Qu’est-ce qu’EverShelf ?
EverShelf est une application web auto-hébergée qui suit ce que contient votre garde-manger, quand cela périme et ce qu’il faut acheter ensuite. Le README la présente comme un « self-hosted pantry manager — inventory, barcode scan, AI recipes, less waste » ; elle est écrite en PHP avec une base SQLite et une interface monopage, et son code est open source sous licence MIT.
Le README cite un développeur, Stimpfl Daniel (GitHub : dadaloop82), et cherche d’autres contributeurs. Une application iOS sans rapport, de Joshumi Technologies, porte le même nom ; le README précise qu’il n’y a aucun lien.
Où l’obtenir
EverShelf est un serveur que vous installez vous-même ; la voie documentée est Docker Compose, et les téléphones et tablettes y accèdent via un navigateur ou l’application kiosque Android.
Serveur (Docker Compose)
- Comment l’obtenir:
- Démarrage rapide du README : cloner le dépôt, copier .env.example vers .env, exécuter docker compose up -d
Tablette kiosque Android
- Comment l’obtenir:
- evershelf-kiosk.apk (version 1.7.24, Android 7.0 ou plus récent)
Unraid
- Comment l’obtenir:
- Modèle Community Applications et guide
Site web
- Comment l’obtenir:
- evershelf.site
Déclaration de confidentialité
- Comment l’obtenir:
- evershelf.site, section Privacy : une courte déclaration sur la page d’accueil ; aucun document de politique distinct n’a été trouvé
Code source
- Comment l’obtenir:
- github.com/dadaloop82/EverShelf
Démo
- Comment l’obtenir:
- evershelf.site/demo, qui inclut l’IA selon le README
Version testée : v1.16.16, publiée le 25 octobre 2026 selon la release GitHub ; la dernière modification du dépôt date du 1er novembre 2026. L’installation demande un terminal, Docker et un fichier .env modifié à la main : c’est une configuration de développeur, pas une installation par double-clic. La liste des releases GitHub ne contient que l’APK kiosque Android.
Prérequis
Les sources ne donnent aucun minimum de RAM ou de processeur ; les besoins indiqués sont Docker ou PHP 8.0+, une caméra pour scanner et, pour l’IA, une clé de fournisseur ou un serveur Llama.
Serveur
- Ce que disent les sources:
- Docker avec Compose, ou un serveur web PHP 8.0+ pointant vers la racine du dépôt avec un dossier data/ accessible en écriture
Stockage
- Ce que disent les sources:
- Base SQLite dans le volume de données ; la sauvegarde intégrée est stockée dans ce même volume, copiez-la donc ailleurs
Mémoire et processeur
- Ce que disent les sources:
- Non indiqué dans les sources consultées
Caméra
- Ce que disent les sources:
- Le scan de codes-barres utilise la caméra de l’appareil dans le navigateur (QuaggaJS, d’après le wiki)
Kiosque
- Ce que disent les sources:
- Android 7.0 (API 24) ou plus récent ; prise en charge facultative d’une balance de cuisine Bluetooth
IA
- Ce que disent les sources:
- Une clé d’API Gemini ou OpenAI, ou l’adresse d’un serveur Llama compatible OpenAI comme Ollama, llama.cpp ou vLLM
Réseau
- Ce que disent les sources:
- Conçu pour un réseau domestique de confiance ; pour un accès depuis internet, la politique de sécurité attend que vous ajoutiez votre propre couche d’authentification
Ces éléments proviennent du README, du wiki et de SECURITY.md ; PromptQuorum n’a pas mesuré la consommation de ressources.
Premiers pas
Ces étapes suivent le README du projet ; PromptQuorum ne les a pas exécutées.
- 1Récupérer le code et le modèle de configuration
Why it matters: Exécutez git clone sur le dépôt, puis copiez .env.example vers .env dans le dossier du projet. - 2Choisir le réglage de l’IA
Why it matters: Dans .env, mettez AI_ENABLED=false pour travailler sans IA, ou réglez AI_PROVIDER sur gemini, openai ou llama et ajoutez la clé ou l’URL de base correspondante. - 3Démarrer le conteneur
Why it matters: Exécutez docker compose up -d et ouvrez http://localhost:8080 ; pour mettre à jour plus tard, le README indique docker compose pull puis docker compose up -d. - 4Associer vos appareils
Why it matters: Si API_TOKEN est défini, l’interface web demande un code d’association à usage unique, affiché sous Réglages, Système, Sécurité sur un appareil déjà associé ou dans le journal du serveur.
