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Maid : test (2026) — application de chat LLM local open source pour Android

·10 min de lecture·Par Hans Kuepper · Fondateur de PromptQuorum, outil de dispatch multi-modèle · PromptQuorum
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Maid est une application Android gratuite et open source (licence MIT) qui exécute des modèles de langage GGUF localement via llama.cpp, et qui peut aussi se connecter à des fournisseurs distants — Anthropic, OpenAI, Ollama, Mistral, DeepSeek, Novita et OrcaRouter — avec votre propre clé API. Elle est développée par l'organisation GitHub Mobile-Artificial-Intelligence, fondée par Dane Madsen, qui a lancé le projet en octobre 2023. L'application était à l'origine construite avec Flutter et distribuée pour Android, iOS (sideload), Windows, macOS et Linux jusqu'à la version 2.0.7 (avril 2025) ; la version 3.0.0 (mars 2026) a réécrit l'application en React Native et restreint la distribution à Android — il n'existe actuellement aucune version pour iOS, Windows, macOS ou Linux. Le projet continue d'être développé activement, avec des commits et des pull requests fusionnées aussi récentes que septembre 2026.

Maid est une application de chat gratuite et open source (licence MIT) qui exécute des modèles de langage au format GGUF localement via llama.cpp, ou se connecte à des fournisseurs distants comme Anthropic, OpenAI, Ollama, Mistral, DeepSeek, Novita et OrcaRouter avec votre propre clé API. Le projet a démarré en 2023 comme une application Flutter multiplateforme créée par le développeur australien Dane Madsen, mais le code a été réécrit en React Native pour la version 3.0.0 (mars 2026), et l'application ne cible plus aujourd'hui qu'Android — les versions de bureau et iOS qui existaient dans les anciennes versions Flutter ont disparu de la version actuelle. Ce test décrit ce que fait Maid aujourd'hui, ce qui a changé lors de cette réécriture, ses exigences réelles de plateforme et de matériel, son tarif (gratuit, aucun palier payant) et pour qui elle convient — ou non — par rapport à une alternative commerciale.

Maid : test (2026) — application de chat LLM local open source pour Android

Points clés

  • Gratuite et open source (licence MIT) ; code source et suivi des tickets publics sur GitHub.
  • Fondée par Dane Madsen en octobre 2023 comme application Flutter multiplateforme ; maintenue aujourd'hui par l'organisation Mobile-Artificial-Intelligence.
  • Exécute des modèles GGUF entièrement sur l'appareil via llama.cpp, ou se connecte à Anthropic, OpenAI, Ollama, Mistral, DeepSeek, Novita et OrcaRouter avec votre propre clé API.
  • La version 3.0.0 (mars 2026) a réécrit l'application en React Native et l'a restreinte à Android — les anciennes versions Flutter étaient aussi distribuées pour iOS (sideload), Windows, macOS et Linux, mais ces versions ne font plus partie de l'application actuelle.
  • Disponible sur Google Play et en téléchargement direct APK/AAB depuis GitHub Releases.
  • Aucun palier payant trouvé dans l'application ou sa documentation au moment du test ; l'application de base et sa fonction de chat local sont gratuites.

📍 En une phrase

Maid est une application Android gratuite, open source sous licence MIT, qui exécute des modèles de langage GGUF localement via llama.cpp ou se connecte à des fournisseurs d'IA distants avec votre propre clé API, maintenue par l'organisation GitHub Mobile-Artificial-Intelligence, fondée par le développeur Dane Madsen.

💬 En termes simples

C'est une application que vous installez sur un téléphone Android pour discuter avec un modèle d'IA qui tourne soit sur votre propre appareil, soit via un compte que vous avez déjà chez un fournisseur comme OpenAI ou Anthropic — le code est public sur GitHub et l'application elle-même est gratuite. Elle fonctionnait aussi auparavant sur iPhone, Windows, Mac et Linux, mais la version actuelle a abandonné ces plateformes.

