chore(i18n): refresh fr translations

docs/fr/concepts/model-providers.md

@@ -2,13 +2,13 @@
 read_when:
     - Vous avez besoin d’une référence de configuration des modèles, fournisseur par fournisseur
     - Vous voulez des exemples de configurations ou des commandes d’intégration CLI pour les fournisseurs de modèles
-summary: Vue d’ensemble des fournisseurs de modèles avec des exemples de configurations + des flux CLI
+summary: Vue d’ensemble des fournisseurs de modèles avec exemples de configurations + flux CLI
 title: Fournisseurs de modèles
 x-i18n:
-    generated_at: "2026-04-11T02:44:20Z"
+    generated_at: "2026-04-13T08:50:37Z"
     model: gpt-5.4
     provider: openai
-    source_hash: 910ea7895e74c03910757d9d3e02825754b779b204eca7275b28422647ed0151
+    source_hash: 66ba688c4b4366eec07667571e835d4cfeee684896e2ffae11d601b5fa0a4b98
     source_path: concepts/model-providers.md
     workflow: 15
 ---
@@ -16,7 +16,7 @@ x-i18n:
 # Fournisseurs de modèles
 
 Cette page couvre les **fournisseurs de LLM/modèles** (et non les canaux de discussion comme WhatsApp/Telegram).
-Pour les règles de sélection des modèles, voir [/concepts/models](/fr/concepts/models).
+Pour les règles de sélection de modèles, voir [/concepts/models](/fr/concepts/models).
 
 ## Règles rapides
 
@@ -25,16 +25,16 @@ Pour les règles de sélection des modèles, voir [/concepts/models](/fr/concept
 - Assistants CLI : `openclaw onboard`, `openclaw models list`, `openclaw models set <provider/model>`.
 - Les règles d’exécution de repli, les sondes de refroidissement et la persistance des remplacements de session sont documentées dans [/concepts/model-failover](/fr/concepts/model-failover).
 - `models.providers.*.models[].contextWindow` est une métadonnée native du modèle ;
-  `models.providers.*.models[].contextTokens` est le plafond d’exécution effectif.
-- Les plugins de fournisseur peuvent injecter des catalogues de modèles via `registerProvider({ catalog })` ;
+  `models.providers.*.models[].contextTokens` est la limite d’exécution effective.
+- Les Plugins de fournisseur peuvent injecter des catalogues de modèles via `registerProvider({ catalog })` ;
   OpenClaw fusionne cette sortie dans `models.providers` avant d’écrire
   `models.json`.
 - Les manifestes de fournisseur peuvent déclarer `providerAuthEnvVars` et
-  `providerAuthAliases` afin que les sondes génériques d’authentification basées sur l’environnement et les variantes de fournisseur
-  n’aient pas besoin de charger l’exécution du plugin. La carte restante des variables d’environnement du cœur sert désormais
-  seulement aux fournisseurs non liés à des plugins/du cœur et à quelques cas génériques de priorité tels que
-  l’intégration Anthropic avec priorité à la clé API.
-- Les plugins de fournisseur peuvent aussi prendre en charge le comportement d’exécution du fournisseur via
+  `providerAuthAliases` afin que les sondes d’authentification génériques basées sur les variables d’environnement et les variantes de fournisseur
+  n’aient pas besoin de charger l’exécution du Plugin. La map restante de variables d’environnement du cœur sert désormais
+  uniquement aux fournisseurs non Plugin / cœur et à quelques cas de priorité générique tels
+  que l’intégration Anthropic avec priorité à la clé API.
+- Les Plugins de fournisseur peuvent également gérer le comportement d’exécution du fournisseur via
   `normalizeModelId`, `normalizeTransport`, `normalizeConfig`,
   `applyNativeStreamingUsageCompat`, `resolveConfigApiKey`,
   `resolveSyntheticAuth`, `shouldDeferSyntheticProfileAuth`,
@@ -52,83 +52,84 @@ Pour les règles de sélection des modèles, voir [/concepts/models](/fr/concept
   `resolveDefaultThinkingLevel`, `applyConfigDefaults`, `isModernModelRef`,
   `prepareRuntimeAuth`, `resolveUsageAuth`, `fetchUsageSnapshot`, and
   `onModelSelected`.
-- Remarque : les `capabilities` d’exécution du fournisseur sont des métadonnées partagées du runner (famille de fournisseurs, particularités de transcription/outillage, indications de transport/cache). Elles ne sont pas identiques au [modèle de capacités public](/fr/plugins/architecture#public-capability-model)
-  qui décrit ce qu’un plugin enregistre (inférence de texte, parole, etc.).
+- Remarque : les `capabilities` d’exécution du fournisseur sont des métadonnées de runner partagées (famille de fournisseur, particularités de transcription/outillage, indications de transport/cache). Ce n’est pas
+  la même chose que le [modèle de capacités public](/fr/plugins/architecture#public-capability-model)
+  qui décrit ce qu’un Plugin enregistre (inférence de texte, parole, etc.).
 - Le fournisseur `codex` inclus est associé au harnais d’agent Codex inclus.
-  Utilisez `codex/gpt-*` lorsque vous voulez une connexion gérée par Codex, la découverte des modèles, la reprise native des
-  threads et l’exécution sur serveur d’application. Les références simples `openai/gpt-*` continuent
-  d’utiliser le fournisseur OpenAI et le transport de fournisseur OpenClaw normal.
-  Les déploiements Codex uniquement peuvent désactiver le repli automatique vers PI avec
+  Utilisez `codex/gpt-*` lorsque vous souhaitez la connexion gérée par Codex, la découverte de modèles, la reprise native de fil,
+  et l’exécution sur serveur d’application. Les références simples `openai/gpt-*` continuent
+  d’utiliser le fournisseur OpenAI et le transport normal des fournisseurs OpenClaw.
+  Les déploiements uniquement Codex peuvent désactiver le repli automatique PI avec
   `agents.defaults.embeddedHarness.fallback: "none"` ; voir
   [Codex Harness](/fr/plugins/codex-harness).
 
-## Comportement de fournisseur géré par un plugin
+## Comportement de fournisseur géré par le Plugin
 
-Les plugins de fournisseur peuvent désormais prendre en charge la majorité de la logique spécifique au fournisseur, tandis qu’OpenClaw conserve
+Les Plugins de fournisseur peuvent désormais gérer la plupart de la logique spécifique au fournisseur tandis qu’OpenClaw conserve
 la boucle d’inférence générique.
 
 Répartition typique :
 
