Pourquoi j'ai construit une IA personnelle qui ne touche jamais le cloud

J'ai 3 800 relations LinkedIn. Je ne saurais vous dire quand j'ai écrit pour la dernière fois à la plupart d'entre elles, de quoi nous avons parlé, ni qui nous a présentés. Cette information existe – éparpillée sur LinkedIn, WhatsApp, l'e-mail et mon calendrier – mais elle n'est pas reliée. Pas consultable. Pas utile.

En août dernier, j'ai commencé à construire quelque chose pour résoudre cela. Huit mois plus tard, ça tourne sur un Mac Mini posé sur mon bureau et en sait plus sur mes relations que n'importe quelle entreprise tech.

Voici l'histoire de la façon dont c'est arrivé là, et pourquoi il importe que ça tourne en local.

Le problème du cloud

Chaque produit "d'IA personnelle" que j'ai évalué en 2025 avait le même argumentaire : donnez-nous vos données et nous vous donnerons de l'intelligence. Téléversez vos contacts. Connectez votre e-mail. Laissez-nous lire vos messages.

Je n'ai pas pu le faire. Pas parce que je suis paranoïaque – mais parce que j'ai réfléchi à ce que "vos données" signifie réellement dans ce contexte. Cela signifie :

Chaque conversation que j'ai eue avec ma partenaire. Chaque rendez-vous médical. Chaque message à un ami traversant une période difficile. Chaque recherche tard dans la nuit. Chaque pensée à demi formée que j'ai tapée dans une note et supprimée. Chaque relation, cartographiée, notée et quantifiée.

Vous ne pouvez pas dé-partager votre âme. Une fois que des données personnelles sont sur les serveurs de quelqu'un d'autre, la seule chose entre vous et une violation, une assignation ou un changement de conditions d'utilisation est une politique de confidentialité rédigée par leur juriste.

Alors je me suis demandé : et si l'IA tournait sur mon matériel ? Et si rien ne quittait jamais ma maison ?

Apple Silicon a changé l'équation

La raison pour laquelle cela ne fonctionnait pas il y a cinq ans, c'est que l'inférence d'IA locale était impraticable. Faire tourner un grand modèle de langage sur un ordinateur grand public était soit impossiblement lent, soit exigeait un PC de jeu doté d'un GPU puissant.

Apple Silicon a changé cela. Un Mac Apple Silicon avec 24 Go de mémoire unifiée fait tourner un modèle de langage de 9 milliards de paramètres à 30 tokens par seconde. C'est assez rapide pour une conversation en temps réel, l'analyse de documents et l'extraction de connaissances. Tout en local. Aucun appel d'API cloud. Aucune facture d'utilisation.

Combinez cela avec le RGPD – la réglementation qui oblige chaque entreprise tech à vous donner vos données dans un format lisible par machine – et vous avez tout ce qu'il vous faut. Le matériel pour traiter en local. Le droit légal à vos propres données. Les modèles open-source pour les rendre intelligentes.

Ce que fait Ostler

Dès l'instant où vous installez Ostler, il lit votre historique de navigation Safari, vos conversations iMessage, Apple Notes, vos événements de calendrier, les étiquettes de visages de Photos, Reminders et Mail – directement depuis votre Mac. Vous voyez de la valeur en quelques minutes. Ensuite, pour des données plus profondes, il importe depuis 20 plateformes via des exports RGPD : relations LinkedIn, amis Facebook, abonnements Instagram, contacts WhatsApp, et plus – le tout relié en un ensemble consultable et intelligent.

Un assistant IA – que vous nommez à l'installation – répond à des questions sur votre vie. "Quand ai-je vu James pour la dernière fois ?" "Qu'a recommandé David lors de notre réunion ?" "Qui je connais dans cette entreprise ?" Votre assistant tourne en local et répond à partir de vos données réelles, pas d'internet.

Un wiki personnel génère automatiquement des pages pour chaque personne, organisation et sujet de votre graphe. Un pipeline de traitement des conversations extrait des faits, des signaux relationnels et des observations de coaching à partir des conversations enregistrées. Tout est interconnecté, horodaté et à vous.

Les chiffres

Après avoir importé mes propres données depuis 20 plateformes :

7 000+ personnes dans le graphe de connaissances. 2 millions+ de points de données reliés. 14 874 pages de wiki générées automatiquement. 459 tests automatisés. 2 canaux de messagerie (iMessage et e-mail) pour l'assistant IA.

Tout tourne sur un Mac Mini. Tout en local. Tout à moi.

Pourquoi maintenant

Cette semaine, Perplexity a annoncé son "Personal Computer" – un hub Mac Mini qui fait quelque chose de superficiellement similaire. Il y a une différence cruciale : la version de Perplexity envoie vos données vers leur cloud pour traitement. Ils facturent 50 $ par mois pour le privilège.

C'est exactement le modèle que j'ai construit Ostler pour éviter.

Le marché valide le concept. Karpathy a écrit sur les bases de connaissances personnelles. Omi a levé des fonds pour la capture de conversations. Poke a levé 25 M$ pour un assistant iMessage. Tout le monde tourne autour de la même intuition : les gens veulent une IA personnelle qui les connaît vraiment.

Mais personne ne le fait en local. Personne ne dit "vos données devraient rester sur votre matériel, point final." C'est ce que fait Ostler.

Ce qui vient ensuite

Ostler a été livré. Des gens l'installent sur leurs propres Mac Mini, importent leurs exports RGPD, et me disent ce qui casse. Le script d'installation prend environ 30 minutes.

Si vous avez un Mac Mini et voulez l'essayer, le guide de démarrage est ici. Vos données restent sur votre machine.