appuyerez pas sur Ctrl+C.

• Lancer en arrière-plan (Démon) :

  Si vous voulez le lancer manuellement sans bloquer votre terminal, vous pouvez ajouter & à la fin de la commande :

  Bash

  ollama serve &
  

  Vous pourrez ensuite utiliser votre terminal pour d'autres commandes. Vous devrez le tuer manuellement plus tard (par exemple avec pkill ollama) si vous voulez l'arrêter.

---

Astuce : Une fois qu'Ollama est démarré, vous pouvez tester sa disponibilité en exécutant un modèle :

Bash

ollama run llama3

Voici les lignes de commandes SUDO pour Ollama sur Ubuntu.

C'est MISTRAL.

Mes trois models sur Ollama.

Ollama.

Commandes pour Ollama.

GOUVERNANCES.: 🛡️ PRAN - Plan de Reprise d'Activité Numérique.

 

Ollama sur Ubuntu.

Ollama s’installe parfaitement sur Ubuntu.

Voici les points essentiels pour t’aider rapidement. Je dispose de deux ordinateurs l'un pour Ubuntu et l'autre pour Windows 11.

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✔️ Installation d’Ollama sur Ubuntu (officielle)

1. Télécharger le script d’installation :

   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | bash
   

2. Mettre à jour :

   ollama update
   

3. Vérifier l’état du service :

   systemctl status ollama
   

4. Tester avec un modèle :

   ollama run mistral
   

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✔️ Pré-requis RAM & GPU

💾 RAM minimale

• 8 Go : fonctionnement possible mais limité (petits modèles : 3B–7B)

• 16 Go : idéal pour Mistral 7B, LLaMA 8B, Phi 3.5 Mini

• 32 Go : recommandé pour modèles 13B et optimisation

• 64 Go+ : pour modèles 30B et au-dessus

👉 Le modèle doit tenir dans la RAM CPU + VRAM combinées.

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✔️ GPU sous Ubuntu

🎮 GPU pris en charge

• NVIDIA (CUDA) → support officiel, le plus simple et le plus stable

• AMD (ROCm) → expérimental, dépend des drivers

• Intel ARC → support via iGPU + oneAPI (pas encore top pour les très gros modèles)

❓ GPU externe (eGPU)

Oui, c’est possible avec :

• Boîtier eGPU Thunderbolt

• Carte NVIDIA (idéal)

• Drivers CUDA installés sur Ubuntu
  ⚠️ Performances inférieures à un GPU interne, mais parfait pour des tests.

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✔️ Exemple : installation GPU NVIDIA

sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-550
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Puis vérifier :

nvidia-smi

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💸 Prix de départ (GPU pour LLM local)

🚀 Budget "entrée de gamme" (tests)

• NVIDIA RTX 4060 → 8 Go VRAM → 300–350€

  Suffisant pour Mistral 7B, Phi 3.5, LLaMA 8B.

⚡ Budget "confort"

• RTX 4070 Super → 12 Go VRAM → 550–650€

  Permet Mistral/LLaMA 13B et 70 tokens/s rapides.

🔥 Budget "pro"

• RTX 4090 → 24 Go VRAM → 1700€

  Peut gérer 34B, voire 70B quantisés.

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✔️ GPU “open-source” ?

Il n'existe pas vraiment de GPU open-source (matériel).
Mais il existe des pilotes open-source :

• Nouveau pour NVIDIA (mais inutilisable pour le LLM, pas de CUDA)

• AMDGPU (open-source, performant pour Linux)

• Intel ARC Drivers (open source aussi)

👉 Pour du LLM sérieux, CUDA (NVIDIA) reste obligatoire.

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Voici un script Bash complet “clé en main” pour Ubuntu qui :

✅ détecte automatiquement CPU / NVIDIA / AMD

✅ installe les drivers GPU si nécessaires

✅ installe Ollama

✅ configure le service systemd

✅ teste le fonctionnement avec un modèle LLM

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🧠 Script : installation Ollama sur Ubuntu (auto GPU)

Compatible Ubuntu 20.04 / 22.04 / 24.04

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📄 install-ollama-ubuntu.sh

#!/usr/bin/env bash
set -e

echo "==========================================="
echo "  Installation Ollama sur Ubuntu"
echo "  Détection automatique GPU"
echo "==========================================="

# --- Vérification Ubuntu ---
if ! grep -qi ubuntu /etc/os-release; then
  echo "❌ Ce script est prévu uniquement pour Ubuntu."
  exit 1
fi