-- `auth[].run` / `auth[].runNonInteractive` : le fournisseur gère les flux d’intégration/connexion
-  pour `openclaw onboard`, `openclaw models auth` et la configuration sans interface
-- `wizard.setup` / `wizard.modelPicker` : le fournisseur gère les libellés de choix d’authentification,
-  les alias hérités, les indications de liste d’autorisation pour l’intégration et les entrées de configuration dans les sélecteurs d’intégration/de modèles
+- `auth[].run` / `auth[].runNonInteractive` : le fournisseur gère les flux
+  d’intégration/connexion pour `openclaw onboard`, `openclaw models auth` et la configuration sans interface
+- `wizard.setup` / `wizard.modelPicker` : le fournisseur gère les libellés des choix d’authentification,
+  les alias hérités, les indications de liste d’autorisation d’intégration et les entrées de configuration dans les sélecteurs d’intégration/de modèle
 - `catalog` : le fournisseur apparaît dans `models.providers`
 - `normalizeModelId` : le fournisseur normalise les identifiants de modèle hérités/de préversion avant
   la recherche ou la canonicalisation
 - `normalizeTransport` : le fournisseur normalise `api` / `baseUrl` de la famille de transport
   avant l’assemblage générique du modèle ; OpenClaw vérifie d’abord le fournisseur correspondant,
-  puis les autres plugins de fournisseur compatibles avec les hooks jusqu’à ce que l’un d’eux modifie réellement
+  puis les autres Plugins de fournisseur capables de hooks jusqu’à ce que l’un modifie réellement
   le transport
 - `normalizeConfig` : le fournisseur normalise la configuration `models.providers.<id>` avant
-  son utilisation par l’exécution ; OpenClaw vérifie d’abord le fournisseur correspondant, puis les autres
-  plugins de fournisseur compatibles avec les hooks jusqu’à ce que l’un d’eux modifie réellement la configuration. Si aucun
-  hook de fournisseur ne réécrit la configuration, les assistants intégrés de la famille Google
+  son utilisation à l’exécution ; OpenClaw vérifie d’abord le fournisseur correspondant, puis les autres
+  Plugins de fournisseur capables de hooks jusqu’à ce que l’un modifie réellement la configuration. Si aucun
+  hook de fournisseur ne réécrit la configuration, les assistants groupés de la famille Google
   normalisent encore les entrées de fournisseur Google prises en charge.
-- `applyNativeStreamingUsageCompat` : le fournisseur applique des réécritures de compatibilité d’utilisation en streaming natif pilotées par le point de terminaison pour les fournisseurs de configuration
+- `applyNativeStreamingUsageCompat` : le fournisseur applique des réécritures de compatibilité d’usage de streaming natif pilotées par le point de terminaison pour les fournisseurs de configuration
 - `resolveConfigApiKey` : le fournisseur résout l’authentification par marqueur d’environnement pour les fournisseurs de configuration
-  sans forcer le chargement complet de l’authentification d’exécution. `amazon-bedrock` dispose aussi ici d’un
-  résolveur intégré de marqueur d’environnement AWS, même si l’authentification d’exécution Bedrock utilise
+  sans forcer le chargement complet de l’authentification d’exécution. `amazon-bedrock` dispose également ici
+  d’un résolveur intégré de marqueurs d’environnement AWS, même si l’authentification d’exécution Bedrock utilise
   la chaîne par défaut du SDK AWS.
 - `resolveSyntheticAuth` : le fournisseur peut exposer la disponibilité d’une authentification locale/autohébergée ou autre
-  basée sur la configuration, sans persister des secrets en clair
+  basée sur la configuration sans persister de secrets en clair
 - `shouldDeferSyntheticProfileAuth` : le fournisseur peut marquer les espaces réservés de profil synthétique stockés
   comme ayant une priorité inférieure à l’authentification basée sur l’environnement/la configuration
 - `resolveDynamicModel` : le fournisseur accepte des identifiants de modèle qui ne sont pas encore présents dans le
   catalogue statique local
-- `prepareDynamicModel` : le fournisseur a besoin d’une actualisation des métadonnées avant de réessayer
+- `prepareDynamicModel` : le fournisseur a besoin d’un rafraîchissement de métadonnées avant de retenter
   la résolution dynamique
-- `normalizeResolvedModel` : le fournisseur a besoin de réécritures du transport ou de l’URL de base
-- `contributeResolvedModelCompat` : le fournisseur apporte des drapeaux de compatibilité pour ses
-  modèles fournisseur même lorsqu’ils arrivent via un autre transport compatible
-- `capabilities` : le fournisseur publie les particularités de transcription/outillage/famille de fournisseur
-- `normalizeToolSchemas` : le fournisseur nettoie les schémas d’outil avant que le
+- `normalizeResolvedModel` : le fournisseur a besoin de réécritures de transport ou d’URL de base
+- `contributeResolvedModelCompat` : le fournisseur contribue des indicateurs de compatibilité pour ses
+  modèles du fournisseur, même lorsqu’ils arrivent via un autre transport compatible
+- `capabilities` : le fournisseur publie les particularités liées à la transcription, à l’outillage et à la famille de fournisseur
+- `normalizeToolSchemas` : le fournisseur nettoie les schémas d’outils avant que le
   runner intégré ne les voie
 - `inspectToolSchemas` : le fournisseur expose des avertissements de schéma spécifiques au transport
   après normalisation
-- `resolveReasoningOutputMode` : le fournisseur choisit entre des contrats de sortie de raisonnement
+- `resolveReasoningOutputMode` : le fournisseur choisit des contrats de sortie de raisonnement
   natifs ou balisés
-- `prepareExtraParams` : le fournisseur définit par défaut ou normalise les paramètres de requête par modèle
-- `createStreamFn` : le fournisseur remplace le chemin de streaming normal par un transport entièrement
-  personnalisé
-- `wrapStreamFn` : le fournisseur applique des wrappers de compatibilité pour les en-têtes/corps/modèles de requête
+- `prepareExtraParams` : le fournisseur applique des valeurs par défaut ou normalise les paramètres de requête par modèle
+- `createStreamFn` : le fournisseur remplace le chemin de flux normal par un transport
+  entièrement personnalisé
+- `wrapStreamFn` : le fournisseur applique des wrappers de compatibilité pour en-têtes/corps/modèle de requête
 - `resolveTransportTurnState` : le fournisseur fournit des en-têtes ou métadonnées de transport natives
   par tour
-- `resolveWebSocketSessionPolicy` : le fournisseur fournit des en-têtes de session WebSocket natives
+- `resolveWebSocketSessionPolicy` : le fournisseur fournit des en-têtes de session WebSocket natifs
   ou une politique de refroidissement de session
 - `createEmbeddingProvider` : le fournisseur gère le comportement d’embedding mémoire lorsqu’il
-  relève du plugin de fournisseur plutôt que du commutateur d’embedding du cœur
-- `formatApiKey` : le fournisseur formate les profils d’authentification stockés dans la chaîne
-  `apiKey` attendue par le transport à l’exécution
-- `refreshOAuth` : le fournisseur gère l’actualisation OAuth lorsque les actualisateurs partagés `pi-ai`
+  appartient au Plugin du fournisseur plutôt qu’au commutateur central d’embeddings du cœur
+- `formatApiKey` : le fournisseur met en forme les profils d’authentification stockés dans la chaîne
+  `apiKey` d’exécution attendue par le transport
+- `refreshOAuth` : le fournisseur gère le rafraîchissement OAuth lorsque les rafraîchisseurs partagés `pi-ai`
   ne suffisent pas
 - `buildAuthDoctorHint` : le fournisseur ajoute des indications de réparation lorsque l’actualisation OAuth
   échoue
 - `matchesContextOverflowError` : le fournisseur reconnaît les erreurs de dépassement de fenêtre de contexte
-  spécifiques au fournisseur que les heuristiques génériques ne détecteraient pas
-- `classifyFailoverReason` : le fournisseur mappe les erreurs brutes spécifiques au fournisseur, côté transport/API,
-  vers des motifs de basculement comme la limitation de débit ou la surcharge
-- `isCacheTtlEligible` : le fournisseur détermine quels identifiants de modèle amont prennent en charge un TTL de cache d’invite
+  spécifiques au fournisseur que les heuristiques génériques manqueraient
+- `classifyFailoverReason` : le fournisseur mappe les erreurs brutes spécifiques au fournisseur du transport/de l’API
+  vers des raisons de repli telles que la limitation de débit ou la surcharge
+- `isCacheTtlEligible` : le fournisseur décide quels identifiants de modèle amont prennent en charge le TTL du cache de prompt
 - `buildMissingAuthMessage` : le fournisseur remplace l’erreur générique du magasin d’authentification
   par une indication de récupération spécifique au fournisseur
 - `suppressBuiltInModel` : le fournisseur masque les lignes amont obsolètes et peut renvoyer une
@@ -136,74 +137,74 @@ Répartition typique :
 - `augmentModelCatalog` : le fournisseur ajoute des lignes de catalogue synthétiques/finales après
   la découverte et la fusion de configuration
 - `isBinaryThinking` : le fournisseur gère l’expérience utilisateur de réflexion binaire activée/désactivée
-- `supportsXHighThinking` : le fournisseur active `xhigh` pour certains modèles sélectionnés
+- `supportsXHighThinking` : le fournisseur active `xhigh` pour les modèles sélectionnés
 - `resolveDefaultThinkingLevel` : le fournisseur gère la politique `/think` par défaut pour une
   famille de modèles
 - `applyConfigDefaults` : le fournisseur applique des valeurs par défaut globales spécifiques au fournisseur
   pendant la matérialisation de la configuration selon le mode d’authentification, l’environnement ou la famille de modèles
-- `isModernModelRef` : le fournisseur gère la correspondance des modèles préférés en direct/en test de fumée
+- `isModernModelRef` : le fournisseur gère la correspondance des modèles préférés en direct/de test smoke
 - `prepareRuntimeAuth` : le fournisseur transforme un identifiant configuré en un jeton d’exécution
-  à courte durée de vie
-- `resolveUsageAuth` : le fournisseur résout les identifiants d’utilisation/quota pour `/usage`
-  et les surfaces associées d’état/de rapport
-- `fetchUsageSnapshot` : le fournisseur gère la récupération/l’analyse du point de terminaison d’utilisation tandis que
-  le cœur conserve la structure du résumé et le formatage
-- `onModelSelected` : le fournisseur exécute des effets secondaires après la sélection du modèle, comme
-  la télémétrie ou la tenue de session gérée par le fournisseur
+  de courte durée
+- `resolveUsageAuth` : le fournisseur résout les identifiants d’usage/quota pour `/usage`
+  et les surfaces associées de statut/rapport
+- `fetchUsageSnapshot` : le fournisseur gère la récupération/l’analyse du point de terminaison d’usage tandis que le
+  cœur continue de gérer l’enveloppe de résumé et la mise en forme
+- `onModelSelected` : le fournisseur exécute des effets secondaires après sélection,
+  comme la télémétrie ou la tenue de session gérée par le fournisseur
 
-Exemples intégrés actuels :
+Exemples groupés actuels :
 
