Open WebUI, c’est l’interface web dans laquelle finissent la plupart des installations d’IA auto-hébergées : historique des conversations, plusieurs modèles, envoi de fichiers, une mise en page qui rappelle ChatGPT. Sauf qu’ici, chaque échange reste sur votre propre disque. Seule, elle ne fait tourner aucun modèle : il lui faut un backend auquel se connecter. Cette fiche sert de référence rapide : ce qu’est vraiment Open WebUI, sa licence réelle, une installation Docker en une ligne, et les fonctionnalités à connaître. Pour le guide complet, le dimensionnement matériel et une stack Docker Compose prête pour la production, direction notre guide Ollama + Open WebUI.
Il vous faut d’abord un backend. Open WebUI n’embarque aucun moteur de modèle : c’est une interface, pas un moteur d’inférence. Associez-la à Ollama, notre fiche dédiée détaille ce que c’est, sa licence MIT, et une installation Docker en une ligne, sachant qu’Open WebUI se connecte tout aussi bien à OpenAI, Anthropic, ou à n’importe quelle API compatible OpenAI. Pas encore de backend en service ? Commencez par Ollama, puis revenez ici.
En bref : Open WebUI est développé par Open WebUI Inc. Le projet a démarré en 2023 comme un petit compagnon d’Ollama, alors baptisé Ollama WebUI, et a depuis dépassé les 145 000 étoiles sur GitHub. Il reste gratuit à auto-héberger, faire tourner et modifier, même si ce n’est plus une licence open source à proprement parler (on y revient plus bas).
Qu’est-ce qu’Open WebUI ?
Une fois qu’on met de côté la liste de fonctionnalités, Open WebUI reste une application web assez simple dans son principe : elle se place entre vous et un ou plusieurs modèles d’IA. Elle gère les comptes, l’historique des conversations, et tout ce qui rend un modèle réellement exploitable au quotidien, pas seulement joignable via une API. Le modèle qui tourne derrière ne compte pas vraiment : pointez-la vers une instance Ollama locale, une clé OpenAI ou Anthropic, un serveur llama.cpp ou vLLM, la fenêtre de discussion ne change pas. C’est cette indépendance vis-à-vis du backend qui explique une bonne partie de son succès : on branche ce qu’on utilise déjà, le comportement reste le même.
Fonctionne sur : macOS, Linux (x86_64 et ARM64, y compris Raspberry Pi et les cartes Nvidia DGX Spark) et Windows, avec Kubernetes disponible pour les déploiements plus importants. Le paquet Python prend en charge les versions 3.11 et 3.12 ; la 3.13 n’est pas encore supportée.
La licence, et pourquoi elle compte
Jusqu’à la version 0.6.5, le code d’Open WebUI était sous une licence BSD-3-Clause classique. À partir de la 0.6.6, le projet est passé à une licence maison, l’« Open WebUI License » : toujours du BSD-3-Clause à la base, mais avec une clause en plus qui interdit de retirer ou de modifier la marque « Open WebUI » dans tout déploiement ou toute distribution. C’est encore exactement le cas aujourd’hui dans le fichier de licence du dépôt GitHub du projet : les versions actuelles ont largement dépassé la 0.9, et cette clause de branding n’a pas bougé d’un iota.
La clause de branding prévoit trois exceptions. Vous en êtes dispensé si votre déploiement dessert 50 utilisateurs finaux ou moins sur toute période glissante de 30 jours, si vous avez obtenu une autorisation écrite spécifique d’Open WebUI Inc., ou si vous détenez une licence entreprise qui l’autorise explicitement. En dehors de ces trois cas, retirer le nom ou le logo d’un déploiement constitue une violation de la licence. Rien de tout cela ne change le coût d’utilisation d’Open WebUI, toujours nul, mais ce n’est plus, au sens strict, une licence open source approuvée par l’OSI. Le texte intégral se trouve sur la page officielle de la licence.
