WhaleRead — Vos livres ne partent plus à l'étranger

État des lieux

Traduire un livre acheté en EPUB sans l'envoyer chez un service cloud, et lire la source et la traduction côte à côte : c'est la promesse de WhaleRead, un lecteur-traducteur macOS local-first sorti le 18 septembre 2026. On importe un TXT, un Markdown ou un EPUB, un petit modèle 7B (Tencent Hy-MT2, via Ollama) le traduit sur la machine, et la relecture humaine des passages douteux est intégrée au produit au lieu d'être laissée à l'utilisateur.

Le lancement Product Hunt a fait un bruit très faible — six votes, un commentaire, deux étoiles GitHub — mais le produit est réellement téléchargeable et fonctionnel, et il répond à un besoin massif de l'audience francophone : traduire des livres et de la documentation technique sans envoyer sa bibliothèque chez un tiers. Deux réserves structurantes, que nous détaillons plus bas : le dépôt GitHub ne contient aucun code source ni licence, et l'application n'est pas notarisée par Apple.

La carte des menus

Gratuit, sans compte, sans clé API pour la traduction locale. L'application macOS de 185 Mo se télécharge librement, et le modèle embarqué Tencent Hy-MT2 7B (quantification Q4_K_M, environ 4,62 Go) se tire séparément. Aucun plan payant n'est annoncé au 20 septembre 2026. En face, la concurrence cloud facture : DocTranslator affiche 0,005 dollar par mot, soit environ cinq dollars pour un livre de 100 000 mots. Le coût marginal d'une traduction locale, une fois le modèle téléchargé, est nul.

La promesse de souveraineté est donc réelle sur un point vérifiable : le modèle tourne dans Ollama, en local. Mais elle s'arrête là. Contrairement à ce que laissent croire les annuaires — ExploreAI.tools le classe même « freemium », PoweredByAI était indisponible — la source primaire est gratuite, sans palier. Ne cherchez pas d'abonnement caché, il n'y en a pas.

Ce que la bête sait vraiment faire

Le cœur du produit est un workflow de relecture assumée. Le modèle est faillible, et le produit le sait : on surligne un passage douteux, on garde côte à côte la source, la traduction courante, le raisonnement du modèle et la révision proposée, puis on applique — ou pas. Le README insiste : « Model suggestions stay drafts. Nothing rewrites the book until you inspect and apply it. » La landing donne même un exemple d'échec assumé — le modèle a rendu « Le cartographe silencieux » pour un personnage féminin dont le texte utilisait « la cartographe » — présenté comme la justification du produit.

Côté moteur, Hy-MT2 est une famille open-sourcée le 21 mai 2026 par Tencent Hunyuan, en trois tailles, avec le jeu d'évaluation IFMTBench. La fiche du 7B déclare 36 langues, licence Apache-2.0, et couvre notamment le français, l'anglais, le chinois, le japonais, l'espagnol, l'allemand, l'italien, le russe, l'arabe et le coréen. Le dépôt GGUF affichait près de 40 000 téléchargements au 20 septembre. Un billet d'OrcaRouter documente une API hébergée Tencent Cloud à environ 0,074 dollar par million de tokens d'entrée, pour qui voudrait déporter le moteur.

La lecture bilingue, l'EPUB avec chapitres et images préservés, les signets et notes attachés au titre, et le mode Ask AI (via un endpoint OpenAI à configurer soi-même) complètent le tableau.

Les couleuvres à avaler

La première couleuvre est de taille : la revendication « open-source » est fausse. Le dépôt GitHub ne contient que trois entrées — un .gitignore, un README et un dossier assets. Aucun fichier de code, aucune LICENSE. La distribution se fait par un binaire zippé arm64 plus son empreinte SHA-256. C'est un logiciel propriétaire distribué via GitHub, pas un logiciel libre. Pour une application qui promet la confidentialité, c'est gênant : la donnée ne quitte pas la machine, mais « l'application ne fait rien d'autre » n'est pas vérifiable faute de code auditable.

La deuxième : le binaire est signé ad-hoc et non notarisé. Au premier lancement, il faut un clic droit puis « Ouvrir », voire passer par les réglages de sécurité. Demander à l'utilisateur de contourner Gatekeeper pour une app de confidentialité est un mauvais signal, même si la démarche est courante en preview.

La troisième est un argument de qualité non livré : toute la démonstration de la landing repose sur des sorties d'un modèle 30B issu d'un « private evaluation setup », alors que le téléchargement public ne contient que le chemin 7B. Et les exemples publiés sont synthétiques, écrits pour la démo — la landing le revendique elle-même.

Enfin, la relecture automatique post-traduction ne prend en charge que les éditions en chinois simplifié et traditionnel. Un lecteur francophone obtient la lecture bilingue, mais pas la passe de relecture automatique, qui est pourtant le cœur du discours produit. Ajoutez une contrainte matérielle — Mac Apple Silicon uniquement, macOS 13 ou plus — et l'adoption reste mesurée : deux étoiles, six votes, zéro avis.

Verdict

WhaleRead répond à un vrai besoin — traduire sans envoyer sa bibliothèque à l'étranger — avec une exécution honnête sur la faillibilité du modèle. Mais c'est un binaire fermé, non notarisé, dont la fonction la plus vendue (la relecture) n'est pas disponible pour le français. À surveiller, pas encore à recommander sans réserve. ★★★☆☆