📌Remarque: Ce test s'appuie sur le dépôt GitHub public, son README, l'historique des versions et la fiche Google Play, vérifiés en septembre 2026. PromptQuorum n'a pas réalisé de benchmark pratique indépendant de Maid pour ce test — les chiffres de performance ci-dessous sont des repères matériels généraux pour les LLM locaux, pas des mesures spécifiques à cette application.

Qu'est-ce que Maid ?

**Maid est une application Android qui télécharge et exécute localement sur l'appareil des modèles de langage à poids ouverts au format GGUF via llama.cpp, ou envoie des requêtes de chat à un fournisseur distant en utilisant une clé API que vous fournissez vous-même.** L'application est sous licence MIT, ce qui signifie que le code source complet est public, librement consultable, forkable et modifiable.

Ce mode double est la caractéristique déterminante de l'application : ce n'est pas exclusivement un client d'inférence locale. La même interface peut exécuter un fichier GGUF entièrement hors ligne, ou acheminer une conversation vers un fournisseur cloud comme OpenAI ou Anthropic via votre propre compte, ou vers un serveur Ollama auto-hébergé sur votre réseau. Selon son README, le projet se décrit lui-même comme « non affilié à Huggingface, Meta (Facebook), MistralAi, OpenAI, Google, Microsoft ou toute autre entreprise fournissant un modèle compatible avec cette application ».

Qui a créé Maid, et qu'est-ce qui a changé lors de la réécriture ?

Maid a été créée par Dane Madsen, qui a lancé le projet en octobre 2023 comme une application Flutter multiplateforme pour exécuter des modèles GGUF et llama.cpp. Le projet est désormais hébergé sous l'organisation GitHub Mobile-Artificial-Intelligence plutôt que sous le compte personnel de Madsen ; son dépôt d'origine, danemadsen/maid, est désormais répertorié par GitHub comme un fork du dépôt de l'organisation, et sa description mentionne toujours « application Flutter multiplateforme » bien que cela ne corresponde plus au code actuel.

L'historique des versions montre une rupture nette. Les versions jusqu'à v2.0.7 (avril 2025) étaient construites avec Flutter et fournissaient des paquets installables pour Android (APK/AAB), iOS (un .ipa à sideloader, sans fiche App Store), Linux (.zip/.AppImage), macOS (.dmg pour Intel et Apple Silicon), Windows (.zip), et même une version web. La version 3.0.0 (publiée le 10 mars 2026) est une réécriture complète en React Native, et sa publication ne comprend que des paquets Android (variantes APK et AAB) — aucun fichier pour iOS, Windows, macOS ou Linux. Le journal des modifications de cette version mentionne la prise en charge des modèles de vision, la synthèse vocale système, la reconnaissance vocale système, la prise en charge des modèles de raisonnement, le rendu Markdown, et une fonction de signalement par vote positif/négatif décrite dans les notes comme une exigence de Google Play.

Le développement s'est poursuivi après cette réécriture : le dépôt affiche des pull requests fusionnées et des commits datés jusqu'à début septembre 2026, dont une correction du système de chat et l'ajout d'OrcaRouter comme fournisseur distant. Au moment du test, le dépôt comptait environ 2 700 étoiles, 283 forks et 10 tickets ouverts — la preuve d'un projet activement utilisé et activement maintenu, mais open source porté par une seule organisation, et non une entreprise financée disposant d'une équipe de support.

  • Fondateur : Dane Madsen (GitHub : danemadsen), qui a lancé le projet en octobre 2023.
  • Mainteneur actuel : l'organisation GitHub Mobile-Artificial-Intelligence ; le dépôt personnel de Madsen est désormais un fork du dépôt de l'organisation.
  • Licence : MIT — open source permissive, libre d'utilisation, de fork et de modification.
  • Changement d'architecture majeur : Flutter (multiplateforme, jusqu'à v2.0.7, avril 2025) → React Native, Android uniquement (à partir de v3.0.0, mars 2026).
  • Environ 2 700 étoiles GitHub, 283 forks et 10 tickets ouverts au moment du test, avec des commits et pull requests fusionnées aussi récentes que septembre 2026.

