Comment utiliser Jan AI comme alternative locale à ChatGPT

L'émergence de ChatGPT, Gemini et Claude a stimulé l'utilisation de l'IA générative.Mais des inquiétudes subsistent quant au devenir des données que nous téléchargeons sur ces plateformes connectées au cloud. Si vous travaillez avec des informations sensibles, vous n'êtes pas toujours rassuré de voir toutes vos données envoyées sur les serveurs de grandes entreprises, ni de dépendre de leur infrastructure, de leurs limites d'utilisation ou des changements de politique de confidentialité.

Dans ce contexte, Jan AI est devenue l'une des alternatives les plus intéressantes pour avoir son propre ChatGPT sur son ordinateur.Il fonctionne aussi bien hors ligne avec des modèles locaux que connecté à des modèles cloud en cas de besoin. Dans cet article, nous détaillerons étape par étape comment utiliser Jan AI comme alternative à ChatGPT, ses avantages par rapport aux autres solutions, ses points forts et les aspects à prendre en compte concernant le matériel, la confidentialité et l'expérience utilisateur.

Qu'est-ce que Jan AI et pourquoi ressemble-t-il autant à ChatGPT ?

Jan AI est une application de bureau gratuite et open source Conçu pour reproduire fidèlement l'expérience ChatGPT, Jan exécute les modèles de langage sur votre propre ordinateur. Contrairement à ChatGPT, Gemini et Claude, hébergés sur les serveurs de leurs sociétés respectives, Jan vous permet de télécharger les modèles (le « cerveau » de l'IA) et de les exécuter localement, sans connexion Internet après l'installation initiale.

L'application repose sur son propre moteur, appelé Cortex, qui est responsable de l'exécution des modèles sur votre ordinateur et de leur exposition à l'interface de chat. Au-dessus de ce moteur se trouve la couche visuelle de Jan., très similaire à celle de n'importe quel chat IA moderne : liste des conversations à gauche, fenêtre de message centrale et, en haut ou sur le côté, commandes pour changer de modèle, ajuster les paramètres et créer des assistants personnalisés avec des instructions fixes.

La principale différence par rapport aux services cloud réside dans l'emplacement de l'intelligence.Avec ChatGPT ou Gemini, tout le traitement est effectué dans des centres de données distants ; avec Jan, vous pouvez tout exécuter sur votre machine et conserver les données en local. L’application vous permet également de vous connecter à des modèles en ligne (OpenAI, Anthropic, Mistral, Google, etc.) si vous souhaitez combiner les avantages des deux approches.

Une autre nuance importante : Jan est distribué sous la licence Apache 2.0.Cela le rend très attractif pour les développeurs et les entreprises qui souhaitent auditer le code, l'adapter ou l'intégrer à leurs propres flux de travail sans être liés à une plateforme fermée.

Avantages de l'utilisation de Jan comme IA locale : confidentialité, contrôle et coût

L'une des principales raisons d'utiliser Jan AI comme alternative à ChatGPT est Reprenez le contrôle de vos donnéesChaque fois que vous envoyez une requête à un service cloud, vos informations deviennent partie intégrante de son écosystème : elles peuvent être stockées, auditées, utilisées pour améliorer des modèles ou exposées à d’éventuelles failles de sécurité.

Avec Jan, Les conversations, les pièces jointes et les fichiers de configuration restent sur votre ordinateur.Il ne s'agit pas simplement d'une question de préférence personnelle : pour les professionnels tels que les avocats, les médecins, les consultants ou les développeurs travaillant avec du code propriétaire, pouvoir collaborer avec un assistant IA entièrement hors ligne est quasiment indispensable. Jan fonctionne même sur des appareils isolés, sans accès à Internet, chose impensable avec ChatGPT.

Un autre argument de poids est le coût. Les services d'IA basés sur le cloud facturent à l'utilisation, généralement par million de jetons traités.Avec des tarifs fluctuant quotidiennement, les modèles plus avancés comme GPT-4 ou Gemini sont clairement des services payants, et si vous dépassez un certain volume de messages, la facture s'envole. Avec Jan, une fois un modèle local téléchargé, vous pouvez générer autant de réponses que vous le souhaitez sans frais mensuels ni limitations artificielles : le coût réel réside dans votre matériel et sa consommation énergétique.