Fonctionnalités clés en un coup d’œil
- Chat multi-modèles : faites tourner plusieurs modèles en parallèle et changez en cours de conversation
- RAG et bases de connaissances : importez des documents, recherche hybride BM25 plus recherche vectorielle sur neuf bases de données vectorielles
- Notes et Channels : un espace de rédaction et un chat persistant où les modèles peuvent être directement mentionnés
- Open Terminal : donnez à un modèle un véritable shell en bac à sable pour exécuter et corriger son propre code
- Extensibilité : outils et pipelines Python, support natif du MCP, découverte automatique d’outils via OpenAPI
- Authentification entreprise : RBAC, SSO/OIDC/LDAP, et provisioning SCIM 2.0
- Voix, génération d’images et recherche web, sans jamais quitter la fenêtre de discussion
Installation Docker rapide
Pour la vue d’ensemble, le durcissement sécurité, et un docker-compose.yml associant tout ça à Ollama, direction le guide complet. Pour simplement faire tourner Open WebUI face à un backend que vous avez déjà :
docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:mainCette commande récupère l’image officielle depuis GitHub Container Registry (identiquement mise en miroir sur Docker Hub sous le nom openwebui/open-webui) et sert l’interface sur http://localhost:3000. Si Ollama tourne déjà sur la même machine, Open WebUI le détecte automatiquement ; sinon, définissez la variable d’environnement OLLAMA_BASE_URL pour l’y faire pointer.
Envie d’un seul conteneur plutôt que deux ? Le tag d’image :ollama regroupe Open WebUI et Ollama ensemble, si bien qu’un unique docker run vous donne les deux. Notre guide Ollama + Open WebUI couvre cette variante, ainsi que le passthrough GPU et la sécurisation en reverse proxy.
Open WebUI face aux alternatives
Open WebUI n’est pas la seule interface de chat auto-hébergée, et c’est justement cette clause de branding qui pousse certains à regarder ailleurs. LibreChat est la comparaison la plus proche côté licence : du MIT pur, aucune obligation de branding, un périmètre de fonctionnalités globalement similaire. LM Studio se situe à l’autre bout du spectre : une application de bureau soignée avec son propre moteur de modèle intégré, pensée pour une personne sur une seule machine plutôt que pour un foyer ou une équipe.
| Open WebUI | LibreChat | LM Studio | |
|---|---|---|---|
| Licence | Open WebUI License (clause de branding) | MIT | Propriétaire, gratuit |
| Nécessite un backend séparé ? | Oui (Ollama, OpenAI, etc.) | Oui (même principe) | Non, embarque son propre moteur |
| Multi-utilisateur / RBAC | Oui, pensé pour les équipes | Oui | Non, application de bureau mono-utilisateur |
| Idéal pour | Profondeur fonctionnelle, RAG, agents, authentification entreprise | Équipes voulant une licence permissive | Usage bureau solo, interface la plus simple |
- Indépendant du backend : Ollama, OpenAI, Anthropic, ou toute API compatible OpenAI, depuis une seule interface
- Un ensemble de fonctionnalités réellement poussé : RAG, notes, channels et exécution de code, pas juste une fenêtre de chat
- Pensé pour le multi-utilisateur dès le départ, avec RBAC, SSO et provisioning SCIM
- La clause de branding signifie qu’on ne peut pas le marque-blanche au-delà de 50 utilisateurs sans autorisation ou licence entreprise
- Aucun moteur de modèle propre : c’est toujours un second logiciel à installer et maintenir
- L’étendue fonctionnelle peut sembler excessive si vous cherchez juste une simple fenêtre de chat
FAQ
Open WebUI est-il gratuit ?
Oui, gratuit à auto-héberger, faire tourner et modifier : rien n’est verrouillé derrière un paywall pour ça. Ce qui a changé avec la version 0.6.6, c’est le texte de la licence, pas le prix. Une clause de branding a été ajoutée, mais l’auto-hébergement reste sans frais.
Faut-il obligatoirement utiliser Ollama avec Open WebUI ?
Non. Ollama est l’association la plus courante, et celle que couvre notre guide d’installation, mais Open WebUI se connecte tout aussi facilement à OpenAI, Anthropic, ou à des moteurs locaux comme llama.cpp et vLLM. La plupart des homelabbeurs commencent par Ollama, car c’est le backend le plus simple à mettre en place en premier.
Est-il prudent d’exposer Open WebUI sur Internet ?
Seulement derrière une authentification correcte et du TLS. Le guide de durcissement du projet lui-même décrit Open WebUI comme conçu pour des réseaux privés et de confiance, à l’image d’autres briques auto-hébergées comme les bases de données ou les serveurs CI. Un reverse proxy ou un VPN maillé comme Tailscale devant l’instance est la configuration standard ; ne redirigez pas le port directement.
Vous avez déjà un backend et voulez juste la partie navigateur ? Utilisez la commande Docker ci-dessus. En partant de zéro, notre fiche Ollama est le point de départ, et le guide complet Ollama + Open WebUI couvre les deux ensemble avec dimensionnement matériel et sécurité. Pour la vue d’ensemble de l’IA auto-hébergée, n8n, Immich et Home Assistant inclus, consultez notre comparatif des meilleurs outils d’IA auto-hébergés. Le code source complet est sur GitHub.