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# Réaliser une modification vérifiée dans Claude Code avec un modèle Ollama local

> Un guide fondé sur la documentation pour orienter Claude Code vers un modèle Ollama local, vérifier le point d’accès et le contexte, puis contrôler une modification du dépôt avec sa vérification initiale.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-20T11:36:37.990Z
Updated: 2026-10-20T11:36:37.990Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/claude-code-local-ollama-checked-change-guide

![Conceptual charcoal illustration of an open desktop workstation showing its fan, memory modules, graphics card and internal cables.](https://bigchange.ai/api/media/file/local-model-workstation-open-chassis-hero-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE.

Claude Code peut travailler sur un dépôt que vous contrôlez avec un modèle servi par Ollama sur votre machine. L’actuelle [intégration Claude Code d’Ollama](https://docs.ollama.com/integrations/claude-code) se connecte directement à son API compatible Anthropic. Ce guide suit une modification limitée, d’un état initial consigné jusqu’à une décision humaine sur le diff. Il s’adresse à un développeur autorisé à installer les deux outils, à modifier le dépôt et à exécuter un modèle de programmation local adapté. BIG CHANGE a vérifié les manuels le 20 octobre 2026 ; nous n’avons exécuté ni modèle ni test de dépôt.

## Le grand changement

- **Ce qui change :** Ollama documente désormais une connexion directe de Claude Code à son serveur local compatible Anthropic, par un lanceur ou des paramètres explicites de point d’accès local. Cette configuration documentée ne nécessite pas de proxy distinct.
- **Pourquoi c’est important :** Vous conservez le fonctionnement de Claude Code en choisissant un modèle local, en vérifiant son allocation réelle de contexte et en comparant une modification réelle du dépôt à la vérification d’acceptation d’origine.
- **Ce qu’il faut surveiller :** Un identifiant local sélectionné et un modèle actif ne prouvent ni que toutes les requêtes sont restées locales ni que le code est correct. Vérifiez le routage effectif, les accès des outils, le diff complet et le résultat du contrôle avant d’accepter la modification.

### 1. Consigner l’état de départ du dépôt

Travaillez dans un dépôt Git qui vous appartient ou que vous êtes autorisé à modifier. Utilisez une branche examinable ou une copie de travail jetable. Définissez un petit comportement ou défaut à modifier, les fichiers concernés et une condition d’arrêt. Retrouvez la commande d’acceptation existante du dépôt, par exemple son test ou sa compilation documentés ; ne lui substituez pas une commande générique. Exécutez-la **avant** toute modification par l’agent et notez la commande, son code de sortie et les résultats pertinents. Notez aussi la branche, `git status` et tout diff préexistant. Les changements existants font partie de l’état initial, pas du résultat de l’IA.

Confirmez que les politiques de votre organisation sur le code et les dépendances autorisent le modèle et les outils choisis. Claude Code peut lire des fichiers et exécuter des commandes selon ses permissions effectives. Demander de « ne toucher qu’à ces fichiers » oriente l’agent sans limiter son accès au système de fichiers.

### 2. Installer un modèle local adapté et allouer le contexte

Installez une version actuelle d’[Ollama](https://docs.ollama.com/quickstart) et [de l’interface en ligne de commande Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/setup) selon leurs instructions officielles et les règles de votre machine et de votre organisation. Notez `ollama --version` et `claude --version`. Ollama a introduit la compatibilité Anthropic Messages dans la version 0.14.0 en janvier 2026 ; cette date ne définit **pas** la version minimale pour la commande actuelle `ollama launch`.