En outre, Vous disposez d'une plus grande marge de manœuvre quant au comportement du modèle.Les services commerciaux imposent souvent des filtres et des restrictions de contenu qui, dans certains contextes, peuvent s'avérer gênants ou contraignants. Avec les modèles locaux, vous pouvez ajuster la température, la fréquence, le niveau de détail et d'autres paramètres pour obtenir un style de réponse plus créatif, plus classique ou plus technique, sans dépendre de modifications à distance susceptibles de modifier le comportement de votre assistant du jour au lendemain.

Enfin, L'indépendance technologique est un avantage considérable.Vous n'avez besoin ni de compte, ni d'abonnement, ni d'accepter de nouvelles conditions d'utilisation tous les deux jours. Si un modèle local fonctionne sur votre PC aujourd'hui, il continuera de fonctionner de la même manière demain, sans être bloqué par un trop grand nombre de requêtes ou par des files d'attente.

Comment installer Jan AI sur votre PC : Windows, macOS et Linux

L'installation de Jan AI est relativement simple. Et elle ne vous oblige pas à manipuler le terminal, sauf si vous préférez une interface plus proche de Linux. L'application est disponible pour Windows, macOS (Intel et Apple Silicon) et les distributions Linux ; elle peut donc être exécutée sur quasiment n'importe quel ordinateur moderne.

En ce qui concerne les exigences minimales, Un processeur relativement moderne et 8 Go de RAM suffisent. Elle convient aux configurations modestes, bien que 16 Go offrent une expérience optimale. Jan est optimisée pour fonctionner avec les processeurs compatibles AVX2 et peut tirer parti des GPU NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (série M), AMD (Vulkan) ou Intel Arc pour améliorer les performances des configurations plus puissantes.

Pour le télécharger, Il vous suffit de vous rendre sur leur site web officiel ou sur la page des versions GitHub. Choisissez ensuite le programme d'installation correspondant : fichier .exe sous Windows, fichier .dmg sous macOS et paquet AppImage ou .deb sur de nombreuses distributions Linux. Sous Linux, deux méthodes sont courantes : utiliser le paquet .deb (pour Ubuntu, Debian et leurs dérivés) avec une commande comme sudo dpkg -i package.debVous pouvez aussi utiliser AppImage, un fichier binaire portable qui ne nécessite ni installation ni autorisations d'administrateur ; il suffit de lui accorder les autorisations d'exécution et de le lancer.

Le programme lui-même occupe relativement peu d'espace (environ un demi-gigaoctet), Mais les modèles que vous téléchargez remplissent bien le disque.Chaque modèle offre une capacité de stockage allant de 2-3 Go à 10-15 Go, selon sa taille et son niveau de quantification. Il est conseillé de prévoir environ 50 Go si vous souhaitez utiliser plusieurs modèles de capacités différentes sans manquer d'espace.

Une fois installé et ouvert pour la première fois, Jan vous accueille avec une interface épurée et détecte automatiquement votre système. Il n'y a pas de configuration initiale particulièrement compliquée.L'assistant vous présente les principales options pour télécharger rapidement un modèle et commencer à discuter sans perdre de temps.

Premiers pas : interface Jan et modèle rapide intégré

Lorsque vous commencez le mois de janvier pour la première fois, Il vous propose généralement trois chemins très différents.La méthode la plus simple pour essayer l'outil consiste à utiliser l'option « Démarrage rapide avec le modèle Jan », mise en évidence en violet. Cette option ne nécessite aucune configuration technique : il suffit de cliquer dessus pour que le programme télécharge un modèle préconfiguré et générique.

Ce « modèle Jan » est un LLM polyvalent conçu pour les tâches typiques d'un assistantIl peut gérer des tâches telles que la rédaction de textes, la synthèse de contenu, la réécriture, la traduction, la réponse aux questions générales, et bien plus encore. Ce n'est pas le modèle le plus puissant du marché, mais il offre une qualité plus que correcte avec une consommation de ressources modérée, ce qui en fait un choix idéal pour les ordinateurs standards aux exigences modestes.