Comment démarrer avec Maid

Obtenir un chat fonctionnel dans Maid prend quelques étapes après l'installation de la version Android actuelle. Aucun compte n'est obligatoire pour le chat local sur l'appareil ; une connexion optionnelle n'existe que pour la fonction de sauvegarde cloud de l'application.

  1. 1
    Installer l'application sur Android
    Why it matters: Téléchargez Maid depuis [Google Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.danemadsen.maid), ou installez l'APK directement depuis la [page GitHub Releases](https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid/releases) si vous préférez la sideloader. Aucune version iOS, Windows, macOS ou Linux n'est actuellement disponible.
  2. 2
    Choisir le mode local ou distant
    Why it matters: Décidez si vous voulez télécharger un modèle GGUF et l'exécuter entièrement sur l'appareil via llama.cpp, ou connecter l'application à un fournisseur distant (Anthropic, OpenAI, Ollama, Mistral, DeepSeek, Novita ou OrcaRouter) via une clé API ou une adresse de serveur que vous possédez déjà.
  3. 3
    Télécharger ou importer un modèle (mode local)
    Why it matters: Pour le chat sur l'appareil, téléchargez un modèle GGUF dimensionné pour la RAM de votre téléphone (voir la section matériel ci-dessous), ou chargez un fichier GGUF personnalisé depuis le stockage local ou [Hugging Face](https://huggingface.co).
  4. 4
    Commencer à discuter
    Why it matters: Une fois qu'un modèle local est chargé ou qu'un fournisseur distant est configuré, démarrez une conversation. Les chats peuvent être créés, renommés, supprimés, exportés ou importés sous forme de fichiers JSON depuis l'application.

Quels modèles Maid prend-elle en charge ?

Local (sur l'appareil)

Ce à quoi cela se connecte:
N'importe quel modèle au format GGUF, chargé via llama.cpp
Remarques:
Pas de liste de modèles fixe et sélectionnée — l'application exécute n'importe quel fichier GGUF que vous téléchargez ou importez, y compris depuis Hugging Face.

Fournisseurs distants

Ce à quoi cela se connecte:
Anthropic, OpenAI, Ollama, Mistral, DeepSeek, Novita, OrcaRouter
Remarques:
Nécessite votre propre compte et clé API (ou, pour Ollama, votre propre adresse de serveur) ; Maid n'inclut ni ne revend l'accès à ces fournisseurs.

Comme Maid peut charger n'importe quel fichier GGUF, sa prise en charge pratique des modèles est définie par la compatibilité avec llama.cpp plutôt que par une liste sélectionnée par l'application — ce qui la distingue d'applications comme PocketPal AI ou Private LLM, qui proposent un catalogue de téléchargement rapide spécifique en plus de la prise en charge de fichiers personnalisés.

Maid est-elle disponible sur iPhone, Windows ou Mac ?

Android

Disponibilité actuelle:
Disponible dès maintenant
Remarques:
Distribuée via Google Play et en APK/AAB directe depuis GitHub Releases. C'est la seule plateforme ciblée par la version actuelle 3.0.0.

iPhone / iPad

Disponibilité actuelle:
Non disponible actuellement
Remarques:
Les anciennes versions Flutter (jusqu'à v2.0.7, avril 2025) fournissaient un fichier .ipa à sideloader, mais il n'y a jamais eu de fiche App Store, et aucun fichier iOS n'accompagne la version actuelle v3.0.0.

Windows / macOS / Linux

Disponibilité actuelle:
Non disponible actuellement
Remarques:
Des versions de bureau (.zip, .AppImage, .dmg) existaient pour les versions basées sur Flutter jusqu'à v2.0.7, mais la réécriture en React Native (v3.0.0) ne fournit plus de paquets de bureau. Les utilisateurs de bureau qui souhaitent un client de chat GGUF local devraient plutôt envisager Ollama, LM Studio ou Jan AI.

Combien coûte Maid ?

Maid est gratuite à télécharger et à utiliser, aussi bien pour le chat local sur l'appareil que pour le chat via fournisseurs distants, et son code source est public sous licence MIT. Aucun achat intégré, abonnement ou palier payant n'a été trouvé dans le dépôt, les notes de version ou la fiche Google Play de l'application au moment du test.

