fak — FAQ de premier contact

Ceci est une page d’entrée localisée (entry point), pas une traduction complète de la documentation. La documentation canonique est en anglais — cette page répond aux premières questions puis vous renvoie vers la documentation anglaise. Avertissement : cette page est générée automatiquement et attend une relecture native — les corrections par issue/PR sont bienvenues.

Voir aussi : l’introduction en français — toutes les langues sur le hub i18n.

Q1. Qu’est-ce que fak ?

Un seul binaire Go statique que vous placez devant l’agent IA que vous utilisez déjà (Claude Code, Codex, Cursor, tout client OpenAI/Anthropic/MCP), en repointant une seule base URL, sans réécriture. Il rend les sessions longues moins chères (il évacue les vieux tours tout en gardant le préfixe du prompt-cache du provider identique octet par octet), route chaque tool call, peut exécuter des modèles GGUF locaux in-process, et enregistre un verdict auditable pour chaque appel.

Q2. Dois-je changer de modèle ou réécrire mon agent ?

Non. fak gouverne et met en cache le modèle que vous utilisez déjà. Vous l’enveloppez avec :

fak guard -- claude

ou vous repointez une seule base URL vers fak serve.

Q3. Où vont mes données — est-ce conforme ?

Auto-hébergement d’abord : un seul binaire statique devant un modèle local ou un provider national, avec une résidence des données fail-closed, un capability floor en default-deny, et un journal d’audit inviolable pour chaque tool call. Vos données ne quittent pas votre machine.

C’est la brique technique qu’un audit RGPD demande (la donnée reste sur votre infrastructure, aucun chemin « transféré par défaut vers un pays tiers »), et le journal d’audit append-only chaîné par hachage répond au journal de décisions attendu par l’AI Act européen. Ce n’est pas un conseil juridique. Détails : Data residency & compliance.

Q4. Combien ça coûte ? Est-ce vraiment gratuit ?

Apache-2.0, gratuit, auto-hébergé. Pas de carte bancaire, pas de facture transfrontalière, pas d’entité juridique — donc zéro euro de licence et aucun contrat fournisseur à signer. git clone puis go install, c’est tout le chemin.

Q5. À quel point est-ce moins cher ou plus rapide ?

Sur un run mesuré de 50 tours × 5 agents, environ 4,1× moins de travail qu’une stack warm-cache optimisée — et le travail évité, ce sont des tokens que vous ne payez pas, donc directement un levier de marge en euros. Le chiffre de ~60× (environ 19 heures ramenées à environ 19 minutes) ne tient que face à une boucle naïve qui renvoie tout à chaque tour — jamais comme chiffre de tête. Le gain de réutilisation est réservé à l’auto-hébergement, pour les flottes à lecture intensive.

Q6. Quels modèles fonctionnent ?

Qwen2/Qwen3 et GLM-MoE sont prouvés bit-exact dans le moteur de référence in-kernel. Tout le reste (DeepSeek, Mistral, n’importe quel modèle open-weights) est fronté via l’interface compatible OpenAI : Ollama / vLLM / SGLang / llama.cpp / LM Studio.

Q7. Comment bloque-t-il la prompt injection ?

Deux barrières structurelles, pas un classifieur : un capability floor en default-deny (un outil dangereux n’est jamais sur l’allow-list) et la mise en quarantaine des résultats (les résultats d’outils empoisonnés n’atteignent jamais le contexte du modèle). En tests réels, l’injection a atteint la baseline non protégée 5/5 et fak l’a murée 5/5.

Q8. Comment l’installer ?

go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest

ou, depuis un clone :

go build -o fak ./cmd/fak

Si proxy.golang.org est inaccessible depuis votre réseau, réglez un miroir de modules via GOPROXY avant d’installer.

La preuve en 60 secondes (pas de clé, pas de modèle, pas de GPU)

go build -o fak ./cmd/fak
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool refund_payment --args "{}"   # -> DENY (POLICY_BLOCK)
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool search_kb     --args "{}"   # -> ALLOW
./fak agent --offline                                                                                       # injection blocked, task still completes

Q9. Où aller ensuite ?

Licence : Apache-2.0.