Remplacer Grammarly et Notion AI par un LLM local (2026)

Faits rapides

• Coût Grammarly : Free (100 requêtes IA/mois), Pro 12 $/mois en facturation annuelle, 30 $ au mois (2 000 requêtes IA/mois), Enterprise sur devis.
• Coût Notion AI : inclus dans l'offre Business (environ 20 $/utilisateur/mois, facturation annuelle) ; les offres Free et Plus n'ont qu'un essai.
• Coût LLM local : gratuit (modèles open source + Ollama) — uniquement l'électricité.
• Modèles pour démarrer : Qwen3.5 4B (qwen3.5:4b) ou Phi-4 Mini (phi4-mini) sur 8 Go ; Gemma 4 12B (gemma4:12b) sur 16 Go ; Qwen3.8 27B (qwen3.8:27b) à partir de 24 Go.
• Confidentialité Grammarly : la section 7.2 des conditions d'utilisation accorde une licence sur vos contenus pour exploiter, améliorer et développer les services de Grammarly.
• Confidentialité Notion AI : les requêtes vont à des fournisseurs de modèles tiers ; par défaut, ni Notion ni ses fournisseurs n'entraînent leurs modèles sur les données clients.
• Coût Obsidian : gratuit en usage personnel et professionnel depuis février 2025.

Ce que vous remplacez (et ce que vous ne remplacez pas)

Remplacer Grammarly : grammaire et style

• System prompt pour les sessions d'écriture : définissez le system prompt de votre app IA locale comme "Tu es un éditeur professionnel. Renvoie uniquement le texte corrigé ou réécrit — pas de préambule, pas d'explication, pas de commentaire." Cela évite que le modèle ajoute "Excellent texte ! Voici ma correction..." avant la sortie.
• Intégration par raccourci clavier : utilisez Raycast (macOS) ou AutoHotkey (Windows) pour créer un raccourci qui envoie le texte sélectionné à Ollama et colle le résultat. Le flux copier-coller se réduit à une seule frappe. Raycast indique dans son manuel que la prise en charge des modèles locaux relève de l'offre Pro ; un script AutoHotkey appelant l'API Ollama est gratuit.
• Grammaire seule vs. réécriture stylistique : utilisez des prompts distincts. La correction grammaticale seule est plus sûre pour les documents juridiques, techniques ou structurés où changer la formulation peut changer le sens. La réécriture stylistique convient aux e-mails, billets de blog et correspondance générale.
• Pour l'écriture académique : ajoutez "Conserve toutes les citations, termes techniques et le vocabulaire spécialisé inchangés" au prompt de réécriture. Sans cette consigne, les modèles simplifient ou paraphrasent parfois la langue technique.
• Pour les e-mails professionnels : ajoutez "L'expéditeur est [Nom], [Fonction] chez [Entreprise]. L'e-mail doit refléter sa voix professionnelle sans détails de personnalisation dans la sortie." Cela ancre le registre dans le contexte professionnel de l'expéditeur.
• Analysez votre propre style en local : le prompt de profil de style ci-dessus transforme trois échantillons d'écriture en system prompt réutilisable. Comme les échantillons ne quittent jamais votre machine, vous pouvez l'utiliser sur des brouillons privés, qu'un assistant cloud devrait d'abord recevoir.

Meilleurs petits LLM pour la correction locale

• Aucun benchmark spécifique à la grammaire ne classe ces modèles. Les éditeurs publient des résultats généraux de suivi d'instructions, pas de précision de correction grammaticale. Jugez sur votre propre texte.
• Ce qu'il faut vérifier pendant le test : surcorrection (une formulation correcte a été modifiée), sens altéré (chiffres, noms, négations), variante d'orthographe conservée (britannique ou américaine) et renvoi du seul texte par le modèle.
• Langues : Qwen3.5 et Gemma 4 sont multilingues ; Phi-4 Mini vise surtout l'anglais. Pour un texte non anglais, testez d'abord dans votre langue.
• Restez déterministe : une température basse (autour de 0,2) limite les reformulations créatives. Le Modelfile ci-dessous intègre les consignes d'éditeur et la température dans un modèle réutilisable.
• Longs documents : les petits modèles dérivent sur les longues entrées. Corrigez section par section au lieu de coller un document entier.

