EN DIRECT
Google présente "Gemini 4 Carbon", nouvelle étape de sa gamme de modèles28/10/26 · Google|DeepMind dévoile Genie 4, une nouvelle génération de modèle de monde27/10/26 · Google DeepMind|Anthropic dépose son dossier d'introduction en bourse, dominé par les risques26/10/26 · Anthropic|Une politique robotique entraînée uniquement en simulation égale les meilleurs systèmes réels26/10/26|OpenAI dévoile GPT-6.1 Terra, un modèle taillé pour l'usage d'ordinateur26/10/26 · OpenAI|L'IA de Google reste évasive sur l'issue de l'élection américaine de 202028/10/26 · Google|NVIDIA dévoile Nemotron 3.5 Transcribe, un modèle de transcription multilingue pilotable par prompt28/10/26 · NVIDIA|OpenAI et ServiceNow élargissent leur partenariat autour des workflows d'entreprise28/10/26 · OpenAI|Des start-ups défuntes revendent leurs données pour entraîner des IA28/10/26|Anthropic élargit son programme AI for Science à 20 fondations et instituts de recherche28/10/26 · Anthropic|Anthropic détaille les premiers résultats de Claude appliqué au développement de médicaments27/10/26 · Anthropic|GEPA-Curator : filtrer les échecs pour mieux entraîner les agents LLM27/10/26|Google présente "Gemini 4 Carbon", nouvelle étape de sa gamme de modèles28/10/26 · Google|DeepMind dévoile Genie 4, une nouvelle génération de modèle de monde27/10/26 · Google DeepMind|Anthropic dépose son dossier d'introduction en bourse, dominé par les risques26/10/26 · Anthropic|Une politique robotique entraînée uniquement en simulation égale les meilleurs systèmes réels26/10/26|OpenAI dévoile GPT-6.1 Terra, un modèle taillé pour l'usage d'ordinateur26/10/26 · OpenAI|L'IA de Google reste évasive sur l'issue de l'élection américaine de 202028/10/26 · Google|NVIDIA dévoile Nemotron 3.5 Transcribe, un modèle de transcription multilingue pilotable par prompt28/10/26 · NVIDIA|OpenAI et ServiceNow élargissent leur partenariat autour des workflows d'entreprise28/10/26 · OpenAI|Des start-ups défuntes revendent leurs données pour entraîner des IA28/10/26|Anthropic élargit son programme AI for Science à 20 fondations et instituts de recherche28/10/26 · Anthropic|Anthropic détaille les premiers résultats de Claude appliqué au développement de médicaments27/10/26 · Anthropic|GEPA-Curator : filtrer les échecs pour mieux entraîner les agents LLM27/10/26|
AppEn hausseéditeur officiel

text-generation-webui

App : Un produit que vous utilisez directement

Interface web historique pour LLM locaux, très paramétrable.

Puissante pour les bidouilleurs, trop complexe pour un débutant en 2026.

Score global
6.7 /10
Sécu : une réserve, lire la fiche
Utilité
6.0
Fiabilité
10.0
Sécurité
Une réserve
Facilité
Technique · Technique

La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.

Ce que ça fait, concrètement

text-generation-webui (désormais aussi distribué sous le nom TextGen) répond au besoin de faire tourner des modèles de langage en local, sans envoyer la moindre donnée à un serveur distant. Tout reste sur la machine de l'utilisateur, sans télémétrie ni ressource externe.

Concrètement, l'outil propose une interface graphique accessible depuis un navigateur ou une fenêtre de bureau. On télécharge un fichier de modèle au format GGUF depuis Hugging Face, on le place dans le dossier prévu, et l'interface le détecte automatiquement. Plusieurs moteurs d'inférence sont disponibles : llama.cpp, ExLlamaV3, Transformers ou TensorRT-LLM, que l'on peut changer sans redémarrer.

L'outil s'adresse aux utilisateurs à l'aise avec l'installation de logiciels, la ligne de commande et le réglage fin de paramètres. Il convient aussi aux développeurs qui souhaitent une API locale compatible avec les formats OpenAI et Anthropic pour intégrer un modèle dans leurs propres applications.

En revanche, il n'est pas adapté à quelqu'un qui cherche une expérience simple et immédiate : l'installation complète requiert environ 10 Go d'espace disque, le téléchargement de PyTorch, et la sélection manuelle du bon fichier de dépendances selon son matériel.

Ce que ça propose

  • ·Modes de conversation multiples : mode instruction (similaire à ChatGPT), mode chat avec personnages personnalisés, et bloc-notes pour la génération libre.
  • ·Vision multimodale : possibilité de joindre des images ou des fichiers (PDF, texte, .docx) à un message pour en discuter avec le modèle.
  • ·Appel d'outils et recherche web : les modèles peuvent appeler des fonctions personnalisées pendant la conversation, y compris la recherche en ligne et la récupération de pages.
  • ·API locale compatible OpenAI et Anthropic : permet d'utiliser l'outil comme remplacement local des API distantes, avec prise en charge du tool-calling.
  • ·Plusieurs moteurs d'inférence supportés : llama.cpp, ik_llama.cpp, ExLlamaV3, Transformers et TensorRT-LLM, commutables sans redémarrage.
  • ·Entraînement de LoRA : affinage de modèles sur des jeux de données de conversation ou de texte brut, avec reprise des sessions interrompues.
  • ·Génération d'images intégrée : onglet dédié aux modèles diffusers avec quantification 4 bits et 8 bits et galerie persistante.
  • ·Extensions communautaires : synthèse vocale, saisie vocale, traduction, et d'autres modules installables séparément.

En pratique

Prix
Gratuit
Usage commercial
Usage commercial : oui
Disponible sur
windows, linux, macos
Licence
AGPL-3.0

Sécurité et données

Pastille
Sécu : une réserve, lire la fiche
Vos données
Données en local
Maintenance
Active
Dernière release
20 mai 2026

Liens et dépôt vérifiés le 25 octobre 2026 · ajoutée le 1 janvier 2023

Comment installer text-generation-webui

1. Rendez-vous sur https://github.com/oobabooga/textgen/releases et téléchargez le build portable correspondant à votre système (Windows, Linux ou macOS) et à votre matériel (CUDA, Vulkan, ROCm ou CPU). 2. Décompressez l'archive dans un dossier de votre choix. 3. Double-cliquez sur le fichier textgen pour lancer l'application ; une fenêtre s'ouvre directement. 4. Téléchargez un modèle au format GGUF depuis Hugging Face et placez-le dans le dossier user_data/models : l'interface le détecte automatiquement. 5. Précaution : l'outil ne nécessite aucun accès administrateur pour fonctionner ; évitez de l'exposer sur un réseau public sans activer l'authentification Gradio (option --gradio-auth).
python server.py --portable --api --auto-launch

Dans la même catégorie

Toute la catégorie Faire tourner en local →