IREX - Introduction à la pratique de l'intelligence artificielle avec OpenWebUI

1. Introduction

Le paysage de l'Intelligence Artificielle est fragmenté. Entre les modèles propriétaires puissants (GPT, Claude...etc) et la vague innovante des modèles open-source (Llama, Mixtral), les entreprises se retrouvent face à un défi majeur : Comment unifier l'accès à ces technologies hétérogènes de manière simple, sécurisée et contrôlée ?

C'est précisément le problème que OpenWebUI vient résoudre. Conçu à l'origine comme une interface conviviale pour les modèles locaux via Ollama, ce projet open-source a rapidement évolué pour devenir bien plus qu'un simple chatbot. OpenWebUI agit aujourd'hui comme un Hub d'Interaction Universel, une interface unique capable de se connecter de manière transparente à une multitude de Large Language Models (LLM), qu'ils soient exécutés localement pour la confidentialité ou accessibles via des API distantes pour la performance.

Cet article explore la véritable puissance d'OpenWebUI : sa flexibilité d'intégration. Nous verrons comment, au-delà de la simple conversation, il se transforme en une passerelle stratégique pour interroger des données privées (RAG) et se connecter à des systèmes d'entreprise complexes, ouvrant la voie à des cas d'usage avancés et sécurisés.

2. La Flexibilité de Connexion : Un Hub Central pour tous les LLM

La force première d'OpenWebUI est sa capacité à s'abstraire de la source du modèle. Pour l'utilisateur, interroger un Llama 3 local ou un GPT-4o distant se fait de la même manière, dans la même interface. Cette polyvalence repose sur plusieurs mécanismes de connexion natifs.

2.1 Le Local avec Ollama : Maîtrise, Confidentialité et Coûts

C'est l'intégration historique et la plus simple à mettre en œuvre. OpenWebUI dialogue directement avec un serveur Ollama, qui agit comme un gestionnaire de modèles open-source sur une machine locale ou un serveur d'entreprise.
Comment ça marche? Ollama expose une API REST simple sur le port 11434 qu'OpenWebUI interroge. Ollama se charge de télécharger les modèles depuis son registre, de les charger en mémoire (CPU ou GPU) et d'exécuter l'inférence.
Les avantages :

• Confidentialité totale : Les données (prompts et réponses) ne quittent jamais votre infrastructure.
• Maîtrise des coûts : Une fois le matériel acquis, l'utilisation des modèles est gratuite.
• Accès hors ligne : Fonctionne sans connexion Internet.

Les inconvenients :

• Nécessite un matériel puissant (GPU) pour des performances optimales.
• La gestion et la mise à jour des modèles sont à votre charge.

Cas d'usage typique : Le poste de travail d'un développeur, un serveur de R&D pour tester des modèles open-source, ou le traitement de données sensibles qui ne peuvent pas être envoyées à des API externes.

2.2 Connexion à une API Compatible OpenAI : Le Standard de l'Industrie

C'est la connexion la plus stratégique car elle ouvre OpenWebUI à l'ensemble de l'écosystème IA. En imitant le format de l'API d'OpenAI (notamment l'endpoint /v1/chat/completions), un service peut se rendre instantanément compatible avec des centaines d'outils, y compris OpenWebUI.
Comment ça marche ? OpenWebUI envoie des requêtes HTTP POST standards à une "URL de base" fournie, en incluant une "Clé d'API" pour l'authentification.
Services compatibles :

• Modèles propriétaires : OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3), Google (Gemini), Mistral AI...
• Proxies d'entreprise : Un serveur interne comme votre MCP (Model Consumer Proxy) qui centralise les accès, gère le cache, l'audit et le routage vers différents modèles.
• Outils d'inférence open-source : Des serveurs comme vLLM ou LiteLLM qui peuvent exécuter des modèles open-source derrière une API compatible OpenAI.

Cas d'usage typique : Accéder aux modèles les plus performants du marché, ou intégrer OpenWebUI dans une architecture d'entreprise où un proxy central (le MCP) gère la sécurité, la facturation et le contrôle d'accès.

