Scannez votre PC, installez Ollama et testez une IA locale.

Vérifier le PC avant d'installer Stable Diffusion ou ComfyUI

Le candidat source postérieur au build public actuel réutilise le scan local pour choisir un parcours ComfyUI selon le système, le GPU, la VRAM ou mémoire unifiée, le pilote et l'espace disque. Le verdict reste une estimation matérielle tant qu'aucune image de référence n'a été rendue.

Fonction candidate, absente du build public 0.1.1. L'installation intégrée et le benchmark image ne sont pas encore disponibles ; aucune vitesse ni qualité d'image n'est revendiquée.

Le parcours complet est rejoué sur 10 profils matériels avant publication.

Dans le candidat source postérieur au build public actuel, une matrice synthétique de non-régression vérifie Hardware Doctor, le runtime GPU, la mémoire disponible, le modèle recommandé et la porte d'export terrain. Une VRAM inconnue reste inconnue et la mémoire unifiée n'est jamais transformée en VRAM dédiée.

Le Machine Replay Lab détecte les régressions de décision dans le code. Cette matrice synthétique ne mesure pas ces machines et ne compte jamais comme preuve terrain physique.

Le cockpit choisit le bon téléchargement pour Windows ou Linux.

Dans le candidat source postérieur au build public actuel, l'espace Compte compare la version réellement lancée au manifeste public. Il distingue une mise à jour d'un candidat de test plus récent et ne propose jamais un EXE Windows à une application Linux.

Cette fonction appartient au candidat source et n'est pas incluse dans le build public actuel. Elle ouvre un fichier ou la page de choix après action explicite ; elle n'installe aucune mise à jour silencieusement.

Ce que mesure réellement le benchmark Ollama

Le build courant utilise l'API locale Ollama avec think:false. Le rapport distingue les métriques natives de l'API d'un éventuel repli estimé.

Le même micro-test pour chaque modèle installé

L'Arena vérifie six éléments reproductibles au lieu de favoriser un nom de famille ou une taille de modèle. Le résultat reste local et entre dans le rapport MemoryForge/Obsidian.

Le score affiche les preuves réussies sur six, la vitesse exacte Ollama et la latence. Il aide à choisir sur votre PC sans prétendre résumer toute la qualité d'un LLM.

Préflight Arena · candidat source : avant le premier calcul, les sources postérieures au build public affichent les références exactes, runtimes Windows/WSL, tailles, délais, offload probable et budget global. La sélection privilégie une baseline légère, un assistant Hermes puis un autre candidat installé hors Hermes ; une confirmation garantit zéro téléchargement et une exécution séquentielle. Le runtime et le budget restent visibles dans l'historique, le rapport et MemoryForge.

Mesure physique candidate : Mixtral 8x7B 26 Go termine via Ollama WSL sur RTX 4080 SUPER 16 Go + 63 Go RAM en 48,3 s à 4,1 tok/s, avec exécution hybride et 33,3 % d'offload GPU. Le Cockpit affiche le placement GPU/RAM mesuré et le classe comme test possible avec RAM, pas comme modèle fluide recommandé.

Choisissez un usage, l'app vous dit quel modèle local garder

Le cockpit présélectionne deux modèles adaptés à la machine. Le bouton indique clairement si un téléchargement sera nécessaire ; rien n'est installé ni supprimé sans action explicite.

La décision vaut pour ce protocole court et cette machine. OutilsIA demande de confirmer le gagnant sur les tâches longues de l'utilisateur.

Recette Computer Use · candidat 0.1.2 : l'état installé vient du scan courant, les mesures plus anciennes sont marquées historiques, une recommandation ouvre le préflight sans lancer le benchmark, le rapport final affiche une confirmation persistante, PromptForge expose une grille heuristique et une réponse locale incomplète est signalée. Ce lot reste candidat tant que la recette noire du nouvel EXE n'est pas repassée.

