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PocketPal AI : test (2026) — chat local gratuit et open source

·10 min de lecture·Par Hans Kuepper · Fondateur de PromptQuorum, outil de dispatch multi-modèle · PromptQuorum
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PocketPal AI est une application gratuite et open source (licence MIT) qui exécute des modèles de langage GGUF entièrement sur votre iPhone, iPad ou appareil Android, sans dépendance au cloud pour le chat. Développée par Asghar Ghorbani et hébergée sur GitHub (plus de 8 000 étoiles au moment de ce test), elle propose le téléchargement rapide de modèles comme Gemma 2, Qwen, Phi et Danube 3, et peut charger tout autre fichier GGUF récupéré sur Hugging Face. L'application de base ne coûte rien ; une place de marché intégrée facultative, PalsHub, vend des préréglages d'assistant premium, mais discuter avec un modèle téléchargé est gratuit.

PocketPal AI est une application gratuite, open source sous licence MIT, pour iPhone, iPad et Android, qui exécute des modèles de langage GGUF directement sur l'appareil, sans aller-retour serveur ni compte requis pour discuter. Elle a été créée par Asghar Ghorbani, un développeur qui l'a d'abord conçue comme projet personnel avant d'en publier le code sur GitHub. Ce test couvre ce que l'application fait aujourd'hui, les modèles qu'elle embarque, ses besoins matériels réels, son prix réel (l'application de base est gratuite ; une place de marché communautaire optionnelle, PalsHub, vend des préréglages premium) et pour qui elle convient — ou non.

PocketPal AI : test (2026) — chat local gratuit et open source

Points clés

  • Gratuite et open source (licence MIT) ; code source et suivi des tickets publics sur GitHub.
  • Créée par Asghar Ghorbani comme projet personnel, puis publiée en open source après avoir gagné en popularité.
  • Exécute des modèles GGUF via llama.cpp entièrement sur l'appareil — aucun compte, aucun aller-retour serveur pour discuter.
  • Propose le téléchargement en un geste de Gemma 2, Qwen, Phi et Danube 3 ; tout autre modèle GGUF de Hugging Face peut être chargé manuellement.
  • Disponible sur l'App Store (iPhone/iPad) et sur Google Play (Android) ; aucune version Mac, Windows ou Linux.
  • L'application de base n'a aucun abonnement ; une place de marché optionnelle, PalsHub, vend des préréglages d'assistant premium via achat intégré.

📍 En une phrase

PocketPal AI est une application gratuite, open source sous licence MIT, pour iPhone, iPad et Android, qui télécharge et exécute des modèles de langage GGUF directement sur l'appareil, développée et maintenue par Asghar Ghorbani.

💬 En termes simples

C'est une application à installer pour discuter avec une IA qui tourne sur votre propre téléphone plutôt que sur un serveur d'entreprise — le code est public sur GitHub, l'application elle-même ne coûte rien, et vous choisissez quel modèle télécharger plutôt que d'être lié à un seul fournisseur.

📌Remarque: Ce test s'appuie sur le dépôt GitHub public, la documentation intégrée au projet, ainsi que les fiches App Store et Google Play, vérifiées en septembre 2026. PromptQuorum n'a pas mené de benchmark pratique indépendant de PocketPal AI pour ce test — les chiffres de performance ci-dessous sont des repères matériels génériques pour les LLM locaux, pas des mesures spécifiques à cette application.

Qu'est-ce que PocketPal AI ?

**PocketPal AI est une application mobile qui télécharge des modèles de langage ouverts au format GGUF et les exécute localement sur un iPhone, un iPad ou un appareil Android, en utilisant llama.cpp comme moteur d'inférence.** L'application elle-même est construite avec React Native et publiée sous licence MIT, ce qui signifie que l'intégralité du code source est publique, libre d'être consultée, forkée ou modifiée.

