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title: Meme Search
created: 2026-06-08
updated: 2026-06-08
type: app
tags: [catalogue, search-engines, self-hosted, python]
confidence: medium
contested: false
sources:
  - https://neonwatty.github.io/meme-search/
  - https://github.com/neonwatty/meme-search
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# Meme Search 🐸
> Moteur de recherche de mèmes par similarité visuelle, basé sur le machine learning (embeddings + CLIP).

| Métadonnée | Valeur |
| :--- | :--- |
| **Site web** | https://neonwatty.github.io/meme-search/ |
| **GitHub** | https://github.com/neonwatty/meme-search |
| **License** | MIT |
| **Langage** | Python + Ruby |
| **Étoiles** | 677 |
| **Dernière MAJ** | 2026-05-31 |
| **Catégorie** | [[cat-search-engines]] |

## Description
Meme Search est un **moteur de recherche par similarité sémantique** spécialisé dans les mèmes et les images drôles. Plutôt que de chercher par mot-clé, l'utilisateur saisit une description (« chien qui regarde son maître manger ») et l'IA retrouve les mèmes visuellement similaires dans la collection, grâce à des modèles **CLIP** d'OpenAI combinés à un index vectoriel.

L'application est livrée avec une **bibliothèque de mèmes pré-indexée** (plusieurs milliers d'images) mais l'utilisateur peut y ajouter ses propres mèmes via téléversement. L'indexation locale utilise des embeddings de 512 dimensions stockés dans un fichier `.npz` (NumPy compressé), et la recherche est effectuée par **cosine similarity** en quelques millisecondes.

C'est un projet pédagogique amusant qui combine Python (backend ML, FastAPI), Ruby (probablement pour le script d'ingestion), et un frontend web léger. Idéal pour qui veut expérimenter avec **CLIP / embeddings / vector search** sur un cas d'usage concret, sans la complexité d'Elasticsearch ou Pinecone.

## Installation
### Docker Compose
```yaml
services:
  meme-search:
    image: neonwatty/meme-search:latest
    container_name: meme-search
    build:
      context: https://github.com/neonwatty/meme-search.git
    environment:
      - PORT=8000
      - PYTHONUNBUFFERED=1
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./memes:/app/memes
    ports:
      - "8000:8000"
    labels:
      - traefik.enable=true
      - traefik.http.routers.meme.rule=Host(`meme.example.com`)
      - traefik.http.routers.meme.entrypoints=websecure
      - traefik.http.routers.meme.tls.certresolver=letsencrypt
      - traefik.http.services.meme.loadbalancer.server.port=8000
    restart: unless-stopped
```

### Local
```bash
git clone https://github.com/neonwatty/meme-search.git
cd meme-search && pip install -r requirements.txt
python app.py
```

## Configuration
1. Cloner le repo et installer les dépendances Python (PyTorch, FastAPI, Pillow, transformers).
2. Téléverser vos mèmes dans le dossier `./memes/` (PNG/JPG/GIF).
3. Lancer le script d'**indexation** : `python indexer.py --memes ./memes --out data/embeddings.npz`.
4. Démarrer le serveur web : `uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000`.
5. Accéder à l'UI sur `http://localhost:8000` et saisir une requête en langage naturel.

## Alternatives
- **Open source** : [[app-meilisearch]] (recherche full-text généraliste), SearXNG Images, ImgOps, SauceNAO (anime), ASCIImoji, IconFinder, Hydrus Network (booru + tags), OpenBooru (booru + ML).
- **Propriétaire** : Google Lens (propriétaire, multimodal), TinEye (reverse image), Yandex Images, Pinterest Visual Search, Bing Visual Search.

## Sécurité
- **Modèle CLIP local** : aucune image n'est envoyée à un cloud (OpenAI, Google, etc.).
- **Pas d'auth intégrée** : déployer derrière un reverse proxy avec Authelia si exposition publique.
- **HTTPS obligatoire** pour ne pas MITM les requêtes de l'utilisateur vers le serveur.
- **Limiter l'upload** à des formats d'image (PNG/JPG/WebP) et une taille max pour éviter l'amplification.
- **Modèle de modération** optionnel : classifier les NSFW avant indexation si la collection est mixte.

## Ressources
- Code : https://github.com/neonwatty/meme-search
- Démo : https://neonwatty.github.io/meme-search/
- Documentation CLIP : https://github.com/openai/CLIP
- Issues : https://github.com/neonwatty/meme-search/issues

## Pages Liées
- [[cat-search-engines]] — Catégorie parente
- [[app-meilisearch]] — Moteur de recherche full-text
- [[app-searxng]] — Méta-moteur de recherche
- [[recettes-docker-compose]] — Modèles de stacks