# --- Mise à jour système ---
echo "🔄 Mise à jour du système..."
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# --- Outils de base ---
echo "📦 Installation des dépendances..."
sudo apt install -y curl wget lsb-release pciutils software-properties-common

# --- Détection GPU ---
GPU_TYPE="CPU"

if lspci | grep -qi nvidia; then
  GPU_TYPE="NVIDIA"
elif lspci | grep -qi amd; then
  GPU_TYPE="AMD"
elif lspci | grep -qi intel; then
  GPU_TYPE="INTEL"
fi

echo "🎯 GPU détecté : $GPU_TYPE"

# --- NVIDIA ---
if [ "$GPU_TYPE" = "NVIDIA" ]; then
  echo "🚀 Installation driver NVIDIA + CUDA"
  sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y
  sudo apt update
  sudo apt install -y nvidia-driver-550 nvidia-cuda-toolkit
  sudo systemctl reboot || true
fi

# --- AMD ---
if [ "$GPU_TYPE" = "AMD" ]; then
  echo "⚠️ AMD détecté (ROCm expérimental)"
  sudo apt install -y rocm-opencl-runtime rocm-hip-runtime || true
fi

# --- Ollama ---
echo "🤖 Installation Ollama..."
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | bash

# --- Activation service ---
echo "🔧 Activation du service Ollama..."
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama

# --- Vérification ---
echo "🧪 Vérification installation..."
ollama --version || {
  echo "❌ Ollama n'est pas correctement installé"
  exit 1
}

# --- Test modèle ---
echo "📥 Téléchargement et test du modèle Mistral..."
ollama pull mistral
ollama run mistral "Bonjour, es-tu opérationnel ?"

echo "==========================================="
echo "✅ Installation terminée avec succès"
echo "GPU utilisé : $GPU_TYPE"
echo "==========================================="

---

▶️ Utilisation

chmod +x install-ollama-ubuntu.sh
./install-ollama-ubuntu.sh

⚠️ Si NVIDIA est installé, un redémarrage est requis après les drivers.

---

🔍 Vérifications post-installation

GPU NVIDIA

nvidia-smi

Ollama

ollama list
ollama run mistral

---

🧩 Bonus (facultatif)

🔥 Forcer l’usage GPU

export OLLAMA_GPU_OVERHEAD=1

🌐 API locale Ollama

curl http://localhost:11434/api/tags

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Parfait 👍
J’ai ajouté le support multi-modèles complet directement dans la V2 du script (mise à jour visible dans le canvas).

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🧠 Modèles maintenant supportés nativement

mistral
llama3
mixtral
phi

Tu peux évidemment en ajouter d’autres très facilement (SUPPORTED_MODELS=(...)).

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🎛️ Nouveaux modes d’utilisation

🔹 Installer un seul modèle précis

./Installation-Ollama-Ubuntu-V2.sh --model llama3

./Installation-Ollama-Ubuntu-V2.sh --model mixtral

./Installation-Ollama-Ubuntu-V2.sh --model phi

➡️ Le modèle choisi devient aussi celui testé en fin de script.

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🔹 Installer tous les modèles supportés

./Installation-Ollama-Ubuntu-V2.sh --all-models

➡️ Télécharge successivement :

• Mistral

• Llama 3

• Mixtral

• Phi

Le test final reste fait sur le modèle par défaut (mistral), modifiable.

---

🔹 Aide intégrée

./Installation-Ollama-Ubuntu-V2.sh --help

Affiche désormais :

• options CPU

• upgrade

• sélection modèle

• installation complète multi-modèles

---

🧩 Structure interne (pour maintenance)

SUPPORTED_MODELS=( "mistral" "llama3" "mixtral" "phi" )
INSTALL_ALL_MODELS=false
SELECTED_MODEL=""

➡️ Architecture claire, extensible, idéale pour :

• benchmarks

• démos

• lab IA

• formation

• documentation GitHub

---

🚀 Prochaines évolutions possibles (V3)

Pour aller encore plus loin, je peux ajouter :

1. ✅ Sélection interactive des modèles (menu TUI)

2. ✅ Détection RAM / VRAM → modèle conseillé

3. ✅ Tags précis (llama3:8b, mixtral:8x7b)

4. ✅ Benchmark automatique après installation

5. ✅ Export config (JSON/YAML)

GOUVERNANCES.: 🛡️ PRAN - Plan de Reprise d'Activité Numérique.