Les coûts qu'un utilisateur de Maid supporte réellement sont indirects : le stockage de l'appareil pour les fichiers de modèles GGUF téléchargés (généralement plusieurs gigaoctets chacun), et, en mode fournisseur distant, ce qu'Anthropic, OpenAI, Mistral, DeepSeek, Novita, Ollama ou OrcaRouter facturent séparément pour l'utilisation de leur API sous votre propre compte chez ce fournisseur — Maid elle-même n'ajoute aucune marge ni abonnement à ces coûts.

  • Application de base : Gratuite, sans abonnement, open source sous licence MIT.
  • Chat local (modèles GGUF sur l'appareil) : Gratuit — aucun frais par message ou par jeton, puisque l'inférence s'exécute sur votre propre appareil.
  • Chat via fournisseurs distants : Gratuit à utiliser via Maid, mais vous payez ce que facture le fournisseur (OpenAI, Anthropic, etc.) sous votre propre compte et clé API.
  • Sauvegarde cloud optionnelle : L'application permet de s'inscrire ou de se connecter pour sauvegarder les paramètres et l'historique de chat via Supabase ; ce test n'a trouvé aucun frais distinct lié à cette fonction.
  • Coût de stockage : Non monétaire, mais réel — chaque modèle GGUF téléchargé occupe généralement plusieurs gigaoctets de stockage sur l'appareil.

Quelles fonctionnalités propose Maid ?

Au-delà de la répartition de base entre chat local et distant, le README et les notes de version de Maid décrivent un ensemble de fonctionnalités ajoutées au fil de son historique de versions. Notamment :

  • Inférence locale et distante dans une seule application. Basculez entre un chat GGUF entièrement hors ligne via llama.cpp et des fournisseurs cloud (Anthropic, OpenAI, Ollama, Mistral, DeepSeek, Novita, OrcaRouter) avec vos propres identifiants.
  • Gestion des conversations. Créez, renommez, supprimez, exportez et importez des chats sous forme de fichiers JSON.
  • Invite système personnalisée. Définissez une invite système globale pour ajuster le comportement et le ton de l'assistant.
  • Paramètres de génération ajustables. Réglez des paramètres comme la température, le top-p, le top-k et la longueur du contexte par session.
  • Sortie vocale via une application compagnon. Maid se combine avec Maise, un moteur de synthèse vocale Android open source distinct, de la même organisation GitHub, pour lire les réponses à voix haute.
  • Sauvegarde cloud optionnelle. Les utilisateurs peuvent s'inscrire ou se connecter pour synchroniser paramètres et historique de chat via Supabase ; ceci est facultatif et non requis pour utiliser l'application.
  • Thème Material You. Thèmes clair et sombre qui suivent la préférence système d'Android.
  • Aucune télémétrie ni publicité, selon le README du projet lui-même.

Quel matériel vous faut-il pour exécuter Maid ?

Le modèle GGUF que vous choisissez, et non l'application elle-même, fixe votre véritable seuil matériel pour le chat local — comme repère général pour les modèles GGUF sur téléphone, un modèle quantifié de 2 à 4 milliards de paramètres nécessite environ 3 à 4 Go de RAM libre, tandis qu'un modèle de 7 à 8 milliards de paramètres nécessite 6 à 8 Go ou plus. Il s'agit d'un repère standard de dimensionnement pour les LLM locaux, pas d'un benchmark spécifique à Maid ; PromptQuorum n'a pas mesuré de façon indépendante l'utilisation mémoire exacte de Maid par modèle.

Comme Maid exécute l'inférence locale via llama.cpp, les repères généraux de performance de llama.cpp sur Android s'appliquent : un appareil récent avec plus de RAM et une puce moderne chargera et exécutera des modèles plus volumineux plus confortablement qu'un téléphone plus ancien ou limité en mémoire ou en stockage. Si vous utilisez le mode fournisseur distant plutôt que l'inférence locale, les exigences matérielles sur l'appareil sont minimes — le modèle s'exécute sur les serveurs du fournisseur, et votre téléphone n'a besoin que d'une connexion internet fonctionnelle.