Une fois le téléchargement terminé (cela prend généralement quelques minutes, selon votre connexion), Vous pouvez maintenant envoyer votre premier message comme si vous étiez sur ChatGPT.Vous rédigez une question ou une tâche, vous la soumettez, et vous verrez le système générer des jetons en temps réel. Bien qu'il s'agisse d'un modèle simple, la cohérence et l'utilité des réponses sont généralement largement suffisantes pour un usage quotidien.

Dans la fenêtre de discussion, en plus de la zone de texte, Vous trouverez une série d'icônes qui ajoutent des fonctions très pratiques.: la possibilité de joindre des images à analyser par l'IA (vision), de télécharger des documents PDF ou Word à résumer ou à examiner, et d'activer ou de désactiver la recherche Web, afin que le modèle puisse compléter ses connaissances locales avec des informations récentes provenant d'Internet si vous le souhaitez.

Cette combinaison de chat simple, de boutons clairs et d'options supplémentaires en fait Quiconque a déjà utilisé ChatGPT dans un navigateur s'adaptera en quelques secondes.La principale différence réside dans le fait qu'ici, vous pouvez choisir si vous souhaitez que tout passe par votre machine ou si vous utilisez des modèles en ligne lorsque la tâche l'exige.

Comment télécharger et gérer des modèles locaux en janvier

Au-delà du modèle rapide, Le véritable potentiel de Jan réside dans son modèle « Hub ».Vous pouvez y sélectionner et télécharger des modèles GGUF pour les exécuter entièrement en local. GGUF est un format optimisé pour l'inférence hors ligne, largement utilisé dans l'écosystème llama.cpp et les applications compatibles.

Pour accéder au Hub, il suffit d'aller en bas à gauche de l'application et d'appuyer sur « Hub ». Une liste de modèles recommandés avec leurs fiches individuelles sera ouverte.Vous y trouverez pour chaque fichier son nom complet, sa taille en gigaoctets, son auteur ou son équipe, le nombre de téléchargements, une brève description et un bouton « Télécharger » clairement visible.

En haut, vous pouvez trier par « Plus téléchargés » ou « Plus récents ». Le filtre le plus téléchargé est idéal si vous ne savez pas par où commencer.En effet, Jan a tendance à privilégier les modèles offrant un bon compromis entre qualité et performance. Si votre PC n'est pas très puissant, tenez compte de la capacité de la mémoire vive (RAM). Dans de nombreux cas, Jan vous avertira en rouge si un modèle nécessite plus de RAM que vous n'en possédez.

En cliquant sur « Télécharger » sur l’un de ces modèles, Le téléchargement du fichier commence et il est enregistré sur votre disque.Une fois terminé, le modèle est ajouté à votre liste de modèles disponibles et vous pouvez le sélectionner dans de nouvelles discussions ou le modifier à la volée dans des conversations existantes.

Le principal avantage est que Tous les modèles dont la taille est indiquée en GB sont des modèles locaux. Conçus pour fonctionner hors ligne, tandis que ceux qui apparaissent sans indication de taille (par exemple GPT-4 d'OpenAI) représentent des modèles cloud auxquels vous n'accéderez que via une API et avec une connexion internet active.

Modèles locaux en vedette : du plus léger au plus puissant

Au sein du Hub, plusieurs modèles ont gagné en popularité car ils offrent très bonne corrélation entre la consommation de ressources et la qualité de la réponseVoici un résumé des plus pertinents, généralement recommandés comme alternative locale à ChatGPT.

D'un côté est Llama-3.2-Instruction-Q8_0-GGUFUne version compacte de la famille Llama 3.2 avec environ un milliard de paramètres. Elle se distingue par Il fonctionne avec peu de RAM et démarre rapidement.Cela le rend idéal pour les PC ou ordinateurs portables modestes dotés de 8 Go de RAM. Il gère bien les questions simples, les courts résumés et les explications basiques, mais montre ses limites lorsqu'il s'agit de raisonnements très complexes ou de textes longs et cohérents.

Si vous recherchez quelque chose de plus performant sans vous soucier de l'utilisation de la mémoire, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF C'est une option très intéressante. Il s'agit d'une distillation DeepSeek-R1 basée sur Qwen avec 1,5 milliard de paramètres. Cela améliore le raisonnement et les explications longues. Comparé à la version allégée de Llama, il conserve des temps de réponse raisonnables même sans carte graphique puissante. C'est un excellent choix comme modèle polyvalent si vous souhaitez améliorer vos performances sans excès.

