La dictée Whisper sur Mac, qui écrit dans n'importe quelle app

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La dictée Whisper sur Mac, sans Terminal, c'est ce que fait YapToText : une app Mac gratuite qui exécute Whisper Large v3 Turbo (Q5) sur votre Mac grâce à whisper.cpp et écrit ce que vous dites dans n'importe quelle app. Le modèle est inclus dans le téléchargement de l'App Store, il n'y a ni Python ni compte, et votre voix ne quitte jamais votre Mac.

Télécharger YapToText dans le Mac App StoreTéléchargement gratuit. Sans compte, sans rien de verrouillé, pour macOS 14 ou ultérieur sur un Mac avec puce Apple. Code source sur GitHub.

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Affiche de l'App Store intitulée Nothing leaves your Mac, au-dessus de la page AI Models de YapToText, où les deux modèles sont marqués Included.
Figure 1. Whisper Large v3 Turbo (Q5) est le modèle de dictée sous Your defaults, marqué Included, parce qu'il est inclus dans le téléchargement de l'App Store.
Sur cette page : 14 sections
  1. Étapes
  2. Ce qu'est Whisper
  3. Le modèle Whisper dans YapToText
  4. Les apps de dictée Whisper pour Mac, comparées
  5. Exécuter Whisper soi-même, ou utiliser une app
  6. Choisir un autre modèle Whisper
  7. Commencer à dicter avec Whisper
  8. Le dépôt open source
  9. Si Whisper vous comprend mal
  10. Ce que l'app ne fait pas
  11. En bref
  12. Guides
  13. Autres guides, en anglais
  14. Questions

Étapes

  1. Installez YapToText depuis le Mac App Store. Whisper Large v3 Turbo est inclus.
  2. Autorisez le microphone, puis activez Accessibilité pour YapToText dans Réglages Système.
  3. Cliquez dans n'importe quelle app, là où vous voulez les mots.
  4. Appuyez brièvement sur <span lang="en">Right Command</span>, parlez, puis appuyez de nouveau.

Ce qu'est Whisper

Je l'ai créée parce que mes mains rendent la saisie au clavier difficile et que j'avais besoin d'une dictée qui fonctionne dans toutes les apps. Je présente ci-dessous ce qu'est Whisper, le fichier du modèle, les autres apps et le code.

Whisper est le modèle de reconnaissance vocale d'OpenAI, publié avec son code et ses poids sous licence MIT, ce qui explique qu'une app gratuite puisse l'inclure. Whisper Large v3 Turbo est le modèle qu'exécute YapToText. OpenAI décrit turbo comme une version optimisée de large-v3 qui offre une transcription plus rapide avec une dégradation minimale de la précision, et sa fiche de modèle sur Hugging Face indique que les couches de décodage sont passées de 32 à 4.

whisper.cpp rend tout cela utilisable sur un Mac : une implémentation en C et C++ sous licence MIT dont le README traite la puce Apple comme une plateforme de premier rang. Whisper est le modèle, whisper.cpp est le moteur, et YapToText est l'app qui écrit le résultat à l'endroit de votre curseur.

Le modèle Whisper dans YapToText

  • Le fichier. ggml-large-v3-turbo-q5_0.bin, 574 Mo, issu du dépôt ggerganov/whisper.cpp sur Hugging Face. Son SHA-256 correspond au fichier publié : c'est donc la version standard en 5 bits, que je n'ai ni affinée, ni réentraînée, ni modifiée.
  • Pourquoi la version 5 bits. Je l'ai choisie pour la mémoire qu'elle économise : elle fonctionne avec environ un tiers de la mémoire du modèle complet. C'est le choix par défaut depuis la version 1.3.1. La page sur Whisper Large v3 Turbo en dit plus sur le modèle lui-même.
  • Le moteur. Une copie de whisper.cpp intégrée à l'app avec Metal et Accelerate, et llama.cpp à côté pour le modèle de mise au propre.
  • Les licences. Le modèle est sous licence MIT, et l'app sous GPL-3.0.

Ce que j'ai réglé, c'est tout ce qui entoure le modèle. Le bruit de fond est réduit et la voix faible est relevée avant que Whisper l'entende, la demi-seconde qui précède l'appui sur la touche est conservée pour que les premiers mots ne soient pas coupés, l'audio bruité reçoit un décodage plus poussé, et les noms de locuteurs et les indications de scène inventés par Whisper sont retirés du texte renvoyé. Vos dictionnaires préparent aussi Whisper à reconnaître vos propres mots. Le modèle est d'origine. C'est autour de lui que le travail a eu lieu.