Choisissez un modèle dont l’entrée actuelle du catalogue indique la prise en charge des outils, dont la licence autorise votre usage et dont les poids **et l’allocation du contexte** tiennent sur votre machine. Un exemple local concret est [qwen3-coder:30b](https://ollama.com/library/qwen3-coder:30b), annoncé avec des outils, un fichier Q4\_K\_M d’environ 19 GB et Apache License 2.0. C’est une taille de téléchargement, pas un besoin de RAM ou de VRAM. Le contexte annoncé du modèle ne signifie pas que votre machine peut l’allouer. S’il ne convient pas, choisissez un autre identifiant local documenté prenant en charge les outils et remplacez-le de façon cohérente dans les commandes suivantes.

Dans un terminal, une fois l’application ou le serveur local Ollama actif, téléchargez et confirmez l’identifiant exact :

```text
ollama pull qwen3-coder:30b
ollama list
```

Ollama [recommande au moins 64 000 tokens](https://docs.ollama.com/context-length) pour les agents de programmation et indique qu’un contexte plus grand consomme plus de mémoire. Réglez 64k ou plus dans les **paramètres de l’application Ollama existante**, si le matériel le permet. Si vous gérez vous-même le serveur, configurez ce service existant avec `OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000` en suivant les [instructions serveur propres à la plateforme](https://docs.ollama.com/context-length) ; ne démarrez pas un second serveur sur le port 11434. Après le chargement d’un modèle par une requête, `ollama ps` affiche ses valeurs réelles `CONTEXT` et `PROCESSOR`. Arrêtez-vous, ou réduisez la tâche et choisissez une configuration adaptée, si l’allocation voulue ne peut pas être chargée. Ne présentez pas le maximum du catalogue comme le contexte alloué.

### 3. Orienter Claude Code vers le serveur local

Ouvrez un terminal **dans le dépôt choisi**. Ollama documente ce lanceur ; utilisez le même identifiant local confirmé par `ollama list` :

```text
ollama launch claude --model qwen3-coder:30b
```

Ollama documente cette utilisation d’un modèle autre que Claude. [Le manuel des passerelles d’Anthropic](https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway) indique qu’Anthropic ne prend pas en charge le routage de Claude Code vers des modèles autres que Claude via une passerelle. Considérez donc cette intégration comme documentée par Ollama sans prise en charge de ce routage par Anthropic, et vérifiez la session réelle avant de vous y fier.

Pour une configuration manuelle, les [instructions d’intégration d’Ollama](https://docs.ollama.com/integrations/claude-code#manual-setup) utilisent plutôt `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama`, une valeur explicitement vide pour `ANTHROPIC_API_KEY`, et `ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434`. Cette commande facultative **Bash** définit les trois uniquement pour ce processus Claude Code, depuis le répertoire du dépôt autorisé ; elle ne modifie pas le profil global du shell :

```bash
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_API_KEY="" ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 claude --model qwen3-coder:30b
```

Pour les autres shells, privilégiez le lanceur Ollama ci-dessus ou les instructions actuelles du fournisseur propres au shell. Vérifiez les réglages Claude Code existants susceptibles de remplacer les variables de la commande. N’affichez aucun identifiant secret préexistant pendant cette vérification. Les valeurs effectives attendues sont l’identifiant local choisi et `http://localhost:11434` ; c’est une vérification à effectuer par le lecteur, pas un résultat observé par BIG CHANGE. Le serveur local ignore le jeton fictif `ollama` ; il ne s’agit pas d’un secret contrôlant l’accès. Ce parcours local documenté n’exige ni clé cloud Ollama ni clé d’inférence Anthropic. Les conditions du logiciel Claude Code et des services connectés continuent de s’appliquer.

Gardez le serveur lié à une interface locale selon les [consignes de configuration serveur d’Ollama](https://docs.ollama.com/faq). Un identifiant `:cloud` ou une URL de base `https://ollama.com` constitue un parcours cloud qui exige une autre décision concernant les données et les coûts. Suspendez l’envoi de contenu du dépôt si le modèle ou la destination sont incertains.

