Obsidian AI

L’approche d’Obsidian pour l’IA suit sa philosophie générale : garder le cœur simple et laisser choisir les extensions. Comme les notes sont des fichiers bruts dans un dossier, elles marchent bien avec les modèles de langage. Des plugins communautaires permettent de discuter avec ton coffre, de poser des questions sur tes notes, de résumer de longs documents, de réécrire du texte, et de trouver des notes liées par le sens plutôt que par des mots-clés. Smart Connections et des plugins de style Copilot sont des exemples courants.

On a beaucoup de liberté sur l’endroit où l’IA tourne. Un plugin peut envoyer du texte à un modèle hébergé comme ceux d’OpenAI, Anthropic ou Google avec ta propre clé d’API, ou se connecter à un modèle local via des outils comme Ollama ou LM Studio, pour que les notes ne quittent jamais ton ordinateur. Certaines personnes exposent aussi leur coffre à des agents de code et des assistants via le Model Context Protocol, ce qui permet à des outils comme Claude de lire et d’organiser les notes.

Les plugins sont gratuits ou peu chers, mais tu paies l’usage du modèle si tu utilises un service hébergé. La mise en place demande plus d’effort que d’activer une fonction dans Notion, et la qualité varie selon le plugin et le modèle. La confidentialité dépend de ta configuration, donc vérifie ce que chaque plugin envoie. Notion AI et Capacities ont des assistants intégrés, Logseq a ses propres plugins, et NotebookLM offre une interface soignée pour des questions ancrées dans des sources. Obsidian convient aux gens qui tiennent au contrôle local.