Installer MISTRAL sur UBUNTU

 Comment installer MISTRAL sur UBUNTU

Mon ancien PC 8 Giga de Mem. 

Voici la méthode la plus simple et fiable pour installer et utiliser les modèles Mistral sur Ubuntu, sans Ollama, uniquement avec les outils officiels : mistral (client CLI), mistral-runner, et les modèles .gguf compatibles.

Je dispose de deux ordinateurs l'un pour Ubuntu et l'autre pour Windows 11.

Guide complet, clair et étape-par-étape.

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✅ 1. Installer Python + dépendances

Mistral fournit un client officiel en Python.

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv -y

Créer un environnement (facultatif mais recommandé) :

python3 -m venv mistral-env
source mistral-env/bin/activate

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✅ 2. Installer le client officiel Mistral AI

Le paquet mistralai permet d’interroger les modèles hébergés…
Mais pour faire tourner un modèle localement, il faut mistral-runner ou lmstudio / llama.cpp.

Installe le client quand même :

pip install mistralai

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✅ 3. Installer mistral-runner (LE moteur local officiel)

Mistral a publié un runtime local : mistral-runner
→ Il fonctionne nativement sur Ubuntu
→ Il charge des modèles Mistral en local
→ Aucun Ollama requis

🔧 Installation

pip install mistral-runner

Vérification :

mistral-runner --help

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✅ 4. Télécharger un modèle Mistral en .gguf

Tu peux utiliser les modèles officiels sur HuggingFace :

📦 Exemples :

• Mistral 7B Instruct
  https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF

• Mistral Nemo (2024)
  https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

Télécharger un modèle :

mkdir models
cd models
wget https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF/resolve/main/mistral-7b-instruct-v0.2.Q4_K_M.gguf
cd ..

---

✅ 5. Lancer le modèle avec mistral-runner

mistral-runner \
  --model models/mistral-7b-instruct-v0.2.Q4_K_M.gguf \
  --port 8080

L’API locale démarre sur :
👉 http://localhost:8080/v1/chat/completions
(compatible OpenAI API)

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✅ 6. Tester une requête locale

En curl :

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "model": "local",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour Mistral, comment vas-tu ?"}]
      }'

Ou en Python :

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="not-needed")

resp = client.chat.completions.create(
    model="local",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explique moi Ubuntu"}],
)

print(resp.choices[0].message.content)

---

🧠 7. (Optionnel) Accélération GPU

🔹 NVIDIA

Installer CUDA :

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Puis lancer avec :

mistral-runner --model models/...gguf --port 8080 --device cuda

🔹 Metal / AMD → non natif sur Linux

(Ubuntu = NVIDIA + CPU seulement)

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🧩 Alternatives SANS Mistral-runner

Si tu veux utiliser d’autres moteurs :

✔ Llama.cpp (stable et performant)

sudo apt install cmake build-essential
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make -j
./main -m models/mistral.gguf -p "Bonjour"

✔ LM Studio (GUI, très simple)

Télécharge AppImage pour Linux
→ https://lmstudio.ai

---

📌 Résumé ultra-simple

Étape	Action
1	Installer Python
2	pip install mistral-runner
3	Télécharger un modèle Mistral .gguf
4	Lancer : mistral-runner --model monmodele.gguf --port 8080
5	Appeler via API locale

---

Voici la RAM recommandée pour utiliser les modèles Mistral sur Ubuntu, selon le modèle et le niveau de quantization (Q4, Q5, etc.).
C’est valable pour mistral-runner, llama.cpp, LM Studio, etc.

Quantization	RAM minimum	RAM confortable
Q4_K_M	6 Go	8–12 Go
Q5_K_M	8 Go	12–16 Go
Q6_K	12 Go	16 Go+
FP16 (full)	28–32 Go	32 Go+

Pour un usage fluide sur Ubuntu : 8 Go minimum, 16 Go idéal.

il est possible d'utiliser une GPU externe (eGPU) avec un PC sous Ubuntu, mais cela dépend fortement du matériel et des limitations Linux.

Oui — il est possible d'utiliser une GPU externe (eGPU) avec un PC sous Ubuntu, mais cela dépend fortement du matériel et des limitations Linux.

Voici un guide clair, simple et réaliste.

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🎛️ 1. Qu’est-ce qu’une eGPU ?

Une eGPU = un boîtier externe dans lequel tu mets une carte graphique (NVIDIA ou AMD), connecté à ton PC via Thunderbolt 3 ou 4.

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🟦 2. Est-ce que les eGPU fonctionnent sous Ubuntu ?

