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title: Scriberr
created: 2026-06-07
updated: 2026-06-07
type: app
tags: [catalogue, artificial-intelligence, transcription, audio, whisper, parakeet, diarization, go, mit]
confidence: high
contested: false
sources: [https://selfh.st/apps/?tag=artificial-intelligence, https://github.com/rishikanthc/scriberr]
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# Scriberr 🎙️
> **L'alternative self-hosted au Plaud Note** — transcription audio/vidéo **100 % locale** avec Whisper / NVIDIA Parakeet / Canary, **diarisation locuteur**, **chat RAG sur vos transcriptions** et PWA installable, en Go + TypeScript.

| Métadonnée | Valeur |
| :--- | :--- |
| **Site web** | https://scriberr.app/ |
| **GitHub** | https://github.com/rishikanthc/scriberr |
| **License** | MIT |
| **Langage** | Go (50 %), TypeScript (43 %), Python (4 %) |
| **Étoiles** | 210 |
| **Dernière MAJ** | 2025-12-17 (v1.2.0) |
| **Catégorie** | [[cat-artificial-intelligence]] |

## 📝 Description

**Scriberr** est né d'une frustration très concrète de son créateur, **rishikanthc** : ayant acheté un **Plaud Note** (mini-boîtier d'enregistrement IA), il n'a pas supporté que ses conversations soient envoyées dans un cloud tiers ni de payer **100 à 240 $/an** d'abonnement. Scriberr est sa réponse : une application **complètement offline** qui transcrit audios et vidéos localement, sans qu'aucun octet ne quitte votre machine.

Côté modèles, Scriberr supporte les **Whisper** (toutes tailles : tiny, base, small, medium, large-v3, turbo), les **NVIDIA Parakeet** (modèles CTC très rapides, en anglais) et **Canary** (modèles NVIDIA multilingues). La **diarisation locuteur** (qui parle quand) est intégrée nativement, le **chat avec vos audios** se fait via Ollama ou n'importe quel endpoint OpenAI-compatible : vous pouvez poser des questions du type *« Résume les 5 derniers podcasts et donne-moi les 3 idées communes »*. Une **PWA** installable, un **enregistreur audio intégré** pour les réunions, un **module notes** couplé aux transcriptions, et un **Folder Watcher** pour automatiser via n8n / Make / vos propres scripts.

Le projet est **remarquablement complet** : 2 700 ⭐, 827 commits, 17 contributeurs, 16 releases, PWA, API REST documentée, support CUDA + CPU, support Blackwell (RTX 50). ⚠️ **Statut développement** : l'auteur principal a été touché par les **licenciements eBay** mi-2025 et le développement est **en pause** (mais pas abandonné). L'app reste stable en v1.2.0 et la communauté est invitée à contribuer.

## 🚀 Installation

### Option 1 : Docker Compose (recommandé)

```yaml
# docker-compose.yml
services:
  scriberr:
    image: ghcr.io/rishikanthc/scriberr:v1.2.0
    container_name: scriberr
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - scriberr-data:/app/data            # DB + transcrits + uploads
      - scriberr-env:/app/whisperx-env     # env Python des modèles (vide au 1er démarrage)
    environment:
      - PUID=1000
      - PGID=1000
      - APP_ENV=production
      - TZ=Europe/Paris
      - LLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434/v1   # optionnel, pour le chat
      - LLM_MODEL=llama3.1:8b
    healthcheck:
      test: ["CMD", "wget", "--no-verbose", "--tries=1", "--spider", "http://localhost:8080/api/health"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3

volumes:
  scriberr-data:
  scriberr-env:
```

Pour **CUDA** (GPU NVIDIA), utilisez l'image `ghcr.io/rishikanthc/scriberr-cuda:v1.2.0` et ajoutez le bloc `deploy.resources.reservations.devices` classique. Pour **RTX 50-series (Blackwell)**, il faut **impérativement** l'image `scriberr-cuda-blackwell:v1.2.0` (compute capability sm_120).

### Option 2 : Homebrew (macOS/Linux, sans Docker)

```bash
brew tap rishikanthc/scriberr
brew install scriberr
scriberr    # démarre sur http://localhost:8080
```

### Option 3 : Installation manuelle

Prérequis : **Go 1.22+**, **Node.js 20+** (frontend), **Python 3.11+** avec `uv` (pour les modèles WhisperX), **ffmpeg** système. `git clone`, `cd web && pnpm install && pnpm build`, `cd server && go build`, lancez le binaire puis servez le bundle frontend via Nginx/Caddy. Prévoyez **2-4 Go de RAM** en CPU, **6-10 Go VRAM** en CUDA pour `large-v3`.