-- `anthropic` : repli de compatibilité anticipée pour Claude 4.6, indications de réparation d’authentification, récupération du point de terminaison d’utilisation, métadonnées TTL de cache/famille de fournisseur, et valeurs par défaut globales de configuration tenant compte de l’authentification
-- `amazon-bedrock` : correspondance du dépassement de contexte gérée par le fournisseur et classification des motifs de basculement pour les erreurs spécifiques à Bedrock de limitation/pas prêt, plus la famille partagée de rejeu `anthropic-by-model` pour les garde-fous de politique de rejeu réservés à Claude sur le trafic Anthropic
+- `anthropic` : repli de compatibilité amont pour Claude 4.6, indications de réparation d’authentification, récupération du point de terminaison d’usage, métadonnées de TTL du cache/famille de fournisseur, et valeurs par défaut globales de configuration tenant compte de l’authentification
+- `amazon-bedrock` : détection du dépassement de contexte gérée par le fournisseur et classification des raisons de repli pour les erreurs Bedrock spécifiques de limitation/pas prêt, plus la famille de rejeu partagée `anthropic-by-model` pour les garde-fous de politique de rejeu réservés à Claude sur le trafic Anthropic
 - `anthropic-vertex` : garde-fous de politique de rejeu réservés à Claude sur le trafic de messages Anthropic
-- `openrouter` : identifiants de modèle en transmission directe, wrappers de requête, indications de capacités du fournisseur, assainissement de la signature de pensée Gemini sur le trafic Gemini proxifié, injection du raisonnement du proxy via la famille de flux `openrouter-thinking`, transfert des métadonnées de routage et politique TTL de cache
-- `github-copilot` : intégration/connexion par appareil, repli de modèle à compatibilité anticipée, indications de transcription Claude-thinking, échange de jeton d’exécution et récupération du point de terminaison d’utilisation
-- `openai` : repli de compatibilité anticipée pour GPT-5.4, normalisation directe du transport OpenAI, indications d’authentification manquante tenant compte de Codex, suppression de Spark, lignes de catalogue synthétiques OpenAI/Codex, politique des modèles de réflexion/en direct, normalisation des alias de jeton d’utilisation (`input` / `output` et familles `prompt` / `completion`), la famille de flux partagée `openai-responses-defaults` pour les wrappers natifs OpenAI/Codex, métadonnées de famille de fournisseur, enregistrement du fournisseur intégré de génération d’images pour `gpt-image-1`, et enregistrement du fournisseur intégré de génération vidéo pour `sora-2`
-- `google` et `google-gemini-cli` : repli de compatibilité anticipée pour Gemini 3.1, validation native du rejeu Gemini, assainissement du rejeu d’amorçage, mode de sortie du raisonnement balisé, correspondance des modèles modernes, enregistrement du fournisseur intégré de génération d’images pour les modèles Gemini image-preview, et enregistrement du fournisseur intégré de génération vidéo pour les modèles Veo ; l’OAuth Gemini CLI gère aussi le formatage du jeton de profil d’authentification, l’analyse des jetons d’utilisation et la récupération du point de terminaison de quota pour les surfaces d’utilisation
-- `moonshot` : transport partagé, normalisation de la charge utile de réflexion gérée par le plugin
-- `kilocode` : transport partagé, en-têtes de requête gérés par le plugin, normalisation de la charge utile de raisonnement, assainissement de la signature de pensée Gemini proxifiée et politique TTL de cache
-- `zai` : repli de compatibilité anticipée pour GLM-5, valeurs par défaut `tool_stream`, politique TTL de cache, politique de réflexion binaire/modèle en direct, et authentification d’utilisation + récupération de quota ; les identifiants inconnus `glm-5*` sont synthétisés à partir du modèle intégré `glm-4.7`
-- `xai` : normalisation native du transport Responses, réécritures d’alias `/fast` pour les variantes rapides de Grok, `tool_stream` par défaut, nettoyage spécifique à xAI des schémas d’outil / charges utiles de raisonnement, et enregistrement du fournisseur intégré de génération vidéo pour `grok-imagine-video`
-- `mistral` : métadonnées de capacités gérées par le plugin
-- `opencode` et `opencode-go` : métadonnées de capacités gérées par le plugin plus assainissement de la signature de pensée Gemini proxifiée
-- `alibaba` : catalogue de génération vidéo géré par le plugin pour les références directes de modèles Wan telles que `alibaba/wan2.6-t2v`
-- `byteplus` : catalogues gérés par le plugin plus enregistrement du fournisseur intégré de génération vidéo pour les modèles Seedance texte-vers-vidéo/image-vers-vidéo
-- `fal` : enregistrement intégré du fournisseur de génération vidéo pour des modèles vidéo tiers hébergés, enregistrement du fournisseur de génération d’images pour les modèles d’image FLUX, plus enregistrement intégré du fournisseur de génération vidéo pour des modèles vidéo tiers hébergés
+- `openrouter` : identifiants de modèle transmis tels quels, wrappers de requête, indications de capacités du fournisseur, assainissement des signatures de pensée Gemini sur le trafic Gemini proxifié, injection de raisonnement par proxy via la famille de flux `openrouter-thinking`, transfert des métadonnées de routage, et politique de TTL du cache
+- `github-copilot` : intégration/connexion par appareil, repli de modèle de compatibilité amont, indications de transcription pour Claude thinking, échange de jeton d’exécution, et récupération du point de terminaison d’usage
+- `openai` : repli de compatibilité amont pour GPT-5.4, normalisation directe du transport OpenAI, indications d’authentification manquante tenant compte de Codex, suppression de Spark, lignes de catalogue OpenAI/Codex synthétiques, politique de thinking/modèles en direct, normalisation des alias de jetons d’usage (`input` / `output` et familles `prompt` / `completion`), famille de flux partagée `openai-responses-defaults` pour les wrappers natifs OpenAI/Codex, métadonnées de famille de fournisseur, enregistrement groupé du fournisseur de génération d’images pour `gpt-image-1`, et enregistrement groupé du fournisseur de génération vidéo pour `sora-2`
+- `google` et `google-gemini-cli` : repli de compatibilité amont pour Gemini 3.1, validation native du rejeu Gemini, assainissement du rejeu d’amorçage, mode de sortie de raisonnement balisé, correspondance des modèles modernes, enregistrement groupé du fournisseur de génération d’images pour les modèles Gemini image-preview, et enregistrement groupé du fournisseur de génération vidéo pour les modèles Veo ; Gemini CLI OAuth gère également la mise en forme des jetons de profil d’authentification, l’analyse des jetons d’usage et la récupération du point de terminaison de quota pour les surfaces d’usage
+- `moonshot` : transport partagé, normalisation de charge utile de thinking gérée par le Plugin
+- `kilocode` : transport partagé, en-têtes de requête gérés par le Plugin, normalisation de charge utile de raisonnement, assainissement des signatures de pensée Gemini proxifiées, et politique de TTL du cache
+- `zai` : repli de compatibilité amont pour GLM-5, valeurs par défaut `tool_stream`, politique de TTL du cache, politique de thinking binaire/modèles en direct, et authentification d’usage + récupération du quota ; les identifiants inconnus `glm-5*` sont synthétisés à partir du modèle groupé `glm-4.7`
+- `xai` : normalisation native du transport Responses, réécritures d’alias `/fast` pour les variantes rapides de Grok, `tool_stream` par défaut, nettoyage spécifique à xAI des schémas d’outils / charges utiles de raisonnement, et enregistrement groupé du fournisseur de génération vidéo pour `grok-imagine-video`
+- `mistral` : métadonnées de capacités gérées par le Plugin
+- `opencode` et `opencode-go` : métadonnées de capacités gérées par le Plugin plus assainissement des signatures de pensée Gemini proxifiées
+- `alibaba` : catalogue de génération vidéo géré par le Plugin pour les références directes de modèles Wan telles que `alibaba/wan2.6-t2v`
+- `byteplus` : catalogues gérés par le Plugin plus enregistrement groupé du fournisseur de génération vidéo pour les modèles Seedance texte-vers-vidéo/image-vers-vidéo
+- `fal` : enregistrement groupé du fournisseur de génération vidéo pour des modèles vidéo tiers hébergés, enregistrement du fournisseur de génération d’images pour les modèles d’image FLUX, plus enregistrement groupé du fournisseur de génération vidéo pour des modèles vidéo tiers hébergés
 - `cloudflare-ai-gateway`, `huggingface`, `kimi`, `nvidia`, `qianfan`,
-  `stepfun`, `synthetic`, `venice`, `vercel-ai-gateway` et `volcengine` :
-  catalogues gérés par le plugin uniquement
-- `qwen` : catalogues gérés par le plugin pour les modèles texte plus enregistrements partagés de fournisseurs de compréhension multimodale et de génération vidéo pour ses surfaces multimodales ; la génération vidéo Qwen utilise les points de terminaison vidéo Standard DashScope avec des modèles Wan intégrés tels que `wan2.6-t2v` et `wan2.7-r2v`
-- `runway` : enregistrement du fournisseur de génération vidéo géré par le plugin pour des modèles natifs basés sur des tâches Runway tels que `gen4.5`
-- `minimax` : catalogues gérés par le plugin, enregistrement intégré du fournisseur de génération vidéo pour les modèles vidéo Hailuo, enregistrement intégré du fournisseur de génération d’images pour `image-01`, sélection hybride de politique de rejeu Anthropic/OpenAI, et logique d’authentification/cliché d’utilisation
-- `together` : catalogues gérés par le plugin plus enregistrement intégré du fournisseur de génération vidéo pour les modèles vidéo Wan
-- `xiaomi` : catalogues gérés par le plugin plus logique d’authentification/cliché d’utilisation
+  `stepfun`, `synthetic`, `venice`, `vercel-ai-gateway`, et `volcengine` :
+  catalogues gérés par le Plugin uniquement
+- `qwen` : catalogues gérés par le Plugin pour les modèles texte plus enregistrements partagés des fournisseurs d’analyse de médias et de génération vidéo pour ses surfaces multimodales ; la génération vidéo Qwen utilise les points de terminaison vidéo DashScope Standard avec des modèles Wan groupés tels que `wan2.6-t2v` et `wan2.7-r2v`
+- `runway` : enregistrement du fournisseur de génération vidéo géré par le Plugin pour des modèles natifs Runway basés sur des tâches tels que `gen4.5`
+- `minimax` : catalogues gérés par le Plugin, enregistrement groupé du fournisseur de génération vidéo pour les modèles vidéo Hailuo, enregistrement groupé du fournisseur de génération d’images pour `image-01`, sélection hybride de politique de rejeu Anthropic/OpenAI, et logique d’authentification/cliché d’usage
+- `together` : catalogues gérés par le Plugin plus enregistrement groupé du fournisseur de génération vidéo pour les modèles vidéo Wan
+- `xiaomi` : catalogues gérés par le Plugin plus logique d’authentification/cliché d’usage
 
-Le plugin `openai` intégré gère désormais les deux identifiants de fournisseur :
-`openai` et `openai-codex`.
+Le Plugin `openai` groupé gère désormais les deux identifiants de fournisseur : `openai` et
+`openai-codex`.
 