2.3 L'Intégration d'Entreprise avec Azure OpenAI Service

Ceci est une spécialisation de la connexion précédente, conçue pour les entreprises fortement investies dans l'écosystème Microsoft.
Comment ça marche? OpenWebUI fournit une interface de configuration dédiée qui simplifie la saisie des informations spécifiques à Azure, comme le "nom du déploiement" et la "version de l'API". En arrière-plan, cela reste une communication compatible OpenAI, mais adaptée aux spécificités d'Azure.
Les avantages :

• Sécurité et Conformité : Bénéficie de l'infrastructure sécurisée, des réseaux privés (VNet) et des certifications de conformité d'Azure.
• Intégration : S'intègre nativement avec les autres services Azure (comme Azure AI Search pour le RAG).

Cas d'usage typique : Une grande entreprise qui utilise déjà Azure pour ses autres applications et qui souhaite héberger les modèles OpenAI dans son propre environnement cloud contrôlé.

2.4 Autres Connexions Natives

Pour capitaliser sur les forces de certains fournisseurs, OpenWebUI maintient des connecteurs directs qui ne passent pas par le format OpenAI.
Comment ça marche? L'interface propose des formulaires de connexion spécifiques pour chaque fournisseur (ex: "Google Gemini"), demandant les identifiants appropriés (comme une clé d'API Gemini).
Pourquoi ? Certains modèles ont des fonctionnalités uniques (par exemple, des capacités multimodales spécifiques, des options de "tool use" avancées) qui sont mieux exploitées via leur API native plutôt que par le "plus petit dénominateur commun" de l'API OpenAI.
Cas d'usage typique : Utiliser une fonctionnalité de pointe d'un modèle particulier qui n'est pas encore standardisée dans l'écosystème. barbouillebarbouillebarbouillebarbouille

Tableau Comparatif des Méthodes de Connexion OpenWebUI

Méthode de Connexion	Flexibilité des Modèles	Performance	Confidentialité	Facilité de Mise en Place	Cas d'Usage Principal
Ollama (Local)	Limitée à l'open-source	Dépend du matériel	Excellente	Simple	Développement local, données sensibles, contrôle total
API Compatible OpenAI	Excellente (tous les modèles)	Dépend du fournisseur	Variable	Simple	Accès aux meilleurs modèles, intégration d'entreprise (MCP)
Azure OpenAI Service	Limitée aux modèles sur Azure	Élevée	Très bonne	Intermédiaire	Entreprises dans l'écosystème Microsoft Azure
Autres APIs Natives	Spécifique à un fournisseur	Élevée	Variable	Intermédiaire	Utilisation de fonctionnalités de niche spécifiques

3. Cas d'Usage Avancés : Le LLM comme Agent d'Interaction

La véritable valeur d'OpenWebUI émerge lorsqu'il cesse d'être une simple interface de chat pour devenir le point d'entrée vers des systèmes d'information plus complexes. Sa flexibilité de connexion lui permet de piloter deux des cas d'usage les plus importants pour l'IA en entreprise.

3.1 RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Donner une Mémoire au LLM

Un LLM standard ne connaît que les données sur lesquelles il a été entraîné. Le RAG est la technique qui lui permet d'accéder à des connaissances externes et privées au moment de la requête.
Comment ça marche dans OpenWebUI ?

• L'utilisateur importe des documents (PDF, txt, .docx, etc.) ou connecte une source de données via l'interface (# ou @ dans le chat).
• OpenWebUI découpe ces documents en morceaux et les transforme en embeddings (des représentations vectorielles) qu'il stocke dans une base de données vectorielle (comme ChromaDB, intégrée par défaut).
• Quand l'utilisateur pose une question, OpenWebUI cherche les morceaux de documents les plus pertinents et les injecte dans le prompt envoyé au LLM.

Le résultat : Le LLM ne "rêve" plus sa réponse ; il la construit en se basant sur les faits et les chiffres contenus dans vos documents.
Exemple concret : Un analyste financier peut uploader le rapport annuel d'une entreprise et demander : "Quels étaient les principaux facteurs de risque mentionnés dans la section financière ?". Le LLM répondra en citant des informations précises du document, et non des généralités.