Contrairement aux applications qui enferment l'utilisateur dans une liste de modèles fixe et sélectionnée, PocketPal AI permet de choisir parmi un ensemble de modèles que l'application peut récupérer en un geste, ou d'importer n'importe quel fichier GGUF trouvé sur Hugging Face — y compris des modèles à accès restreint après acceptation de leurs conditions de licence. Cette flexibilité est le trait distinctif de l'application : elle se comporte davantage comme un moteur d'exécution GGUF généraliste doté d'une interface de chat que comme un produit d'un seul éditeur.

Qui a créé PocketPal AI ?

PocketPal AI a été créée par Asghar Ghorbani, qui l'a d'abord conçue comme projet personnel pour exécuter de petits modèles de langage sur son propre téléphone, avant de la publier en open source après avoir suscité un intérêt extérieur. Ghorbani a raconté l'origine et la motivation du projet dans un billet Medium, « PocketPal AI: Tiny LLMs in the Pocket », décrivant l'objectif comme celui de mettre la puissance des petits modèles de langage directement dans sa poche.

Le projet est maintenu sur le temps libre du développeur plutôt que par une entreprise financée ou une équipe dédiée — la documentation de mise en route du dépôt le précise directement, ce qui mérite d'être su avant d'attendre des délais de support de niveau entreprise. Le dépôt GitHub (a-ghorbani/pocketpal-ai) a accumulé plus de 8 000 étoiles et plus de 850 forks au moment de ce test, et continue de recevoir régulièrement de nouvelles versions apportant la prise en charge de nouveaux modèles, des changements d'interface et des ajouts de fonctionnalités comme la recherche internet intégrée, l'épinglage de conversations et l'export en Markdown.

  • Développeur : Asghar Ghorbani (GitHub : a-ghorbani), travaillant de façon indépendante plutôt qu'en entreprise.
  • Débuté comme projet personnel pour exécuter de petits modèles de langage sur l'appareil ; publié en open source après avoir suscité l'intérêt du public.
  • Licence : MIT — permissive, libre d'utilisation, de modification et de redistribution.
  • Plus de 8 000 étoiles GitHub et plus de 850 forks au moment de ce test, avec un suivi de tickets actif et un historique de pull requests.
  • Rythme de développement : versions ponctuelles fréquentes ajoutant des mises à jour du moteur d'exécution, de nouvelles fonctionnalités d'interface et une prise en charge linguistique élargie, maintenues sur une base bénévole.

Comment démarrer avec PocketPal AI

**Obtenir un chat local fonctionnel dans PocketPal AI demande quatre étapes après l'installation, selon la documentation de mise en route du projet.** Aucune création de compte ni connexion n'est nécessaire — tout se passe sur l'appareil.

  1. 1
    Installer l'application
    Why it matters: Téléchargez PocketPal AI depuis l'[App Store](https://apps.apple.com/us/app/pocketpal-ai/id6502579498) sur iPhone/iPad ou [Google Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.pocketpalai) sur Android. Aucun compte ni inscription par e-mail n'est requis pour ouvrir l'application.
  2. 2
    Ouvrir la page Modèles
    Why it matters: Accédez à l'onglet Modèles depuis le menu de l'application pour voir la liste des modèles à téléchargement rapide (comme Gemma 2, Qwen, Phi et Danube 3) et l'option d'importer un fichier GGUF personnalisé.
  3. 3
    Télécharger un modèle
    Why it matters: Choisissez un modèle adapté à la RAM de votre appareil (voir la section matériel ci-dessous) et téléchargez-le. Les modèles plus volumineux et plus performants prennent plus de temps à télécharger et occupent davantage de stockage sur l'appareil.
  4. 4
    Charger le modèle et commencer à discuter
    Why it matters: Appuyez sur « Charger » pour amener le modèle téléchargé en mémoire, puis passez à la page Chat. Une fois chargée, toute l'inférence se déroule sur l'appareil — la fonction « Auto Offload/Load » de PocketPal AI peut décharger automatiquement le modèle lorsque l'application passe en arrière-plan pour économiser la mémoire, puis le recharger à votre retour.

Quels modèles PocketPal AI prend-elle en charge ?

