Installer LanguageTool sur un NAS (Synology)

LanguageTool est un outil gratuit de correction d’orthographe et de grammaire. Il dépanne au quotidien pour rédiger un e-mail, un commentaire ou un document plus long. Mais une question revient souvent : où partent les données ? Quel est le niveau de confidentialité ? Que se passe-t-il si je n’ai plus de connexion Internet ? J’ai une bonne nouvelle pour vous, il est possible d’installer LanguageTool sur un NAS. Vous allez voir, c’est assez simple 🙂

LanguageTool

LanguageTool sur son NAS

LanguageTool peut fonctionner en mode serveur via une API HTTP. Cette configuration permet aux extensions de navigateur par exemple de s’y connecter sans jamais envoyer de données vers Internet. Si vous souhaitez l’installer sur votre NAS, il faut que ce dernier soit capable d’executer des conteneurs Docker. Aussi, LanguageTool est relativement gourmand… il consomme rapidement environ 765 Mo de RAM.
Si votre NAS ne dispose que de 1 Go de RAM, ce n’est clairement pas recommandé.

Installer sur un NAS Synology

Pour cette installation, j’ai choisi l’image Docker erikvl87/languagetool, qui est recommandée par l’éditeur de LanguageTool.

Préparation des dossiers

  1. Ouvrez File Station
  2. Allez dans le dossier docker
  3. Créez un sous-dossier nommé languagetool
  4. À l’intérieur de celui-ci, créez un dossier nommé ngrams

Ce dossier ngrams servira à stocker vos modèles linguistiques personnalisés.

Création du conteneur Docker

  1. Ouvrez Container Manager
  2. Allez dans Projet → Créer
  3. Renseignez les informations suivantes :
    • Nom du projet : languagetool
    • Chemin : docker/languagetool
    • Source : Créer un fichier docker-compose.yml
    • Collez ensuite le contenu suivant :
services:
  languagetool:
    image: erikvl87/languagetool
    container_name: languagetool
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./ngrams:/ngrams
    environment:
      - Java_Xms=512m
      - Java_Xmx=1g
      - langtool_languageModel=/ngrams
    ports:
      - 8010:8010

Voici ce que vous devriez avoir :

Container languagetool - Installer LanguageTool sur un NAS (Synology)

Le port 8010 exposera l’API LanguageTool sur le NAS et langtool_languageModel=/ngrams indique l’emplacement des données linguistiques.

Cliquez sur Suivant, puis sur Effectué… et patientez quelques minutes le temps que le conteneur démarre.

Configuration de LanguageTool dans le navigateur

Côté navigateur :

  1. Installez l’extension LanguageTool
  2. Cliquez sur l’icône de l’extension
  3. Ouvrez les paramètres via la roue crantée
  4. Descendez jusqu’à « Paramètres avancés (uniquement pour les professionnels) »
  5. Dans Serveur LanguageTool, sélectionnez :
    Autre serveur — le serveur LanguageTool doit fonctionner ici
  6. Saisissez l’adresse suivante :

http://AdresseIPduNAS:8010/v2/

languagetool - Installer LanguageTool sur un NAS (Synology)

C’est terminé !

En synthèse

Vous utilisez désormais LanguageTool en local, sans aucune connexion à Internet. Toutes les analyses restent strictement sur votre NAS :
vos données restent chez vous… vraiment.

  1. Hello,

    Merci pour la découverte ! Je viens de le déployer sur mon Proxmox et ça fonctionne vraiment bien !
    Aussi bien sur Brave, Opera, Firefox et LibreOffice. Le tout sous Linux. La grande force est qu’il explique la faute en plus de la corriger.

    Par contre, mon container consomme 1.2 Go de RAM… Un peu plus qu’indiqué dans l’article !

    Pour moi, c’est adopté.

  2. un petit soucis encore, je l’ai déployé via docker (container) sur mon syno sur 8011 car 8010 était déjà pris par paperasse.

    C’est installé mais :

    Connexion au serveur http://192.168.0.2:8011/v2/check... impossible — veuillez vérifier votre connexion internet ou réessayer dans quelques minutes (#1, code=0)

  3. Il faut quand même s’enregistrer sur leurs site ou pas du tout ?
    Il faut un compte premium aussi pour pouvoir utiliser le correcteur gramatical alors que le système est stocké sur le nas ?

    C’est un peu flou tout çà !
    Désolé

  4. @Contender : Pas eu besoin de m’enregistrer du tout.

    La correction orthographique ET grammaticale fonctionne sans que j’ai eu la moindre licence à enregistrer.

    @tof : ça manque de détail. Tu as ce message à quelle étape ?

  5. Bon, je mon coté il m’a obligé à installer le portail web, mais en le désactivant par la suite language tool fonctionne toujours.
    Pour ce qui est de la consomation de ressources, de mon coté j’ai bien 1,26GB de ram utilisé (qu’il soit solicité ou non)
    Par contre pour ce qui est du CPU lorsqu’on fait une demande de verification d’orthographe j’ai des pointes à 93 pourcent de CPU et la vérification est très très longue.

    Je n’ai pas un NAS surpuissant (un 218+ avec un Double coeur à 2ghz) et un total de 10GB de RAM

    Bref c’est bien bien lent… je ne pense pas l’utiliser dans l’état ! Surtout qu’il laisse passer encore des erreurs de placement de virgules car il est pas en Premium.

    Désormais le conteneur en lui même est passé en statut Orange avec une erreur du style « Healt Check excedeed timeout (10s) alors que le projet est en vert, ca sent pas bon ?

  6. Bonjour,

    Depuis quelque temps j’utilise ChatGPT pour mes traductions/corrections car contrairement a Google Translate, il est capable de comprendre le contexte de ce qu’on lui donne, est-ce que LanguageTool est aussi capable de comprendre le contexte ?

    Ça serait un parfait remplaçant du coup.

    Merci

  7. Je l’ai installé sur un petit serveur TrueNas (intel N150 8Go), et ça tourne (doucement surtout sur des gros textes).
    Par contre, ça prend 1,2GB de RAM direct.
    Et je confirme qu’on n’a pas accès à la correction « premium » ce qui fait qu’il rate des fautes vraiment simples.

  8. J’adorais l’idée et l’utilisation semblait à la fois simple et utile au quotidien mais après avoir testé sur le long terme ce qui me dérange le plus c’est que j’ai aussi rencontre une conso cpu très élevée (même lors d’utilisation faible), la ram n’est pas un soucis car j’ai 32go mais voir le cpu monter dans les tours pour ne pas arriver à suivre à cause de ce docker me fais soit attendre une mise à jour concrète soit penser à le supprimer après environ un mois de test…
    Dommage c’était une belle découverte, mais je ne veux pas laisser mon cpu en charge juste pour cela….

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