  • Petits modèles (2 à 4 milliards de paramètres, quantifiés) : utilisables sur la plupart des téléphones Android récents avec 4 Go+ de RAM libre.
  • Modèles de taille moyenne (7 à 8 milliards de paramètres, quantifiés) : RAM de l'appareil recommandée de 8 Go ou plus pour une réactivité acceptable.
  • Stockage : prévoyez plusieurs gigaoctets d'espace libre par fichier de modèle GGUF téléchargé.
  • Mode fournisseur distant : aucune exigence matérielle locale significative au-delà d'une connexion internet fonctionnelle, puisque l'inférence s'exécute sur l'infrastructure du fournisseur.

À qui Maid s'adresse

  • Les utilisateurs Android qui veulent du chat local et cloud dans une seule application gratuite. La possibilité de basculer entre une inférence GGUF entièrement hors ligne et vos propres comptes chez des fournisseurs comme OpenAI ou Anthropic, dans un seul client open source, est l'atout le plus clair de Maid.
  • Les utilisateurs qui veulent exécuter un fichier GGUF sans restriction, plutôt qu'une liste de modèles sélectionnée. Comme l'application charge n'importe quel modèle GGUF via llama.cpp plutôt que de proposer un catalogue fixe, elle convient à ceux qui ont déjà un modèle précis en tête.
  • Les développeurs et utilisateurs technophiles à l'aise avec les projets open source. Le dépôt GitHub public, le suivi des tickets et l'historique de publication actif conviennent à ceux prêts à lire les notes de version ou signaler un problème plutôt qu'attendre un support client dédié.
  • Les utilisateurs qui veulent inspecter ou modifier le code eux-mêmes. La licence MIT autorise le fork et la modification, ce qui compte pour quiconque veut vérifier exactement ce que fait l'application avant de lui confier des conversations privées ou des clés API de fournisseurs.

À qui Maid ne s'adresse pas

  • Les utilisateurs iPhone, iPad, Windows, macOS ou Linux. La version actuelle 3.0.0 est réservée à Android ; il n'y a pas de fiche App Store ni de version de bureau prise en charge. Les utilisateurs sur ces plateformes devraient plutôt envisager Private LLM ou PocketPal AI (Apple), ou Ollama, LM Studio ou Jan AI (bureau).
  • Les utilisateurs qui veulent une expérience entièrement guidée, sans configuration. Choisir entre mode local et distant, sélectionner une taille de modèle adaptée à votre appareil et gérer des clés API font partie du flux de travail ; ceux qui préfèrent que l'application prenne ces décisions à leur place pourraient préférer une application plus encadrée comme Loci ou Enclave AI.
  • Les utilisateurs qui veulent exécuter localement les modèles les plus exigeants (70 milliards de paramètres et plus). Le matériel des téléphones, même les appareils Android haut de gamme, ne peut pas exécuter de manière pratique des modèles de cette ampleur sur l'appareil — ces charges de travail nécessitent un ordinateur de bureau, une station de travail ou une API cloud/fournisseur distant, quelle que soit l'application mobile utilisée.
  • Les utilisateurs qui attendent un support commercial dédié. Maid est maintenue par une organisation open source sur GitHub, et non par une entreprise financée disposant d'une équipe de support ; ceux qui ont besoin de délais de réponse garantis ou d'un contrat de support d'entreprise devraient se tourner vers une alternative à soutien commercial.
  • Les utilisateurs qui ont besoin de l'ancienne version multiplateforme. Quiconque dépend de l'ancien support iOS, Windows, macOS ou Linux de Maid issu des versions v2.x basées sur Flutter doit savoir que ces plateformes ne font pas partie de la version actuelle, activement maintenue.

