StructureArc : faire travailler de petites IA locales sur de très gros projets

StructureArc est une application de bureau pour Windows 11, locale et gratuite, qui permet à de petits modèles d'intelligence artificielle installés sur l'ordinateur (de 1 à 7 milliards de paramètres) de contribuer à de très gros projets. Son principe tient en une phrase : l'IA propose, StructureArc vérifie et arbitre.

Le problème

Un petit modèle d'IA local tourne sur un ordinateur ordinaire, sans abonnement et sans envoyer de données à l'extérieur. Mais il ne lit que quelques milliers de mots à la fois et se trompe plus souvent qu'un grand modèle en ligne. Lui confier tel quel un projet de plusieurs centaines de fichiers ne fonctionne pas : il n'en voit qu'une partie, et rien ne garantit ce qu'il écrit.

L'approche : l'IA propose, StructureArc vérifie et arbitre

StructureArc découpe le travail pour que chaque contribution reste petite et contrôlable :
– des tâches, avec leurs dépendances et des états « prête », « en cours », « terminée » et « vérifiée » ; seul l'utilisateur peut marquer une tâche comme vérifiée ;
– des contrats entre modules (entrées, sorties, chemins autorisés, règles), versionnés, avec détection des ruptures de compatibilité ;
– des connaissances : index du projet, recherche par symbole, graphe de dépendances et contexte compilé, borné à la fenêtre du modèle et sourcé ;
– des modifications vérifiables : l'IA propose une différence, l'utilisateur la relit et l'approuve ; une proposition ne modifie rien.

Autour de ce noyau : un chat par projet, des missions autonomes bornées (30 appels et 20 minutes au plus), des agents et des compétences que l'IA peut proposer mais qui ne sont créés qu'après approbation. Chaque outil (fichiers, terminal, web, Word et Excel, serveurs MCP…) est une permission séparée, désactivée par défaut, avec journal d'audit et arrêt d'urgence. Une garde de ressources limite le processeur et la mémoire à 80 % pour que l'ordinateur reste utilisable.

Côté IA, l'application mesure la machine, choisit le modèle adapté à chaque type de tâche d'après un banc de qualité et d'appels d'outils, calibre la part du modèle placée sur la carte graphique, et peut faire travailler plusieurs agents en même temps sur un seul modèle chargé.

Technique

Application de bureau Tauri v2 : moteur en Rust, base SQLite embarquée (rusqlite), interface React et TypeScript compilée avec Vite ; tests avec cargo test et Vitest. Inférence locale par llama.cpp, modèles GGUF vérifiés par empreinte SHA-256 avant usage, accélération graphique Vulkan facultative ; analyse du code par tree-sitter.

Aucun compte, aucune télémétrie, aucun abonnement ; ni Docker, ni Python, ni Git exigés de l'utilisateur. Installateur Windows signé (Authenticode), mise à jour en un clic qui vérifie l'empreinte et la signature de l'éditeur et sauvegarde la base avant d'installer, installateur hors ligne avec un petit modèle inclus. Interface en 19 langues.

Résultats mesurés

Chaque version publie un fichier « LIMITES » qui sépare ce qui est prouvé de ce qui ne l'est pas. Toutes les mesures ci-dessous viennent d'un seul ordinateur (Ryzen 7 2700, GeForce GTX 1070 8 Go, 16 Go de mémoire).
– Version 1.3.4 (19 octobre 2026) : 539 tests Rust et 161 tests Vitest réussis ; 30 scénarios joués dans la vraie fenêtre de l'application : 28 réussis, 1 non concluant et 1 échec conservé dans le registre (réussi une fois rejoué seul).
– Calibration de la carte graphique : le modèle Qwen3.5 4B passe de 13 à 38 jetons par seconde.
– Agents simultanés sur un même modèle : 3 tâches en 13,2 s au lieu de 28,6 s (Qwen2.5 1,5B) et en 20,9 s au lieu de 39,7 s (Qwen3.5 4B), une mesure par modèle.
– Choix du modèle : sur cette machine, le Qwen3.5 4B réussit tous les tests de qualité et d'appels d'outils du banc.
– Décodage spéculatif par n-grammes, intégré dans les sources de la version 1.3.5 (pas encore publiée) : jusqu'à 2,4 fois plus rapide sur le 4B quand la réponse recopie du texte (citation, réécriture de code), aucun gain en génération libre.

Limites

– Un seul PC testé : cartes graphiques AMD, Intel, CUDA et autres configurations non testées.
– Les petits modèles se trompent encore ; aucun comparatif mesuré avec d'autres outils n'a été publié.
– Le gain des agents simultanés repose sur une mesure par modèle, avec des réponses courtes ; la fonction est désactivée par défaut.
– Le manifeste de mise à jour n'est pas encore signé et il n'y a pas de retour arrière automatique des programmes.
– Le code source n'est pas publié : le dépôt public contient les installateurs signés, leurs empreintes, les notes de version et les limites. L'application est gratuite pour un usage personnel ou professionnel interne ; sa revente ou son exploitation commerciale par des tiers est interdite sans accord.

Mon rôle

Conception du produit et rédaction du cahier des charges (14 octobre 2026) ; décisions d'architecture et de sécurité (plafonds de ressources, permissions par projet, licence) ; pilotage du développement, réalisé avec des agents IA de programmation (Claude Code et Codex, avec des revues croisées consignées) ; contrôle des preuves, signature et publication des versions. Éditeur : Le Bon Contact. La version 1.0.0 date du 17 octobre 2026 ; 12 versions ont été publiées jusqu'à la 1.3.4, le 19 octobre 2026.

Ce que ce projet montre : la conception d'un logiciel de bureau complet en Rust et TypeScript ; l'intégration d'une IA locale (llama.cpp, quantification, mémoire de la carte graphique) ; la sécurité dès la conception (moindre privilège, consentement, audit, signature de code, vérification d'intégrité) ; une méthode fondée sur des mesures reproductibles et des limites publiées ; la direction d'agents IA sur un projet de grande taille.

Outils : Tauri v2, Rust, SQLite, React, TypeScript, Vite, llama.cpp, Vitest.

État : version 1.3.4 publiée (installateur gratuit et signé) ; version 1.3.5 en préparation.

Voir le dépôt GitHub