Test d’AI File Sorter : une IA locale qui renomme et trie les fichiers

Qu’est-ce qu’AI File Sorter ?

Où l’obtenir

Prérequis

Premiers pas

1. 1
   Installer l’application
   Why it matters: Téléchargez la version pour votre système depuis la page de téléchargement ; sous macOS, autorisez une fois l’application non signée dans « Confidentialité et sécurité ».
2. 2
   Choisir un modèle
   Why it matters: Ouvrez Settings, puis « Select LLM », et téléchargez un modèle local, ou saisissez à la place votre propre clé OpenAI ou Gemini, ou un point d’accès personnalisé.
3. 3
   Essayer d’abord sur une petite copie
   Why it matters: Copiez 20 à 50 fichiers dans un dossier temporaire, sélectionnez-le, cochez les options voulues et cliquez sur Analyze.
4. 4
   Relire, puis appliquer
   Why it matters: Vérifiez les catégories et les noms suggérés, lancez au besoin l’essai à blanc, cliquez sur Confirm & Sort, et utilisez Edit, puis « Undo last run », si vous changez d’avis.

Fonctions principales

• Catégorisation. Une catégorie et, en option, une sous-catégorie par fichier, en mode « More refined » ou « More consistent », avec des listes blanches nommées où chaque catégorie principale peut avoir ses propres sous-catégories autorisées.
• Renommage. Noms suggérés pour les images et les documents, et noms construits à partir des balises intégrées pour l’audio et la vidéo, par exemple year_artist_album_title.mp3 ; un mode renommage seul laisse les fichiers en place.
• Sécurité. Un tableau de relecture avec aperçu des fichiers, un essai à blanc affichant les chemins de départ et d’arrivée, un plan d’annulation enregistré et une protection des dossiers de projet qui ignore les projets Unity, Unreal, Godot, Blender, Git et de code source courants.
• Mémoire. Un cache SQLite local et un stockage séparé de vos décisions validées, chacun avec des outils d’effacement et de réinitialisation dans Settings.
• Dossiers. Dossiers locaux, dossiers cloud synchronisés, disques externes et partages réseau montés ; pour un NAS, vous attribuez d’abord une lettre de lecteur sous Windows ou vous montez le partage sous Linux et macOS.
• Langues. Les langues de l’interface incluent l’allemand, le français, l’espagnol, le coréen et le chinois simplifié ; la langue des catégories et des noms dépend du modèle, et Gemma 1.1 7B ne gère que l’anglais.
• Extension Windows. Un module facultatif et payant du Microsoft Store pour le menu contextuel lance des nettoyages depuis l’Explorateur de fichiers.

Fonctions d’IA et où elles s’exécutent

• Modèles de texte locaux. Gemma 3 4B IT, Gemma 1.1 7B et Mistral 7B sont des choix intégrés, et vous pouvez enregistrer votre propre fichier GGUF ; ils s’exécutent sur un runtime llama.cpp embarqué.
• Documents. Les formats PDF, Word, Excel, PowerPoint, OpenDocument et texte brut sont lus et transmis au modèle sélectionné ; les anciens fichiers .doc, .xls et .ppt ne sont pas pris en charge.
• Images. Deux moteurs visuels intégrés, Gemma 3 4B IT par défaut et LLaVA 1.6 Mistral 7B, qui exigent chacun un fichier de modèle et un fichier mmproj correspondant ; les modèles visuels personnalisés fonctionnent de la même façon.
• Audio et vidéo. Seules les métadonnées intégrées sont utilisées ; la FAQ indique que les vidéos entières ne sont pas envoyées à un modèle de vision.
• Options distantes. ChatGPT avec votre propre clé OpenAI, Gemini avec votre propre clé, ou un point d’accès personnalisé compatible OpenAI comme LM Studio, Ollama ou une passerelle ; selon le README, les clés sont stockées dans le fichier config.ini local de l’application.
• Apprentissage. Les décisions validées sont réutilisées comme indices lors des exécutions suivantes ; selon le README, cela n’entraîne ni ne modifie le modèle.

Flux de données et confidentialité

À qui il s’adresse

• Les personnes dont le dossier Téléchargements, scans ou captures d’écran déborde et qui veulent valider dossiers et noms suggérés ligne par ligne.
• Les utilisateurs soucieux de leur vie privée qui préfèrent un modèle local et peuvent consacrer de l’espace disque aux fichiers de modèles.
• Les propriétaires de disques externes ou d’archives NAS qui les montent d’abord et trient par petits lots.

Ce que nous n’avons pas pu vérifier

• Qualité et vitesse. La justesse des suggestions, la durée d’exécution et l’effet de matériels différents n’ont pas été testés.
• Besoins matériels. Les pages lues ne donnent ni minimum de RAM pour les modèles locaux, ni tailles de téléchargement des modèles.
• Annulation. Le README décrit « Undo last run » comme un fonctionnement au mieux, qui ignore les conflits et les fichiers modifiés ; elle n’a pas été essayée.
• Confidentialité. Il n’existe qu’une déclaration d’une phrase ; voir Flux de données et confidentialité.
• macOS. Les versions ne sont pas signées par Apple, et les versions de macOS prises en charge diffèrent entre le README et la page de téléchargement.
• Licences des modèles. Les licences des modèles téléchargeables n’ont pas été examinées.

Concurrents et alternatives

Comparer dans l'annuaire→

Questions fréquentes

Verdict

Sources

• Site d’AI File Sorter — pages fonctions, téléchargement, tarifs, FAQ et journal des modifications, vérifiées le 28 octobre 2026.
• AI File Sorter sur GitHub — README, notes de version et activité des commits, vérifiés le 28 octobre 2026.
• AI File Sorter sur le Microsoft Store — configuration requise, date de mise à jour et déclaration de confidentialité, vérifiées le 28 octobre 2026.

Lectures associées

• Test d’Hyperlink (Nexa AI) — assistant sur l’appareil qui recherche dans les fichiers locaux et répond à des questions à leur sujet.
• Test de PixlStash — gestionnaire de bibliothèque d’images auto-hébergé avec étiquetage par IA locale.
• Répertoire de logiciels LLM locaux — le catalogue complet des outils d’IA locale.