Fonctions principales
Tout ce qui suit provient du README ou du wiki du projet ; PromptQuorum n’a rien testé.
- Inventaire. Scan de codes-barres, lieux de stockage, dates de péremption, paquets entamés, favoris et import et export CSV.
- Courses. Une liste de courses intelligente avec des quantités anti-gaspillage, des recettes qui ajoutent les ingrédients manquants après déduction du stock, et une synchronisation facultative avec Bring!.
- Cuisine. Recettes pas à pas avec instructions vocales, minuteurs et astuces anti-gaspillage.
- Alertes et calendrier. Notifications de péremption via ntfy, un webhook JSON ou Home Assistant, plus un flux ICS pour Google ou Apple Calendar.
- Intégrations. Une API REST, un serveur MCP, une intégration Home Assistant dans un dépôt séparé, un Health Bridge avec Fuel Mode et le kiosque Android avec passerelle pour balance Bluetooth.
Fonctions d’IA et où elles s’exécutent
Un seul fournisseur d’IA est actif à la fois, choisi dans .env : Gemini, OpenAI ou « llama », un point d’accès compatible OpenAI que vous exploitez vous-même ; l’IA peut aussi être désactivée.
- Reconnaissance de produits. L’IA identifie un produit à partir d’une photo de la caméra et, avec une clé Gemini, on peut l’interroger sur les codes-barres que les autres recherches ne trouvent pas.
- Dates de péremption. L’IA lit une photo de l’étiquette et renseigne le champ de péremption.
- Recettes et chat. L’IA rédige des recettes à partir de ce que contient le garde-manger et propose un chat ; les recettes peuvent aussi venir d’une instance Mealie connectée.
- Fournisseurs. La configuration d’exemple documente Gemini, OpenAI avec URL de base et modèle modifiables, et une option Llama pour Ollama, llama.cpp ou vLLM. Le wiki décrit les fonctions d’IA en termes de Gemini et n’indique pas lesquelles fonctionnent avec un modèle local.
- Contrôle des coûts. Le fichier d’exemple fixe un plafond quotidien d’appels de classification Gemini et peut estimer le coût en tokens.
Flux de données et confidentialité
Le site affirme que l’inventaire et l’historique restent sur votre appareil ou votre serveur domestique, que l’IA est facultative et qu’il n’y a pas de télémétrie. Les notes d’architecture décrivent une base SQLite dans le dossier de données, et la politique de sécurité suppose un réseau domestique de confiance.
Requêtes sortantes citées par les sources : le fournisseur d’IA choisi (Gemini ou OpenAI, sauf avec l’option Llama), Open Food Facts pour les codes-barres inconnus, Open Prices pour les estimations de prix, et des services facultatifs comme Bring!, ntfy, la sauvegarde sur Google Drive et un lien de don PayPal. Les rapports d’erreur vont dans un journal local expurgé, et leur envoi vers GitHub est un second consentement. Selon le README, une boîte de dialogue unique propose un don ou rien, et aucune publicité n’est affichée. La démo publique utilise une IA dans le cloud.
📌Remarque: Ce sont des déclarations du projet, pas des résultats d’audit. PromptQuorum n’a inspecté ni le trafic réseau ni le code source.
À qui il s’adresse
- Les auto-hébergeurs avec un serveur Docker ou un NAS qui veulent un suivi privé du garde-manger et des péremptions.
- Les foyers qui cuisinent avec ce qu’ils ont et veulent une liste de courses partagée, des alertes de péremption et des recettes composées avec le stock.
- Les utilisateurs de Home Assistant qui veulent les données de péremption et de courses dans leur maison connectée ou dans un agent relié en MCP.
Ce que nous n’avons pas pu vérifier
- Qualité de l’IA. La reconnaissance de produits, la lecture des dates et la qualité des recettes n’ont pas été testées, et les sources n’indiquent pas quelles fonctions d’IA marchent avec un modèle Llama local.
