Petal : dicter du texte sur macOS en local avec plusieurs moteurs ASR

https://petal.aayush.art/

https://github.com/Aayush9029/petal

📌 Petal transforme la dictée vocale sur Mac en texte propre, local et instantané, avec plusieurs moteurs de transcription et sans cloud ni abonnement.

Petal est une application macOS pensée pour remplacer les workflows de dictée qui dépendent d’un service distant, d’un abonnement ou d’une connexion permanente. Le principe est simple: déclencher un raccourci clavier, parler naturellement, puis récupérer le texte directement dans l’application en cours. L’expérience vise la rapidité d’exécution au quotidien, avec une interface minimale et des actions qui évitent de casser le flux de travail.

L’intérêt principal est d’obtenir une vraie alternative locale pour la saisie vocale longue: mails, messages, notes, rédaction technique, commentaires de code ou tâches administratives. Au lieu de passer d’un outil à l’autre, Petal se comporte comme une couche de dictée générale dans macOS. Le gain se mesure surtout quand il faut produire beaucoup de texte sur des créneaux courts, sans perdre du temps à corriger chaque phrase.

Le projet propose plusieurs moteurs de transcription dans une seule app native. Cette approche évite de s’enfermer dans un seul modèle et permet d’adapter l’outil au contexte: priorité à la vitesse, à la précision, au coût mémoire ou à la qualité sur des phrases longues. Petal intègre notamment Apple Speech Transcriber, Qwen3 ASR, Parakeet via FluidAudio, Whisper (Tiny et Large V3) et Voxtral. Cette variété donne un levier concret pour ajuster la dictée selon la machine et le type de contenu.

L’app fonctionne avec deux logiques de sortie. En mode verbatim, chaque mot est restitué de façon fidèle, utile pour des comptes rendus ou des notes brutes. En mode smart, le texte est nettoyé pour retirer les hésitations et améliorer la lisibilité, plus pratique pour envoyer un message ou produire une version directement exploitable. Ce basculement rend Petal pertinent autant pour la capture rapide d’idées que pour la production de texte final.

Le démarrage est direct: télécharger la dernière release, ouvrir le fichier DMG, déplacer l’app dans Applications, puis autoriser l’accès au micro et les permissions système nécessaires. Une fois les permissions validées, il suffit d’assigner un raccourci, de choisir un modèle, puis de dicter. Le cycle d’usage reste court, ce qui réduit fortement la friction d’adoption pour une utilisation quotidienne.

Points clés:

• ⚡ Dictée ultra rapide avec raccourci global pour capturer du texte sans quitter son application active.
• 🔒 Traitement local-first pour limiter les échanges externes et garder les contenus sensibles sur la machine.
• 🧠 Choix de plusieurs moteurs ASR (Apple, Qwen, Parakeet, Whisper, Voxtral) selon vitesse et précision.
• ✍️ Deux modes de restitution, verbatim et smart, pour passer d’une capture brute à un texte nettoyé.
• 🧩 App native Swift/SwiftUI/MLX, pensée pour l’usage réel sur Apple Silicon.

Sur le plan confidentialité, Petal est construit autour d’un fonctionnement local, avec une promesse claire: pas de compte imposé, pas d’API key obligatoire, pas de pipeline cloud requis pour obtenir une transcription utilisable. Pour des usages pro ou personnels où la voix contient des informations sensibles, cette architecture réduit le risque d’exposition et simplifie la conformité interne.

Côté performances, l’ancrage natif Swift et l’usage de MLX permettent de tirer parti du GPU et du Neural Engine sur les Mac Apple Silicon. Le résultat attendu est une latence réduite et une meilleure fluidité sur des sessions de dictée répétées. L’application cible macOS 14+ et un Mac Apple Silicon, ce qui pose une contrainte technique claire: ce n’est pas une solution multiplateforme, et les Mac Intel ne sont pas la cible prioritaire.

Le projet est open source sous licence MIT, ce qui facilite l’audit du comportement, les contributions, et l’adaptation à des besoins spécifiques. Pour un usage avancé, cela permet d’envisager des personnalisations sur les raccourcis, l’intégration avec d’autres outils de production de texte, ou les réglages de transcription selon le contexte métier. Cet aspect est particulièrement utile pour garder la main sur l’évolution de l’outil au lieu de dépendre d’une roadmap fermée.

Dans un usage concret, Petal sert de passerelle entre la parole et l’action: dicter une réponse rapide dans un client mail, transformer des idées en notes structurées pendant une réunion, rédiger un brouillon d’article, ou accélérer des tâches répétitives de saisie. Le fait de pouvoir alterner moteurs et modes de sortie donne une marge d’optimisation réelle selon la longueur des textes et le niveau d’exigence attendu.

Au final, Petal se positionne comme une solution de dictée vocale locale, pragmatique et déjà exploitable au quotidien sur macOS. L’application couvre le besoin essentiel: parler, obtenir du texte propre, et rester concentré dans son outil de travail sans dépendance cloud ni coût récurrent.