3.2 Interroger et Piloter un Backend d'Entreprise (via un serveur MCP)

C'est le cas d'usage qui transforme OpenWebUI en un véritable cockpit pour les opérations d'entreprise. Ici, l'objectif n'est plus seulement de récupérer de l'information, mais de déclencher des actions.
Le Concept : Le serveur interne MCP agit comme une passerelle intelligente. Il expose une API compatible OpenAI, mais derrière cette façade, il ne se contente pas de relayer les prompts vers un LLM. Il peut aussi interpréter les intentions et appeler d'autres services.
Le Mécanisme Clé : Le Function Calling Les LLM modernes (comme GPT-4o ou Llama 3) peuvent être instruits pour reconnaître quand une question de l'utilisateur nécessite d'appeler une fonction externe.
Flux de travail détaillé :

• Utilisateur (via OpenWebUI) : "Quel est le statut de la commande #A4B2-78 ?"
• Requête vers le MCP : OpenWebUI envoie ce prompt au MCP.
• MCP et LLM : Le MCP, qui connaît la liste des "outils" disponibles (comme une fonction get_order_status), demande au LLM d'analyser le prompt. Le LLM répond : "Cette question nécessite d'appeler la fonction get_order_status avec l'argument A4B2-78."
• Action du MCP : Le MCP reçoit cette instruction, appelle le véritable microservice interne (l'API du système de gestion des commandes) avec l'identifiant de la commande.
• Retour au LLM : Le microservice répond avec des données brutes (ex: {"status": "shipped", "carrier": "DHL", "tracking_id": "..."}). Le MCP renvoie cette information au LLM.
• Réponse finale (dans OpenWebUI) : Le LLM prend les données brutes et les transforme en une phrase en langage naturel : "La commande #A4B2-78 a été expédiée via DHL. Voici le numéro de suivi : ...".

Avantage Stratégique : L'utilisateur final n'a plus besoin d'apprendre à utiliser 10 logiciels différents. Il peut interagir avec tous les systèmes de l'entreprise (ERP, CRM, bases de données, etc.) en langage naturel, depuis une interface unique et sécurisée. OpenWebUI devient le point de convergence entre l'intelligence humaine et les systèmes d'information.

4. Vidéo de démonstration

Vous trouverez ci-dessous la vidéo présentant les principaux cas d'utilisation du service OpenWebUI

5. Conclusion

OpenWebUI a brillamment réussi sa transformation : d'un simple outil de chat open-source, il est devenu une plateforme d'interaction complète, capable de s'adapter aux exigences les plus pointues du monde professionnel.

En agissant comme un couteau suisse de la connectivité, il offre aux organisations une flexibilité sans précédent. Il leur permet de construire une stratégie IA hybride, en arbitrant intelligemment entre les modèles locaux (pour la confidentialité et la maîtrise des coûts) et les modèles cloud les plus puissants (pour la performance), le tout depuis une interface unique et cohérente.

Mais sa véritable puissance se révèle lorsqu'il est intégré à des systèmes d'entreprise. En exploitant des fonctionnalités avancées comme le RAG (pour donner aux LLM la connaissance des données internes) et le Function Calling (pour leur donner la capacité d'agir), OpenWebUI dépasse son rôle d'interface. Il devient un véritable cockpit d'entreprise intelligent.

Cette capacité à transformer le langage naturel en actions concrètes sur des systèmes backend sécurisés le positionne comme un outil fondamental. Il n'est plus seulement question de développer des applications d'IA, mais de construire un écosystème où l'intelligence artificielle devient une extension fluide et contrôlée des opérations quotidiennes, en plaçant la sécurité, le contrôle des données et l'efficacité au premier plan.

6. Voir plus

Dans une pareille perspective, vous pouvez consulter :

• Sécurisation de OpenWebUI avec Keycloak
• Déploiement de OpenWebUI: Guide pas à pas