- Maturité. Le projet a débuté en mars 2026 et cite un développeur ; PromptQuorum n’a évalué ni sa stabilité ni sa sécurité.
- Documentation de sécurité. SECURITY.md indique toujours 1.7.x comme version prise en charge, très en retard sur la v1.16.16 actuelle.
- Affirmations sur les données. « Pas de télémétrie » et « les données restent à la maison » sont des déclarations du projet ; le trafic n’a pas été inspecté.
- Besoins matériels. Aucun minimum de RAM ou de processeur n’est documenté, et la vitesse sur un petit appareil comme un Raspberry Pi n’a pas été vérifiée.
Concurrents et alternatives
Le répertoire contient un autre test de la même couche maison connectée : un assistant vocal intégré à Home Assistant, la plateforme pour laquelle EverShelf propose une intégration. Le site du projet compare EverShelf à Grocy, Mealie et KitchenOwl ; ces gestionnaires de garde-manger et de recettes ne figurent pas dans le répertoire, et PromptQuorum n’a pas vérifié cette comparaison.
Home Assistant Assist
- Plateformes:
- Home Assistant, web, iOS, Android
- Prix / licence:
- Gratuit / Apache-2.0
- Différence clé:
- Commande vocale de la maison connectée, pas un suivi de garde-manger
Articles sur Home Assistant Assist (1)
- Home Assistant Assist Review: Local Voice Control and LLM AgentsMis à jour 24 octobre 2026
Vérifiez le prix, la licence et les plateformes actuels de chaque application sur sa propre page.
Questions fréquentes
EverShelf est-il un LLM local ?
Non. C’est un gestionnaire de garde-manger écrit en PHP ; son IA est déléguée à Gemini, OpenAI ou à un serveur Llama que vous exploitez, et selon le site les fonctions de garde-manger marchent sans IA.
Comment sauvegarder mes données ?
Selon les notes de version, une sauvegarde quotidienne s’exécute sous forme d’instantané de la base, mais elle est stockée dans le volume de données : copiez-la vous-même hors du volume.
Fonctionne-t-il avec Home Assistant ou des agents d’IA ?
Le dépôt renvoie vers une intégration Home Assistant (ha-evershelf) et un serveur MCP pour agents ; PromptQuorum n’a testé ni l’un ni l’autre.
Fonctionne-t-il sur un téléphone ou une tablette ?
Il s’ouvre dans un navigateur et peut être ajouté à l’écran d’accueil, et l’application kiosque Android est prévue pour les tablettes murales. Le site et le README ne renvoient vers aucune fiche App Store ni Google Play.
Quelles langues l’interface prend-elle en charge ?
Le README cite l’italien, l’anglais, l’allemand, le français, l’espagnol et le chinois, et l’application s’ouvre dans la langue d’un lien comme ?lang=de ; les contributeurs ajoutent une langue en traduisant translations/en.json.
Verdict
EverShelf est un moyen gratuit et régulièrement mis à jour de suivre garde-manger, dates de péremption et courses sur un serveur que vous contrôlez, avec une IA facultative pour reconnaître les produits, lire les étiquettes de péremption et rédiger des recettes. En contrepartie, l’installation demande Docker et un fichier .env modifié à la main, l’IA passe par Gemini ou OpenAI sauf si vous configurez votre propre serveur Llama, le projet a moins d’un an et aucune des déclarations sur l’IA ou la confidentialité n’a pu être vérifiée ici. Il convient aux foyers qui hébergent déjà leurs services ; qui veut une application à installer par double-clic ou un assistant à modèle de langage doit chercher ailleurs.
Sources
- Site web d’EverShelf — fonctions, FAQ et déclaration de confidentialité, consultés le 1er novembre 2026.
- EverShelf sur GitHub — README, releases, configuration d’exemple, politique de sécurité et activité des commits, consultés le 1er novembre 2026.
- Pages du wiki d’EverShelf dans le dépôt — fonctions, installation et fournisseurs d’IA, consultées le 1er novembre 2026.
- README de l’application kiosque Android d’EverShelf — version, niveau Android minimal et téléchargement, consultés le 1er novembre 2026.