 Cela couvre les fournisseurs qui s’intègrent encore dans les transports normaux d’OpenClaw. Un fournisseur
-qui nécessite un exécuteur de requêtes totalement personnalisé relève d’une surface d’extension distincte et plus avancée.
+qui nécessite un exécuteur de requêtes totalement personnalisé relève d’une surface d’extension distincte et plus profonde.
 
 ## Rotation des clés API
 
-- Prend en charge la rotation générique des fournisseurs pour certains fournisseurs sélectionnés.
+- Prend en charge la rotation générique des fournisseurs pour certains fournisseurs.
 - Configurez plusieurs clés via :
-  - `OPENCLAW_LIVE_<PROVIDER>_KEY` (remplacement direct unique, priorité la plus élevée)
+  - `OPENCLAW_LIVE_<PROVIDER>_KEY` (remplacement live unique, priorité la plus élevée)
   - `<PROVIDER>_API_KEYS` (liste séparée par des virgules ou des points-virgules)
   - `<PROVIDER>_API_KEY` (clé principale)
   - `<PROVIDER>_API_KEY_*` (liste numérotée, par exemple `<PROVIDER>_API_KEY_1`)
-- Pour les fournisseurs Google, `GOOGLE_API_KEY` est aussi inclus comme repli.
+- Pour les fournisseurs Google, `GOOGLE_API_KEY` est également inclus comme solution de repli.
 - L’ordre de sélection des clés préserve la priorité et déduplique les valeurs.
-- Les requêtes ne sont retentées avec la clé suivante qu’en cas de réponses de limitation de débit (par
+- Les requêtes sont relancées avec la clé suivante uniquement en cas de réponses de limitation de débit (par
   exemple `429`, `rate_limit`, `quota`, `resource exhausted`, `Too many
 concurrent requests`, `ThrottlingException`, `concurrency limit reached`,
-  `workers_ai ... quota limit exceeded`, ou des messages périodiques de limite d’utilisation).
-- Les échecs non liés à la limitation de débit échouent immédiatement ; aucune rotation de clé n’est tentée.
+  `workers_ai ... quota limit exceeded`, ou des messages périodiques de limite d’usage).
+- Les échecs hors limitation de débit échouent immédiatement ; aucune rotation de clé n’est tentée.
 - Lorsque toutes les clés candidates échouent, l’erreur finale renvoyée est celle de la dernière tentative.
 
 ## Fournisseurs intégrés (catalogue pi-ai)
 
-OpenClaw est livré avec le catalogue pi‑ai. Ces fournisseurs ne nécessitent **aucune**
+OpenClaw est livré avec le catalogue pi-ai. Ces fournisseurs ne nécessitent **aucune**
 configuration `models.providers` ; définissez simplement l’authentification et choisissez un modèle.
 
 ### OpenAI
@@ -214,17 +215,17 @@ configuration `models.providers` ; définissez simplement l’authentification e
 - Exemples de modèles : `openai/gpt-5.4`, `openai/gpt-5.4-pro`
 - CLI : `openclaw onboard --auth-choice openai-api-key`
 - Le transport par défaut est `auto` (WebSocket d’abord, repli SSE)
-- Remplacez par modèle via `agents.defaults.models["openai/<model>"].params.transport` (`"sse"`, `"websocket"` ou `"auto"`)
+- Remplacez par modèle via `agents.defaults.models["openai/<model>"].params.transport` (`"sse"`, `"websocket"`, ou `"auto"`)
 - Le préchauffage WebSocket OpenAI Responses est activé par défaut via `params.openaiWsWarmup` (`true`/`false`)
 - Le traitement prioritaire OpenAI peut être activé via `agents.defaults.models["openai/<model>"].params.serviceTier`
 - `/fast` et `params.fastMode` mappent les requêtes Responses directes `openai/*` vers `service_tier=priority` sur `api.openai.com`
-- Utilisez `params.serviceTier` lorsque vous voulez un niveau explicite au lieu du basculement partagé `/fast`
-- Les en-têtes d’attribution OpenClaw cachés (`originator`, `version`,
+- Utilisez `params.serviceTier` lorsque vous souhaitez un niveau explicite plutôt que le basculement partagé `/fast`
+- Les en-têtes d’attribution OpenClaw masqués (`originator`, `version`,
   `User-Agent`) s’appliquent uniquement au trafic OpenAI natif vers `api.openai.com`, pas
   aux proxys génériques compatibles OpenAI
-- Les routes OpenAI natives conservent aussi `store` de Responses, les indications de cache d’invite, et
-  le façonnage de charge utile de compatibilité de raisonnement OpenAI ; les routes proxy ne le font pas
-- `openai/gpt-5.3-codex-spark` est intentionnellement supprimé dans OpenClaw, car l’API OpenAI en direct le rejette ; Spark est traité comme réservé à Codex
+- Les routes OpenAI natives conservent également `store` de Responses, les indications de cache de prompt et
+  la mise en forme de charge utile de compatibilité de raisonnement OpenAI ; les routes proxy ne le font pas
+- `openai/gpt-5.3-codex-spark` est volontairement supprimé dans OpenClaw car l’API OpenAI en direct le rejette ; Spark est traité comme réservé à Codex
 
 ```json5
 {
@@ -239,9 +240,9 @@ configuration `models.providers` ; définissez simplement l’authentification e
 - Rotation facultative : `ANTHROPIC_API_KEYS`, `ANTHROPIC_API_KEY_1`, `ANTHROPIC_API_KEY_2`, plus `OPENCLAW_LIVE_ANTHROPIC_KEY` (remplacement unique)
 - Exemple de modèle : `anthropic/claude-opus-4-6`
 - CLI : `openclaw onboard --auth-choice apiKey`
-- Les requêtes Anthropic publiques directes prennent aussi en charge le basculement partagé `/fast` et `params.fastMode`, y compris le trafic authentifié par clé API et OAuth envoyé à `api.anthropic.com` ; OpenClaw le mappe vers Anthropic `service_tier` (`auto` vs `standard_only`)
-- Remarque Anthropic : le personnel Anthropic nous a indiqué que l’utilisation de Claude CLI de type OpenClaw est de nouveau autorisée, donc OpenClaw considère la réutilisation de Claude CLI et l’usage de `claude -p` comme autorisés pour cette intégration, sauf si Anthropic publie une nouvelle politique.
-- Le jeton de configuration Anthropic reste disponible comme chemin de jeton OpenClaw pris en charge, mais OpenClaw préfère désormais la réutilisation de Claude CLI et `claude -p` lorsqu’ils sont disponibles.
+- Les requêtes Anthropic publiques directes prennent aussi en charge le basculement partagé `/fast` et `params.fastMode`, y compris le trafic authentifié par clé API et OAuth envoyé à `api.anthropic.com` ; OpenClaw mappe cela vers Anthropic `service_tier` (`auto` vs `standard_only`)
+- Remarque Anthropic : le personnel d’Anthropic nous a indiqué que l’usage de type Claude CLI par OpenClaw est de nouveau autorisé, donc OpenClaw traite la réutilisation de Claude CLI et l’usage de `claude -p` comme autorisés pour cette intégration sauf si Anthropic publie une nouvelle politique.
+- Le jeton d’installation Anthropic reste disponible en tant que chemin de jeton OpenClaw pris en charge, mais OpenClaw préfère désormais la réutilisation de Claude CLI et `claude -p` lorsque disponibles.
 