Maid face aux alternatives

Maid

Licence / coût:
Gratuite, open source (MIT)
Plateformes:
Android uniquement (à partir de v3.0.0)
Flexibilité des modèles:
N'importe quel fichier GGUF via llama.cpp, ou fournisseurs distants (Anthropic, OpenAI, Ollama, Mistral, DeepSeek, Novita, OrcaRouter) avec votre propre clé API
Articles sur Maid (4)

Également mentionné dans :

PocketPal AI

Licence / coût:
Gratuite, open source (MIT)
Plateformes:
iPhone/iPad, Android
Flexibilité des modèles:
Liste de téléchargement rapide plus n'importe quel fichier GGUF depuis Hugging Face

Private LLM

Licence / coût:
Payante, achat unique ; code fermé
Plateformes:
iPhone/iPad/Mac (Apple uniquement)
Flexibilité des modèles:
140+ modèles, avec formats de quantification OmniQuant et GPTQ

Enclave AI

Licence / coût:
Gratuite avec palier payant ; code fermé
Plateformes:
iPhone/iPad/Mac (Apple uniquement)
Flexibilité des modèles:
Liste sélectionnée de modèles sur l'appareil ; intégration Siri et Raccourcis

ChatterUI

Licence / coût:
Gratuite, open source (AGPL-3.0)
Plateformes:
Android (à compiler depuis le code source)
Flexibilité des modèles:
Exécute des fichiers GGUF sur l'appareil via llama.cpp, ou se connecte à des API distantes ; prise en charge de Character Card v2

RikkaHub

Licence / coût:
Gratuite, open source
Plateformes:
Android
Flexibilité des modèles:
Client multi-fournisseurs (API compatibles OpenAI/Google/Anthropic) ; design Material You
Articles sur RikkaHub (1)

Également mentionné dans :

AnythingLLM Mobile

Licence / coût:
Gratuite, open source
Plateformes:
iPhone/iPad, Android
Flexibilité des modèles:
Inférence sur l'appareil, connexion à une instance AnythingLLM auto-hébergée, ou tout fournisseur compatible OpenAI
Articles sur AnythingLLM Mobile (1)

Également mentionné dans :

LLM Farm, autrefois une application de chat GGUF open source populaire sur iOS, a été retirée de l'App Store et marquée « temporairement indisponible » sur son propre dépôt GitHub au moment du test — elle est donc omise des recommandations actives ci-dessus. Layla, une autre application d'assistance sur l'appareil, aurait vu son palier gratuit « Layla Lite » retiré de Google Play ; vérifiez la disponibilité actuelle directement sur layla-network.ai avant de supposer qu'elle est installable.

Foire aux questions

Maid est-elle gratuite ?

Oui. Maid est gratuite à télécharger et à utiliser, aussi bien pour le chat local sur l'appareil que pour le chat via fournisseurs distants, et l'application est open source sous licence MIT. Aucun palier payant ni achat intégré n'a été trouvé dans l'application ou sa documentation au moment du test ; le mode fournisseur distant reste facturé via votre propre compte chez ce fournisseur.

Qui a développé Maid ?

Maid a été créée par Dane Madsen, qui a lancé le projet en octobre 2023 comme une application Flutter multiplateforme. Elle est aujourd'hui maintenue sous l'organisation GitHub Mobile-Artificial-Intelligence plutôt que comme un projet personnel.

Maid est-elle open source ?

Oui, le code source complet est publié sur GitHub sous licence MIT, une licence permissive qui autorise l'utilisation, la modification et la redistribution libres.

Maid fonctionne-t-elle sur iPhone, Windows ou Mac ?

Non. Depuis la version 3.0.0 (mars 2026), Maid est réservée à Android. Les versions précédentes basées sur Flutter jusqu'à la v2.0.7 (avril 2025) fournissaient des versions pour iOS (sideload uniquement, sans fiche App Store), Windows, macOS et Linux, mais ces plateformes ne sont pas prises en charge par la version actuelle, activement maintenue.

Quels modèles Maid peut-elle exécuter ?

Pour le chat local, Maid peut exécuter n'importe quel modèle au format GGUF via llama.cpp — il n'y a pas de liste fixe et sélectionnée. Elle peut aussi se connecter à des fournisseurs distants, dont Anthropic, OpenAI, Ollama, Mistral, DeepSeek, Novita et OrcaRouter, via une clé API ou une adresse de serveur que vous fournissez vous-même.

