Des chats en pixel art qui se baladent sur votre dock macOS et qui causent grâce à un LLM local... non vous ne rêvez pas car c'est ce qu'on peut obtenir avec CATAI , qui vous fera adopter 6 matous virtuels avec chacun sa personnalité.

En gros, c'est le Tamagotchi de votre dock, sauf qu'au lieu de biper quand il a faim, il vous cite du Nietzsche. Vous lancez l'app, et hop, un chat orange débarque. Il marche, il mange, il dort, il s'énerve... soit 368 sprites dessinés à la main (c'est devenu assez rare pour le souligner !!). Et quand le dock est masqué, le chat se téléporte directement sur le bord supérieur de votre fenêtre active. Parce que vous le savez, un chat, ça squatte toujours les rebords les plus improbables.

Vous pouvez en coller jusqu'à 6 en même temps, chacun avec sa couleur et son caractère. Le noir (Ombre) est philosophe et vous pose des questions existentielles, le blanc (Neige) s'exprime en vers, le gris (Einstein) vous balance des faits scientifiques et le brun (Indiana) raconte des aventures. De temps en temps, ils miaulent tout seuls dans des bulles pixel art. "Mrrp !", "Prrr...", "ronronronron". Perso, je trouve ça craquant.

Et quand vous cliquez sur un chat, ça ouvre une bulle de discussion connectée à Ollama (le moteur d'IA locale que vous connaissez sûrement). Si vous avez déjà un modèle qui tourne, votre matou vous répond alors avec sa propre personnalité. La mémoire de conversation est même persistante entre les sessions (max 20 messages par chat, pour garder un contexte de conversation raisonnable).

Comme c'est du Swift pur, juste les Command Line Tools suffisent pour compiler le fichier source :

swiftc -O -o cat cat.swift -framework AppKit -framework Foundation

Les extensions Chrome qui promettent de l'IA, ça pullule de ouf et à vrai dire, la plupart se contentent d'envoyer vos données sur un serveur distant. C'est naze ! Heureusement, l'extension Gemma Gem prend le problème à l'envers puisque son modèle tourne directement dans votre navigateur via WebGPU, sans clé API, sans cloud, et vos données ne sortent jamais de votre machine. C'est comme le kir, royal !

Comme c'est pas sur le Chrome Web Store, faudra la builder vous-même... Vous clonez le repo, vous lancez pnpm install puis pnpm build et vous chargez le dossier dans chrome://extensions en mode développeur et ensuite, elle téléchargera le modèle de Google (environ 500 Mo pour la version légère, genre le poids d'un gros jeu mobile), et pif paf pouf, ensuite vous aurez un agent IA qui vit sa best life dans votre Chrome.

Cliquez alors sur l'icône en bas à droite, une fenêtre de chat s'ouvre et vous pourrez interroger n'importe quelle page. Et si vous préférez un modèle plus costaud, l'E4B pèse 1,5 Go et permet d'obtenir des réponses plus fines.

Sauf que c'est pas juste un chatbot de plus. En effet, l'extension fait du tool calling en boucle à l'aide de 6 outils : read_page_content, click_element, type_text, scroll_page, take_screenshot et run_javascript. Elle peut ainsi lire une page, cliquer sur des boutons, remplir un formulaire et même balancer du JavaScript dans le contexte de la page.

Comme l'inférence WebGPU ne peut pas tourner dans un service worker Chrome (y'a pas d'accès au GPU, c'est une limitation connue depuis des années), le développeur a trouvé une parade : il utilise un offscreen document, c'est-à-dire une page HTML invisible que Chrome maintient en arrière-plan et qui, elle, a accès au GPU. Résultat, le modèle calcule dans cette page fantôme, le service worker joue le facteur entre les morceaux, et le content script affiche le chat. Je trouve ça bien pensé comme découpage !

Toute la boucle d'agent (le code qui décide quand appeler un outil et quand répondre) est isolée dans un dossier agent/ sans aucune dépendance Chrome. Cela veut dire que vous pouvez prendre ces 5 fichiers .ts (agent-loop.ts, prompt-builder.ts, tool-parser.ts, types.ts et index.ts), les coller dans un projet Node.js ou Deno, et hop, vous avez votre propre boucle agentique. Yaniv Kessler, le développeur a pensé le truc pour que ça serve ailleurs.

Les deux variantes (E2B et E4B) sont compressées en q4f16 avec 128K tokens de contexte en théorie, même si en pratique la fenêtre effective dépend de votre VRAM. Cela dit, c'est largement de quoi avaler une page web complète sans broncher ! Et le modèle reste en cache après le premier téléchargement, du coup au deuxième lancement, c'est quasi instantané. Par contre, si vous êtes sur un vieux Chromebook avec un Intel UHD intégré et 4 Go de RAM, ça risque de mouliner à fond. Et sur Firefox (qui est le meilleure navigateur du monde, comme je n'ai de cesse de vous le dire), le WebGPU est encore un peu expérimental, donc pour l'instant ce sera Chrome ou rien... Sniiif.

Si vous avez déjà testé des extensions comme Localsumm qui faisaient tourner Phi-3 en local pour résumer des pages, disons que Gemma Gem pousse le concept beaucoup plus loin avec ses capacités d'agent. Et si le sujet de l'IA locale dans le navigateur vous branche, jetez un oeil à Clippy qui fait tourner des LLM localement sur votre desktop.

Notez quand même que sur Hacker News, le projet a déclenché pas mal de débat. Certains pointent le risque du tool run_javascript qui donne au modèle les pleins pouvoirs sur le DOM (genre, supprimer des trucs ou poster un formulaire à votre place). C'est vrai que c'est important mais bon, c'est le même modèle de permissions que n'importe quel script web classique, sauf que là au moins vos données restent chez vous.

