IA & Automatisations domotique

Guides pour intégrer l'intelligence artificielle locale dans votre installation Home Assistant : LLM avec Ollama, entité AI Task, automatisations naturelles en français et pipelines voix 100% locaux. Sans dépendance cloud, sans abonnement.

Deux axes structurent cette rubrique. D'un côté, les LLM locaux avec Ollama : choisir le bon modèle (Llama 3.2, Qwen3, Mistral), l'intégrer à Home Assistant via l'intégration native ou HACS, et l'exploiter en assistant vocal ou en moteur de décision. De l'autre, les automatisations intelligentes avec AI Task (HA 2025.7+) : demander au modèle de retourner du JSON structuré pour piloter des entités sans parser du texte libre. Résultat : une domotique qui comprend le langage naturel, hébergée sur votre réseau.

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Questions fréquentes

Réponses courtes aux questions que tu te poses sur ia & automatisations.

  • Peut-on faire tourner un LLM local sur le même serveur que Home Assistant ?

    Oui, sur un mini-PC à partir de 8 Go de RAM (N100, N150). Ollama tourne en parallèle de HAOS ou dans une VM Proxmox dédiée. Avec 16 Go, on est à l'aise avec Llama 3.2 3B ou Qwen3 8B. Voir notre guide Ollama + Home Assistant pour la configuration complète.

  • Quelle différence entre l'intégration Ollama native et Extended OpenAI Conversation ?

    L'intégration native Ollama (HA 2024.4+) est la plus simple : ajout en quelques clics, compatible avec l'assistant vocal. Extended OpenAI Conversation (HACS) offre plus de contrôle : system prompt personnalisable, température réglable, multi-modèles. Pour commencer, l'intégration native suffit.

  • Qu'est-ce qu'une AI Task dans Home Assistant ?

    Introduite en HA 2025.7, l'entité AI Task permet de demander au LLM de retourner des données structurées JSON (pas du texte libre). Exemple : analyser les capteurs et décider si le chauffage doit s'activer, en retournant {"activate": true, "temp": 20} directement exploitable dans vos automatisations.

  • Quel modèle Ollama recommander pour la domotique en 2026 ?

    Pour débuter : llama3.2:3b (2 Go RAM, bon français, polyvalent). Pour les automatisations structurées AI Task : qwen3:8b (5,2 Go RAM, raisonnement structuré excellent). Pour spécialiste Home Assistant en anglais : fixt/home-3b-v2 (2 Go RAM, fine-tuné sur des milliers de conversations HA).

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