Gemma 2

Méthode d'accès:
Téléchargement rapide en un geste dans l'application
Usage typique:
Chat général ; famille de modèles ouverts de Google

Qwen

Méthode d'accès:
Téléchargement rapide en un geste dans l'application
Usage typique:
Chat général et raisonnement ; famille de modèles ouverts d'Alibaba

Phi

Méthode d'accès:
Téléchargement rapide en un geste dans l'application
Usage typique:
Raisonnement compact ; petite famille de modèles de Microsoft

Danube 3

Méthode d'accès:
Téléchargement rapide en un geste dans l'application
Usage typique:
Chat léger ; petite famille de modèles de H2O.ai

Tout autre modèle GGUF

Méthode d'accès:
Import manuel via la recherche Hugging Face Hub dans l'application, y compris les modèles à accès restreint après acceptation des conditions de licence
Usage typique:
Modèles personnalisés ou de niche absents de la liste de téléchargement rapide

PocketPal AI est-elle disponible sur iPhone et Android ?

iPhone / iPad

Disponibilité:
Disponible sur l'App Store
Remarques:
Utilise par défaut l'API GPU Metal d'Apple pour l'accélération ; peut être désactivée dans l'application si elle cause une instabilité sur un appareil donné.

Android

Disponibilité:
Disponible sur Google Play
Remarques:
Les versions récentes ont rétabli un moteur d'accélération NPU Qualcomm Hexagon pour les puces compatibles, en plus de l'inférence CPU standard.

Mac / Windows / Linux

Disponibilité:
Aucune version bureau trouvée au moment de ce test
Remarques:
PocketPal AI est une application uniquement mobile. Les utilisateurs de bureau qui veulent un client de chat GGUF local devraient plutôt regarder Ollama, LM Studio ou Jan AI.

Combien coûte PocketPal AI ?

PocketPal AI est gratuite à télécharger et gratuite pour discuter avec un modèle téléchargé localement — il n'y a aucun abonnement, et le code source est public sous licence MIT. Le seul composant payant trouvé dans l'application est PalsHub, une place de marché intégrée où les membres de la communauté peuvent publier et vendre des « Pals » premium (préréglages d'assistant personnalisables) ; les achats intégrés PalsHub sont disponibles sur iOS et Android selon les régions.

Comme l'application et sa fonction d'exécution de modèles sont open source et gratuites, le seul coût continu pour l'utilisateur est l'espace de stockage et la bande passante nécessaires pour télécharger les fichiers de modèle GGUF — un modèle quantifié de 3 à 4 milliards de paramètres pèse typiquement quelques gigaoctets, et les modèles plus grands proportionnellement plus.

  • Application de base : Gratuite, aucun abonnement, logicielle open source sous licence MIT.
  • Chat avec des modèles téléchargés : Gratuit — aucun frais par message ou par jeton, puisque l'inférence tourne sur votre propre appareil.
  • Place de marché PalsHub : Achats intégrés optionnels pour des préréglages d'assistant premium créés par la communauté ; la fonction de chat de base n'en a pas besoin.
  • Coût de stockage : Non monétaire, mais bien réel — chaque modèle GGUF téléchargé occupe de l'espace de stockage sur l'appareil, typiquement plusieurs gigaoctets par modèle.

Quelles fonctionnalités propose PocketPal AI ?

Au-delà du chat local de base, PocketPal AI a développé au fil de son historique de versions un ensemble de fonctionnalités courantes chez les applications d'IA locale plus abouties. Parmi elles :

