# Jan — l'IA locale open source, claire et hors-ligne Jan : application de bureau open source (Apache 2.0) pour l'IA locale. Interface style ChatGPT, 100 % hors-ligne, moteur llama.cpp, serveur API OpenAI local. URL canonique : https://www.osfria.fr/jan.html --- OSIALab · Application open source ## Jan — l'IA locale open source, claire et hors-ligne Jan est une application de bureau open source qui propose une interface de chat **épurée, style ChatGPT**, pour discuter avec un modèle **100 % en local et hors-ligne**. Code sous licence Apache 2.0, moteur llama.cpp intégré, et un serveur API local quand vous voulez aller plus loin. ### Fiabilité & transparence 🟢 **Fiable et activement maintenu** - **Maintenance** : v0.6.0 disponible — développement actif sur la branche dev (menloresearch/jan), avec une migration vers llama.cpp intégré réalisée à l'été 2025 et des jalons bouclés à 100 % en avril 2025. - **Adoption** : alternative open source de référence face à LM Studio, appréciée pour son code auditable (Apache 2.0) et son fonctionnement 100 % hors-ligne. - **Sécurité** : aucune faille majeure connue. Le serveur API local (port 1337) est désactivé par défaut et sans authentification s'il est activé — à garder sur 127.0.0.1 uniquement. - **Verdict** : excellent choix pour qui veut une interface de chat locale open source, auditable et sans dépendance cloud. Idéal pour la confidentialité au quotidien. > Page informative, sans valeur de conseil. Téléchargez depuis la **source officielle**, vérifiez la **licence** du logiciel *et* de chaque modèle, et gardez en tête qu'un modèle de langage **peut se tromper** : croisez les informations importantes. ### À quoi ça sert Jan (développé par Menlo Research) est une application de bureau minimaliste qui ressemble volontairement à ChatGPT : si vous l'avez déjà utilisé, vous serez à l'aise tout de suite. La différence essentielle, c'est que **tout fonctionne sur votre ordinateur**, hors-ligne si vous le souhaitez, et que le code est entièrement **open source**. Sous le capot, Jan fait tourner les modèles GGUF via [llama.cpp](https://www.osfria.fr/llama-cpp.html), intégré directement dans l'application. ### Ce qui fait sa force - **Vraiment open source, vraiment auditable.** Jan est publié sous licence **Apache 2.0** — permissive, et explicite sur les brevets. Le code est public, ce qui permet de l'auditer, de le contribuer, et donne une garantie de transparence rare pour une application de chat aussi soignée. - **Hors-ligne par conception.** En usage local pur, Jan ne contacte aucun serveur : vos conversations restent sur le poste. C'est l'argument central pour qui place la confidentialité au premier plan. - **Local et cloud dans la même interface.** Jan fait tourner des modèles locaux, mais peut aussi se connecter à des API distantes (OpenAI, Anthropic, Mistral, ou tout point d'accès compatible OpenAI, dont [Ollama](https://www.osfria.fr/ollama.html)). Vous gardez le choix, échange par échange, entre rester local ou appeler un modèle cloud. - **Un serveur API local intégré.** Jan sait exposer un serveur compatible OpenAI sur `http://127.0.0.1:1337` : vos scripts et outils « OpenAI » se branchent dessus en changeant simplement l'URL de base. Pratique pour transformer Jan en moteur local pour d'autres applications. - **Moteur moderne et entretenu.