Dans le domaine des modèles Microsoft, Phi-3.5-Mini-Instruction-GGUF a acquis une renommée pour son Des performances élevées malgré sa petite tailleC'est un modèle très performant pour la conversation, l'écriture créative et l'explication de concepts. Avec environ 1,9 Go de RAM, il fonctionne parfaitement sur des systèmes dotés de 16 Go de RAM. Cependant, sa consommation de ressources est légèrement supérieure à celle des modèles équipés de 1 à 1,5 Go de RAM.

Un cran au-dessus est Phi-4-Mini-Instruction-GGUF, une évolution directe de la version 3.5. Elle nécessite une machine légèrement plus puissante (idéalement plus de 16 Go de RAM), mais Il gère beaucoup mieux les contextes longs et les dialogues approfondis.Si votre PC le permet, le gain en qualité est évident dans les tâches de raisonnement, la cohérence des réponses enchaînées et le traitement des instructions complexes.

Et si vous souhaitez vivre une expérience plus haut de gamme, Mistral-Nemo-Instruction-2407-GGUF C'est l'un des outils les plus puissants que vous pouvez exécuter localement avec Jan aujourd'hui. Il s'agit d'une version quantifiée de Mistral Nemo Instruct. Il pèse environ 7 Go et nécessite environ 32 Go de RAM. Pour des performances optimales, un GPU dédié est préférable. Il en résulte des performances nettement supérieures en matière de raisonnement, de programmation, de gestion de code complexe et d'exécutions prolongées, se rapprochant de celles des modèles GPT ou Gemini haut de gamme, même si elles restent légèrement en deçà.

Utilisation concrète de Jan dans des équipes de taille modeste : à quoi s’attendre

Bien que cela paraisse très bien sur le papier, L'exécution locale de modèles d'IA d'une certaine taille a un coût en ressources.Un test assez représentatif consiste à utiliser Jan sur un Mac mini avec une puce M2, 8 Go de RAM et un SSD de 256 Go, c'est-à-dire un ordinateur d'entrée de gamme conçu pour le travail de bureau.

Dans ce type de machine, L'application de base de Jan fonctionne sans problème et démarre sans souci.Le problème survient lorsqu'on commence à utiliser des modèles comme le Mistral 7B ou des équivalents : le téléchargement se termine sans problème, mais lorsqu'on lance une conversation, on remarque que le modèle démarre un peu lentement et que, pendant qu'il génère des réponses, l'ordinateur souffre beaucoup.

Lors de la génération de texte, Le flux de jetons peut être considérablement plus lent que dans le cloud.Cela se remarque dans des choses aussi simples que les mouvements saccadés de la souris ou le léger délai d'actualisation de l'utilisation du processeur et de la mémoire vive par le Moniteur d'activité de macOS. Malgré cela, pour des tâches comme la demande de suggestions d'articles, des traductions simples ou la rédaction de textes courts, le système fonctionne de manière acceptable.

En termes de qualité, Les réponses sont généralement assez précises pour les demandes courantes. (rédaction de courriels, traductions, explications de concepts, etc.), mais si vous demandez une lettre formelle complexe ou un texte très soigné, il y a toujours une marge d'amélioration en termes de cohérence et de ton naturel, notamment en fonction du modèle choisi.

Dans les paramètres de chaque conversation, Jan vous permet de modifier le titre de la conversation. modifier le rôle ou la personnalité de l'assistant (Par exemple, pour qu'il réponde toujours en espagnol), et ajustez des paramètres comme la température, le nombre de résultats (top_p) ou le nombre maximal de jetons. Chaque paramètre est accompagné d'une brève explication, ce qui vous permet d'expérimenter sans être un expert en IA.

Dialogue avec des documents, des images et la recherche Web

Pour concurrencer directement ChatGPT comme outil quotidien, Jan propose plusieurs fonctionnalités supplémentaires en plus du chat de base.L'une des fonctionnalités les plus utiles est la possibilité de télécharger des images : vous pouvez glisser-déposer une photo ou un graphique et demander à l'IA de le décrire, d'analyser son contenu ou d'en extraire les informations pertinentes.