Combien de RAM Maid nécessite-t-elle pour les modèles locaux ?

Cela dépend du modèle GGUF que vous choisissez, pas d'une exigence fixe de l'application. Comme repère général, les modèles quantifiés de 2 à 4 milliards de paramètres nécessitent généralement 3 à 4 Go de RAM libre, et ceux de 7 à 8 milliards généralement 8 Go ou plus. Les appareils avec plus de RAM peuvent exécuter localement des modèles plus grands et plus performants.

Maid nécessite-t-elle une connexion internet ?

Aucune connexion internet n'est nécessaire pour le chat local une fois qu'un modèle GGUF est téléchargé — l'inférence s'exécute entièrement sur l'appareil via llama.cpp. Une connexion internet est nécessaire pour le téléchargement initial des modèles, pour utiliser le mode fournisseur distant, et pour la fonction optionnelle de sauvegarde cloud basée sur Supabase.

Maid est-elle toujours activement maintenue ?

Au moment du test, oui : le dépôt GitHub affiche des commits et pull requests fusionnées aussi récentes que début septembre 2026, dont une correction du système de chat et l'ajout d'OrcaRouter comme fournisseur distant. Elle est maintenue par une organisation open source sur GitHub et non par une entreprise financée, alors vérifiez vous-même l'activité récente du dépôt avant de vous y fier pour quoi que ce soit d'urgent.

Qu'est-il arrivé au support iOS, Windows et Mac de Maid ?

Maid était à l'origine une application Flutter multiplateforme ; les versions jusqu'à la v2.0.7 (avril 2025) fournissaient, en plus d'Android, des versions installables pour iOS (sideload), Windows, macOS et Linux. La version 3.0.0 (mars 2026) a réécrit l'application en React Native et restreint le projet à Android uniquement — les versions de bureau et iOS ne font plus partie de la ligne de versions actuelle.

Comment Maid se compare-t-elle à PocketPal AI ou Private LLM ?

Maid est gratuite, open source, réservée à Android, et inhabituelle en ce qu'elle prend en charge à la fois l'inférence GGUF entièrement locale et les fournisseurs cloud distants dans une seule application. PocketPal AI est également gratuite et open source, mais couvre iPhone/iPad et Android avec une inférence GGUF uniquement locale. Private LLM est une application payante, à code fermé, exclusive à Apple, avec un catalogue de modèles intégré plus large. Choisissez Maid si vous utilisez Android et voulez des options locales et cloud dans un seul client ; choisissez PocketPal AI si vous avez besoin d'un support iOS avec un modèle local gratuit et open source similaire ; choisissez Private LLM si vous préférez une expérience payante, plus soignée, exclusive à Apple. Voir le tableau comparatif ci-dessus pour plus de détails.

Verdict

Maid est une application Android véritablement gratuite et véritablement open source, avec une combinaison inhabituelle pour cette catégorie : elle exécute des modèles GGUF locaux via llama.cpp et vous permet de vous connecter à des fournisseurs distants comme OpenAI ou Anthropic dans le même client. Cette flexibilité s'accompagne de compromis réels à connaître avant de l'installer. L'application a connu un changement d'architecture majeur en 2026 — une réécriture de Flutter multiplateforme vers React Native réservé à Android — qui a fait disparaître le support iOS, Windows, macOS et Linux de l'ancienne version. Elle est maintenue par une organisation open source sur GitHub plutôt que par une entreprise, avec un développement actif au moment du test mais sans garantie de rythme particulier à l'avenir. Choisissez Maid si vous êtes un utilisateur Android qui veut un client de chat gratuit, ouvert, à double mode (local et distant), et à l'aise avec un projet maintenu par la communauté. Choisissez une autre application — PocketPal AI ou Private LLM pour les appareils Apple, ou Ollama, LM Studio ou Jan AI pour le bureau — si vous avez besoin d'une plateforme que la version actuelle de Maid ne couvre pas.

Sources

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