** Jan a recentré son inférence sur llama.cpp intégré (l'ancien moteur Cortex a été déprécié à l'été 2025), pour un meilleur suivi des nouveaux modèles et des optimisations matérielles. ### Pour qui Idéal pour quelqu'un qui veut **juste discuter** avec une IA locale, dans une interface claire, **sans configuration**, et qui tient à un logiciel open source qu'il peut inspecter. Si vous voulez interroger vos propres documents, regardez [GPT4All](https://www.osfria.fr/gpt4all.html) ; pour le catalogue Hugging Face le plus large, [LM Studio](https://www.osfria.fr/lm-studio.html) ; pour piloter le moteur au terminal, [Ollama](https://www.osfria.fr/ollama.html). C'est largement une question de goût d'interface — les quatre partagent le même moteur d'inférence. ### Installation #### Télécharger et installer Source officielle : **[jan.ai](https://jan.ai/)** (Windows, macOS et Linux). Téléchargez l'installeur de votre système et lancez-le : c'est une application classique. #### Choisir et télécharger un modèle Ouvrez l'onglet **« Hub »** et parcourez le catalogue de modèles open source. Cliquez sur celui qui vous intéresse, puis **« Download »**. Le modèle est stocké localement et réutilisable hors-ligne. #### Discuter Démarrez une nouvelle conversation et écrivez votre question : Jan charge automatiquement le modèle sélectionné. La première réponse demande quelques secondes (chargement en mémoire), puis l'échange devient fluide. #### Activer le serveur API local (optionnel) Dans **Settings → Local API Server**, démarrez le serveur. Il écoute sur `http://127.0.0.1:1337`, avec un point d'accès compatible OpenAI sur `/v1` : il suffit de pointer un outil « OpenAI » vers cette URL (n'importe quelle clé convient en local). ### Bien choisir son modèle La taille du modèle (3B, 7B, 8B…) fixe la mémoire nécessaire : comptez environ **la taille du fichier en RAM**. Un 7B quantifié `Q4` pèse ~4 à 5 Go ; un 3B, ~2 Go. Sur une machine modeste, commencez par un **3B ou 7B quantifié**. Jan tourne sur processeur ; un GPU compatible accélère sans être obligatoire. ### Points de vigilance Jan est un outil sain : en usage local, il ne communique avec rien, et un modèle trop lourd ne fait que ralentir la machine. Les vrais points d'attention apparaissent surtout si vous activez une connexion cloud ou le serveur API. | Point d'attention | Niveau | Ce qu'il faut savoir | | --- | --- | --- | | Connexion à une API cloud (si activée) | 🟡 seulement si vous l'activez | Par défaut Jan est local. Si vous configurez un provider distant (OpenAI, Anthropic…), les messages concernés **partent vers ses serveurs** — c'est attendu, mais à choisir en connaissance de cause. Pour des données sensibles, restez sur un modèle local. | | Licence du modèle (≠ celle de Jan) | 🟡 selon le modèle | Jan est sous **Apache 2.0**, mais chaque modèle a sa propre licence : Llama et Gemma imposent des conditions, Mistral et Qwen (Apache 2.0) sont plus souples. À vérifier avant un usage commercial. | | Serveur API sans authentification | 🟡 seulement si vous l'activez | Le serveur (port 1337) écoute en local **sans authentification**. Sans risque sur `127.0.0.1` ; ne l'exposez sur le réseau que derrière un pare-feu ou un proxy authentifié. | ### Sécurité - **En usage local, Jan reste hors-ligne** : vos conversations restent sur le poste. N'activez une connexion API distante que si vous en avez besoin et après lecture des CGU du service. - **Gardez le serveur sur `127.0.0.1`** (port 1337). Ne l'exposez sur le réseau qu'avec une couche d'authentification (reverse-proxy, VPN, pare-feu). - **Le code est public** sur GitHub : vous pouvez l'examiner ou suivre les revues de la communauté. - **Tenez l'application à jour** depuis le site officiel pour les correctifs. ### Aller plus loin - [GPT4All](https://www.osfria.fr/gpt4all.html) — pour interroger ses propres documents en local (LocalDocs). - [LM Studio](https://www.osfria.fr/lm-studio.html) — catalogue Hugging Face intégré et serveur API soigné. - [Ollama](https://www.osfria.fr/ollama.html) — le moteur en ligne de commande, à brancher comme provider de Jan. - [OSIALab](https://www.osfria.fr/osialab.html) — comparer Jan avec les autres outils d'IA locale. ### Sources - Site officiel : [jan.ai](https://jan.ai/) - Code source & licence (Apache 2.0) : [github.com/menloresearch/jan](https://github.com/menloresearch/jan) - Documentation (serveur API local) : [jan.ai/docs](https://jan.ai/docs)