✔ Oui, MAIS seulement dans certains cas :

Condition	Fonctionne ?
PC avec port Thunderbolt 3 ou 4 (type USB-C TB3/TB4)	✔ Oui
GPU NVIDIA	✔ Oui (pilotes propriétaires)
GPU AMD	✔ Oui (pilotes open source Mesa)
Boîtier Thunderbolt certifié Linux	✔ En général

❌ Ne fonctionne pas ou très mal :

• Sur USB-C non-Thunderbolt → impossible

• Sur ordinateurs non compatibles Thunderbolt Hot-Plug

• Avec certains BIOS qui bloquent l’eGPU

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🟩 3. Ce que dit la pratique sous Linux

✔ L’eGPU fonctionne très bien pour :

• L’IA locale (mistral-runner, llama.cpp, vLLM, etc.)

• L’inférence GPU (CUDA pour NVIDIA, ROCm pour AMD)

• Du calcul scientifique

❌ Fonctionne mal pour :

• Les jeux (performance réduite)

• Le multi-GPU hybride (optimus)

Pour ton usage (tests IA avec Mistral), c’est parfait.

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🟪 4. Configurations recommandées (testées sous Ubuntu)

🔧 1. Boîtier eGPU fiable

• Razer Core X

• Sonnet eGPU Breakaway Box

• Akitio Node

Tous compatibles TB3/TB4 et "Linux-friendly".

🎮 2. Cartes graphiques compatibles

• NVIDIA RTX : 3060, 3070, 4070, 4080…
  ✔ CUDA : parfait pour llama.cpp / mistral-runner / TensorRT-LLM

• AMD Radeon : 6600, 6700XT, 6800XT
  ✔ ROCm 6.x (seulement certains modèles)

---

🟧 5. Installation sur Ubuntu (NVIDIA)

1️⃣ Vérifie la connexion Thunderbolt

boltctl list

2️⃣ Installe les drivers :

sudo ubuntu-drivers autoinstall

3️⃣ Vérifie que la carte est détectée :

nvidia-smi

4️⃣ Utilise-la dans tes moteurs IA :

mistral-runner --model ...gguf --device cuda

---

🟥 6. Limitations importantes

• Le débit Thunderbolt limite la bande passante → perte de 10–30% de performance GPU.

• Boot parfois nécessaire avec l’eGPU déjà branché.

• Certains laptops Dell/HP/Lenovo limitent l’eGPU via BIOS.

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⭐ Conclusion

✔ Oui, un eGPU fonctionne très bien sous Ubuntu pour faire tourner Mistral ou d'autres LLM en GPU

✔ Solution très pratique pour tester des modèles sans changer de PC

✔ Les performances sont excellentes pour l'IA

❗ Vérifie que ton PC dispose d’un port Thunderbolt, pas seulement USB-C.

---

 Maj EDGE et CHROME 

✅ Les navigateurs Edge et Chrome se mettent déjà à jour automatiquement en arrière-plan. Pour automatiser totalement, il suffit de vérifier que l’option de mise à jour automatique est activée et que vos systèmes (Windows, macOS, etc.) ne bloquent pas ces processus.

Ou avec PS1

Voici deux scripts PowerShell typographiquement optimisés pour automatiser la mise à jour de Microsoft Edge et Google Chrome dans un environnement Windows. Ils sont pensés pour un usage professionnel (audit, CI/CD, conformité).

PS C:\> C:\Users\zzzzz\OneDrive\Bureau\Verifieforcemiseajour.ps1

=== Audit et mise à jour de Microsoft Edge ===

Lance le service de mise à jour Edge...

Mise à jour Edge exécutée.

PS C:\>

PS C:\> C:\Users\zzzz\OneDrive\Bureau\Verif-MAJ-CHROME.PS1

=== Audit et mise à jour de Google Chrome ===

Lance le service de mise à jour Chrome...

✅ Mise à jour Chrome exécutée.

PS C:\> ollama help

Large language model runner

Usage:

  ollama [flags]

  ollama [command]

Available Commands:

  serve       Start ollama

  create      Create a model

  show        Show information for a model

  run         Run a model

  stop        Stop a running model

  pull        Pull a model from a registry

  push        Push a model to a registry

  signin      Sign in to ollama.com

  signout     Sign out from ollama.com

  list        List models

  ps          List running models

  cp          Copy a model

  rm          Remove a model

  help        Help about any command

Flags:

  -h, --help      help for ollama

  -v, --version   Show version information

Use "ollama [command] --help" for more information about a command.

