Vous cherchez à installer Open WebUI sur Windows 11 pour profiter d’une interface moderne et puissante avec vos modèles LLM, sans prise de tête ? Bonne nouvelle : la méthode la plus fiable et accessible, c’est l’installation via un conteneur Docker. Ce tutoriel vous guide pas à pas, même si vous êtes débutant, et partage des astuces pour éviter les pièges fréquents. On abordera aussi les points clés à vérifier et les bonnes pratiques pour une installation sans stress.

Pourquoi installer Open WebUI via Docker sur Windows 11 ?

Avant d’entrer dans le vif du sujet, rappelons que de nombreuses méthodes existent pour installer Open WebUI : via pip/Python, conda, installation manuelle depuis le code source… Mais l’installation avec Docker présente des avantages imbattables pour la grande majorité des utilisateurs, débutants comme avancés :

• Simplicité : pas de galère avec les dépendances ou les versions de Python, tout est contenu et isolé.
• Facilité de maintenance : la mise à jour ou la suppression se fait en une commande.
• Sécurité et stabilité : votre système principal reste propre, tout tourne dans une “bulle”.

D’ailleurs, la documentation officielle Open WebUI (docs.openwebui.com) et les retours d’utilisateurs sur Reddit (reddit.com) plébiscitent cette méthode.

Prérequis avant d’installer Open WebUI dans Docker sur Windows 11

Avant de commencer l’installation d’Open WebUI dans un conteneur Docker, assurez-vous d’avoir :

• Ollama installé sur Windows 11 (le moteur LLM qui exécute les modèles), déjà fonctionnel.
• Docker Desktop installé et configuré sur votre machine (télécharger ici).
• Un accès administrateur sur votre ordinateur (obligatoire pour certaines opérations réseau).

À noter : Open WebUI n’exécute pas les modèles LLM : il sert simplement d’interface web. C’est Ollama qui gère la puissance GPU et l’inférence des modèles. Vous pouvez donc installer Open WebUI dans Docker sans craindre de limiter vos performances IA et il n’est pas nécessaire non plus d’activer les optimisations GPU sur le conteneur.

Étape 1 – Vérifier que Ollama fonctionne bien sur Windows 11

Avant de passer à Docker, assurez-vous que Ollama est lancé et tourne bien sur votre PC :

1. Ouvrez le terminal Windows (cmd ou PowerShell).
2. Tapez : ollama list Si la commande répond sans erreur, Ollama est opérationnel sur http://localhost:11434.

Si Ollama ne répond pas, il faut régler le souci avant d’installer Open WebUI.

Étape 2 – Installer et lancer Docker Desktop

Si ce n’est pas déjà fait, installez Docker Desktop pour Windows.
Après installation :

• Lancez Docker Desktop (une icône doit apparaître en bas à droite de l’écran).
• Patientez jusqu’à ce que Docker affiche “Docker Desktop is running”.
• Point d’attention  : Docker Desktop nécessite l’activation de la virtualisation dans le BIOS et idéalement WSL2. Suivez les instructions affichées en cas de problème de démarrage.

Étape 3 – Lancer Open WebUI dans un conteneur Docker

C’est ici que la magie opère. Ouvrez PowerShell ou un terminal, idéalement en mode administrateur, et copiez la commande suivante :

docker run -d -p 3000:8080 `
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway `
  -v open-webui:/app/backend/data `
  --name open-webui --restart unless-stopped `
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 `
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Explications des options :

• -p 3000:8080 : l’interface sera accessible sur http://localhost:3000
• –add-host=host.docker.internal:host-gateway : donne à Docker l’accès au Ollama tournant sur Windows
• -v open-webui:/app/backend/data : sauvegarde des données utilisateurs
• -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 : configure Open WebUI pour communiquer avec Ollama natif
• –restart unless-stopped : redémarre le conteneur automatiquement en cas de redémarrage du PC

Lorsque vous lancez la commande, Docker se charge de télécharger les éléments nécessaires (Open WebUI et les packages nécessaires à son fonctionnement) :

👉 Pour plus de détails, voir la doc officielle Open WebUI.

Si le port 3000 est déjà utilisé, modifiez-le (-p 3100:8080 par exemple).

Étape 4 – Accéder à l’interface Open WebUI

• Lancez votre navigateur préféré et allez à l’adresse http://localhost:3000

• Lors de la première connexion, créez votre compte admin. Un compte est obligatoire, mais il n’est que local, les informations ne sont pas communiqué à un serveur distant. Open WebUI peut être utilisé par plusieurs personnes sur votre réseau local (ou même à l’extérieur avec la configuration adhoc), c’est ce qui justifie la création d’un compte Administrateur.