 ```json5
 {
@@ -256,15 +257,15 @@ configuration `models.providers` ; définissez simplement l’authentification e
 - Exemple de modèle : `openai-codex/gpt-5.4`
 - CLI : `openclaw onboard --auth-choice openai-codex` ou `openclaw models auth login --provider openai-codex`
 - Le transport par défaut est `auto` (WebSocket d’abord, repli SSE)
-- Remplacez par modèle via `agents.defaults.models["openai-codex/<model>"].params.transport` (`"sse"`, `"websocket"` ou `"auto"`)
-- `params.serviceTier` est aussi transmis sur les requêtes Responses Codex natives (`chatgpt.com/backend-api`)
-- Les en-têtes d’attribution OpenClaw cachés (`originator`, `version`,
-  `User-Agent`) sont joints uniquement au trafic Codex natif vers
-  `chatgpt.com/backend-api`, pas aux proxys génériques compatibles OpenAI
-- Partage le même basculement `/fast` et la même configuration `params.fastMode` que `openai/*` direct ; OpenClaw les mappe vers `service_tier=priority`
+- Remplacez par modèle via `agents.defaults.models["openai-codex/<model>"].params.transport` (`"sse"`, `"websocket"`, ou `"auto"`)
+- `params.serviceTier` est également transmis sur les requêtes Responses Codex natives (`chatgpt.com/backend-api`)
+- Les en-têtes d’attribution OpenClaw masqués (`originator`, `version`,
+  `User-Agent`) sont uniquement ajoutés sur le trafic Codex natif vers
+  `chatgpt.com/backend-api`, pas sur les proxys génériques compatibles OpenAI
+- Partage le même basculement `/fast` et la même configuration `params.fastMode` que `openai/*` direct ; OpenClaw mappe cela vers `service_tier=priority`
 - `openai-codex/gpt-5.3-codex-spark` reste disponible lorsque le catalogue OAuth Codex l’expose ; dépend des droits
-- `openai-codex/gpt-5.4` conserve le `contextWindow = 1050000` natif et un `contextTokens = 272000` d’exécution par défaut ; remplacez le plafond d’exécution avec `models.providers.openai-codex.models[].contextTokens`
-- Note de politique : l’OAuth OpenAI Codex est explicitement pris en charge pour les outils/flux de travail externes comme OpenClaw.
+- `openai-codex/gpt-5.4` conserve `contextWindow = 1050000` natif et une valeur d’exécution par défaut `contextTokens = 272000` ; remplacez la limite d’exécution avec `models.providers.openai-codex.models[].contextTokens`
+- Remarque de politique : OpenAI Codex OAuth est explicitement pris en charge pour les outils/flux de travail externes comme OpenClaw.
 
 ```json5
 {
@@ -286,9 +287,9 @@ configuration `models.providers` ; définissez simplement l’authentification e
 
 ### Autres options hébergées de type abonnement
 
-- [Qwen Cloud](/fr/providers/qwen) : surface de fournisseur Qwen Cloud plus mappage des points de terminaison Alibaba DashScope et Coding Plan
-- [MiniMax](/fr/providers/minimax) : accès OAuth ou par clé API au plan Coding Plan de MiniMax
-- [GLM Models](/fr/providers/glm) : plan Coding Plan Z.AI ou points de terminaison d’API généraux
+- [Qwen Cloud](/fr/providers/qwen) : surface de fournisseur Qwen Cloud plus mapping des points de terminaison Alibaba DashScope et Coding Plan
+- [MiniMax](/fr/providers/minimax) : accès MiniMax Coding Plan par OAuth ou clé API
+- [GLM Models](/fr/providers/glm) : points de terminaison Z.AI Coding Plan ou API générale
 
 ### OpenCode
 
@@ -308,30 +309,30 @@ configuration `models.providers` ; définissez simplement l’authentification e
 
 - Fournisseur : `google`
 - Authentification : `GEMINI_API_KEY`
-- Rotation facultative : `GEMINI_API_KEYS`, `GEMINI_API_KEY_1`, `GEMINI_API_KEY_2`, repli `GOOGLE_API_KEY`, et `OPENCLAW_LIVE_GEMINI_KEY` (remplacement unique)
+- Rotation facultative : `GEMINI_API_KEYS`, `GEMINI_API_KEY_1`, `GEMINI_API_KEY_2`, solution de repli `GOOGLE_API_KEY`, et `OPENCLAW_LIVE_GEMINI_KEY` (remplacement unique)
 - Exemples de modèles : `google/gemini-3.1-pro-preview`, `google/gemini-3-flash-preview`
-- Compatibilité : la configuration OpenClaw héritée utilisant `google/gemini-3.1-flash-preview` est normalisée en `google/gemini-3-flash-preview`
+- Compatibilité : l’ancienne configuration OpenClaw utilisant `google/gemini-3.1-flash-preview` est normalisée en `google/gemini-3-flash-preview`
 - CLI : `openclaw onboard --auth-choice gemini-api-key`
 - Les exécutions Gemini directes acceptent aussi `agents.defaults.models["google/<model>"].params.cachedContent`
-  (ou l’ancien `cached_content`) pour transmettre un handle natif du fournisseur
-  `cachedContents/...` ; les accès au cache Gemini apparaissent comme `cacheRead` dans OpenClaw
+  (ou l’ancien `cached_content`) pour transférer un handle natif du fournisseur
+  `cachedContents/...` ; les accès réussis au cache Gemini apparaissent comme `cacheRead` dans OpenClaw
 
 ### Google Vertex et Gemini CLI
 
 - Fournisseurs : `google-vertex`, `google-gemini-cli`
 - Authentification : Vertex utilise gcloud ADC ; Gemini CLI utilise son flux OAuth
-- Attention : l’OAuth Gemini CLI dans OpenClaw est une intégration non officielle. Certains utilisateurs ont signalé des restrictions sur leur compte Google après avoir utilisé des clients tiers. Consultez les conditions de Google et utilisez un compte non critique si vous choisissez de continuer.
-- L’OAuth Gemini CLI est livré dans le plugin `google` intégré.
+- Attention : OAuth Gemini CLI dans OpenClaw est une intégration non officielle. Certains utilisateurs ont signalé des restrictions sur leur compte Google après l’utilisation de clients tiers. Consultez les conditions de Google et utilisez un compte non critique si vous choisissez de continuer.
+- OAuth Gemini CLI est fourni dans le Plugin `google` groupé.
   - Installez d’abord Gemini CLI :
     - `brew install gemini-cli`
     - ou `npm install -g @google/gemini-cli`
-  - Activez-le : `openclaw plugins enable google`
-  - Connectez-vous : `openclaw models auth login --provider google-gemini-cli --set-default`
+  - Activer : `openclaw plugins enable google`
+  - Connexion : `openclaw models auth login --provider google-gemini-cli --set-default`
   - Modèle par défaut : `google-gemini-cli/gemini-3-flash-preview`
   - Remarque : vous ne collez **pas** d’identifiant client ni de secret dans `openclaw.json`. Le flux de connexion CLI stocke
     les jetons dans des profils d’authentification sur l’hôte de la passerelle.
   - Si les requêtes échouent après la connexion, définissez `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` ou `GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID` sur l’hôte de la passerelle.
-  - Les réponses JSON de Gemini CLI sont analysées depuis `response` ; l’utilisation se replie sur
+  - Les réponses JSON Gemini CLI sont analysées à partir de `response` ; l’usage se replie sur
     `stats`, avec `stats.cached` normalisé en `cacheRead` OpenClaw.
 
 ### Z.AI (GLM)
@@ -358,44 +359,44 @@ configuration `models.providers` ; définissez simplement l’authentification e
 - CLI : `openclaw onboard --auth-choice kilocode-api-key`
 - URL de base : `https://api.kilo.ai/api/gateway/`
 - Le catalogue statique de repli inclut `kilocode/kilo/auto` ; la découverte en direct via
-  `https://api.kilo.ai/api/gateway/models` peut élargir davantage le catalogue
+  `https://api.kilo.ai/api/gateway/models` peut étendre davantage le catalogue
   d’exécution.
 - Le routage amont exact derrière `kilocode/kilo/auto` est géré par Kilo Gateway,
   et non codé en dur dans OpenClaw.
 
 Voir [/providers/kilocode](/fr/providers/kilocode) pour les détails de configuration.
 
-### Autres plugins de fournisseur intégrés
+### Autres Plugins de fournisseur groupés
 
 - OpenRouter : `openrouter` (`OPENROUTER_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `openrouter/auto`
 - OpenClaw applique les en-têtes d’attribution d’application documentés par OpenRouter uniquement lorsque
   la requête cible réellement `openrouter.ai`
-- Les marqueurs `cache_control` spécifiques à Anthropic d’OpenRouter sont eux aussi limités
-  aux routes OpenRouter vérifiées, et non à des URL proxy arbitraires
-- OpenRouter reste sur le chemin compatible OpenAI de type proxy, donc
-  le façonnage natif des requêtes réservé à OpenAI (`serviceTier`, `store` de Responses,
-  indications de cache d’invite, charges utiles de compatibilité de raisonnement OpenAI) n’est pas transmis
-- Les références OpenRouter adossées à Gemini conservent uniquement l’assainissement de signature de pensée Gemini côté proxy ;
-  la validation native du rejeu Gemini et les réécritures d’amorçage restent désactivées
+- Les marqueurs `cache_control` Anthropic spécifiques à OpenRouter sont également limités aux
+  routes OpenRouter vérifiées, et non aux URL proxy arbitraires
+- OpenRouter reste sur le chemin de style proxy compatible OpenAI, donc
+  la mise en forme de requête native réservée à OpenAI (`serviceTier`, `store` de Responses,
+  indications de cache de prompt, charges utiles de compatibilité de raisonnement OpenAI) n’est pas transférée
+- Les références OpenRouter basées sur Gemini conservent uniquement l’assainissement des signatures de pensée Gemini proxifiées ;
+  la validation de rejeu Gemini native et les réécritures d’amorçage restent désactivées
 - Kilo Gateway : `kilocode` (`KILOCODE_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `kilocode/kilo/auto`
-- Les références Kilo adossées à Gemini conservent le même chemin
-  d’assainissement de signature de pensée Gemini côté proxy ; `kilocode/kilo/auto` et les autres indications non prises en charge pour le raisonnement via proxy
-  ignorent l’injection du raisonnement proxy
+- Les références Kilo basées sur Gemini conservent le même chemin
+  d’assainissement des signatures de pensée Gemini proxifiées ; `kilocode/kilo/auto` et les autres indications
+  de proxy sans prise en charge du raisonnement ignorent l’injection de raisonnement par proxy
 - MiniMax : `minimax` (clé API) et `minimax-portal` (OAuth)
 - Authentification : `MINIMAX_API_KEY` pour `minimax` ; `MINIMAX_OAUTH_TOKEN` ou `MINIMAX_API_KEY` pour `minimax-portal`
 - Exemple de modèle : `minimax/MiniMax-M2.7` ou `minimax-portal/MiniMax-M2.7`
-- L’intégration/la configuration par clé API de MiniMax écrit des définitions explicites du modèle M2.7 avec
-  `input: ["text", "image"]` ; le catalogue du fournisseur intégré garde les références de chat
-  en texte seul jusqu’à la matérialisation de cette configuration du fournisseur
+- La configuration d’intégration/de clé API MiniMax écrit des définitions explicites du modèle M2.7 avec
+  `input: ["text", "image"]` ; le catalogue du fournisseur groupé conserve les références de chat
+  en mode texte uniquement jusqu’à ce que cette configuration du fournisseur soit matérialisée
 - Moonshot : `moonshot` (`MOONSHOT_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `moonshot/kimi-k2.5`
 - Kimi Coding : `kimi` (`KIMI_API_KEY` ou `KIMICODE_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `kimi/kimi-code`
 - Qianfan : `qianfan` (`QIANFAN_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `qianfan/deepseek-v3.2`
-- Qwen Cloud : `qwen` (`QWEN_API_KEY`, `MODELSTUDIO_API_KEY` ou `DASHSCOPE_API_KEY`)
+- Qwen Cloud : `qwen` (`QWEN_API_KEY`, `MODELSTUDIO_API_KEY`, ou `DASHSCOPE_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `qwen/qwen3.5-plus`
 - NVIDIA : `nvidia` (`NVIDIA_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `nvidia/nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct`
@@ -414,11 +415,11 @@ Voir [/providers/kilocode](/fr/providers/kilocode) pour les détails de configur
 - BytePlus : `byteplus` (`BYTEPLUS_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `byteplus-plan/ark-code-latest`
 - xAI : `xai` (`XAI_API_KEY`)
-  - Les requêtes xAI natives intégrées utilisent le chemin xAI Responses
-  - `/fast` ou `params.fastMode: true` réécrit `grok-3`, `grok-3-mini`,
+  - Les requêtes xAI natives groupées utilisent le chemin xAI Responses
+  - `/fast` ou `params.fastMode: true` réécrivent `grok-3`, `grok-3-mini`,
     `grok-4` et `grok-4-0709` vers leurs variantes `*-fast`
   - `tool_stream` est activé par défaut ; définissez
-    `agents.defaults.models["xai/<model>"].params.tool_stream` à `false` pour
+    `agents.defaults.models["xai/<model>"].params.tool_stream` sur `false` pour
     le désactiver
 - Mistral : `mistral` (`MISTRAL_API_KEY`)
 - Exemple de modèle : `mistral/mistral-large-latest`
@@ -430,18 +431,18 @@ Voir [/providers/kilocode](/fr/providers/kilocode) pour les détails de configur
 - GitHub Copilot : `github-copilot` (`COPILOT_GITHUB_TOKEN` / `GH_TOKEN` / `GITHUB_TOKEN`)
 - Exemple de modèle Hugging Face Inference : `huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1` ; CLI : `openclaw onboard --auth-choice huggingface-api-key`. Voir [Hugging Face (Inference)](/fr/providers/huggingface).
 
-## Fournisseurs via `models.providers` (personnalisé/URL de base)
+## Fournisseurs via `models.providers` (personnalisé / URL de base)
 
 Utilisez `models.providers` (ou `models.json`) pour ajouter des fournisseurs **personnalisés** ou
 des proxys compatibles OpenAI/Anthropic.
 
-Beaucoup des plugins de fournisseur intégrés ci-dessous publient déjà un catalogue par défaut.
-Utilisez des entrées explicites `models.providers.<id>` uniquement lorsque vous voulez remplacer
-l’URL de base, les en-têtes ou la liste de modèles par défaut.
+Beaucoup des Plugins de fournisseur groupés ci-dessous publient déjà un catalogue par défaut.
+Utilisez des entrées explicites `models.providers.<id>` uniquement lorsque vous souhaitez remplacer l’
+URL de base, les en-têtes ou la liste de modèles par défaut.
 
 ### Moonshot AI (Kimi)
 
-Moonshot est fourni comme plugin de fournisseur intégré. Utilisez le fournisseur intégré par
+Moonshot est fourni comme Plugin de fournisseur groupé. Utilisez le fournisseur intégré par
 défaut, et ajoutez une entrée explicite `models.providers.moonshot` uniquement lorsque vous
 devez remplacer l’URL de base ou les métadonnées du modèle :
 
@@ -497,11 +498,11 @@ Kimi Coding utilise le point de terminaison compatible Anthropic de Moonshot AI
 }
 ```
 