FROM qwen3.5:4b
PARAMETER temperature 0.2
SYSTEM """You are a copy editor. Fix grammar, spelling, and punctuation only. Keep the author's wording, meaning, and spelling variant. Return only the corrected text."""

# then run:
#   ollama create grammar-fix -f Modelfile
#   ollama run grammar-fix

Google Docs, Gmail et vérification inline sans cloud

• Flux Google Docs : activez le mode Suggestion dans Docs, sélectionnez un paragraphe, envoyez-le via votre raccourci ou votre barre latérale, puis collez le texte corrigé. Le mode Suggestion garde chaque modification vérifiable.
• Harper dans Google Docs : la documentation contributeurs de Harper indique que la prise en charge de Docs a été construite par un contournement, car Docs dessine le texte sur un canvas plutôt que dans un élément de page modifiable, et décrit l'extension comme encore préliminaire. Nous ne l'avons pas testée dans Docs — essayez-la d'abord sur une copie de document.
• Gmail : le site de Harper précise que Gmail n'est pas pris en charge sauf si le correcteur grammatical intégré de Gmail est désactivé. Pour les brouillons d'e-mails, utilisez le flux sélectionner-réécrire.
• Meilleure combinaison : un correcteur à règles pour les soulignements inline dans les éditeurs qu'il prend en charge, plus un LLM local pour les réécritures, le ton et les synthèses. C'est l'équivalent local le plus proche du mélange soulignements + réécriture IA de Grammarly.
• Auto-héberger LanguageTool : téléchargez le serveur LanguageTool, lancez-le sur localhost, puis choisissez "Serveur local" dans les réglages expérimentaux du module navigateur. Le serveur n'est accessible que depuis votre machine, sauf si vous le démarrez avec l'option publique.

Remplacer Notion AI : documents et notes

• Installer Obsidian depuis obsidian.md. Gratuit en usage personnel et professionnel. Créez un coffre pour vos notes — c'est le répertoire que les plugins IA indexeront.
• Installer le plugin Copilot (Plugins communautaires → rechercher "Copilot" ; voir le test de Copilot for Obsidian). Dans les paramètres du plugin, sélectionnez "Ollama" comme fournisseur LLM, indiquez http://localhost:11434 comme URL de base et choisissez votre modèle. Copilot ajoute une barre latérale de chat dans Obsidian où vous pouvez poser des questions et générer du contenu dans le contexte de la note courante.
• Installer le plugin Smart Connections pour les Q&R sur tout le coffre. Smart Connections indexe vos notes en embeddings avec un modèle d'embedding local et permet de poser des questions qui récupèrent les notes pertinentes avant l'envoi au LLM. C'est le remplacement direct du "interroge mes notes" de Notion AI.
• Rédaction de documents : dans le chat Copilot, tapez "Rédige un [type de document] sur [sujet] à partir de ces notes : [coller les points clés]". Le plugin inclut le contexte de la note courante automatiquement. La sortie apparaît dans le chat ; copiez-la dans la note.
• Expansion de contenu : sélectionnez un plan en puces dans la note, ouvrez la palette de commandes Copilot et utilisez "Étendre la sélection" — le modèle convertit le plan en prose dans le registre d'écriture de la note.
• Génération de revue hebdomadaire : "Résume mes notes de la semaine au format revue hebdomadaire : succès, blocages, prochaines actions." Smart Connections récupère les notes des 7 derniers jours et les transmet automatiquement au LLM.

Notion et Ollama : ce qui se connecte, ce qui ne se connecte pas

• Option 1 — script via l'API Notion : un petit script lit une page via l'API Notion, envoie le texte à Ollama sur localhost:11434 et réécrit le résultat sous forme de nouveau bloc. L'étape modèle est locale ; la page elle-même reste sur les serveurs de Notion, seul le fournisseur d'IA est donc supprimé.
• Option 2 — Notion MCP : Notion héberge un serveur MCP (connexion OAuth) que les clients MCP utilisent pour lire et modifier des pages. Notion cite Claude Code, Cursor et Codex comme clients d'exemple ; savoir si un client donné peut piloter un modèle local dépend de ce client.
• Option 3 — déplacer les notes riches en IA vers une app local-first : Obsidian (fichiers Markdown bruts) avec Copilot, comme ci-dessus, ou AppFlowy, un espace de travail open source (AGPL-3.0) façon Notion avec un mode hors ligne et des options d'IA locale selon sa page de comparaison. Consultez la documentation d'AppFlowy pour la configuration exacte du modèle local.
• Ce qu'un modèle local ne change pas : le contenu déjà dans Notion est stocké par Notion. Exécuter un modèle local dessus supprime l'étape du fournisseur d'IA, pas le stockage chez Notion.
• Ce que Notion dit de sa propre IA : par défaut, ni Notion ni ses fournisseurs d'IA n'utilisent les données clients pour entraîner des modèles ; en Enterprise, la plupart des modèles offrent une rétention zéro des données, tandis que pour les autres offres les fournisseurs conservent les données jusqu'à 30 jours.