  • Pals et PalsHub. Les « Pals » sont des préréglages d'assistant personnalisables (invite système, modèle et comportement regroupés) ; PalsHub est une place de marché où les utilisateurs peuvent partager ou vendre leurs propres Pals.
  • Talents (appel d'outils). L'application prend en charge un fonctionnement de type agent, où un modèle peut invoquer des outils définis en cours de conversation plutôt que de simplement générer du texte brut.
  • Recherche internet dans le chat. Les versions récentes permettent à un chat de rechercher sur le web avec une clé API fournie par l'utilisateur auprès de fournisseurs comme Brave, Tavily ou Exa — c'est optionnel et nécessite la propre clé de l'utilisateur, pas un service de recherche intégré.
  • Synthèse vocale. L'application peut lire les réponses à voix haute, avec une prise en charge linguistique qui s'étend sur les versions récentes.
  • Épinglage de chats et export Markdown. Les conversations peuvent être épinglées pour un accès rapide et exportées en fichiers Markdown.
  • Décodage spéculatif (expérimental). Un plus petit modèle « brouillon » peut être associé à un modèle plus grand pour accélérer la génération — signalé par le projet lui-même comme une fonctionnalité expérimentale, pas une garantie stable.
  • Outils de benchmark. L'application inclut un moyen de mesurer la performance des modèles sur l'appareil actuel, utile pour comparer différents niveaux de quantification sur votre téléphone précis.

Quel matériel est nécessaire pour exécuter PocketPal AI ?

C'est le modèle choisi, et non l'application elle-même, qui fixe le vrai plancher matériel — comme règle générale 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 en nécessite 6 à 8 Go ou plus. Il s'agit d'un repère général pour les LLM locaux, pas d'un benchmark spécifique à PocketPal ; PromptQuorum n'a pas mesuré de façon indépendante l'usage mémoire exact de PocketPal AI par modèle.

Sur iPhone et iPad, l'application utilise par défaut l'API GPU Metal d'Apple, ce qui améliore généralement la vitesse d'inférence par rapport à une exécution CPU seule sur les appareils Apple Silicon. Sur Android, les versions récentes ont ajouté la prise en charge d'un moteur d'accélération NPU Qualcomm Hexagon sur les puces compatibles ; les appareils sans NPU pris en charge retombent sur l'inférence CPU, nettement plus lente pour les modèles volumineux.

  • Petits modèles (2 à 4 milliards de paramètres, quantifiés) : utilisables sur la plupart des téléphones récents avec 4 Go ou plus de RAM libre.
  • Modèles de taille moyenne (7 à 8 milliards de paramètres, quantifiés) : RAM d'appareil recommandée de 8 Go ou plus pour une réactivité acceptable.
  • Stockage : prévoyez plusieurs gigaoctets d'espace de stockage libre par fichier de modèle téléchargé.
  • Inférence plus rapide : un iPhone/iPad Apple Silicon (accélération Metal) ou un appareil Android récent doté d'un NPU Qualcomm Hexagon compatible surpassera un matériel plus ancien ou d'entrée de gamme en exécution CPU seule.

Pour qui PocketPal AI convient

  • Utilisateurs soucieux de leur vie privée qui veulent un coût d'abonnement nul. Si l'objectif est d'exécuter un modèle ouvert sans frais récurrents et sans compte, l'application de base gratuite et sous licence MIT de PocketPal AI répond directement au besoin.
  • Utilisateurs qui veulent essayer des modèles au-delà d'une liste fixe. Comme l'application peut charger n'importe quel fichier GGUF depuis Hugging Face — pas seulement sa liste de téléchargement rapide — elle convient à ceux qui ont déjà un modèle précis en tête.
  • Développeurs et utilisateurs curieux sur le plan technique, à l'aise avec les projets open source. Le dépôt GitHub public, le suivi de tickets et les versions fréquentes conviennent à ceux prêts à lire les notes de version ou à signaler un ticket plutôt qu'à attendre un support client dédié.
  • Utilisateurs qui veulent inspecter ou modifier le code eux-mêmes. La licence MIT permet 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.

