Qui, quand, quoi

Le « YouTubeur très connu » dont parlent les deux vidéos est PewDiePie (Felix Kjellberg). Il a présenté Odysseus le 31 mai 2026 dans une vidéo intitulée « MY trillion $Dollar Project is finally OUT! », avec un mot d’ordre : « Local-first, privacy-first, and no telemetry » (d’abord local, d’abord la vie privée, aucune remontée de données). C’est un espace de travail IA auto-hébergé : chat, agents, recherche approfondie, documents, email, notes, tâches et calendrier, dans une seule interface que l’on installe chez soi ou sur un serveur loué.

Le code est public sous licence AGPL-3.0 (gratuit, modifiable, mais toute version modifiée proposée en ligne doit publier son code). Le projet a été transféré à une organisation communautaire, odysseus-dev. Il ne s’agit pas d’un modèle d’IA : Odysseus ne « pense » pas lui-même, il faut lui brancher un modèle.

Le Cookbook : choisir un modèle adapté à sa machine

L’onglet Cookbook détecte la mémoire, le processeur et la carte graphique, puis propose les modèles qui peuvent tourner dessus. Chez le Dr Firas : 32 Go de mémoire, 8 cœurs, pas de carte graphique, d’où des modèles locaux lents. Chez Renaud Dékode, sur un petit serveur de 8 Go à deux cœurs, il recommande de petits modèles (Qwen, Phi de Microsoft), indique leur degré de compression et la vitesse attendue, et propose de les installer. La règle qui explique tout : un modèle doit tenir en entier dans la mémoire, et sans carte graphique le calcul est lent.

Renaud Dékode insiste sur une distinction que la seconde vidéo brouille : Odysseus n’est pas d’abord un système d’agents autonomes comme OpenClaw ou Hermes. C’est une plaque tournante : une seule interface où l’on branche tous ses modèles (ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Kimi, Mistral, des modèles locaux) et où l’on peut passer de l’un à l’autre dans la même conversation. Dans la démonstration, Gemini 2.5 Flash répond, puis Gemma 4 26B prend le relais sans changer de fenêtre.

Tout ce qui entoure les modèles est partagé : la mémoire (ce que l’IA a retenu sur vous sert au modèle suivant), les skills, les prompts enregistrés, la galerie d’images et la bibliothèque de fichiers. On ne paie plus une interface par éditeur, seulement l’usage réel des modèles payants.

Les réglages, dans la roue crantée

• Add Models : en mode local, on indique l’adresse de l’Ollama installé sur le même serveur, et tous ses modèles apparaissent ; en mode API, on colle la clé générée sur la plateforme de l’éditeur (OpenAI, Google AI Studio, plateforme Anthropic, DeepSeek, Mistral), on la teste, on valide. Une clé donne accès à toute la gamme : dans la démonstration, 56 modèles Gemini, 11 Anthropic, 126 OpenAI.
• Modèles par défaut : un modèle pour la discussion, un autre pour l’analyse d’images, un autre pour telle tâche, avec un plafond de jetons.
• Recherche web : on choisit le moteur que les modèles utilisent (Brave Search, DuckDuckGo…).
• Intégrations : connexions MCP (agenda, boutique en ligne, site WordPress…), et le compte email.

Compare : trancher soi-même « quelle est la meilleure IA ? »

Puisque tous les modèles sont dans la même interface, le mode Compare pose une question à deux modèles à la fois et affiche les réponses côte à côte, éventuellement à l’aveugle, pour juger sans préjugé. Aucun éditeur ne propose cela chez lui. Coût : deux modèles tournent pour la même question.

Odysseus seul est vide : il faut lui fournir un modèle. Les deux présentateurs divergent. Renaud Dékode branche directement les API des éditeurs, payées à l’usage : selon lui, même un gros modèle revient souvent moins cher qu’un abonnement à 20 € si l’on n’en fait pas un usage intensif, et des modèles chinois comme DeepSeek coûtent très peu. Le Dr Firas écarte les modèles locaux (trop lents sans carte graphique) et les API payantes (coûteuses), et choisit Ollama Cloud : des grands modèles (DeepSeek V4 Flash, Kimi, GLM) exécutés sur les serveurs d’Ollama, pour un abonnement fixe.

Les offres Ollama Cloud, vérifiées

Limites par session (remises à zéro toutes les 5 heures) et par semaine ; l’usage local reste illimité sur toutes les offres. La seconde vidéo dit qu’on est « obligé » de prendre l’offre Pro : c’est inexact, l’offre gratuite donne accès à un modèle cloud à la fois, avec un volume réduit.