### 4. Vérifier le parcours, puis demander une seule modification

Avant d’autoriser des modifications de fichiers, examinez le modèle et la connexion effectifs de Claude Code avec `/status` lorsque disponible. Comparez ces informations au lanceur ou au point d’accès manuel, à `ollama list` et, après qu’une requête a chargé le modèle, à `ollama ps`. Notez l’identifiant exact chargé, l’allocation `CONTEXT` et `PROCESSOR` ; une répartition sur CPU peut modifier la faisabilité pratique. Consultez aussi les traces de requêtes du serveur local lorsqu’elles existent. Ces vérifications établissent la configuration et le chargement du modèle, pas un audit complet du trafic réseau. Examinez séparément les outils MCP actifs, la recherche et lecture web, la télémétrie et les paramètres cloud si le traitement local compte pour votre politique de code.

Utilisez les demandes d’autorisation habituelles de Claude Code et ses [contrôles de permissions](https://code.claude.com/docs/en/permissions). Demandez en langage courant l’unique tâche du dépôt autorisé : comportement attendu, périmètre permis, commande d’acceptation initiale et point d’arrêt. Demandez les fichiers modifiés et les résultats des contrôles. Gardez les décisions de commit, push et publication au propriétaire et refusez les actions réseau ou outils inattendues. Le fait que le modèle affirme avoir utilisé le point d’accès local ou réussi un contrôle n’est pas une vérification.

### 5. Décider selon le diff complet et la vérification initiale

Examinez chaque fichier modifié et le **diff Git complet**, y compris les changements hors périmètre demandé. Comparez la modification au comportement initial et à la politique du dépôt, notamment à la licence de toute nouvelle dépendance. Relancez vous-même la même commande d’acceptation après l’édition. Notez son code de sortie et les résultats pertinents à côté de l’état initial. Acceptez uniquement si le diff répond à la demande, si le contrôle indépendant donne un résultat acceptable et si les preuves de routage et de permissions répondent à vos exigences. Sinon, laissez la branche non acceptée et conservez l’échec exact pour examen.

Si Ollama est inaccessible, vérifiez l’application ou le service actif et `ollama list` avant de tenter la tâche de programmation. Si le modèle ne se charge pas ou si `ollama ps` indique un contexte insuffisant, vérifiez la mémoire et le réglage du contexte ; réduisez la tâche ou choisissez un modèle local adapté. Si `/status` ou les paramètres effectifs indiquent un fournisseur hébergé, arrêtez-vous avant d’envoyer le code et corrigez le shell actuel ou les réglages Claude Code. Une erreur d’appel d’outil peut venir de la compatibilité du modèle ou d’un refus de permission ; lisez la réponse exacte avant de changer l’un ou l’autre. Si un essai a déjà modifié des fichiers, examinez son diff avant d’annuler ou de continuer. Après l’échec d’un contrôle d’acceptation, diagnostiquez le code et ne relancez le contrôle qu’après une correction revue.

L’inférence locale évite la facturation par token d’un fournisseur pour le modèle téléchargé, mais utilise du matériel, du stockage et de l’électricité. Téléchargements, télémétrie, outils web, intégrations MCP ou modèles cloud peuvent envoyer des données ou entraîner d’autres coûts. Ollama prend en charge un [sous-ensemble de l’API Messages d’Anthropic](https://docs.ollama.com/api/anthropic-compatibility), avec des limites concernant notamment le comptage des tokens, le cache des prompts, les lots, les citations, les PDF et le choix forcé d’outil ; les modèles diffèrent aussi dans leur capacité à utiliser des outils. La lecture des documents par BIG CHANGE n’a produit aucune mesure de vitesse, de qualité, de confidentialité ou d’économies. Pour une autre configuration d’agent local, consultez notre [guide Junie Local](https://bigchange.ai/blog/junie-local-windows-coding-agent-setup) ; cette procédure conserve précisément Claude Code et vérifie son parcours Ollama.