Affiche de l'App Store intitulée It hears you through anything, qui énumère les étapes audio au-dessus du panneau d'enregistrement déployé.
Figure 2. Les étapes autour du modèle d'origine, de la suppression du bruit de fond à la correction du rythme. C'est dans ce traitement que se trouve le réglage, pas dans le fichier du modèle.

Les apps de dictée Whisper pour Mac, comparées

Plusieurs apps Mac exécutent Whisper pour la dictée en direct. Elles se distinguent par le prix, par la publication ou non du code, et par la possibilité de transcrire aussi un fichier.

Vérifié du 3 au 5 octobre 2026 sur les pages de chaque app. Le panorama des apps open source en dit plus sur les trois dont le code est public.

AppPrixOpen sourceModèles vocauxÉcrit dans toutes les appsTranscrit des fichiers
YapToTextGratuit, sans offre payanteOui, GPL-3.0Whisper Large v3 Turbo (Q5) inclus, dix autres modèles Whisper, ou votre propre fichierOuiOui, en texte brut
superwhisperOffre gratuite ; Pro 8,49 $ par mois, 84,99 $ par an, ou 249,99 $ une foisNon préciséWhisper dans l'offre gratuite ; Parakeet, Cohere Transcribe et modèles cloud dans ProOuiDans Pro
MacWhisperVersion gratuite ; Pro 64 € une foisNon préciséWhisperSeulement dans la version de macwhisper.comOui, gratuit, avec export de sous-titres
VoiceInkEssai de 7 jours, puis à partir de 25 $ une foisOui, GPL v3Parakeet, Whisper, Apple Speech et d'autres, avec Parakeet V3 par défautOui, au curseurOui
HandyGratuit, dons bienvenusOui, MITParakeet V3, et Whisper Small, Medium, Turbo et LargeOui, collé au curseurNon précisé
SpokenlyGratuit avec les modèles locaux ; Pro 9,99 $ par moisNon : son site indique que son code est propriétaireWhisper et Parakeet gratuits, modèles cloud via Pro ou vos propres clésOui, dans la version de son siteOui, avec export de sous-titres
HarkerGratuit pour la transcription locale ; Premium à partir de 5,75 $ par moisNon préciséTous les niveaux de modèles Whisper, selon son siteOui, collage automatiqueNon précisé

La page d'alternative à superwhisper et la page d'alternative à MacWhisper passent en revue les deux plus connues, et la dictée d'Apple face à Whisper compare le modèle à ce que macOS propose déjà.

Exécuter Whisper soi-même, ou utiliser une app

Vous pouvez exécuter Whisper sur un Mac sans aucune app, et c'est une bonne façon de comprendre comment il fonctionne. Voici ce que chaque voie demande.

Vérifié le 3 octobre 2026 dans le README de chaque projet.

Whisper d'OpenAIwhisper.cppYapToText
Installationpip install -U openai-whisper, avec Python 3.8 à 3.11 et ffmpegCloner le dépôt, télécharger un modèle avec son script, compiler avec CMakeLe Mac App Store, avec le modèle inclus
UtilisationUne commande Terminal ou Python, sur des fichiers audiowhisper-cli sur des fichiers WAV 16 bits, whisper-stream pour un micro en direct, avec SDL2Une touche dans n'importe quelle app, et des fichiers audio sur la page Utility
ModèlesDe tiny à large, plus turboDes modèles Whisper au format ggml, y compris quantifiésLarge v3 Turbo (Q5) inclus, dix autres dans la bibliothèque, ou votre propre fichier ggml
MacsNon préciséIntel et ArmPuce Apple, macOS 14 ou ultérieur
Prix et licenceGratuit, MITGratuit, MITGratuit, GPL-3.0

Le faire soi-même l'emporte pour le contrôle : n'importe quel modèle, n'importe quelle option, et les Mac Intel aussi, puisque whisper.cpp indique prendre en charge les Mac Intel et Arm. YapToText l'emporte sur tout ce qui suit la transcription : il écrit dans l'app où vous êtes, remet le texte au propre avec un modèle local si vous le voulez, garde un historique et ne demande aucune configuration. La seule commande à retenir est Right Command. Exécutez Whisper vous-même pour apprendre et bricoler. Prenez une app quand vous voulez seulement les mots.

Pour l'exécuter vous-même, le guide de Whisper en local donne les commandes de whisper.cpp et ce que coûte chaque modèle en espace disque et en mémoire.

Pour des enregistrements plutôt que de la dictée en direct, la page sur la transcription de fichiers audio présente la page Utility, et la page d'alternative à MacWhisper compare YapToText à MacWhisper. La page de comparaison met superwhisper, Wispr Flow, MacWhisper et VoiceInk côte à côte.

Choisir un autre modèle Whisper

La page AI Models contient une Dictation Model Library avec dix autres modèles Whisper, chacun téléchargé une fois depuis Hugging Face et exécuté sur votre Mac. La règle empirique de l'app : les gros modèles comprennent mieux, et les petits ménagent la batterie et la mémoire. Sous Your own models, vous pouvez ajouter n'importe quel fichier .bin GGML de whisper.cpp. L'app le reconnaît d'après le fichier lui-même et refuse tout le reste.

Le guide de Whisper en local contient le tableau des modèles avec ce que chacun coûte en espace disque et en mémoire, et le guide des modèles d'IA ainsi que le guide de l'énergie expliquent comment en choisir un et en changer sur batterie.

La page AI Models de YapToText : Whisper Large v3 Turbo (Q5) et Phi-3.5 Mini Instruct marqués Included, bibliothèque de modèles en dessous.
Figure 3. La Dictation Model Library : chaque modèle Whisper affiche ses étoiles de précision et de vitesse, ses langues, sa taille et un bouton de téléchargement.

Commencer à dicter avec Whisper

Il n'y a rien à configurer en dehors de deux autorisations. Installez l'app, autorisez Microphone et Accessibilité, cliquez là où les mots doivent aller, puis appuyez brièvement sur Right Command.

Le téléchargement de l'App Store pèse environ 2,9 Go parce que les deux modèles sont inclus : l'app dicte donc sans Wi-Fi dès le premier lancement. La version Homebrew ne contient aucun modèle, il faut donc télécharger un modèle vocal avant la première dictée. La page d'installation présente les deux voies, et le guide de la première dictée détaille chaque étape avec ce que vous devez voir.

Le dépôt open source

Le code est sur GitHub, à l'adresse github.com/ryleighnewman/YapToText, sous GPL-3.0. Vous pouvez lire exactement comment l'audio arrive à Whisper et ce qui arrive au texte ensuite, ouvrir une issue, ou compiler l'app vous-même avec Xcode 26 ou ultérieur. Chaque ligne est publique, vous n'avez donc jamais à me croire sur parole quant à la destination de votre voix.

Terminal : Récupérez le code source et ouvrez-le dans Xcode.

git clone https://github.com/ryleighnewman/YapToText.git
open YapToText/YapToText.xcodeproj

Ce qui se passe : Xcode ouvre le projet. Choisissez le schéma YapToText et appuyez sur Commande R. L'app est compilée en bac à sable, comme elle est distribuée, mais sans les modèles : téléchargez donc un modèle vocal sur la page AI Models avant la première dictée.

Un manque, en toute honnêteté : le code source sur GitHub et la version Homebrew peuvent avoir une version de retard sur celle de l'App Store. La page Nouveautés les liste toutes.

Si Whisper vous comprend mal

  1. Apprenez-lui vos mots. Ajoutez noms et termes sur la page Dictionaries. Ils préparent Whisper et ne se contentent pas de corriger sa sortie. Le guide des dictionnaires montre comment faire.
  2. Réglez votre langue. Le sélecteur Language de la page AI Models démarre sur la langue système de votre Mac. La page des langues présente les 29.
  3. Réglez le microphone. Les micros Bluetooth ont une qualité de téléphone, donc choisissez le micro du Mac dans le sélecteur Input du panneau de la barre des menus. L'app avertit aussi quand la pièce ou les ventilateurs sont trop bruyants pour qu'elle vous entende.
  4. Essayez un modèle plus grand. Whisper Large v3, ou la version Q8 de Turbo, veut dire un téléchargement plus gros et une exécution plus lente, et les étoiles de la page AI Models montrent ce compromis.
La page Dictionaries de YapToText : des corrections suggérées comme thursday vers Thursday, et le dictionnaire General avec iPhone et Wi-Fi.
Figure 4. La page Dictionaries. Des entrées comme iPhone et Wi-Fi corrigent l'écriture des mots, et elles préparent aussi Whisper à les écouter.

Ce que l'app ne fait pas

  • Les Mac Intel. YapToText demande une puce Apple et macOS 14 ou ultérieur, et rien n'est promis pour les Mac Intel.
  • Sous-titres et locuteurs. La transcription de fichiers donne du texte brut : pas d'horodatage, pas de sous-titres et pas d'identification des locuteurs.
  • La traduction. L'app écrit ce que vous avez dit dans la langue où vous l'avez dit, et OpenAI note que le modèle turbo n'est pas entraîné pour la traduction.
  • Toutes les langues à égalité. OpenAI indique que les performances de Whisper varient beaucoup selon la langue.

La page sur la dictée hors ligne détaille ce qui fonctionne sans Wi-Fi.

En bref

  • Whisper. C'est le modèle vocal d'OpenAI sous licence MIT. YapToText exécute Large v3 Turbo (Q5), le fichier whisper.cpp standard de 574 Mo.
  • En local. Il s'exécute sur votre Mac via whisper.cpp avec Metal, sans Terminal et sans compte.
  • Partout. Les mots arrivent à votre curseur dans n'importe quelle app, gratuitement.

C'est Whisper, sur votre Mac, qui écrit là où vous êtes. Si Whisper comprend de travers quelque chose qu'il ne devrait pas, ouvrez une issue sur GitHub. Je les lis toutes.

Télécharger YapToText dans le Mac App StoreTéléchargement gratuit. Sans compte, sans rien de verrouillé, pour macOS 14 ou ultérieur sur un Mac avec puce Apple. Code source sur GitHub.

Qui écrit. Ryleigh Newman développe des logiciels, a du mal à taper au clavier et dicte tous les jours avec YapToText, l'app que ce site décrit. Cette page est traduite de l'anglais. L'interface de l'app et le reste du site sont en anglais. En savoir plus sur le projet, en anglais.

Guides

Autres guides, en anglais

Sources

Questions

Existe-t-il une app Whisper pour Mac ?

Oui. YapToText est une app Mac gratuite qui exécute Whisper Large v3 Turbo sur votre Mac et écrit dans n'importe quelle app. D'autres existent aussi, et la page de comparaison de ce site en met plusieurs côte à côte.

Peut-on exécuter Whisper en local sur un Mac ?

Oui. whisper.cpp exécute Whisper sur un Mac et il est optimisé pour la puce Apple, et le paquet d'OpenAI fonctionne depuis Python. YapToText réunit whisper.cpp et le modèle dans une app de l'App Store, elle s'exécute donc en local sans configuration.

Whisper est-il gratuit ?

Oui. OpenAI a publié le code et les poids de Whisper sous licence MIT. YapToText, qui l'exécute, est gratuit lui aussi, sans offre payante.

Whisper fonctionne-t-il hors ligne sur Mac ?

Oui, lorsqu'il s'exécute en local. La version App Store de YapToText contient le modèle, elle transcrit donc sans connexion Internet. Le seul usage du réseau est un téléchargement de modèle que vous lancez vous-même.

Quel modèle Whisper choisir sur un Mac ?

Large v3 Turbo (Q5) est celui qu'inclut YapToText, à 574 Mo, parce qu'il fonctionne avec environ un tiers de la mémoire du modèle complet. Les gros modèles comprennent mieux et les petits sont plus légers, la bibliothèque vous laisse donc choisir.

Whisper fonctionne-t-il sur les Mac Intel ?

Oui, si vous exécutez whisper.cpp vous-même : son README indique prendre en charge les Mac Intel et Arm. YapToText demande une puce Apple et macOS 14 ou ultérieur, et rien n'est promis pour les Mac Intel.

Whisper fonctionne-t-il sur un Mac M4 ?

Oui. YapToText exécute Whisper sur tout Mac à puce Apple avec macOS 14 ou ultérieur, et la puce Apple couvre les puces de la série M, M4 comprise. L'app ne demande ni Python ni Terminal.

Comment installer Whisper sur un Mac ?

Le plus simple est de prendre une app qui l'inclut. YapToText, sur le Mac App Store, contient Whisper Large v3 Turbo (Q5), donc ni Python, ni Terminal, ni téléchargement séparé du modèle. La version Homebrew installe l'app en une seule commande, et vous téléchargez le modèle depuis sa page AI Models.