-L’identifiant de modèle de compatibilité hérité `kimi/k2p5` reste accepté.
+L’ancien `kimi/k2p5` reste accepté comme identifiant de modèle de compatibilité.
 
 ### Volcano Engine (Doubao)
 
-Volcano Engine (火山引擎) donne accès à Doubao et à d’autres modèles en Chine.
+Volcano Engine (火山引擎) fournit un accès à Doubao et à d’autres modèles en Chine.
 
 - Fournisseur : `volcengine` (coding : `volcengine-plan`)
 - Authentification : `VOLCANO_ENGINE_API_KEY`
@@ -519,10 +520,10 @@ Volcano Engine (火山引擎) donne accès à Doubao et à d’autres modèles e
 L’intégration utilise par défaut la surface coding, mais le catalogue général `volcengine/*`
 est enregistré en même temps.
 
-Dans les sélecteurs de modèles d’intégration/configuration, le choix d’authentification Volcengine privilégie à la fois
+Dans les sélecteurs de modèle d’intégration/configuration, le choix d’authentification Volcengine privilégie à la fois
 les lignes `volcengine/*` et `volcengine-plan/*`. Si ces modèles ne sont pas encore chargés,
-OpenClaw se replie sur le catalogue non filtré au lieu d’afficher un sélecteur vide
-limité au fournisseur.
+OpenClaw se replie sur le catalogue non filtré au lieu d’afficher un sélecteur
+limité au fournisseur vide.
 
 Modèles disponibles :
 
@@ -542,7 +543,7 @@ Modèles coding (`volcengine-plan`) :
 
 ### BytePlus (International)
 
-BytePlus ARK donne accès aux mêmes modèles que Volcano Engine pour les utilisateurs internationaux.
+BytePlus ARK fournit aux utilisateurs internationaux un accès aux mêmes modèles que Volcano Engine.
 
 - Fournisseur : `byteplus` (coding : `byteplus-plan`)
 - Authentification : `BYTEPLUS_API_KEY`
@@ -560,10 +561,10 @@ BytePlus ARK donne accès aux mêmes modèles que Volcano Engine pour les utilis
 L’intégration utilise par défaut la surface coding, mais le catalogue général `byteplus/*`
 est enregistré en même temps.
 
-Dans les sélecteurs de modèles d’intégration/configuration, le choix d’authentification BytePlus privilégie à la fois
+Dans les sélecteurs de modèle d’intégration/configuration, le choix d’authentification BytePlus privilégie à la fois
 les lignes `byteplus/*` et `byteplus-plan/*`. Si ces modèles ne sont pas encore chargés,
-OpenClaw se replie sur le catalogue non filtré au lieu d’afficher un sélecteur vide
-limité au fournisseur.
+OpenClaw se replie sur le catalogue non filtré au lieu d’afficher un sélecteur
+limité au fournisseur vide.
 
 Modèles disponibles :
 
@@ -620,20 +621,42 @@ MiniMax se configure via `models.providers` car il utilise des points de termina
 
 Voir [/providers/minimax](/fr/providers/minimax) pour les détails de configuration, les options de modèle et les extraits de configuration.
 
-Sur le chemin de streaming compatible Anthropic de MiniMax, OpenClaw désactive la réflexion par
-défaut sauf si vous la définissez explicitement, et `/fast on` réécrit
+Sur le chemin de streaming compatible Anthropic de MiniMax, OpenClaw désactive thinking par
+défaut sauf si vous le définissez explicitement, et `/fast on` réécrit
 `MiniMax-M2.7` en `MiniMax-M2.7-highspeed`.
 
-Répartition des capacités gérée par le plugin :
+Répartition des capacités gérées par le Plugin :
 
 - Les valeurs par défaut texte/chat restent sur `minimax/MiniMax-M2.7`
 - La génération d’images est `minimax/image-01` ou `minimax-portal/image-01`
-- La compréhension d’images est `MiniMax-VL-01`, gérée par le plugin, sur les deux chemins d’authentification MiniMax
+- La compréhension d’images est gérée par le Plugin avec `MiniMax-VL-01` sur les deux chemins d’authentification MiniMax
 - La recherche web reste sur l’identifiant de fournisseur `minimax`
 
+### LM Studio
+
+LM Studio est fourni comme Plugin de fournisseur groupé utilisant l’API native :
+
+- Fournisseur : `lmstudio`
+- Authentification : `LM_API_TOKEN`
+- URL de base d’inférence par défaut : `http://localhost:1234/v1`
+
+Ensuite, définissez un modèle (remplacez par l’un des identifiants renvoyés par `http://localhost:1234/api/v1/models`) :
+
+```json5
+{
+  agents: {
+    defaults: { model: { primary: "lmstudio/openai/gpt-oss-20b" } },
+  },
+}
+```
+
+OpenClaw utilise `/api/v1/models` et `/api/v1/models/load` natifs de LM Studio
+pour la découverte + le chargement automatique, avec `/v1/chat/completions` pour l’inférence par défaut.
+Voir [/providers/lmstudio](/fr/providers/lmstudio) pour la configuration et le dépannage.
+
 ### Ollama
 
-Ollama est livré comme plugin de fournisseur intégré et utilise l’API native d’Ollama :
+Ollama est fourni comme Plugin de fournisseur groupé et utilise l’API native d’Ollama :
 
 - Fournisseur : `ollama`
 - Authentification : aucune requise (serveur local)
@@ -641,7 +664,7 @@ Ollama est livré comme plugin de fournisseur intégré et utilise l’API nativ
 - Installation : [https://ollama.com/download](https://ollama.com/download)
 
 ```bash
-# Installez Ollama, puis récupérez un modèle :
+# Installez Ollama, puis téléchargez un modèle :
 ollama pull llama3.3
 ```
 
