fak — installation et démarrage (français)

Ceci est une page d’entrée localisée (entry point), pas une traduction complète de la documentation. La documentation canonique est en anglais — cette page vous amène d’une copie propre jusqu’au kernel qui tourne, 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.

Toutes les langues sur le hub i18n. Pour le pitch dense en français, voir la page d’introduction.

C’est la porte d’entrée « installer et lancer ». Le pitch dense — ce qu’est fak, pourquoi c’est pertinent en Europe (RGPD, journal d’audit aligné sur l’EU AI Act), les chiffres de coût en euros — est dans l’introduction en français et dans le README anglais. Cette page se limite à la carte des tiers et aux commandes.

fak est un seul binaire Go : un artefact statique unique, sans dépendance externe (pas de Python, pas de toolchain CUDA). Ce binaire se place entre votre agent IA et ses tool calls : il vérifie chaque appel avant son exécution et réutilise le travail partagé des sessions longues. Vous ne réécrivez pas votre agent — vous pointez une base URL vers fak serve, ou vous enveloppez un agent existant en une commande : fak guard -- claude.

Prérequis

Les tiers, en un coup d’œil

Quatre choses à faire avec le binaire, par coût de mise en place croissant — rien de nouveau ne s’installe entre elles :

Tier Ce que vous obtenez Mise en place
0 — Essayer le kernel Exécuter/mesurer la frontière d’adjudication hors ligne go build (aucun téléchargement)
1 — Placer un vrai modèle derrière Mettre le kernel devant un modèle servi ailleurs (Ollama / vLLM / llama.cpp / un provider cloud) + un serveur compatible OpenAI
1b — Modèle local en une commande Un modèle GGUF local, in-kernel, avec votre agent existant — sans clé, sans réseau fak guard --gguf qwen2.5:7b -- claude (~5 Go GGUF, mis en cache)
2 — Le modèle fusionné in-kernel La passe forward SmolLM2 pure-Go que le kernel possède + export Python (poids réels)

Pour simplement servir un modèle utile avec fak devant, visez le Tier 1. Le modèle in-kernel du Tier 2 est une passe forward de référence prouvée bit-exact face à HuggingFace, pas un moteur de service de qualité chat.

Installer le binaire

Depuis la copie (contributeur) :

git clone https://github.com/anthony-chaudhary/fak.git
cd fak
go build -o fak ./cmd/fak
./fak help

Ou directement avec Go — le chemin de module github.com/anthony-chaudhary/fak est la racine du dépôt, donc il s’installe directement :

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

Note Windows. Compilez avec go build -o fak.exe ./cmd/fak : un -o fak sans extension laisse un fichier que cmd.exe / PowerShell ne peuvent pas lancer par son nom.

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

Le capability floor en default-deny s’exécute dans le kernel, sur le même call path : une action absente de l’allow-list ne peut pas s’exécuter, quoi que l’on ait fait croire au modèle. En test live, une prompt injection a atteint la baseline non protégée 5/5 ; fak l’a murée 5/5.

Licence et coût

Apache-2.0, libre, auto-hébergé — pas de carte bancaire, pas de facture transfrontalière, pas d’entité juridique à créer. git clone puis go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest, c’est tout le chemin.

Où aller ensuite

Licence : Apache-2.0. </content> </invoke>