Bref, 500 Mo de modèle, pas de cloud, et votre navigateur qui devient plus autonome que votre fils de 22 ans. Pas mal non ?

J'sais pas si vous saviez mais Apple a planqué un LLM dans votre Mac et ne veut pas que vous y touchiez... enfin, pas directement. En effet, leur modèle est là, intégré au système via le framework FoundationModels, il tourne sur le Neural Engine sans connexion internet mais Apple l'a verrouillé derrière Siri. Du coup, impossible de l'appeler depuis un script ou un pipe shell et c'est là qu' apfel intervient !

L'outil s'installe en une commande :

brew install Arthur-Ficial/tap/apfel

Et hop, vous avez accès au modèle directement depuis votre terminal. Faut Apple Intelligence actif également, sinon, ça ne fonctionnera pas.

Ensuite, vous lui posez une question, et il vous répond. Vous lui "pipez" un fichier, et il le traite. Et le tout sans rien télécharger puisque le modèle est déjà sur votre machine !

C'est un LLM de 3 milliards de paramètres, quantifié en 2 et 4 bits, qui tourne nativement sur la puce Apple Silicon (M1 et au-delà) et il se défend plutôt bien face à Qwen-2.5-3B, si on en croit les benchmarks. La fenêtre de contexte est limitée à 4096 tokens (entrée + sortie combinées), soit environ 3000 mots, donc faut pas espérer lui faire digérer un roman mais pour transformer du texte, classifier des données ou résumer un paragraphe... ça fait bien le taf.

Apfel expose donc ce modèle de trois façons différentes. En CLI pure (compatible stdin/stdout, sortie JSON, codes d'erreur propres), en serveur HTTP compatible OpenAI sur localhost:11434 (avec streaming SSE, tool calling et CORS activé), et en chat interactif multi-turn.

Le serveur OpenAI c'est malin parce que d'un coup, tous vos outils savent causer à l'API OpenAI (Cursor, Continue.dev, n'importe quel SDK) et peuvent utiliser l'IA locale de votre Mac sans rien changer à leur code. Et le support MCP (Model Context Protocol) natif c'est très chouette aussi puisqu'il suffit de lancer apfel avec le flag --mcp, pour qu'il découvre automatiquement les outils disponibles, exécute les appels et renvoie les résultats.

D'ailleurs côté vie privée, c'est du béton armé car le framework FoundationModels d'Apple n'a pas accès à vos contacts, emails, calendrier ou photos et tout tourne sur le Neural Engine et le GPU, sans connexion internet.

Si vous avez déjà bidouillé avec Ollama et les modèles locaux , apfel c'est un peu la même philosophie... sauf que là vous n'avez rien à télécharger et contrairement à Perspective Intelligence qui transforme votre Mac en serveur web avec PostgreSQL et tout le tralala, apfel reste hyper minimaliste.

Attention quand même, faut être sous macOS 26 Tahoe minimum donc si vous êtes encore sous Sequoia 15.x ou Ventura 13.x, c'est mort, le framework FoundationModels n'existe pas sur ces versions. Et si vous avez un Mac Intel... ben non plus, le Neural Engine c'est Apple Silicon only.

Le projet inclut aussi des scripts démo sympas dans le dossier demo/.

Y'a par exemple cmd qui convertit du langage naturel en commandes shell, explain qui décortique les messages d'erreur, gitsum qui résume vos commits récents, ou encore mac-narrator qui commente l'activité de votre système en temps réel (c'est votre Mac qui se raconte à lui-même).

Perso, cmd c'est celui qui m'a le plus plu, même si bon, avec 4096 tokens de contexte, faut pas lui demander des commandes ffmpeg de 200 caractères.

Mais au-delà des démos, c'est en vrai que ça devient fun. Je vous montre quelques usages classiques d'abord :

apfel -f README.md "Résume ce projet en 3 phrases"

apfel -f code.py -s "Tu es un développeur expérimenté" "Trouve les bugs"

echo "Traduis ça en allemand : Salut" | apfel

Et les trucs un peu plus funs :

git diff HEAD~1 | apfel -f CONVENTIONS.md "Review ce diff par rapport à mes conventions"

apfel -f old.swift -f new.swift "Qu'est-ce qui a changé entre ces deux fichiers ?"

demo/oneliner "compte les IPs uniques dans access.log"

Vous pouvez même piper la sortie en JSON pour chaîner avec jq, ou lancer le mode --serve et brancher Cursor dessus pour avoir de l'autocomplétion locale gratuite. Et si vous êtes du genre parano, le mode --chat avec --context-strategy summarize gère automatiquement le contexte quand la conversation dépasse les 4096 tokens.

Et côté écosystème, y'a aussi apfel-gui (une interface SwiftUI native pour chatter avec le modèle, avec speech-to-text et text-to-speech on-device) et apfel-clip qui est en développement (ce sont des actions IA qui s'ajoutent dans la barre de menus pour corriger la grammaire, traduire, résumer) et le tout sous licence MIT, évidemment.

Bref, c'est un super modèle mais avec 3 milliards de paramètres et 4096 tokens de contexte, faut pas s'attendre non plus à remplacer Claude ou GPT. Les maths complexes, la génération de code avancée et les longues conversations, c'est pas son truc mais pour du scripting, de la classification ou transformer du texte à la volée... ça dépanne carrément !

Et ce modèle préfère refuser plutôt qu'halluciner, ce qui est plutôt une bonne surprise je trouve. Voilà, si vous avez un Mac Apple Silicon sous macOS Tahoe, apfel et ses outils valent le coup d'œil pour vos petites tâches IA basiques / rapides de tous les jours.