import requests

NOTION = {"Authorization": "Bearer <NOTION_TOKEN>", "Notion-Version": "2022-06-28"}
PAGE_ID = "<page-id>"

# 1. read the page text through the Notion API
blocks = requests.get(f"https://api.notion.com/v1/blocks/{PAGE_ID}/children", headers=NOTION).json()["results"]
text = "\n".join(
    "".join(t["plain_text"] for t in b["paragraph"]["rich_text"])
    for b in blocks if b["type"] == "paragraph"
)

# 2. rewrite it with a local model (Ollama on localhost)
r = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={
    "model": "gemma4:12b", "stream": False,
    "prompt": "Correct the grammar of this text. Return only the corrected text.\n\n" + text,
})
fixed = r.json()["response"]

# 3. append the result as a new paragraph block
requests.patch(f"https://api.notion.com/v1/blocks/{PAGE_ID}/children", headers=NOTION, json={
    "children": [{"object": "block", "type": "paragraph",
                  "paragraph": {"rich_text": [{"type": "text", "text": {"content": fixed[:2000]}}]}}]
})

Options d'intégration

Recommandations de modèles pour l'écriture

Comparatif confidentialité

• Licence de données Grammarly : selon la section 7.2 des conditions d'utilisation de Grammarly, vous restez propriétaire de vos contenus mais accordez à Grammarly une licence mondiale, non exclusive et libre de redevance pour les utiliser à des fins déterminées, notamment exploiter, fournir et améliorer ses services et développer de nouveaux produits ou fonctionnalités. Les conditions indiquent aussi qu'accepter ou rejeter des suggestions peut contribuer à entraîner son moteur de suggestions. Grammarly affirme que ses partenaires LLM n'ont pas le droit d'utiliser les données clients pour entraîner leurs modèles.
• Flux de données Notion AI : Notion achemine les requêtes d'IA vers un ensemble de fournisseurs de modèles (la liste actuelle figure sur sa page des sous-traitants). Notion indique que, par défaut, ni lui ni ses fournisseurs d'IA n'utilisent les données clients pour entraîner des modèles. L'offre Enterprise prévoit une rétention zéro des données chez les fournisseurs de LLM ; pour les autres offres, les fournisseurs conservent les données jusqu'à 30 jours.
• Flux de données LLM local : aucune transmission externe. Ollama écoute sur localhost par défaut et l'inférence n'établit aucune connexion sortante. Les poids du modèle sont des fichiers statiques sur disque ; votre texte est traité en mémoire.
• RGPD et secret professionnel : les professionnels du droit, de la santé et toute personne soumise à des obligations de confidentialité devraient vérifier les protections contractuelles avant d'utiliser Grammarly ou Notion AI pour des contenus liés à des clients. Un LLM local écarte la question du sous-traitant tiers, puisqu'aucune donnée ne quitte la machine.
• Télémétrie : les outils cloud collectent des données d'usage et d'interaction en plus du texte lui-même. Les apps locales diffèrent — vérifiez les réglages de télémétrie de chacune et, si vous avez besoin d'une assurance de niveau audit, surveillez vous-même le trafic sortant.