• Open WebUI détectera automatiquement Ollama via l’adresse configurée. Si ce n’est pas le cas, allez dans les paramètres et corrigez l’URL du backend.

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Étape 5 – Testez votre installation Open WebUI + Ollama

Si vous n’avez pas installé de modèles avec Ollama, il est possible de la faire directement avec Open WebUI en utilisant cette URL : http://localhost:3000/admin/settings/models (si vous avez choisir le port 3000 par défaut). Accédez à la liste des modèles disponibles sur le site d’Ollama avec ce lien, choisissez un modèle, ouvrez la fiche du modèle et vous aurez la référence à indiquer par exemple : deepseek-r1:32b ou encore gemma3:27b

Dans l’interface de discussion d’Open WebUI :

• Choisissez un modèle Ollama (Llama, Gemma, Phi, etc.)
• Tapez une requête de test
• Vérifiez que la réponse arrive sans erreur

Si ça coince :

• Vérifiez que Ollama tourne toujours (ollama list)
• Assurez-vous que le pare-feu Windows ne bloque pas la communication entre Docker et Ollama
• Consultez la FAQ Open WebUI en cas d’erreur persistante

Si vous avez plusieurs interfaces réseau, ou si vous utilisez un VPN, il peut y avoir des soucis de routage à corriger.

Astuces et conseils pratiques

• Mettre à jour Open WebUI : dans le menu « Réglages », puis « à propos », cliquez sur le bouton « Vérifier les mises à jour disponibles ».
• Données persistantes : vos historiques, paramètres et comptes sont sauvegardés dans le volume Docker, même après une mise à jour.
• Changer le port d’accès : modifiez l’option -p si nécessaire.
• Utiliser un autre backend IA : il est possible de connecter Open WebUI à d’autres moteurs compatibles.

Limites et autres méthodes à explorer

Même si cette méthode avec Docker est la plus simple et la plus recommandée, sachez qu’il existe d’autres moyens d’installer Open WebUI sur Windows 11 :

• Installation directe via pip et Python 3.11
• Utilisation d’environnements virtuels Conda/uvx
• Compilation depuis les sources GitHub (pour développeurs avancés)
• Service Windows via NSSM (pour lancer Open WebUI au démarrage)

Pour en savoir plus, consultez le guide d’installation Open WebUI sans Docker.

Conclusion

Installer Open WebUI dans un conteneur Docker sur Windows 11, c’est la solution idéale pour bénéficier rapidement d’une interface moderne pour vos modèles IA, tout en évitant la complexité technique et les risques d’incompatiblité. La méthode présentée ici est adaptée aussi bien aux débutants qu’aux utilisateurs avancés : une configuration fiable, modulaire et facile à maintenir.

Besoin d’aide ou envie d’explorer des usages plus poussés ? Les forums Open WebUI et la documentation officielle sont d’excellentes ressources pour aller plus loin.

FAQ Open WebUI + Docker sur Windows 11

Script automatisé d’installation Open WebUI + Docker sur Windows 11

Voici un script PowerShell à copier-coller pour tout automatiser :

# 1. Vérifier que Docker Desktop est lancé
Start-Process "Docker Desktop" -ErrorAction SilentlyContinue
Start-Sleep -Seconds 10

# 2. Lancer le conteneur Open WebUI
docker run -d -p 3000:8080 `
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway `
  -v open-webui:/app/backend/data `
  --name open-webui --restart unless-stopped `
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 `
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Write-Host "Open WebUI installé ! Accédez à http://localhost:3000"

Il est recommandé d’exécuter ce script en tant qu’administrateur.

Comparatif des principales méthodes d’installation Open WebUI sur Windows 11

Méthode	Simplicité	Isolation	Maintenance	Accès GPU	Pour qui ?
Docker	★★★★★	★★★★★	★★★★★	Ollama only	95% des utilisateurs
pip/Python	★★★★☆	★★☆☆☆	★★☆☆☆	Non	Développeurs Python
Conda/uvx	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★☆☆	Non	Data scientists
GitHub/Dev (from source)	★★☆☆☆	★★★★★	★☆☆☆☆	Non	Utilisateurs avancés
Service Windows (nssm)	★★★☆☆	★★★★☆	★★★★☆	Non	Pour démarrage auto

• Docker : isolé, fiable, facile à mettre à jour, peu d’entretien.
• pip/Python : rapide, mais dépendances et conflits possibles.
• Conda/uvx : idéal si vous avez déjà un workflow Python/Conda.
• GitHub (source) : pour customisation avancée, plus complexe.
• Service Windows (nssm) : idéal pour intégration profonde à Windows, mais plus technique.