Un phénomène similaire se produit avec les documents : Vous pouvez joindre des fichiers PDF ou Word pour que le modèle les traite.Résumez, vérifiez l'orthographe ou suggérez des améliorations de style. Toutes ces analyses sont effectuées localement lorsque vous utilisez des modèles téléchargés ; vos documents confidentiels restent donc toujours sur votre ordinateur.

La troisième étape est la Recherche Web facultativeSi vous activez cette fonctionnalité, Jan autorise le modèle à interroger Internet pour obtenir des informations mises à jour ou vérifier des données, ce qui est très utile lorsque vous avez besoin de dates, de chiffres récents ou de références qu'un modèle hors ligne pourrait ne pas connaître. Cette fonctionnalité est entièrement optionnelle : si la confidentialité vous préoccupe, il vous suffit de la désactiver et de travailler exclusivement hors ligne.

Avec cette combinaison de chat, de fichiers et de web, Jan se positionne comme une alternative très complète à ChatGPT pour une utilisation quotidienne.Surtout si votre priorité n'est pas de toujours dépendre d'un serveur externe, mais que vous souhaitez avoir la possibilité d'accéder au cloud lorsque vous en avez vraiment besoin.

Modèles en ligne en janvier : utilisez GPT, Claude ou Gemini depuis la même application

L'autre face de la médaille, c'est le modèles en ligne que vous pouvez utiliser depuis Jan via l'API. Contrairement aux modèles GGUF téléchargeables, ces Ils résident sur les serveurs d'entreprises comme OpenAI, Anthropic, Mistral ou Google. et elles fonctionnent exactement de la même manière que si vous les utilisiez depuis leurs propres plateformes, mais intégrées à l'interface de Jan.

Pour les configurer, vous devez aller dans « Paramètres » et, dans le menu latéral, accéder à la section « Fournisseurs de modèles ». Vous y trouverez des listes de fournisseurs tels que OpenAI, Azure, Anthropic, Mistral ou Gemini.entre autres. Lorsque vous en sélectionnez un, une boîte de configuration s'ouvre avec un champ pour coller votre clé API, l'URL de base (qui est généralement déjà préconfigurée) et un menu déroulant pour choisir des modèles spécifiques, tels que gpt-5, gpt-5-mini, gpt-4.1, gpt-4o, etc. dans le cas d'OpenAI.

L'élément crucial est d'obtenir Clé API de chaque fournisseurPar exemple, avec OpenAI, vous devez vous connecter à votre espace utilisateur, accéder à « Clés API » et créer une nouvelle clé secrète. Vous lui donnez un nom, la copiez et la collez dans le champ prévu à cet effet. Vous pouvez ensuite sélectionner un modèle dans la liste et l'utiliser dans n'importe quelle conversation.

Il faut se rappeler que L'utilisation de ces modèles en ligne a un coût en jetons.Jan n'applique aucun frais supplémentaire : il agit uniquement en tant que client, mais vos dépenses sont comptabilisées dans votre compte OpenAI, Anthropic ou autre compte pertinent. Il est donc judicieux de réserver ces services aux tâches exigeant une qualité optimale (code complexe, raisonnement très poussé, projets de grande envergure avec de nombreux fichiers, etc.) et de privilégier les modèles locaux pour les tâches courantes.

Cette flexibilité mixte fait de Jan une sorte de « Centre de commande » pour les IAVous pouvez discuter avec des modèles locaux pour des raisons de confidentialité et de coût, et passer en un clic à GPT-4o ou Gemini lorsque vous avez besoin d'un gain de productivité maximal sans vous soucier du matériel.

API locale compatible avec OpenAI : intégrez Jan à vos outils

L'un des principaux atouts de Jan pour les profils techniques est son Serveur API local compatible avec la norme OpenAICela signifie que toute application, script ou extension qui communique actuellement avec l'API OpenAI peut, en pratique, pointer vers votre JAN local et fonctionner de la même manière, mais avec des modèles sur votre machine.

Pour l'activer, il suffit d'aller dans « Paramètres > Serveur API local » et de l'activer. Par défaut, le point de terminaison fonctionne généralement à l'adresse http://localhost:1337 Elle accepte le même format de requête que l'API OpenAI (routes /v1, objets chat.completions, etc.). Vous pouvez définir n'importe quelle chaîne de caractères comme clé API locale, afin de mettre en place un filtre d'authentification simple.