## ⚙️ Configuration

Scriberr se configure depuis l'**UI web** (`http://localhost:8080`) au premier lancement :

1. **Choisir le modèle** : Whisper (recommandé `small` CPU, `large-v3` GPU) / Parakeet (Anglais, ultra-rapide) / Canary (multilingue).
2. **Activer la diarisation** : nécessite un compte HuggingFace + acceptation des CGU **pyannote/segmentation-3.0**.
3. **Activer le chat LLM** : saisissez l'URL Ollama ou un endpoint OpenAI + clé API.
4. **Folder Watcher** : pointer vers un dossier où vous déposez des MP3/M4A/WAV, Scriberr les transcrit automatiquement.
5. **API REST** : `POST /api/transcribe` (multipart file), `GET /api/jobs/:id`, `GET /api/transcripts/:id` — idéal pour scripter.

⚠️ **Migration v1.1.0 → v1.2.0** : le volume `whisperx-env` doit être **vide** (supprimez l'ancien dossier sinon Scriberr plantera). Le volume `app/data` contient désormais la DB + les transcrits + uploads.

## 🔄 Alternatives

### Open Source
- **WhisperX** — moteur bas-niveau, pas d'UI ni d'API REST propre.
- **Insanely-fast-whisper** — CLI optimisée, pas de PWA ni de chat.
- **OpenVoice** (transcription) — TTS avant tout, pas comparable.
- **Vibe** — autre UI Whisper, plus simple, sans diarisation.
- **Gladia** (self-hosted via LocalStack) — plutôt cloud-first.
- [[app-speaches]] — concurrent direct, OpenAI-compatible, plus simple mais sans PWA ni folder watcher.
- [[app-paperless-ai]] — RAG sur documents, pas sur audio.

### Propriétaires (ce que Scriberr remplace)
- **Plaud Note** ($240/an + $200 matériel) — boîtier d'enregistrement cloud, abonnement obligatoire.
- **Otter.ai** ($8-$30/mois) — 300 min gratuites/mois, sinon 100 $/an Pro.
- **Fireflies.ai** ($10-$19/mois/utilisateur) — meeting assistant cloud.
- **Trint** ($80/mois) — workflow journalistique pro.
- **Sonix** ($10-$50/mois) — rapide mais cloud-only.
- **Whisper API d'OpenAI** ($0.006/min) — pas d'UI, pas de diarisation, pas de RAG.

## 🔐 Sécurité

- **Pas d'auth par défaut** : Scriberr n'a **aucun système d'authentification intégré**. Placez-le **derrière un reverse-proxy authentifié** (Authelia, Authentik, oauth2-proxy) ou **Tailscale** — sinon n'importe qui sur votre réseau peut uploader des fichiers et lire vos transcriptions (potentiellement sensibles : RH, médical, avocat).
- **HTTPS obligatoire** (Caddy/Traefik) : les flux audio sont personnels, ne transitent pas en clair.
- **GPU partagé** : si vous utilisez Ollama + Scriberr sur la même machine, surveillez la **VRAM** (Scriberr + Ollama `8b` = ~10 Go, ça passe sur un RTX 3090 mais pas sur un 3060 12 Go avec un `large-v3`).
- **Diarisation pyannote** : token HF obligatoire + accepter les CGU du modèle (RGPD-friendly car traitement local).
- **Backups** : exportez le volume `scriberr-data` (SQLite + transcrits) vers [[app-restic]] ou [[app-borg]] — c'est votre seule copie si le disque lâche.
- **Développement en pause** : restez sur la v1.2.0 stable, ne migrez pas sur des tags `-rc` qui n'arriveront peut-être jamais.

## 📚 Ressources

- [GitHub rishikanthc/scriberr](https://github.com/rishikanthc/scriberr)
- [Site officiel](https://scriberr.app/)
- [Documentation](https://scriberr.app/docs)
- [API REST](https://scriberr.app/api)
- [Discussion Coolify #7898](https://github.com/coollabsio/coolify/discussions/7898)

## Pages Liées
- [[cat-artificial-intelligence]] — Catégorie AI
- [[app-speaches]] — Concurrent STT/TTS OpenAI-compatible
- [[app-ollama]] — Backend LLM pour le chat RAG
- [[app-restic]] — Backup du volume
- [[recettes-docker-compose]] — Templates Docker
- [[securisation-home-lab]] — Reverse proxy authentifié