@@ -654,26 +677,26 @@ ollama pull llama3.3
 ```
 
 Ollama est détecté localement à `http://127.0.0.1:11434` lorsque vous activez l’option avec
-`OLLAMA_API_KEY`, et le plugin de fournisseur intégré ajoute Ollama directement à
-`openclaw onboard` et au sélecteur de modèles. Voir [/providers/ollama](/fr/providers/ollama)
+`OLLAMA_API_KEY`, et le Plugin de fournisseur groupé ajoute directement Ollama à
+`openclaw onboard` et au sélecteur de modèle. Voir [/providers/ollama](/fr/providers/ollama)
 pour l’intégration, le mode cloud/local et la configuration personnalisée.
 
 ### vLLM
 
-vLLM est livré comme plugin de fournisseur intégré pour les serveurs
-compatibles OpenAI locaux/autohébergés :
+vLLM est fourni comme Plugin de fournisseur groupé pour les serveurs locaux/autohébergés compatibles OpenAI
+:
 
 - Fournisseur : `vllm`
-- Authentification : facultative (dépend de votre serveur)
+- Authentification : facultative (selon votre serveur)
 - URL de base par défaut : `http://127.0.0.1:8000/v1`
 
-Pour activer l’auto-détection en local (n’importe quelle valeur fonctionne si votre serveur n’impose pas d’authentification) :
+Pour activer la découverte automatique en local (n’importe quelle valeur fonctionne si votre serveur n’impose pas l’authentification) :
 
 ```bash
 export VLLM_API_KEY="vllm-local"
 ```
 
-Définissez ensuite un modèle (remplacez par l’un des identifiants renvoyés par `/v1/models`) :
+Ensuite, définissez un modèle (remplacez par l’un des identifiants renvoyés par `/v1/models`) :
 
 ```json5
 {
@@ -683,25 +706,25 @@ Définissez ensuite un modèle (remplacez par l’un des identifiants renvoyés
 }
 ```
 
-Voir [/providers/vllm](/fr/providers/vllm) pour les détails.
+Voir [/providers/vllm](/fr/providers/vllm) pour plus de détails.
 
 ### SGLang
 
-SGLang est livré comme plugin de fournisseur intégré pour les serveurs
-compatibles OpenAI autohébergés rapides :
+SGLang est fourni comme Plugin de fournisseur groupé pour les serveurs autohébergés rapides
+compatibles OpenAI :
 
 - Fournisseur : `sglang`
-- Authentification : facultative (dépend de votre serveur)
+- Authentification : facultative (selon votre serveur)
 - URL de base par défaut : `http://127.0.0.1:30000/v1`
 
-Pour activer l’auto-détection en local (n’importe quelle valeur fonctionne si votre serveur n’impose pas
-d’authentification) :
+Pour activer la découverte automatique en local (n’importe quelle valeur fonctionne si votre serveur n’impose pas
+l’authentification) :
 
 ```bash
 export SGLANG_API_KEY="sglang-local"
 ```
 
-Définissez ensuite un modèle (remplacez par l’un des identifiants renvoyés par `/v1/models`) :
+Ensuite, définissez un modèle (remplacez par l’un des identifiants renvoyés par `/v1/models`) :
 
 ```json5
 {
@@ -711,7 +734,7 @@ Définissez ensuite un modèle (remplacez par l’un des identifiants renvoyés
 }
 ```
 
-Voir [/providers/sglang](/fr/providers/sglang) pour les détails.
+Voir [/providers/sglang](/fr/providers/sglang) pour plus de détails.
 
 ### Proxys locaux (LM Studio, vLLM, LiteLLM, etc.)
 
@@ -729,12 +752,12 @@ Exemple (compatible OpenAI) :
     providers: {
       lmstudio: {
         baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
-        apiKey: "LMSTUDIO_KEY",
+        apiKey: "${LM_API_TOKEN}",
         api: "openai-completions",
         models: [
           {
             id: "my-local-model",
-            name: "Modèle local",
+            name: "Local Model",
             reasoning: false,
             input: ["text"],
             cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
@@ -758,11 +781,10 @@ Remarques :
   - `contextWindow: 200000`
   - `maxTokens: 8192`
 - Recommandé : définissez des valeurs explicites correspondant aux limites de votre proxy/modèle.
-- Pour `api: "openai-completions"` sur des points de terminaison non natifs (toute `baseUrl` non vide dont l’hôte n’est pas `api.openai.com`), OpenClaw force `compat.supportsDeveloperRole: false` pour éviter les erreurs 400 du fournisseur pour les rôles `developer` non pris en charge.
-- Les routes compatibles OpenAI de type proxy ignorent aussi le façonnage natif des requêtes réservé à OpenAI :
-  pas de `service_tier`, pas de `store` Responses, pas d’indications de cache d’invite, pas de
-  façonnage de charge utile de compatibilité de raisonnement OpenAI, et pas d’en-têtes
-  d’attribution OpenClaw cachés.
+- Pour `api: "openai-completions"` sur des points de terminaison non natifs (tout `baseUrl` non vide dont l’hôte n’est pas `api.openai.com`), OpenClaw force `compat.supportsDeveloperRole: false` afin d’éviter les erreurs 400 du fournisseur pour les rôles `developer` non pris en charge.
+- Les routes compatibles OpenAI de style proxy ignorent également la mise en forme de requête native réservée à OpenAI :
+  pas de `service_tier`, pas de `store` Responses, pas d’indications de cache de prompt, pas de
+  mise en forme de charge utile de compatibilité de raisonnement OpenAI, et pas d’en-têtes d’attribution OpenClaw masqués.
 - Si `baseUrl` est vide/omis, OpenClaw conserve le comportement OpenAI par défaut (qui se résout vers `api.openai.com`).
 - Par sécurité, une valeur explicite `compat.supportsDeveloperRole: true` est quand même remplacée sur les points de terminaison non natifs `openai-completions`.
 
@@ -778,7 +800,7 @@ Voir aussi : [/gateway/configuration](/fr/gateway/configuration) pour des exempl
 
 ## Liens connexes
 
-- [Modèles](/fr/concepts/models) — configuration des modèles et alias
-- [Basculement de modèles](/fr/concepts/model-failover) — chaînes de repli et comportement de nouvelle tentative
-- [Référence de configuration](/fr/gateway/configuration-reference#agent-defaults) — clés de configuration des modèles
-- [Fournisseurs](/fr/providers) — guides de configuration par fournisseur
+- [Models](/fr/concepts/models) — configuration des modèles et alias
+- [Model Failover](/fr/concepts/model-failover) — chaînes de repli et comportement de nouvelle tentative
+- [Configuration Reference](/fr/gateway/configuration-reference#agent-defaults) — clés de configuration des modèles
+- [Providers](/fr/providers) — guides de configuration par fournisseur

docs/fr/gateway/local-models.md

@@ -1,28 +1,28 @@
 ---
 read_when:
-    - Vous voulez servir des modèles depuis votre propre machine GPU
+    - Vous souhaitez servir des modèles depuis votre propre machine GPU
     - Vous configurez LM Studio ou un proxy compatible OpenAI
-    - Vous avez besoin des recommandations les plus sûres pour les modèles locaux
-summary: Exécuter OpenClaw sur des LLM locaux (LM Studio, vLLM, LiteLLM, points de terminaison OpenAI personnalisés)
+    - Vous avez besoin des conseils les plus sûrs pour les modèles locaux
+summary: Exécutez OpenClaw sur des LLM locaux (LM Studio, vLLM, LiteLLM, points de terminaison OpenAI personnalisés)
 title: Modèles locaux
 x-i18n:
-    generated_at: "2026-04-08T02:14:55Z"
+    generated_at: "2026-04-13T08:50:46Z"
     model: gpt-5.4
     provider: openai
-    source_hash: d619d72b0e06914ebacb7e9f38b746caf1b9ce8908c9c6638c3acdddbaa025e8
+    source_hash: 3ecb61b3e6e34d3666f9b688cd694d92c5fb211cf8c420fa876f7ccf5789154a
     source_path: gateway/local-models.md
     workflow: 15
 ---
 
 # Modèles locaux
 
-Le local est possible, mais OpenClaw attend un grand contexte ainsi que de solides défenses contre l’injection de prompt. Les petites cartes tronquent le contexte et affaiblissent la sécurité. Visez haut : **≥2 Mac Studio au maximum de leur capacité ou une machine GPU équivalente (~30 k$+)**. Un seul GPU de **24 Go** ne fonctionne que pour des prompts plus légers avec une latence plus élevée. Utilisez **la plus grande variante / variante complète du modèle que vous pouvez exécuter** ; les checkpoints fortement quantifiés ou « petits » augmentent le risque d’injection de prompt (voir [Sécurité](/fr/gateway/security)).
+Le local est possible, mais OpenClaw attend un grand contexte ainsi que de solides défenses contre les injections de prompt. Les petites cartes tronquent le contexte et affaiblissent la sécurité. Visez haut : **≥2 Mac Studios au maximum de leur capacité ou une machine GPU équivalente (~30 k$+)**. Un seul GPU de **24 Go** ne fonctionne que pour des prompts plus légers avec une latence plus élevée. Utilisez la **variante de modèle la plus grande / pleine taille que vous pouvez exécuter** ; les checkpoints fortement quantifiés ou « small » augmentent le risque d’injection de prompt (voir [Sécurité](/fr/gateway/security)).
 
-Si vous voulez la configuration locale la plus simple, commencez par [Ollama](/fr/providers/ollama) et `openclaw onboard`. Cette page est le guide recommandé pour les piles locales haut de gamme et les serveurs locaux personnalisés compatibles OpenAI.
+Si vous souhaitez la configuration locale avec le moins de friction, commencez par [LM Studio](/fr/providers/lmstudio) ou [Ollama](/fr/providers/ollama) et `openclaw onboard`. Cette page est le guide prescriptif pour les piles locales haut de gamme et les serveurs locaux personnalisés compatibles OpenAI.
 
 ## Recommandé : LM Studio + grand modèle local (API Responses)
 
-C’est la meilleure pile locale actuelle. Chargez un grand modèle dans LM Studio (par exemple une version complète de Qwen, DeepSeek ou Llama), activez le serveur local (par défaut `http://127.0.0.1:1234`) et utilisez l’API Responses pour séparer le raisonnement du texte final.
+La meilleure pile locale actuelle. Chargez un grand modèle dans LM Studio (par exemple, une version pleine taille de Qwen, DeepSeek ou Llama), activez le serveur local (par défaut `http://127.0.0.1:1234`), et utilisez l’API Responses pour garder le raisonnement séparé du texte final.
 
