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title: Artificial Intelligence
created: 2026-06-07
updated: 2026-06-07
type: category
tags: [catalogue, artificial-intelligence, ai, llm, llm-front, llm-finetuning, ai-tools]
confidence: high
sources: [https://selfh.st/apps/?tag=artificial-intelligence]
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# 🤖 Artificial Intelligence

> Catégorie regroupant les **outils d'IA auto-hébergeables** : frontends LLM, APIs OpenAI-compatibles, fine-tuning, transcription, vision, AI pour Paperless. Tag récent (mai 2025) qui grossit vite. 1 mini-fiche (Civitai Data Manager, canonique dans Backups).

## 📊 Vue d'ensemble

| Métadonnée | Valeur |
| :--- | :--- |
| **Nombre d'apps** | 18 |
| **Apps documentées** | 17/17 canoniques + 1 mini-fiche (100%) |
| **Tag selfh.st** | `artificial-intelligence` |
| **Tag ID** | 58 |
| **Volume fiches** | ~100 Ko |
| **Taille moy/fiche** | ~5.9 Ko |
| **Collisions** | 1 (Civitai Data Manager → canonique dans Backups) |

## 🏷️ Sous-catégories par usage

### 💬 Frontends LLM (Chat UIs)
- 🤖 [[app-open-webui]] — Frontend LLM le plus populaire (20155⭐, TS/Svelte)
- 🦜 [[app-librechat]] — Frontend multi-LLM unifié (7887⭐)
- 🐾 [[app-nanoclaw]] — Lightweight AI assistant (12920⭐, Go)
- 🐾 [[app-openclaw]] — AI assistant (78875⭐ ⚠️, Python) — étoile suspecte
- 🧠 [[app-localai]] — OpenAI-compatible API (4138⭐, Go)
- 📝 [[app-edit-mind]] — AI photo editor (101⭐)

### 🛠️ Fine-tuning & Training
- 🎛️ [[app-unsloth-studio]] — Fine-tuning studio pour LLMs (5905⭐)
- 📦 [[app-manifest]] — AI data labeling/management (413⭐)

### 🎤 Transcription / STT-TTS
- 🎤 [[app-speaches]] — OpenAI-compatible STT/TTS (399⭐, Python)
- 🎙️ [[app-amurex]] — AI meeting notes (47⭐, Python)
- 📝 [[app-scriberr]] — AI transcription self-hosted (210⭐, Go)
- 🎬 [[app-deepsubx]] — AI subtitle generation (1⭐)

### 🔌 Privacy / Self-hosted AI
- 🔒 [[app-secureai-tools]] — Privacy-first AI tools (87⭐, TS)
- 🧠 [[app-basic-memory]] — AI memory layer (209⭐, Python/MCP)
- 📄 [[app-paperless-ai]] — AI indexing pour Paperless-NGX (309⭐)

### 👁️ Specialized
- 👀 [[app-onwatch]] — AI-powered watchlist (45⭐, TS)
- 🔔 [[app-whorang]] — AI doorbell/camera (9⭐, Python)

### 💾 Mini-fiche (collision)
- 💾 [[app-civitai-data-manager-ai]] — Civitai Data Manager (canonique dans Backups)

## 🔑 Concepts clés

### LLM Self-hosted vs API
- **Self-hosted** : Ollama, LocalAI, llama.cpp → modèles sur votre GPU/CPU
- **API** : OpenAI, Anthropic, Google → modèles distants (payants)
- **Mixte** : frontends comme Open WebUI qui supportent les deux

### GPU vs CPU
- **GPU** (NVIDIA) : 5-100× plus rapide pour l'inférence. CUDA + NVIDIA Container Toolkit requis
- **CPU** : llama.cpp + modèles quantisés Q4/Q5 = suffisant pour 7B-13B sur CPU moderne
- **Apple Silicon** : Metal/MPS support natif (Ollama, LM Studio)

### Modèles populaires (Q1 2026)
- **Meta** : Llama 3.1 (8B, 70B, 405B)
- **Mistral** : Mistral Small, Large, Codestral
- **DeepSeek** : DeepSeek-V3, DeepSeek-R1
- **Google** : Gemma 2 (2B, 9B, 27B)
- **Microsoft** : Phi-4
- **Qwen** : Qwen 3 (0.6B à 235B)

### Quantization
Réduction de la précision des poids pour économiser de la RAM :
- **Q4_K_M** : bon compromis, ~4 bits/poids
- **Q5_K_M** : un peu plus précis, ~5 bits
- **Q8_0** : presque sans perte, ~8 bits
- **FP16** : précision native (beaucoup de RAM)

### MCP (Model Context Protocol)
Standard Anthropic pour connecter les LLMs à des outils externes. **Basic Memory** est un serveur MCP pour mémoire persistante.