## Sources et lectures complémentaires

- [Ollama, « Claude Code »](https://docs.ollama.com/integrations/claude-code) fournit le lanceur actuel, les paramètres locaux manuels et l’alternative cloud. Il documente un parcours, pas une exécution réussie dans le dépôt du lecteur.
- [Ollama, « Compatibilité Anthropic »](https://docs.ollama.com/api/anthropic-compatibility) décrit le point d’accès local, le jeton fictif ignoré, le téléchargement du modèle et les limites de l’API. La compatibilité ne certifie pas chaque modèle ou appel d’outil.
- [Ollama, « Longueur du contexte »](https://docs.ollama.com/context-length) explique la recommandation de 64k pour le code, le compromis mémoire et la lecture de `ollama ps`. L’allocation possible dépend de la machine réelle.
- [L’entrée qwen3-coder:30b d’Ollama](https://ollama.com/library/qwen3-coder:30b) présente le fichier d’exemple, les outils et le lien vers Apache 2.0. Revérifiez l’entrée exacte du modèle avant de le télécharger ou de le redistribuer.
- [Installation de Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/setup) et [paramètres de permissions](https://code.claude.com/docs/en/permissions) décrivent les accès et autorisations d’outils. Aucun ne prouve le point d’accès effectif d’une session ni un résultat sûr pour le dépôt.
- [Anthropic, « Autres passerelles LLM »](https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway) indique qu’Anthropic ne prend pas en charge le routage de Claude Code vers d’autres modèles via une passerelle. Ollama documente séparément l’intégration locale décrite ici.

## Sources

- [Claude Code — Ollama](https://docs.ollama.com/integrations/claude-code) — Instructions primaires du lanceur et du point d’accès local manuel, plus le parcours cloud distinct. Elles ne prouvent pas qu’une exécution particulière a utilisé localhost.
- [Compatibilité Anthropic — Ollama](https://docs.ollama.com/api/anthropic-compatibility) — Point d’accès Messages local, jeton fictif ignoré, téléchargement du modèle et fonctions non prises en charge. La compatibilité varie selon le modèle et l’outil.
- [Longueur du contexte — Ollama](https://docs.ollama.com/context-length) — Recommandation de 64k pour le code, compromis mémoire et lecture du contexte et du processeur avec ollama ps ; aucune capacité de machine particulière n’est certifiée.
- [qwen3-coder:30b — Bibliothèque de modèles Ollama](https://ollama.com/library/qwen3-coder:30b) — Identifiant local exact de l’exemple, outils, fichier Q4_K_M d’environ 19 GB et lien vers Apache 2.0 ; la taille du téléchargement n’est pas la mémoire de travail nécessaire.
- [Démarrage rapide — Ollama](https://docs.ollama.com/quickstart) — Parcours officiel d’installation et de démarrage ; le lecteur doit vérifier les instructions de sa plateforme et la version installée.
- [FAQ — Ollama](https://docs.ollama.com/faq) — Configuration du serveur local et frontière réseau/cloud ; pas un audit complet de la confidentialité de Claude Code ou de ses intégrations.
- [Prise en charge de Claude Code — Ollama](https://ollama.com/blog/claude) — Date la compatibilité Messages de v0.14.0 ; n’établit pas la version minimale du lanceur actuel.
- [Configuration avancée — Claude Code Docs](https://code.claude.com/docs/en/setup) — Installation officielle et exigences des plateformes ; aucune instance Claude Code n’a été installée ou exécutée pour cet article.
- [Configurer les permissions — Claude Code Docs](https://code.claude.com/docs/en/permissions) — Autorisations d’outils et permissions effectives ; une instruction de chemin en langage naturel n’est pas un environnement isolé.
- [Autres passerelles LLM — Claude Code Docs](https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway) — Anthropic ne prend pas en charge le routage de Claude Code vers des modèles autres que Claude via une passerelle. Cette limite de prise en charge accompagne l’intégration locale documentée par Ollama ; ce n’est pas une conclusion juridique.