Comparer les frontends de chat

#Un frontend, c'est quoi au juste ?

Un frontend est l'interface web ou de bureau qui dialogue avec un serveur d'inférence : Ollama, LM Studio, llama-server, vLLM ou une API cloud. Il gère l'historique des conversations, l'affichage du Markdown, les comptes, le téléversement de fichiers, parfois la recherche dans vos documents et les agents. Il ne fait pas tourner le modèle : si le serveur derrière est arrêté ou saturé, l'interface n'y peut rien.

Le point de jonction est presque toujours une API compatible OpenAI. Ollama expose la sienne sur http://localhost:11434/v1/ et accepte n'importe quelle clé factice, ce qui permet de brancher la quasi-totalité des frontends sans configuration spécifique. Retenez ceci : choisir un frontend n'engage pas le choix du moteur, et vous pouvez changer l'un sans refaire l'autre.

#Le comparatif en un tableau

Les critères ci-dessous sont ceux qui décident réellement d'un déploiement : licence (elle conditionne un usage commercial), authentification (elle conditionne le partage), documents (elle conditionne l'usage en entreprise), et effort d'installation. Les nombres d'étoiles GitHub, relevés le 30 septembre 2026, ne mesurent que la popularité, pas la qualité.

#La licence d'Open WebUI : le détail que beaucoup répètent mal

De nombreux comparatifs, dont l'ancienne version de ce guide, présentent Open WebUI comme un projet MIT. Ce n'est plus exact. Le fichier LICENSE du dépôt est une licence de type BSD à trois clauses, à laquelle s'ajoute une quatrième clause : elle interdit de modifier, retirer ou remplacer la marque « Open WebUI » (nom, logo, identifiants visuels), sauf si le déploiement ne dépasse pas cinquante utilisateurs sur trente jours glissants, si vous avez une autorisation écrite du titulaire, ou si vous disposez d'une licence entreprise.

Ce que cela change en pratique. Usage personnel, famille, petite équipe : rien. Déploiement pour plus de cinquante utilisateurs avec votre propre habillage (logo de l'entreprise, nom du produit) : il faut une autorisation ou une licence entreprise, ou conserver la marque. Utiliser l'interface telle quelle, marque visible, reste possible. Si vous envisagez un déploiement à grande échelle, lisez le fichier LICENSE et son historique dans le dépôt, et faites relire par la personne en charge des licences.

#Open WebUI : le choix par défaut avec Ollama

Open WebUI se décrit comme une plateforme d'IA auto-hébergée, extensible et capable de fonctionner entièrement hors ligne, avec prise en charge d'Ollama et des API compatibles OpenAI. Son intérêt principal pour un débutant est la mise en route : une seule commande Docker, puis un navigateur. Il propose un RAG local adossé à plusieurs bases vectorielles, une gestion fine des rôles et des groupes, et une authentification d'entreprise (LDAP, Active Directory, SSO, SCIM).

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Ouvrez ensuite http://localhost:3000 et créez le premier compte, qui devient administrateur. Si Ollama tourne sur un autre serveur, le README indique de définir la variable OLLAMA_BASE_URL. Le volume open-webui conserve vos données : sans lui, chaque recréation du conteneur efface historique et comptes.

Limites à connaître : l'interface est riche et parfois chargée, chaque fonction supplémentaire ajoute une surface à configurer et à mettre à jour, et la clause de marque décrite plus haut concerne les déploiements importants.

#LibreChat : plusieurs fournisseurs dans une seule interface

LibreChat vise les équipes qui veulent une seule interface pour plusieurs fournisseurs : son dépôt cite Anthropic, OpenAI, Azure, Groq, Mistral, OpenRouter, Vertex AI et Gemini, avec des presets, un panneau d'administration et une authentification multi-utilisateurs par OAuth2, LDAP ou e-mail. Le projet est sous licence MIT, sans condition de marque.

Cas typique : une équipe qui veut Ollama en interne mais garde un accès à un fournisseur cloud pour certaines demandes, avec une seule interface et des quotas suivis. Contrepartie : le déploiement passe par Docker Compose avec plusieurs services, et l'orientation « local d'abord » est moins marquée qu'avec Open WebUI.

#AnythingLLM : quand le but est de parler à vos documents

AnythingLLM se présente comme une application tout-en-un pour discuter avec ses documents, utiliser des agents, en mode multi-utilisateurs et sans configuration lourde. Sa force est l'organisation en espaces de travail (un par projet, client ou sujet) et la disponibilité d'une application de bureau pour Mac, Windows et Linux : on l'installe comme un logiciel ordinaire, sans Docker. La licence est MIT.

Point de vigilance : le README précise que l'application contient une fonction de télémétrie qui collecte des informations d'usage anonymes. Si votre contrainte est le hors-ligne strict ou la confidentialité d'un environnement sensible, désactivez cette collecte dans les paramètres avant de connecter la moindre donnée, et vérifiez ce qui sort réellement du réseau.

