OSAURUS : L’IA locale sur Mac qui change tout pour ton ordinateur ?

UNE NOUVELLE FAÇON DE FAIRE FONCTIONNER L’IA SUR MAC

Avec l’essor des modèles d’intelligence artificielle, de plus en plus d’Outils apparaissent pour les utiliser. Pourtant, beaucoup d’entre eux obligent à passer par le cloud, c’est-à-dire des serveurs distants. Osaurus, une application réservée aux utilisateurs de Mac, propose une alternative : faire tourner ces modèles directement sur l’ordinateur, tout en gardant la possibilité de basculer vers le cloud si besoin. Le tout en restant open source, c’est-à-dire que son code est public et modifiable par tous.

DE DINOKI À OSAURUS : L’ÉVOLUTION D’UNE IDÉE

Osaurus est né d’un autre projet appelé Dinoki, une sorte de assistant IA de bureau décrit comme un « Clippy boosté à l’IA ». Dinoki permettait d’interagir avec des fichiers et des outils du Mac, mais ses utilisateurs ont rapidement posé une question : pourquoi payer des tokens, ces unités de calcul facturées par les entreprises d’IA pour traiter les requêtes ? Terence Pae, cofondateur d’Osaurus et ancien ingénieur chez Tesla et Netflix, a alors eu une idée : et si l’on pouvait faire fonctionner l’IA directement en local, sur son propre ordinateur ?

« C’est comme ça qu’Osaurus est né », explique-t-il. L’objectif ? Créer un assistant personnel d’IA capable de naviguer dans les fichiers, d’accéder au navigateur ou aux configurations du système, le tout sans dépendre d’une connexion internet. Une solution idéale pour ceux qui veulent garder le contrôle sur leurs données et éviter les coûts liés au cloud.

COMMENT FONCTIONNE OSAURUS ?

Osaurus agit comme une sorte de couche de contrôle, un intermédiaire entre l’utilisateur et les modèles d’IA. Il permet de basculer facilement entre des modèles hébergés en local et ceux disponibles dans le cloud, comme ceux d’OpenAI ou d’Anthropic. L’utilisateur choisit le modèle qui lui convient le mieux, et garde le reste de l’expérience sur son propre matériel : mémoire des modèles, fichiers, outils…

Cette flexibilité est un énorme avantage, car chaque modèle d’IA a ses forces et ses faiblesses. Avec Osaurus, il suffit de changer de modèle pour s’adapter à la tâche à accomplir. L’application se comporte comme un harness, un outil qui permet de connecter différents modèles, outils et flux de travail via une seule interface. Une solution similaire existe déjà pour les développeurs, comme OpenClaw ou Hermes, mais celles-ci nécessitent souvent de maîtriser le terminal et peuvent poser des problèmes de sécurité.

UNE INTERFACE SIMPLE ET SÉCURISÉE

Contrairement à d’autres outils, Osaurus mise sur une interface accessible aux non-développeurs. Pas besoin de connaître les lignes de commande pour l’utiliser. L’application prend aussi en charge les problèmes de sécurité en faisant tourner les modèles dans un bac à sable virtuel, une zone isolée du reste du système. Résultat : l’IA ne peut accéder qu’à ce qui est autorisé, protégeant ainsi les données et le fonctionnement de l’ordinateur.

LES BESOINS TECHNIQUES : UN MAC PUISSANT POUR L’IA LOCALE

Faire tourner des modèles d’IA en local reste une tâche gourmande en ressources. Pour faire fonctionner les modèles les plus légers, il faut au minimum 64 Go de RAM. Pour des modèles plus puissants, comme DeepSeek v4, Terence Pae recommande au moins 128 Go de RAM. Mais ces besoins devraient diminuer avec le temps, grâce aux progrès technologiques.

« Je vois un énorme potentiel dans l’IA locale, explique Pae. Le ratio intelligence par watt consommé augmente de manière significative. C’est une courbe d’innovation à part entière. L’année dernière, l’IA locale pouvait à peine finir des phrases. Aujourd’hui, elle peut utiliser des outils, écrire du code, accéder à un navigateur ou même passer des commandes sur Amazon. Et ça ne fait que s’améliorer. »

QUELS MODÈLES D’IA SONT COMPATIBLES ?

Osaurus prend en charge une longue liste de modèles, à la fois en local et dans le cloud. En local, il supporte MiniMax M2.5, Gemma 4, Qwen3.6, GPT-OSS, Llama, DeepSeek V4, ainsi que les modèles de base d’Apple conçus pour fonctionner sur l’appareil. Il est aussi compatible avec la famille de modèles LFM de Liquid AI, conçus pour être exécutés sur des appareils locaux.

Côté cloud, Osaurus peut se connecter à OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI/Grok, Venice AI, OpenRouter, Ollama et LM Studio. L’application agit comme un serveur MCP, ce qui signifie qu’elle peut donner accès à ses outils à n’importe quel client compatible MCP. Elle inclut également plus de 20 plugins natifs pour Mail, Calendrier, Vision, utilisation de macOS, XLSX, PPTX, Navigateur, Musique, Git, Système de fichiers, Recherche, Récupération de données et bien plus encore.

LA VOIX, UNE NOUVELLE FONCTIONNALITÉ

Depuis son lancement il y a près d’un an, Osaurus a évolué pour inclure des capacités vocales. Les utilisateurs peuvent désormais interagir avec l’application par la voix, ce qui rend l’expérience encore plus naturelle et intuitive.

UN SUCCÈS GRANDISSANT DEPUIS SON LANCEMENT

Selon les chiffres officiels, Osaurus a été téléchargé plus de 112 000 fois depuis son lancement. L’application se positionne comme une alternative à des outils similaires comme Ollama, Msty ou LM Studio, mais avec un ensemble de fonctionnalités différenciées et une approche plus accessible pour les non-développeurs.

UNE VISION POUR L’AVENIR : L’IA LOCALE DANS LES ENTREPRISES

Les fondateurs d’Osaurus, dont Sam Yoo, participent actuellement à l’accélérateur de startups Alliance basé à New York. Ils réfléchissent déjà aux prochaines étapes, notamment une version destinée aux entreprises. Des secteurs comme la santé ou le droit pourraient particulièrement bénéficier de cette solution, où la confidentialité des données est cruciale. En faisant tourner des modèles d’IA en local, ces entreprises pourraient éviter les risques liés au cloud et garantir une meilleure protection des informations sensibles.

L’IA LOCALE POUR RÉDUIRE LA DEPENDANCE AUX DATA CENTERS

Avec la croissance explosive de l’IA, les fournisseurs de cloud doivent sans cesse agrandir leurs data centers et leur infrastructure. Terence Pae estime que l’IA locale n’a pas encore révélé tout son potentiel aux utilisateurs. Selon lui, plutôt que de dépendre du cloud, il est possible d’installer un Mac Studio sur site, ce qui consomme beaucoup moins d’énergie tout en offrant les mêmes capacités.

« Nous voyons cette croissance explosive dans le domaine de l’IA, où les fournisseurs doivent augmenter leurs capacités via des data centers, explique Pae. Mais nous pensons que les gens n’ont pas encore vraiment vu la valeur de l’IA locale. Au lieu de dépendre du cloud, ils peuvent déployer un Mac Studio sur site et utiliser bien moins d’énergie. Vous gardez les mêmes capacités, mais vous n’êtes plus dépendant d’un data center pour faire tourner cette IA. »