Pour qui PocketPal AI ne convient pas

  • Utilisateurs qui veulent une expérience entièrement guidée, sans configuration. Choisir la bonne taille de modèle pour son appareil et gérer soi-même les téléchargements fait partie du fonctionnement ; ceux qui préfèrent laisser l'application décider à leur place devraient plutôt regarder une application plus encadrée comme Loci.
  • Utilisateurs ayant besoin d'une prise en charge Mac, Windows ou Linux. PocketPal AI est uniquement mobile (iPhone/iPad et Android) ; les utilisateurs de bureau devraient plutôt regarder Ollama, LM Studio ou Jan AI.
  • Utilisateurs qui veulent les modèles les plus exigeants (70 milliards de paramètres et plus). Le matériel des téléphones, même les appareils haut de gamme actuels, ne permet pas en pratique d'exécuter des modèles de cette taille localement — ces charges de travail nécessitent un poste de travail, une station de travail ou une API cloud, quelle que soit l'application mobile utilisée.
  • Utilisateurs qui attendent un support commercial dédié. PocketPal AI est maintenue par un seul développeur sur son temps libre, selon la documentation du projet ; les utilisateurs ayant besoin de délais de réponse garantis ou de contrats de support entreprise devraient regarder une alternative soutenue commercialement.
  • Utilisateurs qui veulent une synchronisation cloud intégrée entre appareils. Comme l'inférence et l'historique de chat restent locaux à chaque appareil par conception, PocketPal AI n'offre pas de synchronisation intégrée basée sur un compte entre un iPhone et un appareil Android, contrairement à une application de chat adossée au cloud.

PocketPal AI face aux alternatives

PocketPal AI

Licence / coût:
Gratuite, open source (MIT)
Plateformes:
iPhone/iPad, Android
Flexibilité des modèles:
Liste de téléchargement rapide (Gemma 2, Qwen, Phi, Danube 3) plus tout fichier GGUF de Hugging Face
Articles sur PocketPal AI (10)

+6 autres non affichés

Loci

Licence / coût:
Palier gratuit plus paliers payants ; source fermée
Plateformes:
iPhone/iPad/Android/Mac/Windows (5 plateformes)
Flexibilité des modèles:
Bibliothèque sélectionnée (~10 modèles) ; pas d'import de fichiers GGUF personnalisés

Private LLM

Licence / coût:
Payante, achat unique ; source fermée
Plateformes:
iPhone/iPad/Mac (Apple uniquement)
Flexibilité des modèles:
140+ modèles, avec formats de quantification OmniQuant et GPTQ
Articles sur Private LLM (10)

+4 autres non affichés

Enclave AI

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

Locally AI

Licence / coût:
Gratuite ; source fermée
Plateformes:
iPhone/iPad
Flexibilité des modèles:
Liste de modèles sélectionnée, selon sa fiche App Store

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 Character Card v2

RikkaHub

Licence / coût:
Gratuite, open source
Plateformes:
Android
Flexibilité des modèles:
Client multi-fournisseurs ; inférence locale sur l'appareil via un fournisseur LiteRT pour des modèles comme Gemma et Qwen
Articles sur RikkaHub (1)

Également mentionné dans :

MLC Chat (MLC-LLM)

Licence / coût:
Gratuite, open source (Apache 2.0)
Plateformes:
iPhone/iPad, Android
Flexibilité des modèles:
Exécute des modèles compilés pour le moteur d'exécution MLC plutôt que des fichiers GGUF bruts

LLM Farm, une application de chat GGUF open source pour iOS autrefois populaire, a été retirée de l'App Store et marquée « temporairement indisponible » sur son propre dépôt GitHub au moment de ce test — elle est donc exclue des recommandations actives ci-dessus. Layla, une autre application d'assistant 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 présumer qu'elle est installable.

Questions fréquentes

PocketPal AI est-elle gratuite ?

Oui. PocketPal AI est gratuite à télécharger et gratuite pour discuter avec un modèle téléchargé, et l'application est open source sous licence MIT. Une place de marché intégrée optionnelle, PalsHub, vend des préréglages d'assistant premium créés par la communauté, mais la fonction de chat de base n'a ni abonnement ni barrière de paiement.

Qui a développé PocketPal AI ?

PocketPal AI a été créée par Asghar Ghorbani, qui l'a d'abord conçue comme projet personnel pour exécuter de petits modèles de langage sur son propre téléphone, avant d'en publier le code en open source après avoir suscité un intérêt extérieur. Elle est maintenue de façon indépendante, pas par une entreprise.

