Osaurus intègre des modèles d'IA locaux et dans le cloud sur Mac

À mesure que les modèles d'IA se généralisent, les start-ups se livrent à une course effrénée pour développer la couche logicielle qui les exploite. Osaurus, un serveur LLM open source exclusivement disponible sur Mac, est un acteur de premier plan dans ce domaine. Il permet aux utilisateurs de basculer entre différents modèles d'IA locaux ou basés sur le cloud tout en conservant leurs fichiers et leurs outils en toute sécurité sur leur propre matériel.

Osaurus est né du concept d'un assistant IA de bureau appelé Dinoki, que le cofondateur Terence Pae a comparé à un « Clippy alimenté par l'IA ». Les clients potentiels se sont demandé pourquoi ils devraient acheter l'application s'ils devaient tout de même payer des jetons — les unités facturées par les entreprises d'IA pour traiter les requêtes et générer des réponses.

Cela a incité Pae à explorer plus en profondeur les possibilités d’exécuter l’IA localement.

« C’est ainsi qu’Osaurus a vu le jour », a expliqué Pae, ancien ingénieur logiciel chez Tesla et Netflix, à TechCrunch. L’idée initiale était d’essayer de faire fonctionner un assistant IA directement sur l’appareil de l’utilisateur. « On peut accomplir presque tout localement sur son Mac, comme parcourir des fichiers, accéder à son navigateur web et vérifier les configurations système. J’ai réalisé que cela positionnait parfaitement Osaurus comme une IA personnelle pour les utilisateurs individuels. »

Pae a commencé à développer l’outil publiquement sous forme de projet open source, en ajoutant continuellement des fonctionnalités et en corrigeant les bugs tout au long du processus.

Crédits image : Osaurus, Inc.

Aujourd’hui, Osaurus offre des connexions flexibles à des modèles d’IA hébergés localement ou à des fournisseurs de services cloud tels qu’OpenAI et Anthropic. Les utilisateurs peuvent choisir librement leur modèle d’IA préféré tout en conservant d’autres aspects de l’expérience IA — tels que la mémoire du modèle, les fichiers personnels et les outils — sur leur propre matériel.

Étant donné que différents modèles d’IA possèdent des atouts uniques, l’avantage de ce système réside dans le fait qu’il permet aux utilisateurs de passer au modèle le mieux adapté à leur tâche spécifique.

Cette architecture classe Osaurus parmi les « harnais » — une couche de contrôle qui intègre divers modèles d’IA, outils et flux de travail via une interface unique, à l’instar de plateformes telles qu’OpenClaw ou Hermes. Cependant, ces outils sont souvent conçus pour des développeurs à l’aise avec les commandes en ligne de commande. Dans certains cas, comme avec OpenClaw, ils peuvent également présenter des failles de sécurité.

En revanche, Osaurus offre une interface conviviale pour le grand public et garantit la sécurité en fonctionnant au sein d’un bac à sable virtuel isolé au niveau matériel. Cela limite l’accès de l’IA à un périmètre défini, protégeant ainsi votre ordinateur et vos données.

Crédits image : Osaurus, Inc.

L'exécution de modèles d'IA en local est encore une pratique émergente, car elle nécessite des ressources importantes et dépend fortement du matériel. Pour faire fonctionner des modèles en local, votre système doit disposer d'au moins 64 Go de RAM. Pour les modèles plus volumineux comme DeepSeek v4, Pae recommande des systèmes dotés d'environ 128 Go de RAM.

Néanmoins, Pae est convaincu que les exigences matérielles de l'IA locale diminueront avec le temps.

« Je reconnais son potentiel car l'intelligence par watt — un indicateur clé pour l'IA locale — a considérablement augmenté. Elle suit sa propre trajectoire d'innovation. L'année dernière, l'IA locale peinait à compléter des phrases, mais aujourd'hui, elle peut exécuter des outils, écrire du code, accéder à votre navigateur et même passer des commandes sur Amazon. Elle ne cesse de s'améliorer », a-t-il noté.

Crédits image : Osaurus, Inc.

Actuellement, Osaurus prend en charge des modèles tels que MiniMax M2.5, Gemma 4, Qwen3.6, GPT-OSS, Llama et DeepSeek V4. Il intègre également les modèles de base sur appareil d’Apple, la famille de modèles sur appareil LFM de Liquid AI, ainsi que des connexions cloud vers OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI/Grok, Venice AI, OpenRouter, Ollama et LM Studio.

En tant que serveur MCP (Model Context Protocol) complet, il permet à tout client compatible MCP d'accéder à vos outils. De plus, il est pré-équipé de plus de 20 plugins natifs pour Mail, Calendrier, Vision, les utilitaires macOS, XLSX, PPTX, Navigateur, Musique, Git, Système de fichiers, Recherche, Récupération, et plus encore.

Une mise à jour récente a ajouté la fonctionnalité vocale à Osaurus.

Depuis son lancement il y a près d'un an, le projet a été téléchargé plus de 112 000 fois, selon son site web.

Les fondateurs, dont le cofondateur Sam Yoo, participent actuellement à l'Alliance, un accélérateur de start-ups basé à New York. Ils planifient également les prochaines étapes, qui pourraient inclure l'offre d'Osaurus à des entreprises dans des secteurs tels que le juridique ou la santé, où des LLM locaux pourraient aider à répondre aux préoccupations en matière de confidentialité des données.

À mesure que les modèles d'IA locaux gagnent en puissance, l'équipe estime qu'ils pourraient réduire la dépendance vis-à-vis des centres de données d'IA à grande échelle.

« Nous assistons à une croissance explosive de l’IA, où les fournisseurs de cloud doivent s’adapter en utilisant des centres de données et des infrastructures massifs. Pourtant, nous estimons que la valeur de l’IA locale reste sous-estimée », a déclaré Pae. « Au lieu de dépendre du cloud, les organisations pourraient déployer un Mac Studio sur site, qui consomme nettement moins d’énergie. Vous conservez des capacités similaires à celles du cloud sans dépendre d’un centre de données distant pour faire fonctionner votre IA », a-t-il ajouté.