Test de Khoj : auto-héberger le second cerveau IA après Khoj Cloud

Khoj est une IA personnelle open source qui répond à partir de vos propres notes et documents, ainsi que du web. C’est l’un des plus anciens projets de notre liste, avec une première version sur PyPI en août 2022, et il comptait 38 065 étoiles GitHub lors de notre vérification du 8 novembre 2026.

Il se trouve aussi dans une situation différente de tous les autres ici. Ses créateurs ont fermé le service hébergé Khoj Cloud le 15 avril 2026 pour se concentrer sur d’autres produits, Open Paper et Pipali. Le code reste ouvert et auto-hébergeable, mais si vous choisissez Khoj aujourd’hui, vous choisissez de le faire tourner vous-même, avec peu d’aide de l’équipe d’origine.

Khoj est-il encore maintenu ?

À peine. La dernière version, 2.0.0-beta.28, est sortie le 26 mars 2026 (releases), et le dernier commit date du 2 août 2026 (historique des commits). Quelques correctifs sont encore arrivés cette année, comme #1382 en août, qui a cessé d’envoyer les adresses IP des clients dans la télémétrie. Mais attendez-vous à peu de mises à jour et prévoyez d’assumer vous-même les correctifs dont vous aurez besoin.

Pour un outil qui indexe vos notes privées et dialogue avec des API de modèles, une maintenance lente pèse plus que pour une application statique. Les fournisseurs de modèles changent leurs API, et les dépendances vieillissent. Fixez votre version et attendez-vous à quelques travaux de maintenance de votre côté.

Ses points forts

Khoj n’est pas un agent généraliste pour applications de messagerie comme OpenClaw. C’est un second cerveau. Il indexe du contenu Markdown, Org-mode, PDF, Word, Notion et GitHub, puis répond aux questions à partir de ce contenu et de la recherche web. Des plugins Obsidian et Emacs vous permettent d’interroger vos notes là où vous les rédigez.

Autour de cela, il propose des agents personnalisés, chacun avec sa propre persona, ses connaissances, son modèle de chat et ses outils, ainsi que la génération d’images, le chat vocal, et des automatisations qui lancent une requête selon un calendrier et vous envoient le résultat par e-mail.

L’installer

La documentation d’installation en auto-hébergement propose deux voies : Docker Compose (via WSL2 sous Windows) ou pip avec Python 3.10 à 3.12. C’est la voie Docker Compose qu’il faut prendre. Elle démarre aussi le sandbox local Terrarium qui exécute le code généré.

Vous l’utilisez via l’application web ou les plugins Obsidian et Emacs. Il n’y a aucun canal de messagerie : ni Telegram, ni Slack, ni Discord. Le bot WhatsApp était lié à Khoj Cloud et a fermé avec lui.

Les e-mails des automatisations planifiées nécessitent une configuration supplémentaire en auto-hébergement : la documentation des automatisations exige Resend et une authentification. Sans eux, la fonction de recherche planifiée n’atteindra pas votre boîte de réception.

Modèles locaux et matériel

C’est le point fort de Khoj en matière de confidentialité. Il fonctionne avec OpenAI, Anthropic, Gemini, Vertex AI ou toute API compatible OpenAI, ainsi qu’avec Ollama, LM Studio, vLLM, ou des modèles GGUF exécutés entièrement hors ligne via llama.cpp (guide Ollama). Il génère les embeddings sur votre machine : avec un modèle de chat local, vos documents ne la quittent jamais. Avec un modèle hébergé, les passages pertinents de vos documents sont envoyés à ce fournisseur comme contexte.

Pour les modèles hors ligne, un GPU CUDA, ROCm, Vulkan ou Apple Metal aide.

Sandboxing

Le code généré par Khoj s’exécute dans le sandbox Terrarium que Docker Compose démarre pour vous (documentation d’exécution de code).

Télémétrie : activée par défaut

Khoj envoie par défaut des métadonnées d’usage anonymisées : le client que vous utilisez, l’usage des API de recherche et de chat, les types de contenu configurés et des métadonnées de requête comme l’hôte et le référent, mais pas votre contenu. La documentation de télémétrie indique qu’elles vont à PostHog. Définissez KHOJ_TELEMETRY_DISABLE=True dans votre environnement avant le premier démarrage si vous n’en voulez pas du tout. La page de confidentialité indique que les créateurs ne vendent pas les données et n’entraînent pas de modèles dessus.

Licence

Khoj est sous AGPL-3.0, contrairement aux outils sous MIT et Apache qui composent l’essentiel de notre liste. Pour un usage personnel, cela ne change rien. Si vous modifiez Khoj et le proposez à d’autres personnes via un réseau, vous devez partager vos modifications.

Pour qui

Khoj reste pertinent pour les utilisateurs d’Obsidian et d’Emacs qui veulent une IA privée sur leurs notes, et pour quiconque veut un assistant de recherche auto-hébergé sur des modèles locaux et est à l’aise pour le maintenir sans soutien de l’équipe d’origine. C’est le mauvais choix si vous voulez un agent dans vos applications de messagerie, ou un projet avec un cycle de publication actif.

Alternatives à considérer

• nanobot conserve sa mémoire dans de simples fichiers Markdown, exécute des automatisations planifiées et est activement développé, mais c’est un agent généraliste plutôt qu’un outil de recherche dans des notes.
• QwenPaw fonctionne entièrement hors ligne sur des modèles locaux, avec une mémoire Markdown et des canaux de messagerie.
• Agent Zero gère les tâches de recherche et de documents dans son propre espace de travail Docker, avec recherche et voix locales.

Consultez le meilleur agent IA local pour d’autres options qui tournent sur votre propre matériel.