Comparatif des coûts

Erreurs courantes

• Pas de system prompt pour le format de sortie. Sans system prompt, les modèles préfixent leurs corrections par "Bien sûr ! Voici le texte corrigé :", ajoutent des explications et utilisent un registre IA. Définissez toujours un system prompt qui précise "renvoie uniquement le texte corrigé".
• Utiliser le plus petit modèle pour des réécritures stylistiques complexes. Les petits modèles gèrent bien la grammaire mais tendent à produire des réécritures plus formulaires. Pour un travail axé style, passez à Gemma 4 12B ou plus grand.
• Attendre d'Obsidian l'équivalence avec l'UI de Notion. Obsidian est un éditeur Markdown, pas une base de données. Si votre flux Notion repose sur des bases, des vues et des relations, Obsidian n'est pas un remplacement complet — seules les fonctions IA sont transférées. Évaluez si les fonctionnalités de base sont critiques avant de basculer.
• Pas de plafond de mots sur les réécritures stylistiques. Sans plafond, le modèle gonfle la réécriture. Ajoutez "Maintiens le texte réécrit à moins de 10 % d'écart par rapport au nombre de mots d'origine" à tout prompt de réécriture.
• Envoyer des documents complets à un petit modèle. Les petits modèles dérivent sur les longues entrées. Pour les longs documents, découpez par sections et corrigez chacune indépendamment.
• Attendre d'un LLM des soulignements inline. Un LLM répond quand on le sollicite ; il ne surveille pas votre frappe. Pour des soulignements en tapant, ajoutez un correcteur local à règles comme Harper.
• Croire que Notion AI peut utiliser un modèle local. Notion ne documente pas cette prise en charge ; utilisez l'API Notion avec Ollama, ou déplacez les notes riches en IA vers une app local-first.

Sources

• Conditions d'utilisation de Grammarly — section 7.2 (licence sur les contenus utilisateur) — grammarly.com/terms
• Offres Grammarly — grammarly.com/plans
• Tarifs Grammarly Pro (mensuel, trimestriel, annuel) — support.grammarly.com
• IA responsable de Grammarly (usage des données par les partenaires) — grammarly.com/responsible-ai
• Tarifs Notion et accès à l'IA selon l'offre — notion.com/pricing
• Pratiques de sécurité de Notion AI (fournisseurs, entraînement, rétention) — notion.com/help/notion-ai-security-practices
• Documentation Notion MCP — developers.notion.com/docs/mcp
• Obsidian gratuit pour le travail (février 2025) — obsidian.md/blog/free-for-work
• Correcteur grammatical Harper — writewithharper.com
• Notes sur l'extension Chrome de Harper (prise en charge de Google Docs) — writewithharper.com/docs/contributors/chrome-extension
• Serveur HTTP LanguageTool (auto-hébergement) — dev.languagetool.org/http-server
• Modèles locaux dans Raycast — manual.raycast.com/ai/local-models
• Bibliothèque de modèles Ollama — ollama.com/library/gemma4, ollama.com/library/qwen3.5, ollama.com/library/qwen3.8
• Documentation du plugin Obsidian Copilot — GitHub : logancyang/obsidian-copilot
• Plugin Obsidian Smart Connections — GitHub : brianpetro/obsidian-smart-connections

Questions fréquemment posées

Pour aller plus loin

• LLM local avec Obsidian — configuration complète Obsidian + Ollama pour la prise de notes et les Q&R sur votre coffre.
• Test de Copilot for Obsidian — le plugin Copilot utilisé dans le flux de remplacement de Notion AI.
• Plugins IA Obsidian et Logseq comparés — options de plugins pour l'IA locale dans les apps de prise de notes.
• Petits modèles LLM locaux — modèles récents pour machines de 4 à 8 Go, utiles pour la correction grammaticale locale.
• LLM local pour l'automatisation des e-mails et du calendrier — automatisation de la rédaction d'e-mails et de la gestion d'agenda avec des LLM locaux, en complément de l'assistant d'écriture.
• Prompts LLM locaux pour les auteurs de fiction — modèles de prompt pour l'écriture créative au-delà de la correction, scènes et développement de personnages.
• Remplacer Zapier par des agents IA locaux — automatisation locale des flux qui relie l'écriture aux autres processus métier.
• RAG local pour les données métier confidentielles — Q&R sur documents métier confidentiels, extension du Q&R sur notes à de plus grandes bibliothèques.
• App IA locale la plus simple pour Windows, Mac et Linux — si vous devez d'abord installer une première app IA locale avant de mettre en place l'assistant d'écriture.
• Agents IA locaux pour les flux métier : conformité UE — contexte RGPD et AI Act pour déployer des assistants IA locaux dans les organisations européennes.