PS C:\>

📋 Points critiques pour intégration

• Journalisation RGPD : ajouter Start-Transcript et Stop-Transcript pour tracer les mises à jour.

• Codes retour CI/CD : utiliser $LASTEXITCODE pour valider le succès ou l’échec.

• Planification : intégrer ces scripts dans le Planificateur de tâches Windows pour exécution régulière.

• Audit documentaire : conserver les logs .txt ou .csv pour preuve de conformité.

📑 Script maître PowerShell – MasterUpdate.ps1

<#

    ============================================================

    LIVRABLE : Workflow d’audit et mise à jour navigateurs

    Auteur   : Erol (workflow documentaire)

    Objet    : Chaînage Edge + Chrome + Audit

    ============================================================

#>

# === Initialisation ===

$DateExec = Get-Date -Format "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"

$LogPath  = "C:\AuditLogs\UpdateBrowsers_$($DateExec.Replace(':','-')).txt"

$CsvPath  = "C:\AuditLogs\UpdateBrowsers_$($DateExec.Replace(':','-')).csv"

# Crée le dossier d’audit si inexistant

if (!(Test-Path "C:\AuditLogs")) { New-Item -ItemType Directory -Path "C:\AuditLogs" }

# Active la journalisation

Start-Transcript -Path $LogPath -Append

# Tableau pour rapport CSV

$Rapport = @()

# === Fonction générique de mise à jour ===

function Invoke-Update {

    param (

        [string]$NomNavigateur,

        [string]$ExePath,

        [string]$Arguments

    )

    Write-Host "=== Mise à jour de $NomNavigateur ==="

    if (Test-Path $ExePath) {

        try {

            Start-Process -FilePath $ExePath -ArgumentList $Arguments -Wait

            $Status = "Succès"

            Write-Host "✅ $NomNavigateur mis à jour."

        } catch {

            $Status = "Erreur : $($_.Exception.Message)"

            Write-Host "❌ Problème lors de la mise à jour de $NomNavigateur."

        }

    } else {

        $Status = "Non trouvé"

        Write-Host "⚠️ $NomNavigateur Update introuvable."

    }

    # Ajoute au rapport

    $Rapport += [PSCustomObject]@{

        Date        = $DateExec

        Navigateur  = $NomNavigateur

        Statut      = $Status

    }

}

# === Exécution des mises à jour ===

Invoke-Update -NomNavigateur "Microsoft Edge" -ExePath "$env:ProgramFiles (x86)\Microsoft\EdgeUpdate\MicrosoftEdgeUpdate.exe" -Arguments "/update"

Invoke-Update -NomNavigateur "Google Chrome" -ExePath "$env:ProgramFiles (x86)\Google\Update\GoogleUpdate.exe" -Arguments "/update"

# === Export du rapport ===

$Rapport | Export-Csv -Path $CsvPath -NoTypeInformation -Delimiter ";"

Write-Host "=== Workflow terminé ==="

Write-Host "Rapport TXT : $LogPath"

Write-Host "Rapport CSV : $CsvPath"

# Stoppe la journalisation

Stop-Transcript

📋 Points clés du livrable

• Chaînage : Edge → Chrome → Audit.

• Journalisation TXT : via Start-Transcript pour preuve RGPD.

• Rapport CSV : export structuré (date, navigateur, statut).

• Gestion des erreurs : try/catch + statut clair (Succès / Erreur / Non trouvé).

• Auditabilité : logs horodatés, multi-format, prêts pour intégration documentaire.

Résultats :

PS C:\> C:\Users\zzzzzz\OneDrive\Bureau\Workflow-livrable-Navigateurs.ps1

    Répertoire : C:\

Mode                 LastWriteTime         Length Name

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d-----        16/11/2025     12:56                AuditLogs

Transcription démarrée, le fichier de sortie est C:\AuditLogs\UpdateBrowsers_2025-11-16 12-56-12.txt

=== Mise à jour de Microsoft Edge ===

✅ Microsoft Edge mis à jour.

=== Mise à jour de Google Chrome ===

✅ Google Chrome mis à jour.

=== Workflow terminé ===

Rapport TXT : C:\AuditLogs\UpdateBrowsers_2025-11-16 12-56-12.txt

Rapport CSV : C:\AuditLogs\UpdateBrowsers_2025-11-16 12-56-12.csv

Transcription arrêtée, le fichier de sortie est C:\AuditLogs\UpdateBrowsers_2025-11-16 12-56-12.txt

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