## ⚠️ Pièges à éviter

1. **Étoiles suspectes** : OpenClaw 78875⭐ et NanoClaw 12920⭐ semblent surestimées par selfh.st (probablement scrape d'un autre repo ou d'un compte miroir). Les vraies valeurs GitHub sont à vérifier individuellement.
2. **GPU RAM** : Llama 70B FP16 = 140 Go VRAM. Llama 70B Q4 = 40 Go. Prévoyez multi-GPU ou quantization agressive.
3. **Open WebUI = lourd** : interface complète, base de données SQLite, login users, RAG, image-gen. Pour une simple UI locale, préférer Page Assist (browser extension) ou simple Ollama API.
4. **Privacy** : par défaut, Open WebUI log tout. Configurer pour off-line usage si nécessaire.
5. **Scriberr vs Whisper** : Scriberr est un frontend pour whisper.cpp, pas un modèle. Vous avez besoin du modèle.
6. **Self-hosted ≠ gratuit** : un serveur LLM 24/7 consomme 200-500W en GPU. Compter ~50-100€/an d'électricité.

## 🛠️ Points techniques communs

| Composant | Usage typique |
| :--- | :--- |
| **GPU** | NVIDIA (CUDA) ou Apple Silicon (Metal) |
| **Backend** | Ollama (le plus simple), LocalAI (compat OpenAI), llama.cpp (raw) |
| **Frontend** | Open WebUI, LibreChat, simple curl |
| **Stockage modèles** | `/data/models/` ou HuggingFace cache (50-500 Go selon modèles) |
| **API** | OpenAI-compatible (le standard de facto) |
| **Auth** | Basic, OAuth, Authentik (optionnel) |
| **Reverse proxy** | Traefik/Caddy (HTTPS obligatoire) |

## 🏆 Recommandations par besoin

| Besoin | Recommandation |
| :--- | :--- |
| **Chat LLM local** | [[app-open-webui]] + Ollama |
| **Multi-provider (local + API)** | [[app-librechat]] |
| **OpenAI-compat API** | [[app-localai]] |
| **Fine-tuning** | [[app-unsloth-studio]] |
| **Transcription** | [[app-speaches]] (moderne) ou [[app-scriberr]] |
| **Meeting notes** | [[app-amurex]] |
| **AI pour Paperless** | [[app-paperless-ai]] |
| **Privacy-first** | [[app-secureai-tools]] |
| **Mémoire persistante** | [[app-basic-memory]] |
| **Doorbell AI** | [[app-whorang]] |
| **Watchlist AI** | [[app-onwatch]] |
| **Lightweight Go** | [[app-nanoclaw]] |

## 📊 Stats par stack technique

| Langage | Apps | Exemples |
| :--- | :---: | :--- |
| **Python** | 9 | LibreChat (frontend), OpenClaw, LocalAI (Go en fait), Speaches, Amurex, Scriberr (Go en fait), Basic Memory, Paperless AI, WhoRang, DeepSubX, Edit Mind |
| **TypeScript/Svelte** | 4 | Open WebUI, LibreChat, SecureAI Tools, onWatch, Edit Mind |
| **Go** | 3 | LocalAI, NanoClaw, Scriberr |
| **Rust** | 0 | (mais llama.cpp est en C/C++) |
| **Shell/Python** | 1 | Unsloth Studio |

## 📊 Statistiques globales du catalogue

- **Catégories** : 32/172
- **Apps documentées** : ~758 (~696 canoniques + 62 mini-fiches) sur 1304 (~53%)

## 🔗 Pages Liées

- [[Catalogue-Self-Hosted]] — Hub principal
- [[cat-backups]] — 1 collision (Civitai Data Manager)
- [[recettes-docker-compose]] — Templates
- [[comparatif-frontends-llm]] — À venir
- [[comparatif-fine-tuning]] — À venir
- [[llm-local-pratique]] — Concept (à créer)
- [[ollama-vs-localai]] — Concept (à créer)
- [[gpu-ia-home-lab]] — Concept (à créer)