• AnythingLLM : RAG production-ready en local

#SillyTavern : le jeu de rôle et la fiction

SillyTavern est conçu pour le jeu de rôle et la fiction interactive. Le dépôt le décrit comme une interface unifiée pour de nombreuses API de LLM (KoboldAI/CPP, Horde, NovelAI, Ooba, Tabby, OpenAI, OpenRouter, Claude, Mistral et d'autres), avec mode visual novel, lorebooks (WorldInfo), génération d'images, synthèse vocale et extensions tierces. Il est sous licence AGPL-3.0, plus contraignante pour un usage en service.

Il n'a pas vocation à remplacer un chat professionnel : l'interface est dense et orientée personnages, pas comptes d'entreprise. Pour un usage pro, écartez-le. Pour l'écriture créative avec des réglages d'échantillonnage fins, c'est le plus complet.

• SillyTavern : l'interface de personnages pour LLM local

#Big-AGI : la productivité multi-modèles

Big-AGI est une suite d'IA à déployer soi-même, sous licence MIT . Son dépôt met en avant des personas, des conversations Beam multi-modèles, la génération d'images, la voix, l'import de PDF et le déploiement sur site. Avec environ 7 000 étoiles GitHub, la communauté est nettement plus petite que celle d'Open WebUI ou d'AnythingLLM : prévoyez moins de tutoriels, moins de réponses toutes faites en cas de problème et une dépendance plus forte à un petit nombre de mainteneurs.

#Ce qu'aucun frontend ne règle : les utilisateurs simultanés

Ouvrir l'interface à cinq collègues ne rend pas la machine cinq fois plus capable. Chaque frontend envoie ses requêtes au même moteur, et c'est lui qui les traite. D'après la FAQ d'Ollama, un modèle traite par défaut une seule requête à la fois (OLLAMA_NUM_PARALLEL vaut 1) ; les requêtes suivantes sont mises en file d'attente, jusqu'à 512 par défaut, puis rejetées.

Autoriser le parallélisme a un coût mémoire direct. La documentation précise que la mémoire nécessaire croît comme le produit du nombre de requêtes parallèles par la longueur de contexte : un contexte de 2 000 tokens avec 4 requêtes parallèles alloue l'équivalent de 8 000 tokens. Pour un modèle de 27 milliards de paramètres déjà proche de la limite de la carte, le parallélisme peut faire déborder la mémoire et renvoyer une partie du modèle sur le processeur, ce qui ralentit tout le monde.

La règle pratique : dimensionnez le moteur avant l'interface. Pour plus de quelques utilisateurs actifs en même temps, un serveur conçu pour le débit, comme vLLM ou SGLang, remplace utilement Ollama derrière le même frontend, puisque tous parlent la même API compatible OpenAI.

• llama.cpp vs vLLM vs Exllama

#Quel frontend pour quel profil

#Avant de l'ouvrir à d'autres personnes

Un frontend qui fonctionne sur votre poste n'est pas prêt à servir une équipe. Trois vérifications s'imposent avant de communiquer l'adresse. Première : activez l'authentification et désactivez l'inscription libre, sinon n'importe qui sur le réseau peut créer un compte. Deuxième : placez le service derrière un reverse proxy en HTTPS, surtout si le trafic sort du réseau local. Troisième : n'exposez jamais directement le port du moteur (11434 pour Ollama), qui n'a pas d'authentification native.

Ces points sont détaillés dans les guides de sécurité et de partage réseau. Si vous êtes seul sur une machine, le frontend n'a pas besoin de tout cela, mais l'habitude de vérifier ce qui écoute sur le réseau vaut la peine dès le début.

#Tester un frontend en trente minutes

1. 01
   Brancher le moteur

   Lancez le frontend et pointez-le vers votre moteur avec l'URL compatible OpenAI. Vérifiez qu'une conversation simple passe avant tout autre réglage.
2. 02
   Envoyer un vrai document

   Téléversez un PDF de votre activité, pas un exemple de démonstration, et posez trois questions dont vous connaissez la réponse.
3. 03
   Créer un second compte

   Testez l'inscription, les rôles et l'accès aux conversations d'un autre utilisateur : c'est là que les frontends diffèrent le plus.
4. 04
   Observer le réseau

   Regardez les connexions sortantes de l'application pendant une conversation. Rien ne doit partir vers un service que vous n'avez pas choisi.
5. 05
   Décider

   Gardez celui dont le résultat est fiable, dont la licence convient à votre usage et que vous saurez mettre à jour dans six mois.

• Sécuriser son serveur Ollama
• Open WebUI avec Ollama : guide complet
• LibreChat : l'interface web multi-utilisateurs
• Source : dépôt Open WebUI
• Source : dépôt LibreChat
• Source : dépôt AnythingLLM
• Source : documentation Ollama, compatibilité OpenAI