Une fois le serveur allumé, Vous pouvez modifier les paramètres de votre projet afin qu'au lieu d'appeler api.openai.com, ils appellent votre serveur localhost.Par exemple, en Python, vous pouvez utiliser le client OpenAI en définissant l'URL de base sur http://localhost:1337/v1 et en attribuant la valeur « local » à une clé factice. Le reste du code (modèle, messages, analyse des réponses) demeure quasiment identique.

Cela ouvre de nombreuses possibilités : Les extensions VS Code comme Continue.dev Ils peuvent exploiter les modèles locaux de Jan pour proposer la saisie semi-automatique, la génération de fonctionnalités ou l'explication du code, sans envoyer la moindre ligne de code vers le cloud. Il en va de même pour les outils de documentation, les chatbots internes et les automatisations qui, en raison de la politique interne de l'entreprise, ne peuvent dépendre d'un tiers.

Pour les projets web, vous pouvez activer CORS dans les paramètres, afin que Les applications de navigateur peuvent effectuer des requêtes AJAX directement vers votre serveur local JanLà encore, le schéma est toujours le même : il s'agit d'émuler l'API OpenAI pour que la migration soit quasiment instantanée.

Jan comparé à d'autres alternatives locales comme ChatGPT

Jan n'est pas la seule option pour exécuter des modèles d'IA en local, il est donc utile de le comparer à d'autres outils populaires. LM Studio, Msty, AnythingLLM, Ollama ou GPT4All Ce sont des noms que vous verrez revenir sans cesse si vous cherchez comment configurer un « ChatGPT fait maison ».

Studio LM Elle se distingue par son interface très conviviale et son intégration avec Hugging Face : vous pouvez Recherchez des modèles, téléchargez-les et discutez avec eux sans toucher au terminal.Il fonctionne avec des modèles tels que Phi-4, Qwen ou Mistral, et propose également un serveur compatible avec OpenAI et des versions pour tous les principaux systèmes d'exploitation.

Msty Il est conçu pour ceux qui veulent une utilisation immédiate. Il est livré avec un modèle prêt à l'emploi. Elle comprend une galerie d'invites et vous permet d'organiser les discussions par projet.C'est très simple. Vous pouvez également rechercher et ajouter des modèles directement depuis son interface, ce qui réduit considérablement les difficultés techniques.

N'importe quoiLLM Elle privilégie une approche plus intégrée. C'est un logiciel libre. Il vous permet de dialoguer avec des documents, de lancer des agents d'IA et de combiner des modèles locaux avec des services cloud. (OpenAI, Azure, etc.). Il est principalement destiné à ceux qui ont besoin de flux de travail complexes et hautement personnalisables.

OllamaPour sa part, c'est le préféré de ceux qui n'ont pas peur du terminal. C'est un Une application légère sans interface graphique qui télécharge et exécute des modèles à partir de la ligne de commande.Idéal pour l'intégration dans les scripts et les environnements de développement. Il s'intègre également avec les outils tiers.

Compte tenu de tout cela, Jan occupe une position intermédiaire très avantageuse.Jan offre une interface simple et intuitive similaire à ChatGPT, la prise en charge des modèles locaux et distants, une API locale compatible avec OpenAI et une politique de confidentialité renforcée. Si vous êtes déjà familiarisé avec l'utilisation de ChatGPT dans votre navigateur et souhaitez une solution similaire sur votre ordinateur, Jan est généralement l'option la plus facile à prendre en main.

De plus, étant donné qu'il s'agit d'un logiciel libre avec une licence permissive, Son utilisation commerciale est possible à condition de respecter les licences de chaque modèle spécifique.Cela constitue un avantage pour les entreprises qui souhaitent construire leurs propres infrastructures d'IA sans être liées à un fournisseur.

Dans l'ensemble, Utiliser Jan AI comme alternative à ChatGPT vous permet de bénéficier d'un assistant très puissant qui peut résider entièrement sur votre ordinateur.Alliant confidentialité, contrôle du comportement du modèle, intégration avec des outils externes et possibilité d'utiliser le cloud uniquement lorsque cela vous intéresse vraiment, sans sacrifier une expérience de chat moderne et confortable similaire à celle que vous connaissez déjà des grandes plateformes.