PocketPal AI est-elle open source ?

Oui, l'intégralité du code source est publiée sur GitHub sous licence MIT, une licence permissive qui autorise l'utilisation, la modification et la redistribution libres.

Quels modèles PocketPal AI peut-elle exécuter ?

PocketPal AI propose le téléchargement en un geste de Gemma 2, Qwen, Phi et Danube 3, et peut en plus charger tout autre modèle au format GGUF trouvé sur Hugging Face, y compris des modèles à accès restreint après acceptation de leurs conditions de licence.

PocketPal AI fonctionne-t-elle sur iPhone et Android ?

Oui. PocketPal AI est disponible sur l'App Store pour iPhone et iPad, et sur Google Play pour Android. Il n'existe aucune version Mac, Windows ou Linux.

Combien de RAM PocketPal AI nécessite-t-elle ?

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

PocketPal AI nécessite-t-elle une connexion internet ?

Aucune connexion internet n'est nécessaire pour discuter une fois un modèle téléchargé — l'inférence tourne entièrement sur l'appareil via llama.cpp. Une connexion internet est nécessaire pour télécharger les modèles au départ, et optionnellement pour utiliser la fonction de recherche internet de l'application, qui nécessite la propre clé API de l'utilisateur auprès d'un fournisseur comme Brave, Tavily ou Exa.

PocketPal AI est-elle sûre pour des conversations privées ?

Comme l'inférence se déroule localement et que le code source est public et vérifiable sous licence MIT, PocketPal AI n'a pas besoin d'envoyer le contenu des conversations à un serveur pour fonctionner. Ce test ne comprend pas d'audit de sécurité indépendant de l'application ; les utilisateurs ayant besoin de ce niveau de garantie devraient examiner eux-mêmes le dépôt public ou son suivi de tickets.

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

PocketPal AI est gratuite et open source, avec un import de modèles GGUF sans restriction, tandis que Private LLM est une application payante à source fermée réservée à Apple avec un catalogue de modèles intégré plus large (140+ modèles), et Loci est une application à source fermée couvrant cinq plateformes avec une bibliothèque de modèles plus petite et plus sélectionnée. Choisissez PocketPal AI si le coût et l'ouverture priment ; choisissez Private LLM ou Loci si une expérience plus guidée et aboutie sur davantage de plateformes compte plus pour vous qu'être gratuit ou open source. Voir le tableau comparatif ci-dessus pour le détail.

Puis-je exécuter de grands modèles comme des modèles à 70 milliards de paramètres avec PocketPal AI ?

Non. Le matériel des téléphones, y compris les appareils haut de gamme actuels, n'a pas assez de RAM pour exécuter en pratique des modèles de cette taille localement. PocketPal AI est conçue pour des modèles petits et moyens (environ jusqu'à 8 milliards de paramètres) ; ceux ayant besoin de modèles plus grands devraient utiliser un poste de travail de bureau ou une API cloud à la place.

Verdict

PocketPal AI mérite sa place parmi les applications d'IA locale mobiles en étant réellement gratuite, réellement open source et réellement flexible quant au modèle qu'elle exécute — trois qualités chacune individuellement rares, et encore plus rarement réunies, dans cette catégorie. Ce n'est pas l'application la plus aboutie du secteur : les utilisateurs gèrent eux-mêmes leurs téléchargements de modèles, l'interface échange un peu de guidage contre de la flexibilité, et le projet est maintenu par un seul développeur sur son temps libre plutôt que par une entreprise dotée d'une équipe de support. Choisissez PocketPal AI si vous voulez exécuter un modèle ouvert sur votre propre téléphone sans abonnement ni dépendance à un fournisseur, et que vous êtes à l'aise pour choisir vous-même un modèle adapté à votre appareil. Choisissez plutôt une application payante et sélectionnée comme Private LLM ou Loci si vous préférez échanger un peu de coût et d'ouverture contre une prise en main plus guidée et un support dédié sur davantage de plateformes.

Sources

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