Docs MultipleChat AI Desktop.

Premiers pas

MultipleChat AI Desktop est une app autonome pour macOS et Windows. Aucun serveur à configurer, aucun compte à créer — l'installeur contient tout ce dont l'app a besoin.

Installation sur macOS

1. Download the installeur .dmg (Apple Silicon et Intel pris en charge ; macOS 12 ou plus récent).
2. Ouvrez le .dmg et faites glisser MultipleChat AI dans votre dossier Applications.
3. Lancez-la depuis Applications. Si macOS demande une confirmation la première fois, choisissez Ouvrir.

Installation sur Windows

1. Download the installeur .exe (Windows 10 ou 11, 64 bits).
2. Exécutez l'installeur et suivez les instructions. Si SmartScreen apparaît, choisissez Informations complémentaires → Exécuter quand même.
3. Lancez MultipleChat AI depuis le menu Démarrer.

Avec des fournisseurs cloud, l'app est très légère. Pour des modèles locaux sur votre matériel, 16 Go de RAM ou plus sont recommandés.

Connecter un fournisseur d'IA

L'app est BYOK — apportez votre propre clé. Au premier lancement, choisissez un fournisseur d'IA ; vous pouvez le changer, ou en combiner plusieurs, à tout moment dans Settings → AI Providers → LLM.

Fournisseurs cloud

1. Créez une clé API chez votre fournisseur (par exemple OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Groq, OpenRouter, Perplexity, Cohere ou Azure OpenAI).
2. In Settings → AI Providers → LLM, sélectionnez le fournisseur, collez la clé et choisissez un modèle par défaut.
3. Enregistrez. La clé est stockée uniquement sur votre ordinateur et n'est envoyée qu'à ce fournisseur quand vous discutez.

Modèles locaux (entièrement hors ligne)

Vous préférez zéro cloud ? Installez Ollama or LM Studio, téléchargez-y un modèle, puis sélectionnez le fournisseur correspondant dans les réglages LLM. Les conversations ne touchent alors jamais internet.

Trois niveaux de réglages de modèle

• System LLM — le modèle par défaut utilisé partout.
• Workspace LLM — remplace le défaut pour un espace (p. ex. un espace code sur un modèle, un espace rédaction sur un autre).
• Agent LLM — le modèle utilisé pour les exécutions @agent ; choisissez-en un qui gère l'appel d'outils.

Espaces de travail

Un espace de travail est un projet autonome : son historique de chat, ses documents et, en option, son modèle. Les documents et conversations d'un espace sont invisibles pour les autres, ce qui garde les contextes propres et les réponses précises.

1. Click New Workspace dans la barre latérale et donnez-lui un nom.
2. Définissez un modèle propre à l'espace dans ses réglages si vous ne voulez pas du défaut système.
3. Affinez le comportement par espace : prompt système, mode de chat (chat pur vs requête ancrée dans les documents) et nombre de messages passés gardés en contexte.

Bonne pratique : un espace par projet ou client — « Contrats », « Thèse », « Macros support » — plutôt qu'un chat géant.

Dialoguer avec vos documents

Chaque espace peut contenir des documents. L'app les découpe en passages et les indexe avec un modèle d'embedding local dans une base vectorielle locale — rien n'est envoyé nulle part. Quand vous posez une question, les passages les plus pertinents sont récupérés et fournis au modèle avec votre prompt.

1. Ouvrez un espace et cliquez sur l'icône import / documents.
2. Glissez des fichiers — PDF, Word, texte, Markdown, CSV, code et plus — ou pointez vers un dossier.
3. Déplacez les fichiers dans l'espace et cliquez sur Save and Embed. L'indexation s'exécute en local sur votre machine.
4. Posez vos questions dans le chat. Les réponses s'appuient sur vos fichiers, et vous pouvez ouvrir les citations pour voir quels passages ont servi.

Conseils pour de meilleures réponses

• Préférez les PDF textuels aux scans ; passez d'abord un OCR sur les documents numérisés.
• Posez des questions précises (« Que dit le §7.2 sur la résiliation ? ») plutôt que « résume tout ».
• Épinglez un document dans l'espace s'il doit toujours être en contexte, quelle que soit la question.

Agents IA

Les agents permettent au modèle d'agir au lieu de simplement répondre. Commencez un message par @agent et le modèle planifie les étapes et choisit les bons outils automatiquement.

Built-in skills

• Recherche web et extraction — chercher des informations à jour et lire des pages.
• Recherche documentaire (RAG) — chercher dans les documents indexés de l'espace.
• Graphiques — générer des graphiques à partir des données de la conversation ou de vos fichiers.
• Fichiers — écrire les résultats dans des fichiers et les enregistrer sur votre ordinateur.
• Résumé — condenser de longs documents à la demande.

Activez, désactivez et configurez les compétences dans Settings → Agent Skills. Définissez le modèle de l'agent au même endroit — il doit bien gérer l'appel d'outils (la plupart des modèles de pointe actuels conviennent).

Example: @agent trouve en ligne les trois résumés les plus récents de l'AI Act européen, compare-les avec le PDF de travail de cet espace et enregistre les différences dans un fichier.

Où vivent vos données

Tout ce que l'app connaît est stocké dans un dossier applicatif local sur votre ordinateur : historique de chat, réglages des espaces, documents importés, index vectoriel et clés API.

• macOS: ~/Library/Application Support/ dans le dossier propre à l'app.
• Windows: %APPDATA% dans le dossier propre à l'app.

Quand vous envoyez un message, la requête va directement de votre ordinateur au fournisseur d'IA configuré, selon ses conditions de confidentialité. Aucun serveur MultipleChat entre les deux — nous ne voyons, collectons, stockons ni n'entraînons jamais sur vos chats ou documents. La télémétrie est désactivée dans nos builds ; l'app n'envoie aucune statistique d'usage, ni à nous ni à personne.

Supprimer le dossier de données de l'app (ou la désinstaller en supprimant ses données) efface tout définitivement.

Mises à jour et dépannage

Mises à jour

Nous publions régulièrement des builds à jour, en intégrant les améliorations et correctifs de sécurité du projet open source en amont. Installez la nouvelle version par-dessus l'ancienne — vos espaces, chats et réglages sont conservés.

Solutions courantes

• « Clé API invalide » — recollez la clé sans espaces et vérifiez qu'elle est active (et approvisionnée, si le fournisseur exige du crédit) dans sa console.
• Les réponses ignorent mes documents — vérifiez que les fichiers sont indexés dans cet espace précis et que l'espace est en mode requête/documents, puis reposez une question plus précise.
• L'agent ne fait rien — vérifiez que l'Agent LLM est réglé sur un modèle gérant l'appel d'outils dans Settings → Agent Skills.
• L'app ne s'ouvre pas après le téléchargement (macOS) — clic droit sur l'app → Ouvrir une fois, pour passer le contrôle de premier lancement de Gatekeeper.

Toujours bloqué ? Écrivez à [email protected] — en précisant votre OS et la version de l'app.