Le répertoire complet des logiciels LLM locaux : 88 outils pour faire tourner l'IA sur votre propre matériel (2026)

Un runtime est le moteur qui charge les poids du modèle en mémoire et transforme les invites en tokens. C'est le premier choix d'une stack LLM locale et celui qui conditionne tout ce qui se trouve au-dessus. Ollama domine la part de marché en 2026 grâce à son API compatible OpenAI et son installation en une commande ; llama.cpp est le moteur C++ sous-jacent à la plupart des autres outils ; vLLM est le choix pour les déploiements à accès concurrent sur GPU.

Les applications bureau encapsulent un runtime dans une interface de chat et un navigateur de modèles. C'est le point d'entrée pour la plupart des utilisateurs non techniques — télécharger, cliquer, discuter. LM Studio, Jan et GPT4All détiennent l'essentiel de la base utilisateurs en 2026 ; AnythingLLM fait office d'application bureau et de couche RAG ; Open Interpreter est le cas particulier qui permet à un modèle local de piloter votre ordinateur.

Les interfaces web sont des clones ChatGPT auto-hébergés — même surface conversationnelle, mais pointant vers un runtime sur votre propre machine ou réseau local. Elles conviennent particulièrement pour un accès multi-appareils ou un usage en équipe. Open WebUI domine le segment auto-hébergé en 2026, LibreChat est l'alternative orientée équipe, SillyTavern est l'interface dédiée au jeu de rôle.

Les assistants de codage connectent un LLM local à votre éditeur ou terminal via des API compatibles OpenAI. Le choix dépend surtout du workflow : autocomplétion dans l'éditeur (Continue.dev), éditions autonomes par agent (Cline, OpenHands) ou éditions diff natives git en terminal (Aider). Les trois patterns fonctionnent avec tout runtime supportant le protocole OpenAI Chat Completions — Ollama est le backend le plus courant en 2026.

**Les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinent un LLM local avec un modèle d'embedding et un store vectoriel pour que le modèle puisse répondre à partir de vos propres documents.** La distinction est entre les applications clés en main (AnythingLLM, PrivateGPT, Quivr, Khoj) et les bibliothèques de framework (LlamaIndex, Haystack, txtai) sur lesquelles vous construisez. RAGFlow a gagné des parts de marché en 2026 pour les documents nécessitant une extraction de citations précise.

Les frameworks d'agents transforment les appels LLM en une seule passe en workflows multi-étapes — planifier, agir, observer, répéter. LangChain reste la valeur par défaut généraliste ; CrewAI et AutoGen se spécialisent dans les setups multi-agents basés sur les rôles ; LangGraph est le bon choix lorsque la gestion d'état sur des flux longs est essentielle. Les huit frameworks ci-dessous fonctionnent avec un backend Ollama local.

Les stacks voix et multimodal étendent un LLM local au-delà du texte — reconnaissance vocale (STT), synthèse vocale (TTS) et vision. Whisper.cpp et faster-whisper dominent la couche STT locale ; Piper et Coqui se partagent la couche TTS avec XTTS v2 en tête pour le clonage vocal ; LLaVA et les modèles vision Ollama couvrent la partie vision. Un assistant vocal entièrement hors ligne est faisable avec cette couche et un petit modèle de chat.

Les clients mobiles exécutent un modèle quantifié directement sur le téléphone via Apple Neural Engine, Qualcomm NPU ou inférence CPU pure. Le projet MLC LLM est la couche fondatrice ; les applications grand public (PocketPal AI, Private LLM, LLM Farm, Layla) l'encapsulent dans une interface de chat. Les téléphones haut de gamme 2026 exécutent des modèles 2-4B à des vitesses utilisables (8–15 tokens/sec) ; les modèles 7B sont en limite de faisabilité.

Les outils spécialisés intègrent les LLM locaux dans des applications déjà utilisées — plateformes de prise de notes (Obsidian, Logseq, Joplin), agents de tâches autonomes (AutoGPT, BabyAGI, MetaGPT) et frontends de jeu de rôle (Agnai, RisuAI). Ce ne sont pas des interfaces de chat génériques ; ce sont des intégrations spécifiques à un workflow qui supposent que vous disposez déjà d'une application hôte et d'un runtime.

Pour les lecteurs qui ne souhaitent pas parcourir les neuf catégories : choisissez la stack la plus proche et copiez-la. Chaque ligne associe un objectif concret à une combinaison éprouvée et au matériel minimum réellement nécessaire.

Ce répertoire est révisé tous les six mois et corrigé entre les révisions — dernière mise à jour en juillet 2026, prochaine révision prévue en novembre 2026. La dernière révision a revérifié tous les liens et corrigé plusieurs noms de projets et licences : Faraday s'appelle désormais Backyard AI, le fork Coqui TTS maintenu est hébergé par Idiap et Cherry Studio est sous AGPL 3.0. Critères d'inclusion : le projet est activement maintenu (commits dans les 90 derniers jours), dispose d'une licence open source vérifiable ou d'une déclaration claire sur l'usage commercial, et détient soit une part d'utilisateurs significative en 2026, soit occupe une couche qui serait autrement vide. Les projets inactifs depuis plus de deux cycles de version sont supprimés ; les nouveaux entrants satisfaisant les critères sont ajoutés à la prochaine révision. Pour suggérer un projet, ouvrez une issue ou une PR dans le dépôt PromptQuorum — indiquez l'URL du projet, la licence et une description d'une phrase dans le format des tableaux ci-dessus.

La CNIL recommande le recours à l'IA locale pour le traitement de données professionnelles sensibles (données médicales, juridiques, financières) afin de limiter les transferts hors de l'espace économique européen.