Finis le temps des bavardages sans fin avec votre LLM fétiche ! L’agent de bureau OpenWorker est publié en open source. Il s’exécute en local sur votre ordinateur, se connecte à vos applications du quotidien et génère directement des documents ou des actions validées par vos soins. Présentation.
Publié sous licence MIT, l’agent de bureau OpenWorker propose une alternative autonome et respectueuse de la vie privée face aux assistants SaaS fermés. L’initiative est portée par le chercheur et pionnier de l’intelligence artificielle Andrew Ng (cofondateur de Coursera et ancien responsable de Google Brain). L’intégralité du code source est librement accessible sur le dépôt GitHub d’OpenWorker.
Une architecture locale et agnostique vis-à-vis des modèles
Disponible sur macOS (et très prochainement sur Windows ainsi que sur Linux), l’application s’exécute directement sur l’ordinateur de l’utilisateur. Elle s’appuie sur un environnement natif combinant Tauri 2, React et un serveur local en Python (FastAPI).
Plutôt que d’imposer un modèle propriétaire unique, OpenWorker adopte une approche agnostique grâce à la bibliothèque aisuite. L’utilisateur fournit sa propre clé d’API pour utiliser le modèle de son choix :
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Modèles propriétaires : GPT-5.6 Sol (OpenAI), Claude Fable 5 (Anthropic) ou Gemini 3.6 Flash (Google).
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Modèles à poids ouverts (open weight) : DeepSeek V4, GLM-5.2, Kimi ou Qwen.
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Exécution 100 % locale : intégration directe avec Ollama pour conserver l’intégralité du traitement sur sa propre machine sans aucune connexion externe.
Connectivité étendue et contrôle strict des autorisations
Pour produire des livrables réels (fichiers Markdown, documents PDF, rapports ou feuilles de calcul), OpenWorker intègre plus de 25 connecteurs vers des outils du quotidien tels que Slack, GitHub, Jira, Notion, Linear, HubSpot, Gmail ou Google Calendar. Il prend également en charge le protocole ouvert MCP (Model Context Protocol) pour ajouter des outils sur mesure.
Afin d’éviter toute action intempestive, le système classe les opérations selon quatre niveaux de risque (lecture, écriture locale, exécution et réseau externe). Par défaut, l’agent s’arrête et demande une validation explicite de l’utilisateur avant d’envoyer un message, de modifier un calendrier ou d’exécuter une commande dans le terminal. L’ensemble des conversations, des jetons d’accès et des clés d’API reste stocké localement dans le coffre-fort sécurisé de l’application, garantissant la maîtrise totale des données de l’entreprise…. ou de vos données personnelles.
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