# rembg — détourer une image par IA, en local

rembg : détourage automatique d'images par IA en local (CLI, Python, Docker). Modèles U2Net, BiRefNet, SAM, BRIA. Traitement par lot, licence MIT et modèles.

URL canonique : https://www.osfria.fr/rembg.html

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OSIALab · Créer des images

## rembg — détourer une image automatiquement, en local

rembg supprime l'arrière-plan d'une image par IA en quelques secondes, et ne garde que le sujet sur fond transparent. Outil en ligne de commande, bibliothèque Python et serveur HTTP — entièrement local, sans passer par un service en ligne.

### Fiabilité & transparence

🟢 **Fiable et activement maintenu**

- **Maintenance** : v2.0.75 publiée en juin 2026 (semaine du 9 juin) ; releases régulières tout au long de 2026 (v2.0.72 janvier, v2.0.73 mars) — rythme de maintenance soutenu.
- **Adoption** : outil de référence pour le détourage automatique en local ; très utilisé en scripting Python pour les catalogues e-commerce et la préparation d'images ; disponible en CLI, bibliothèque et image Docker.
- **Sécurité** : aucune faille majeure connue ; outil 100 % local, aucune image ne quitte la machine ; point d'attention principal = licence du modèle BRIA RMBG (non commercial) à vérifier avant usage pro.
- **Verdict** : choix solide et maintenu pour le détourage automatique en local ; idéal pour automatiser des traitements en lot ; vérifiez systématiquement la licence du modèle choisi pour un usage commercial.

> Page informative, sans valeur de conseil. Installez depuis la **source officielle**, vérifiez la **licence de l'outil** *et* celle du **modèle** choisi (elles diffèrent — certains modèles sont **non commerciaux**), avant tout usage professionnel.

### À quoi ça sert

rembg détecte le sujet principal d'une image (personne, produit, animal, objet…) et retire le fond pour ne conserver que le sujet, exporté en **PNG avec canal alpha**. Il s'utilise de trois façons : en **ligne de commande** pour un fichier ou un dossier, comme **bibliothèque Python** pour l'intégrer à un script, ou via un **serveur HTTP** local (et une image Docker). C'est l'outil de référence pour préparer des photos produits, des portraits ou des compositions sans envoyer ses images sur un serveur tiers.

### Ce qui fait sa force

- **Automatisable de bout en bout.** CLI et API Python permettent de détourer des milliers d'images en script, sans clic — idéal pour un catalogue e-commerce.
- **Un éventail de modèles selon le sujet.** rembg embarque plusieurs modèles (U²-Net, ISNet, BiRefNet, SAM, BRIA RMBG…) : on choisit le plus adapté (objet, personne, vêtement, haute résolution) pour gagner en précision.
- **Trois interfaces, un seul moteur.** Ligne de commande, bibliothèque ou serveur HTTP/Docker : on l'intègre là où on en a besoin, du bidouillage au pipeline de production.
- **Licence MIT très permissive.** Le *code* de rembg est sous MIT — souple à intégrer (la licence des *modèles* reste, elle, à vérifier au cas par cas).

### Pour qui

Pour qui est à l'aise avec un terminal, ou veut **intégrer le détourage dans un script**. Niveau : **simple** en ligne de commande, **avancé** pour l'intégration Python. Une interface web locale existe pour ceux qui préfèrent éviter le terminal.

### Prérequis matériel

rembg tourne **sur processeur** pour un usage courant : pas de GPU obligatoire. Pour des gros volumes ou des modèles lourds (BiRefNet haute résolution), un GPU accélère nettement le traitement, via `onnxruntime-gpu` (NVIDIA/CUDA) ou `onnxruntime-rocm` (AMD). Le premier appel d'un modèle télécharge ses poids (de ~170 Mo à plusieurs centaines de Mo selon le modèle), ensuite mis en cache localement.

### Installation

#### Via pip

```
pip install rembg

# Avec l'interface en ligne de commande
pip install "rembg[cli]"
```

#### Via Docker

```
docker run -p 7000:7000 danielgatis/rembg s
```

Lance le serveur HTTP local sur `http://localhost:7000`.

#### En ligne de commande

```
# Détourer une image
rembg i entree.jpg sortie.png

# Traiter un dossier entier
rembg p dossier_entree/ dossier_sortie/

# Choisir un modèle précis
rembg i -m birefnet-general entree.jpg sortie.png

# Lancer l'interface web locale
rembg s
```

#### En Python

```
from rembg import remove
from PIL import Image

entree = Image.open("entree.jpg")
sortie = remove(entree)
sortie.save("sortie.png")
```

### Points de vigilance

rembg est sain et 100 % local. Le vrai point d'attention est la **licence du modèle** : rembg est sous MIT, mais certains modèles qu'il propose ne le sont pas — et l'un d'eux est explicitement **non commercial**.

| Point d'attention | Niveau | Ce qu'il faut savoir |
| --- | --- | --- |
| Licence du modèle (≠ celle de rembg) | 🔴 réel pour certains modèles | rembg (code) est sous **MIT**, mais chaque modèle a sa licence. **U²-Net** : Apache-2.0 ; **BiRefNet** : MIT ; **SAM** : Apache-2.0. En revanche **BRIA RMBG** est sous une licence **non commerciale** (usage pro = licence séparée auprès de BRIA AI). Vérifiez le modèle choisi avant toute diffusion commerciale. |
| Précision selon le sujet | 🟡 selon le contenu | Cheveux fins, sujets translucides (verre, voile), arrière-plans complexes : le détourage peut rogner ou laisser des halos. Un modèle adapté (BiRefNet pour la finesse) et une retouche manuelle peuvent être nécessaires. |
| Droits sur les images traitées | 🟡 selon le cas | Détourer ne change pas les droits : l'usage d'une image de personne ou de produit (droit à l'image, marques) reste de votre responsabilité. |

### Sécurité

- **Installez via pip ou le dépôt officiel** : github.com/danielgatis/rembg.
- **Gardez le serveur HTTP en local.** `rembg s` écoute par défaut sur localhost ; ne l'exposez pas sur Internet sans protection.
- **Maintenez à jour** via `pip install --upgrade rembg`.

### Aller plus loin

- [Upscayl](https://www.osfria.fr/upscayl.html) — agrandir une image après détourage.
- [ComfyUI](https://www.osfria.fr/comfyui.html) — intègre des nœuds de détourage dans des workflows complets.
- [InvokeAI](https://www.osfria.fr/invokeai.html) — recomposer des images après détourage.
- [OSIALab](https://www.osfria.fr/osialab.html) — comparer tous les outils de traitement d'images.

### Sources

- Code source & licence (**MIT**) : [github.com/danielgatis/rembg](https://github.com/danielgatis/rembg)
- Modèle U²-Net (Apache-2.0) : [github.com/xuebinqin/U-2-Net](https://github.com/xuebinqin/U-2-Net)
- Modèle BiRefNet (MIT) : [github.com/ZhengPeng7/BiRefNet](https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet)