IA non censurée : le guide complet des meilleurs modèles web et locaux en 2026

Les IA non censurées représentent l’une des tendances les plus significatives de l’écosystème open source en intelligence artificielle. Développeurs, chercheurs, auteurs de fiction mature, spécialistes en cybersécurité : de plus en plus d’utilisateurs cherchent des alternatives aux modèles grand public bridés par des filtres parfois excessifs. ChatGPT refuse d’écrire certaines scènes de roman ? Claude ajoute des avertissements à chaque réponse sensible ? Gemini décline vos questions de sécurité informatique ? Dans ce guide complet, nous faisons le point sur les meilleures IA non censurées disponibles en 2026, qu’elles soient accessibles directement depuis votre navigateur via une interface web, ou téléchargeables et installables en local sur votre machine. Nous répondrons à toutes les questions essentielles : qu’est-ce qu’un modèle d’IA non censuré, comment fonctionne la technique d’ablitération, quels sont les meilleurs LLM sans restrictions, comment les installer, et quelles précautions légales adopter ?

Qu’est-ce qu’une IA non censurée ? Définition et enjeux

Les filtres de sécurité dans les modèles mainstream

Les grands modèles de langage commerciaux — ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral Le Chat — intègrent tous une couche d’alignement comportemental construite grâce au RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Cette technique, combinée à des systèmes de Constitutional AI ou de fine-tuning supervisé, programme le modèle à refuser certaines requêtes, ajouter des avertissements, ou reformuler ses réponses pour les rendre « acceptables » selon des critères définis par l’entreprise éditrice.

Ces filtres sont souvent calibrés sur des valeurs culturelles nord-américaines et peuvent bloquer des requêtes parfaitement légitimes : écriture de fiction impliquant de la violence ou de la sexualité adulte, questions en cybersécurité offensive, sujets politiquement sensibles, analyse de textes controversés, ou encore simple curiosité intellectuelle sur des sujets tabous.

Modèles non censurés : les deux grandes catégories

Un LLM non censuré est un modèle de langage dont les mécanismes de refus ont été réduits ou supprimés. Il en existe deux grandes familles :

Les modèles fine-tunés « uncensored » : des versions dérivées de modèles open source (LLaMA, Mistral, Qwen…) dont le fine-tuning a été réalisé sur des datasets nettoyés de tous les exemples de refus. La série Dolphin d’Eric Hartford est l’exemple le plus emblématique de cette approche.

Les modèles « ablitérés » : une technique plus récente et plus chirurgicale qui consiste à identifier et neutraliser les directions d’activation spécifiques responsables des comportements de refus dans les poids du réseau neuronal, sans nécessiter un réentraînement complet. La recherche fondatrice d’Arditi et al. (2024) a posé les bases de cette méthode, aujourd’hui largement utilisée par la communauté.

L’ampleur du phénomène en 2025

Une étude académique publiée en octobre 2025 dans la revue MDPI (Uncensored AI in the Wild) a analysé plus de 8 600 dépôts de modèles sur Hugging Face. Ses conclusions sont éloquentes : les modèles non censurés ont connu une croissance explosive, avec certains modèles téléchargés plus de 19 millions de fois. Les familles de modèles les plus modifiées sont LLaMA/Llama-3, Mistral, Qwen (dont la part est passée de 16,6 % à 32,1 % des modifications communautaires) et Gemma (de 4,2 % à 11,9 %). Plus significatif encore : alors que les modèles non modifiés ne répondent qu’à 18,8 % des requêtes jugées « unsafe », leurs versions modifiées affichent un taux de conformité moyen de 74,1 %.

⚠️ Avertissement légal : « Non censuré » ne signifie pas « illégal » ni « hors de toute responsabilité ». Ces modèles sont soumis aux lois en vigueur dans votre pays. En France, la production et la diffusion de certains contenus restent strictement encadrées (apologie du terrorisme, contenus pédopornographiques, incitation à la haine). L’utilisateur reste seul responsable de l’usage qu’il fait de ces outils.

La technique d’ablitération : comment ça fonctionne ?

L’ablitération est aujourd’hui la méthode de référence pour décensurer un modèle de langage. Elle repose sur un principe de directional ablation : identifier, dans les poids du réseau de neurones, les vecteurs d’activation spécifiquement associés aux comportements de refus, puis les supprimer ou les neutraliser.

Concrètement, la procédure implique :

1. L’identification des « refusal directions » — En comparant les activations du modèle sur des prompts qui génèrent un refus vs ceux qui génèrent une réponse, on peut calculer par différence des moyennes la direction vectorielle responsable du refus dans l’espace d’activation.

2. La projection orthogonale — Une fois ce vecteur identifié, on modifie les poids du modèle pour supprimer toute composante alignée sur cette direction lors de l’inférence. Le modèle ne « voit » plus la direction du refus.

3. L’optimisation des paramètres — Des outils comme Heretic (projet open source sur GitHub) affinent automatiquement ces paramètres via un optimiseur TPE (Tree-structured Parzen Estimator) en minimisant simultanément le nombre de refus et la divergence KL par rapport au modèle original, préservant ainsi l’intelligence du modèle.

Le problème de la dégradation des performances

La recherche communautaire a identifié un défaut majeur de l’ablitération pure : la perte d’intelligence. Des utilisateurs sur Reddit signalent régulièrement que des modèles purement ablitérés « perdent leurs capacités après 7 à 10 messages » — hallucinations accrues, raisonnement dégradé, perte de cohérence sur les longues conversations.

C’est pourquoi des approches hybrides ont émergé. Le modèle JOSIEFIED-Qwen3:8b, créé par le développeur Gökdeniz Gülmez, applique d’abord l’ablitération puis ajoute une étape de fine-tuning pour récupérer l’intelligence perdue. Des tests comparatifs menés sur 48h ont démontré que JOSIEFIED maintient une cohérence nettement supérieure aux modèles purement ablitérés dans les conversations longues.

Les meilleures IA non censurées accessibles via interface web

Venice.ai : la référence des IA non censurées en ligne

Venice.ai est la plateforme web la plus connue et la plus complète pour accéder à des modèles d’IA non censurés directement dans le navigateur, sans installation. Sa proposition de valeur centrale repose sur deux piliers : la liberté d’expression et la confidentialité.

La plateforme met en avant une politique de « no logging » stricte : vos conversations ne sont ni stockées côté serveur, ni utilisées pour entraîner des modèles. Venice propose un toggle explicite « No Restrictions » sur plusieurs modèles, dont :

• Llama 3.3 70B Uncensored — Le modèle le plus puissant de la plateforme, idéal pour les tâches complexes
• Mistral Nemo Uncensored — Léger et rapide, parfait pour des échanges fréquents
• Flux / SDXL sans filtres — Génération d’images sans restrictions de contenu

Prix : Freemium. Accès limité gratuit, abonnement Pro autour de 50 $/an avec accès illimité aux modèles. Lien : venice.ai

Janitor AI : le spécialiste du roleplay non filtré

Janitor AI s’est imposé comme la plateforme de référence pour le roleplay conversationnel sans restrictions. Elle permet de créer des personnages personnalisés et de s’engager dans des narratives fictives immersives sans les interruptions des modèles alignés.

Son architecture est originale : la plateforme s’appuie sur une API externe que l’utilisateur fournit lui-même (OpenAI, KoboldAI, ou Anthropic), ce qui lui confère une grande flexibilité et déplace la responsabilité du filtrage vers l’utilisateur. Le contenu NSFW est accessible après une vérification d’âge.

Points forts : Bibliothèque de personnages communautaires massive, interface intuitive, compatibilité multi-API. Prix : Gratuit (nécessite votre propre clé API). Lien : janitorai.com

OpenRouter : la passerelle API vers les modèles non censurés

OpenRouter n’est pas une interface de chat mais une passerelle API centralisée qui agrège des dizaines de modèles de différents fournisseurs, dont plusieurs versions peu restrictives ou non censurées. C’est la solution privilégiée des développeurs qui souhaitent intégrer des LLM non censurés dans leurs applications sans gérer l’infrastructure.

Quelques modèles notables disponibles sur OpenRouter avec peu de restrictions :

• Nous Hermes (Nous Research)
• Dolphin (Eric Hartford, via Mistral ou LLaMA)
• Qwen2.5 Instruct (versions peu restrictives)

Prix : Pay-per-use, facturation au token. Lien : openrouter.ai

Poe (Quora) : les bots communautaires non filtrés

Poe de Quora agrège des dizaines de modèles, dont certains bots créés par des utilisateurs tiers basés sur Mistral ou LLaMA avec des niveaux de restriction réduits. En cherchant dans la bibliothèque communautaire des bots comme « Dolphin » ou « Hermes », il est possible de trouver des expériences beaucoup plus permissives que les modèles officiels.

Prix : Freemium. Lien : poe.com

Les meilleurs LLM non censurés à installer en local

L’installation d’un LLM en local reste la solution la plus radicale et la plus sécurisée pour s’affranchir de toute censure. Vos données ne quittent pas votre machine, le modèle répond sans aucun filtre réseau, et vous n’êtes soumis à aucune politique de service.

Ollama : le gestionnaire de LLM locaux incontournable

Ollama est devenu l’outil standard pour télécharger, gérer et exécuter des LLM en local sous macOS, Linux et Windows. Son principal avantage : une CLI intuitive avec une seule commande pour télécharger et lancer un modèle, et une API REST locale compatible OpenAI pour l’intégrer à d’autres outils.

Selon les données de novembre 2025, la bibliothèque officielle Ollama propose plus de 100 modèles allant de 1B à 671B paramètres. Parmi eux, plusieurs dizaines de versions non censurées ou ablitérées.

# Installation (macOS/Linux)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Lancer un modèle non censuré directement
ollama run dolphin-llama3
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:8b
ollama run nous-hermes2

Lien : ollama.com

Les modèles non censurés recommandés en 2025

🐬 La série Dolphin (Eric Hartford) — La référence historique

La série Dolphin est probablement la plus connue et la plus téléchargée dans l’univers des LLM non censurés. Créée par Eric Hartford, elle repose sur un fine-tuning spécifique sur des datasets dont tous les exemples de refus ont été supprimés. Le résultat est un modèle hautement obéissant (compliant) aux instructions sans refus intempestifs.

Installation :

ollama run dolphin-llama3
ollama run dolphin-mixtral

🟣 Nous Hermes 2 & 3 (Nous Research) — Performance + faible censure

Les modèles Hermes de Nous Research sont reconnus dans la communauté open source pour leur excellent rapport performance/restriction. Nous Hermes 2 Pro basé sur LLaMA 3 est particulièrement apprécié pour le function calling, le raisonnement avancé et les réponses sans refus. La version Hermes 3 poussée plus loin encore dans cette direction.

Installation :

ollama run nous-hermes2
ollama run hermes3

🔵 Qwen3 Abliterated (Alibaba / communauté) — Le nouveau standard

Les modèles Qwen3 d’Alibaba ont connu une adoption massive en 2025, notamment leurs versions ablitérées par la communauté. L’auteur huihui-ai sur Hugging Face maintient plusieurs versions ablitérées de haute qualité :

• huihui-ai/Qwen3-8B-abliterated — Excellent rapport qualité/ressources
• huihui-ai/Qwen3-abliterated:4b — Pour les machines modestes (4 Go VRAM)
• JOSIEFIED-Qwen3:8b — Ablitération + fine-tuning, la version la plus stable en conversation longue

La montée en puissance des modèles Qwen ablitérés s’explique par leurs capacités techniques (contexte 128K, excellente maîtrise du français et du multilinguisme) et par la qualité de leur documentation pour le fine-tuning, qui facilite les modifications communautaires.

Installation via Ollama :

ollama pull huihui_ai/qwen3-abliterated:8b
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:8b

🟠 DeepSeek R1 Abliterated — Raisonnement non censuré

DeepSeek-R1 est l’un des modèles de raisonnement les plus performants de 2025, comparable aux modèles o1 d’OpenAI. Sa version ablitérée (deepseek-r1-abliterated sur Ollama) conserve les impressionnantes capacités de raisonnement du modèle original tout en supprimant les filtres de refus. Particulièrement utile pour l’analyse de code malveillant (pentest, CTF), les scénarios complexes de roleplay narratif ou la recherche en sécurité.

Note : les modèles DeepSeek ont une tendance documentée à basculer vers le chinois en conversation longue. Utiliser le system prompt "Always respond in English" (ou en français) pour contourner ce comportement.

Installation :

ollama run deepseek-r1
# ou la version ablitérée depuis Hugging Face via LM Studio

🟡 WizardLM Uncensored — Le classique indémodable

WizardLM-Uncensored est décrit par la communauté comme « le modèle qui a tenu la promesse de l’IA sans filtre » lors de son arrivée. Packagé initialement par TheBloke sur Hugging Face, il reste un choix solide et très documenté pour les débutants dans le monde des LLM locaux non censurés.

Ses points forts : fiabilité, excellente documentation communautaire, performances équilibrées sur la génération de texte long et l’analyse.

Installation : Disponible sur HuggingFace (rechercher WizardLM-7B-Uncensored) et compatible LM Studio / oobabooga.

⚫ LLaMA-3.2 Dark Champion Abliterated — Le modèle longue durée

Dark Champion est un modèle ablitéré basé sur LLaMA 3.2, réputé pour sa gestion des contextes très longs sans dégradation de performance. Il est particulièrement prisé pour les projets d’écriture de longue haleine, les analyses de documents complexes ou les sessions de roleplay étendues.

Disponible sur Hugging Face avec plusieurs niveaux de quantisation (Q4, Q6, Q8).

Tableau comparatif des principaux LLM non censurés locaux

Les outils pour exécuter des LLM non censurés en local

LM Studio : l’interface graphique recommandée pour les débutants

LM Studio propose une interface graphique élégante et intuitive pour télécharger, gérer et interagir avec des modèles au format GGUF directement depuis HuggingFace. Son point fort : un serveur local intégré compatible avec l’API OpenAI pour connecter d’autres applications (IDE, scripts Python, outils tiers).

Configuration recommandée :

• Modèles 7-8B : 16 Go de RAM ou 8 Go de VRAM GPU
• Modèles 13-34B : 32 Go de RAM ou 16 Go de VRAM
• Modèles 70B+ : GPU haut de gamme (RTX 3090/4090, A100) ou M2/M3 Ultra Mac

Lien : lmstudio.ai

Text Generation WebUI (oobabooga) : la solution avancée

Text Generation WebUI (alias oobabooga) est le projet GitHub le plus populaire pour exécuter des LLM localement avec une interface web complète et hautement configurable. Il supporte de nombreux formats (GGUF, GPTQ, EXL2, AWQ) et propose des fonctionnalités avancées : mode personnage, historique de conversation, paramètres de génération fins (temperature, top-p, repetition penalty), extensions, et API.

git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
cd text-generation-webui
./start_linux.sh  # ou start_windows.bat sous Windows

Après lancement, l’interface est accessible sur http://localhost:7860. Vous pouvez y charger n’importe quel modèle GGUF téléchargé depuis HuggingFace.

GitHub : github.com/oobabooga/text-generation-webui

Open WebUI : l’interface ChatGPT-like pour Ollama

Open WebUI (anciennement Ollama WebUI) est une interface web style ChatGPT qui se connecte à votre instance Ollama locale. Elle supporte le multi-modèles, l’historique de conversations, les pièces jointes, les system prompts configurables et même la génération d’images. C’est la solution idéale pour une utilisation quotidienne confortable.

docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Lien : github.com/open-webui/open-webui

GPU cloud : RunPod et Vast.ai pour les grands modèles

Si votre machine locale ne dispose pas de la VRAM nécessaire pour les modèles 70B+, les plateformes RunPod et Vast.ai permettent de louer des GPU haute performance (A100, H100) à l’heure pour un coût raisonnable. Vous pouvez y déployer un container Docker avec Text Generation WebUI ou Ollama pré-configuré, charger n’importe quel modèle depuis HuggingFace, et disposer d’une instance privée et puissante en quelques minutes.

Tableau comparatif global : web vs local

Comment choisir son IA non censurée : guide pratique

Critères de sélection selon votre profil

Vous débutez et voulez tester rapidement ? Commencez par Venice.ai (interface web, aucune installation) ou LM Studio avec le modèle Qwen3-8B-abliterated (interface graphique intuitive).

Vous êtes développeur et intégrez dans une application ? Utilisez Ollama avec le modèle Dolphin ou Nous Hermes, et connectez-vous à l’API locale sur http://localhost:11434. Compatible OpenAI SDK.

Vous faites du roleplay ou de l’écriture créative mature ? Optez pour JOSIEFIED-Qwen3:8b (stabilité en longue conversation) ou Janitor AI (personnages préconfigurés).

Votre priorité est le raisonnement et le code ? DeepSeek-R1 Abliterated ou Dolphin-Mixtral sont vos meilleurs choix.

Vous avez besoin de confidentialité maximale pour des données sensibles ? Installez Ollama + Open WebUI en local. Aucune donnée ne quitte votre machine.

Configuration matérielle minimale recommandée

Pour exécuter des modèles non censurés en local de manière confortable :

• Configuration entrée de gamme (CPU uniquement) : 16 Go RAM, SSD 50 Go → Modèles 3-4B (Dolphin3-LLaMA3.2:3b, Qwen3:4b-abliterated)
• Configuration intermédiaire (GPU 8 Go VRAM) : RTX 3060/3070 ou équivalent → Modèles 7-8B quantisés Q4/Q6
• Configuration avancée (GPU 16-24 Go VRAM) : RTX 3090/4090, RTX 4000 Ada → Modèles 13-34B
• Configuration haute performance (GPU 40+ Go ou multi-GPU) : A100, H100, ou Mac M2/M3 Ultra → Modèles 70B

Précautions légales et éthiques

Le cadre légal en France et en Europe

L’utilisation d’une IA non censurée ne constitue pas en soi une infraction. Ces modèles sont des outils : leur légalité dépend entièrement de l’usage qui en est fait. En France et dans l’Union Européenne, plusieurs dispositions légales restent applicables quel que soit l’outil utilisé :

• Apologie du terrorisme (Code pénal, article 421-2-5) : génération de contenu faisant l’apologie d’actes terroristes
• CSAM (Child Sexual Abuse Material) : génération de tout contenu sexualisant des mineurs est un crime grave
• Loi sur la haine en ligne : contenus incitant à la discrimination, la haine ou la violence
• Règlement sur l’IA (AI Act européen) : certaines utilisations d’IA entrent dans des catégories à « risque élevé » ou « inacceptable »

Bonnes pratiques pour une utilisation responsable

Isolation des données sensibles — Utilisez systématiquement un modèle local pour tout ce qui implique des données personnelles, professionnelles ou confidentielles. Ne confier jamais ce type d’information à une plateforme web tierce.

Vérification des outputs — Un modèle non censuré peut générer des informations factuellement incorrectes avec beaucoup plus d’assurance qu’un modèle aligné. L’absence de filtre ne garantit pas l’exactitude : restez critique.

Contrôle des system prompts — Un system prompt bien rédigé vous permet de définir le « personnage » du modèle, son ton, et certaines règles même sur un modèle non censuré. C’est la meilleure façon d’obtenir des réponses cohérentes et adaptées à votre contexte.

Stockage sécurisé — Si vous générez du contenu sensible, assurez-vous que votre environnement local est correctement sécurisé (chiffrement du disque, mots de passe robustes).

Conclusion

Les IA non censurées constituent aujourd’hui un écosystème mature, riche et accessible, porté par une communauté open source extrêmement active. En 2025, plus de 11 000 modèles non censurés sont recensés sur HuggingFace, témoignant d’une demande croissante et d’une offre technique de plus en plus sophistiquée.

Pour les utilisateurs qui se heurtent aux limitations des plateformes commerciales, les options sont nombreuses et adaptées à tous les profils. Les débutants trouveront dans Venice.ai une solution web clé en main, sans installation. Les utilisateurs avancés privilégieront une installation locale via Ollama avec des modèles comme JOSIEFIED-Qwen3:8b ou Dolphin-LLaMA3, offrant une confidentialité totale et une liberté sans compromis.

La technique d’ablitération a marqué un tournant : plus chirurgicale qu’un simple fine-tuning, elle permet de supprimer les mécanismes de refus tout en préservant l’intelligence du modèle — surtout lorsqu’elle est combinée à une étape de fine-tuning de récupération. Les modèles Qwen3 ablitérés représentent en 2025 probablement le meilleur rapport performance/liberté disponible sur du matériel grand public.

La liberté offerte par ces outils va de pair avec une responsabilité accrue. Ces modèles sont de puissants amplificateurs de capacités créatives, analytiques et techniques — leur usage responsable reste l’affaire de chaque utilisateur.

Cet article est publié à titre informatif. ai-explorer.io ne cautionne pas l’utilisation de ces outils à des fins illégales ou nuisibles. Les informations techniques sont fournies dans un cadre éducatif.

Kits de démarrage rapide :

# Kit débutant : Ollama + modèle léger non censuré
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run dolphin-llama3

# Kit intermédiaire : Qwen3 ablitéré 8B
ollama pull huihui_ai/qwen3-abliterated:8b
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:8b

# Kit raisonnement : DeepSeek-R1 ablitéré
ollama run deepseek-r1:8b  # puis remplacer par version ablitérée depuis HF

# Kit Open WebUI (interface graphique web locale)
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Ressources complémentaires :

• HuggingFace Open LLM Leaderboard : huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard
• UGI Leaderboard (Uncensored & General Intelligence) : classement spécialisé pour les modèles non censurés
• GitHub Heretic (outil d’ablitération automatique) : github.com/p-e-w/heretic
• Étude MDPI sur les LLM non censurés (oct. 2025) : mdpi.com/1999-5903/17/10/477