Un concurrent à Claude Cowork
Encore une fois la Chine innove avec un assistant IA qui utilise votre machine en 100% local. Vous pouvez tout automatiser (ou presque).
Les chinois (encore eux) de Bytedance (la société de TikTok) ont sorti un outil à la Openclaw (ex-Clawdbot)/Claude cowork (100% locale) qui permet d'effectuer des tâches automatisés sur votre machine.
Ca s'appelle UI-Tars et tout est open source, voici leur repo .
J'aime beaucoup l'approche car c'était déjà ce que je faisais sur certaines automatisations, j'utilisais OpenCV pour la détection de position, puis Python Auto GUI pour les click etc...
Allez voir le projet sur leur site
Entendons nous bien, tout est fait en local, même le model qui tourne, le cerveau de l'automatisation est sur votre machine et c'est une révolution. Openclaw utilise un model remote, et Claude cowork utilise les API d'Anthropic.
Ce que nous voyons ici, c'est une REVOLUTION !
Ils innovent encore et toujours et repoussent sans cesse les limites. On ne peut qu'être admiratif face à cette ingéniosité.
FAQ
C'est quoi concrètement UI-TARS et à quoi ça sert ?
UI-TARS est un outil développé par ByteDance qui permet d'automatiser des tâches sur votre ordinateur, comme cliquer, naviguer ou interagir avec des interfaces graphiques. Il fonctionne entièrement en local, sans envoyer de données vers un serveur externe.
Quelle est la vraie différence avec Claude Cowork ou Openclaw ?
Claude Cowork s'appuie sur les API d'Anthropic et Openclaw utilise un modèle distant, ce qui implique une dépendance à internet et à des services tiers. UI-TARS fait tourner le modèle directement sur votre machine, ce qui change tout en termes de confidentialité et d'indépendance.
Est-ce que le projet est gratuit et accessible à tous ?
Oui, UI-TARS est entièrement open source et disponible sur GitHub. N'importe qui peut consulter le code, l'adapter ou le déployer sur sa propre machine.
Faut-il une machine puissante pour faire tourner le modèle en local ?
L'article ne précise pas les configurations requises, mais faire tourner un modèle d'IA en local demande généralement des ressources significatives, notamment en RAM et éventuellement une carte graphique dédiée. Il vaut mieux consulter le dépôt GitHub pour connaître les prérequis exacts.
Alexandre P.
Développeur passionné depuis plus de 20 ans, j'ai une appétence particulière pour les défis techniques et changer de technologie ne me fait pas froid aux yeux.
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