Les deux présentateurs installent Odysseus sur un VPS (2 processeurs, 8 Go de mémoire, suffisant tant que les grands modèles tournent ailleurs), avec un déploiement en un clic chez un hébergeur dont les deux présentateurs donnent un code de réduction. Renaud Dékode montre la marche complète : choisir l’offre, placer le serveur en France, attendre 3 à 4 minutes, noter l’identifiant (admin) et le mot de passe générés (ils restent retrouvables dans les variables d’environnement du conteneur), puis ouvrir Odysseus. On peut ajouter, au même endroit, un conteneur Ollama pour de petits modèles locaux ; pour un modèle de 12 milliards de paramètres, il conseille un serveur de 16 Go ou plus, en prévenant que ce sera lent. Odysseus est un outil individuel : un compte, une mémoire, pas un outil à partager entre collègues. Les raisons de passer par un serveur à part sont justes :

• La sécurité. Un agent d’Odysseus peut lire des fichiers et lancer des commandes dans le terminal. Le projet lui-même décrit son application comme une « console d’administration » à traiter comme un accès privilégié. Si une instruction malveillante cachée dans une page web ou un email (une « injection de prompt ») détourne l’agent, mieux vaut qu’il n’ait accès qu’à un serveur vide plutôt qu’à vos photos et à vos documents.
• La disponibilité. Le serveur reste allumé : on lance une tâche depuis son téléphone, ordinateur éteint, ou on écrit à Odysseus par email.

L’architecture de la vidéo

Dans le chat, on choisit le modèle, on règle la température, et l’on peut enregistrer des préfixes et suffixes de prompt : le bloc de consignes que l’on recolle sans cesse (« réponds par une liste structurée d’au moins dix éléments, en style synthétique ») s’ajoute d’un clic au début ou à la fin du message. Des personas sont fournis d’origine (Socrate, Nietzsche, Odysseus, Razor, Spark). Odysseus ne propose pas, dans la démonstration, de système « multi-agents » comme Hermes ; il fonctionne par personas : un modèle + une consigne + un nom. Le Dr Firas en a créé plusieurs (Clara pour la rédaction, Maxen pour le business, un « YouTubeur », Vector pour la stratégie), chacun branché sur un modèle différent.

Le mode groupe les réunit : on pose une question, chaque persona répond de son point de vue, un agent orchestrateur fait la synthèse, puis chacun pose ses questions de clarification. Le projet propose aussi un mode Compare : deux modèles répondent à l’aveugle, côte à côte, puis une synthèse.

Le mode Deep Research découpe la question, lance plusieurs recherches sur le web, lit les sources trouvées et rédige un rapport structuré plutôt qu’une réponse dans le chat. Dans la démonstration du Dr Firas : 14 sources, environ 5 minutes, un rapport exportable en PDF. Renaud Dékode montre un réglage rare : le nombre de tours de recherche, pour creuser davantage ou économiser les jetons ; plusieurs recherches peuvent attendre dans une file. On peut ensuite en discuter dans le chat, ou le confier au groupe de personas pour que chacun propose un plan d’action.

Odysseus intègre un client email (protocoles IMAP et SMTP, compatibles avec presque toutes les messageries). Une fois la boîte connectée, l’IA peut trier, étiqueter, résumer, rappeler, et préparer des brouillons de réponse dans votre style, qu’elle déduit de vos anciens échanges. Le Dr Firas a prudemment utilisé une adresse de test ; Renaud Dékode recommande de créer une adresse dédiée à Odysseus, distincte de ses adresses habituelles, pour lui écrire et recevoir ses réponses, même ordinateur éteint.

Une tâche associe un déclencheur (une heure, un email reçu, un fichier créé), une consigne et, si besoin, une skill. Exemple de la vidéo : résumer les emails et n’envoyer une notification que si un message important arrive. Les tâches terminées « dorment » et peuvent être relancées ; des actions prédéfinies sont proposées par catégorie.

Une skill est une fiche écrite : un titre, une description qui dit quand l’utiliser, et le mode opératoire. Le présentateur recopie dans Odysseus des skills qu’il utilise avec Claude (même principe), puis doit les publier pour qu’elles soient actives. Renaud Dékode prévient : peu de modèles savent bien utiliser une skill ; un petit modèle gratuit peut l’appliquer de travers là où Claude la suit. Des tâches d’entretien sont aussi prévues : rassembler les informations des conversations, consolider la mémoire, auditer les skills, à une fréquence réglable. Enfin, la prise MCP relie Odysseus à des logiciels extérieurs, par exemple n8n pour créer des automatisations.

Le reste de l’interface, selon les deux vidéos

Tout dépend de la nature des données. Les données de santé ne peuvent être hébergées que chez un hébergeur certifié HDS (hébergeur de données de santé), et leur transmission à un prestataire hors Union européenne pose en plus la question du RGPD. Un VPS ordinaire n’est pas HDS ; Ollama Cloud, dont les serveurs sont surtout aux États-Unis, non plus. Un modèle local sur une machine du cabinet, sans connexion à un service cloud, garde les données sur place.

• Vidéo 1 — Renaud Dékode, présentation et installation d’Odysseus, juin 2026. Consulter
• Vidéo 2 — Dr Firas, Découverte d’Odysseus : l’IA gratuite qui veut tout changer, 2026. Consulter
• Dépôt GitHub du projet (description, licence AGPL-3.0, consignes de sécurité). Consulter
• Ollama, offres et confidentialité d’Ollama Cloud. Consulter
• The Business Standard, lancement du 31 mai 2026. Consulter
• PromptQuorum, analyse détaillée (septembre 2026). Consulter
• Stork.ai, critiques sur la qualité du code et la sécurité (juillet 2026). Consulter

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