Fonctionnement et architecture
JEXXA fonctionne entièrement sur le Mac. L’application charge un modèle de reconnaissance vocale stocké localement ; la version « Full » occupe 3,1 Go, la version « Small » 2,0 Go. Le modèle réside sur le disque et s’exécute en mémoire vive, nécessitant 16 Go de RAM pour la version complète et 8 Go pour la version allégée. La compatibilité est limitée à macOS 14 ou ultérieur et aux processeurs Apple silicon, ce qui indique une dépendance aux jeux d’instructions SIMD et aux accélérateurs NPU intégrés. Aucun appel réseau n’est requis pendant la transcription, ce qui élimine les files d’attente et les coûts par minute. Le modèle est chargé en mémoire au lancement et reste actif tant que l'utilisateur maintient la touche de dictée, évitant ainsi les temps de chargement répétés.
Performances et latence
Le développeur indique que la plupart des dictées sont affichées dans le texte en moins d’un cinquième de seconde après le relâchement de la touche, soit environ 0,2 s de latence. Cette rapidité provient d’une exécution en temps réel du modèle, sans mise en cache externe. La prévisualisation en direct montre le texte au fur et à mesure, confirmant que le flux audio est traité immédiatement. Les tests internes montrent que la consommation CPU reste inférieure à 30 % d’un cœur lors d’une dictée continue, laissant de la marge pour d’autres applications.
Implications en matière de confidentialité
Parce que le traitement reste sur le dispositif, aucune donnée audio ni transcription n’est transmise à un serveur. La politique de confidentialité mentionne uniquement les vérifications d’abonnement, les mises à jour et les diagnostics, qui peuvent être désactivés. Le fait que les diagnostics puissent être désactivés signifie que l’utilisateur contrôle totalement le flux de données vers les serveurs de JEXXA. Cette architecture supprime le risque d’interception réseau et de collecte centralisée, mais elle conserve les métadonnées locales (par exemple, les modèles d’apprentissage personnalisés) qui restent accessibles uniquement à l’utilisateur.
Limites et perspectives
Le principal frein réside dans la taille du modèle et la consommation de RAM ; les machines disposant de moins de 8 Go ne pourront pas exécuter la version Small. De plus, l’exigence d’un processeur Apple silicon exclut les Mac Intel, limitant la portée du produit. L’absence de code source empêche l’audit indépendant du modèle, ce qui peut freiner l’adoption dans les environnements où la transparence est requise. Enfin, la dépendance à macOS 14 rend l’application incompatible avec les versions antérieures, contraignant les utilisateurs à mettre à jour leur système d’exploitation. Une évolution possible serait de proposer des modèles compressés via quantisation, afin de réduire la RAM requise tout en conservant une précision acceptable.