Un chiffre partageable avec son contexte, pas un badge marketing

Le candidat source lie chaque mesure exacte au modèle, au digest du prompt, au runtime, à la version Ollama et aux réglages d'exécution. Il explique ensuite le goulot sans confondre fait, hypothèse et inconnue, puis prépare une carte compacte pour le rapport, le PDF, MemoryForge et le MCP local.

Fonction candidate non incluse dans le build public actuel. Le lien public est volontaire, authentifié à la création et révocable ; les agrégats communautaires exigent encore les contrôles serveur et un seuil de cohorte.

Contrôler le vrai volume Ollama avant chaque téléchargement de modèle

Le futur build vérifie d'abord le runtime ciblé et l'espace libre là où Ollama stocke réellement ses modèles, côté Windows, WSL ou Linux. Une insuffisance mesurée bloque le pull avant le premier octet ; une mesure inconnue demande confirmation.

Fonction candidate, absente du build public actuel. Elle ne garantit ni les performances du modèle ni son offload GPU et ne constitue pas une preuve terrain physique.

Comparer 2 ou 3 modèles installés sur une tâche privée, sans cloud

Dans Détails, choisissez Code, Français, résumé, Mémoire / Obsidian ou une consigne métier locale. Chaque modèle reçoit exactement la même tâche et les mêmes critères déterministes.

Fonction présente dans un candidat source postérieur au build public actuel. Le score compare des critères courts et bornés ; il ne mesure pas toute la qualité du modèle et ne compte jamais comme validation physique.

Une API locale temporaire pour lire les capacités, jamais pour piloter le PC

Dans l'Atelier avancé, un instantané de capacités à jour peut être servi sur 127.0.0.1 pendant 15 minutes après consentement explicite. Les routes de données exigent un jeton Bearer aléatoire conservé uniquement en mémoire.

Fonction candidate non incluse dans le build public actuel. Le futur build devra conserver la parité Windows/Linux et passer les contrats de sécurité avant publication.

Ollama ou Codex peuvent produire le même mini-jeu sous un protocole vérifiable

Le candidat source peut appeler un modèle déjà installé via la boucle locale Ollama ou invoquer Codex CLI une fois dans un workspace jetable. Ollama reçoit uniquement Signal Maze public ; son code est gelé avant la preuve visible puis un holdout local séparé. Codex reste limité à la voie publique. Le propriétaire peut ensuite qualifier le reçu signé sans autoriser une livraison ou un gagnant.

Agent Adapter Policy v1 · source non publique : le registre signé ne lance rien. Il autorise seulement le pilote Codex public et maintient Claude Code, Hermes Agent et Kimi Code en détection seule, sans scope, budget ou workspace exécutable. Détection, autorisation et consentement restent trois états distincts.

Visible Gameplay + Holdout local : un préflight séparé vérifie d'abord Chromium dans Linux ou WSL sous bubblewrap et sans réseau. S'il manque, l'app propose seulement une commande Playwright à copier ; elle ne télécharge ni n'élève rien. Après consentement, le code Ollama est gelé puis joué dans une copie éphémère Chromium. Un second processus sans réseau lit ensuite seulement les seeds du vault et ne retourne que compteurs et empreintes. Pour Codex, deux autorisations couvrent le quota ou coût inconnu et l'exécution dans le workspace jetable, mais aucune suite privée ne lui est fournie. La revue humaine lit seulement les limites du reçu signé. Les familles de checks du holdout restant publiques et le vault n'étant pas isolé du même utilisateur, cette preuve ne vaut ni note scientifique ni vainqueur. Fonction présente dans les sources après le build public actuel et absente du téléchargement disponible aujourd'hui. Claude Code, Hermes et les projets arbitraires restent indisponibles.

Comparer trois profils Ollama sans changer de modèle

Le mode Détails teste Rapide, Équilibré et Qualité / contexte sur le modèle déjà installé sélectionné dans Benchmark. La campagne demande votre accord, dure au maximum trois minutes et ne télécharge rien.

Les valeurs num_ctx, num_batch et num_thread sont bornées dans le backend Rust. Un profil réglé doit fournir les métriques de l'API Ollama : le repli CLI estimatif est refusé pour cette décision.

Détecter une régression locale après pilote, Ollama ou changement de configuration

Après un benchmark exact, vous définissez explicitement une référence liée à la machine, au modèle, au runtime, au prompt et au profil Autopilot. Le test suivant n'est qualifié de régression que si ces conditions restent comparables.

La capture utilise des données de recette simulées pour tester un scénario de régression. Une référence Flight Recorder reste locale et ne compte jamais comme validation physique de la campagne terrain.

Simuler un upgrade complet avant d'acheter le matériel

Le mode Détails construit un jumeau local à partir du scan et du Hardware Doctor. Vous pouvez comparer plusieurs scénarios RAM, GPU, SSD, alimentation et boîtier, voir les modèles potentiellement débloqués et revenir à un scénario précédent.

La capture provient d'une recette Playwright simulée. Les prix ne sont pas en temps réel ; une donnée physique absente reste inconnue. Cette simulation locale ne compte jamais comme validation physique d'une carte, d'une alimentation, d'un boîtier ou d'une machine terrain.

Mesurer le PC, prouver l'offload Ollama, exporter les capacités

Le build courant distingue la présence d'un pilote de l'utilisation réelle du GPU. Après benchmark, Ollama /api/ps permet de classer l'exécution CPU, hybride ou GPU et d'enregistrer le pourcentage du modèle observé en VRAM. Une sonde GPU muette reste « GPU non déterminé », jamais automatiquement « CPU-only ».

L'instantané est généré uniquement sur demande dans l'Atelier avancé. Il exclut prompts, réponses de modèles, fichiers personnels et jetons de compte. Fonction candidate, absente du build public actuel.

Comprendre le pilote GPU avant de conclure que CUDA, ROCm ou Vulkan fonctionne

La matrice 2026-07-11.1 distingue le pilote détecté, l'API signalée, le niveau de support Ollama et l'exécution réellement observée. Une ligne « CUDA driver max » n'est jamais comptée comme preuve GPU : le benchmark et ollama_api_ps tranchent.

Fonction présente dans un candidat source postérieur au build public actuel. La mémoire unifiée est conservée comme RAM partagée avec budget prudent. Elle n'est jamais transformée en VRAM dédiée.

Quel modèle IA local mon PC peut-il faire tourner ?

La réponse courte : OutilsIA Local Cockpit scanne votre CPU, RAM, GPU, VRAM, Ollama et modèles installés, puis recommande un premier modèle test, un modèle utile et les upgrades réellement débloquants.

Le scanner ne doit pas pousser un achat. Il doit dire l'achat utile.

La bonne boucle est simple : télécharger l'app, scanner la machine, lancer un modèle léger, puis regarder le blocage réel. Si le PC suffit, OutilsIA doit aussi savoir dire “n'achetez rien maintenant”.

Qwen, Gemma, Ornith, Hermes, GLM : l'app doit dire quoi installer, pas seulement quoi lire.

Les sorties de modèles font envie, mais toutes ne sont pas actionnables sur un PC. OutilsIA sépare donc les modèles installables maintenant via Ollama des modèles frontier à surveiller pour demain, puis fait remonter un modèle du moment selon VRAM, RAM, runtime et benchmarks locaux.

Téléchargement Windows, Linux et WSL

Le chemin principal reste Windows natif pour les débutants, mais la bêta publie aussi des paquets Linux .deb et .rpm. Sur Windows, OutilsIA détecte aussi WSL : si Ollama tourne dans une distribution Linux, le runtime WSL apparaît séparément dans le scan.

Vérifier le fichier téléchargé

Après téléchargement, comparez le SHA256 du fichier avec le hash officiel affiché sur cette page. Si le hash ne correspond pas, ne lancez pas l'installateur. Le nom du fichier change à chaque build pour éviter les anciens caches.

Le hash public est aussi contrôlé par le manifeste de release OutilsIA.

Télécharger, vérifier et utiliser le cockpit

Changelog bêta