 ```json5
 {
@@ -59,16 +59,16 @@ C’est la meilleure pile locale actuelle. Chargez un grand modèle dans LM Stud
 }
 ```
 
-**Liste de vérification de configuration**
+**Liste de configuration**
 
 - Installez LM Studio : [https://lmstudio.ai](https://lmstudio.ai)
-- Dans LM Studio, téléchargez **la plus grande version de modèle disponible** (évitez les variantes « small » / fortement quantifiées), démarrez le serveur et confirmez que `http://127.0.0.1:1234/v1/models` le liste.
-- Remplacez `my-local-model` par l’ID réel du modèle affiché dans LM Studio.
-- Gardez le modèle chargé ; un chargement à froid ajoute de la latence au démarrage.
+- Dans LM Studio, téléchargez la **plus grande version de modèle disponible** (évitez les variantes « small » / fortement quantifiées), démarrez le serveur, confirmez que `http://127.0.0.1:1234/v1/models` l’affiche.
+- Remplacez `my-local-model` par l’identifiant réel du modèle affiché dans LM Studio.
+- Gardez le modèle chargé ; le chargement à froid ajoute de la latence au démarrage.
 - Ajustez `contextWindow`/`maxTokens` si votre version de LM Studio diffère.
 - Pour WhatsApp, restez sur l’API Responses afin que seul le texte final soit envoyé.
 
-Gardez des modèles hébergés configurés même lorsque vous exécutez du local ; utilisez `models.mode: "merge"` pour que les solutions de repli restent disponibles.
+Gardez les modèles hébergés configurés même lorsque vous exécutez du local ; utilisez `models.mode: "merge"` afin que les solutions de repli restent disponibles.
 
 ### Configuration hybride : primaire hébergé, repli local
 
@@ -113,16 +113,16 @@ Gardez des modèles hébergés configurés même lorsque vous exécutez du local
 
 ### Priorité au local avec filet de sécurité hébergé
 
-Inversez l’ordre du primaire et du repli ; conservez le même bloc `providers` et `models.mode: "merge"` afin de pouvoir revenir sur Sonnet ou Opus lorsque la machine locale est indisponible.
+Inversez l’ordre du primaire et du repli ; conservez le même bloc providers et `models.mode: "merge"` afin de pouvoir basculer vers Sonnet ou Opus lorsque la machine locale est indisponible.
 
 ### Hébergement régional / routage des données
 
-- Des variantes hébergées de MiniMax/Kimi/GLM existent aussi sur OpenRouter avec des points de terminaison épinglés par région (par exemple hébergés aux États-Unis). Choisissez-y la variante régionale pour garder le trafic dans la juridiction de votre choix tout en utilisant `models.mode: "merge"` pour les replis Anthropic/OpenAI.
-- Le local uniquement reste la voie la plus forte pour la confidentialité ; le routage régional hébergé est le compromis lorsque vous avez besoin de fonctionnalités du fournisseur tout en gardant le contrôle sur le flux de données.
+- Des variantes MiniMax/Kimi/GLM hébergées existent aussi sur OpenRouter avec des points de terminaison fixés par région (par exemple, hébergés aux États-Unis). Choisissez la variante régionale là-bas pour conserver le trafic dans la juridiction souhaitée tout en utilisant `models.mode: "merge"` pour les replis Anthropic/OpenAI.
+- Le tout-local reste la voie la plus forte pour la confidentialité ; le routage régional hébergé est l’option intermédiaire lorsque vous avez besoin de fonctionnalités du fournisseur tout en voulant garder le contrôle sur le flux de données.
 
 ## Autres proxys locaux compatibles OpenAI
 
-vLLM, LiteLLM, OAI-proxy ou des passerelles personnalisées fonctionnent s’ils exposent un point de terminaison `/v1` de style OpenAI. Remplacez le bloc fournisseur ci-dessus par votre point de terminaison et votre ID de modèle :
+vLLM, LiteLLM, OAI-proxy ou des passerelles personnalisées fonctionnent s’ils exposent un point de terminaison `/v1` de style OpenAI. Remplacez le bloc provider ci-dessus par votre point de terminaison et l’identifiant de modèle :
 
 ```json5
 {
@@ -150,42 +150,25 @@ vLLM, LiteLLM, OAI-proxy ou des passerelles personnalisées fonctionnent s’ils
 }
 ```
 
-Conservez `models.mode: "merge"` pour que les modèles hébergés restent disponibles comme solutions de repli.
+Conservez `models.mode: "merge"` afin que les modèles hébergés restent disponibles en repli.
 
 Remarque de comportement pour les backends `/v1` locaux / proxifiés :
 
-- OpenClaw les traite comme des routes compatibles OpenAI de style proxy, et non comme des
-  points de terminaison OpenAI natifs
-- la mise en forme des requêtes réservée à OpenAI natif ne s’applique pas ici : pas de
-  `service_tier`, pas de `store` Responses, pas de mise en forme de charge utile de compatibilité
-  du raisonnement OpenAI, et pas d’indices de cache de prompt
-- les en-têtes d’attribution OpenClaw cachés (`originator`, `version`, `User-Agent`)
-  ne sont pas injectés sur ces URL de proxy personnalisées
+- OpenClaw les traite comme des routes compatibles OpenAI de type proxy, et non comme des points de terminaison OpenAI natifs
+- la mise en forme des requêtes propre à OpenAI natif ne s’applique pas ici : pas de `service_tier`, pas de `store` pour Responses, pas de mise en forme de charge utile de compatibilité de raisonnement OpenAI, et pas d’indices de cache de prompt
+- les en-têtes d’attribution OpenClaw cachés (`originator`, `version`, `User-Agent`) ne sont pas injectés sur ces URL de proxy personnalisées
 
-Remarques de compatibilité pour les backends compatibles OpenAI plus stricts :
+Notes de compatibilité pour les backends compatibles OpenAI plus stricts :
 
-- Certains serveurs n’acceptent que `messages[].content` sous forme de chaîne sur Chat Completions, et non
-  des tableaux structurés de parties de contenu. Définissez
-  `models.providers.<provider>.models[].compat.requiresStringContent: true` pour
-  ces points de terminaison.
-- Certains backends locaux plus petits ou plus stricts sont instables avec la forme complète
-  du prompt du runtime d’agent d’OpenClaw, en particulier lorsque des schémas d’outils sont inclus. Si le
-  backend fonctionne pour de petits appels directs `/v1/chat/completions` mais échoue sur des tours d’agent
-  OpenClaw normaux, essayez d’abord
-  `models.providers.<provider>.models[].compat.supportsTools: false`.
-- Si le backend échoue toujours uniquement sur des exécutions OpenClaw plus importantes, le problème restant
-  est généralement une limite du modèle/serveur en amont ou un bug du backend, et non de la couche
-  de transport d’OpenClaw.
+- Certains serveurs n’acceptent que `messages[].content` sous forme de chaîne sur Chat Completions, et non des tableaux structurés de parties de contenu. Définissez `models.providers.<provider>.models[].compat.requiresStringContent: true` pour ces points de terminaison.
+- Certains backends locaux plus petits ou plus stricts sont instables avec la forme complète des prompts du runtime d’agent d’OpenClaw, en particulier lorsque des schémas d’outils sont inclus. Si le backend fonctionne pour de petits appels directs `/v1/chat/completions` mais échoue sur des tours d’agent OpenClaw normaux, essayez d’abord `models.providers.<provider>.models[].compat.supportsTools: false`.
+- Si le backend échoue encore uniquement sur des exécutions OpenClaw plus volumineuses, le problème restant est généralement une limite en amont du modèle/serveur ou un bug du backend, et non de la couche de transport d’OpenClaw.
 
 ## Dépannage
 
-- La passerelle peut joindre le proxy ? `curl http://127.0.0.1:1234/v1/models`.
-- Modèle LM Studio déchargé ? Rechargez-le ; un démarrage à froid est une cause fréquente de « blocage ».
+- Gateway peut joindre le proxy ? `curl http://127.0.0.1:1234/v1/models`.
+- Modèle LM Studio déchargé ? Rechargez-le ; le démarrage à froid est une cause fréquente de « blocage ».
 - Erreurs de contexte ? Réduisez `contextWindow` ou augmentez la limite de votre serveur.
-- Le serveur compatible OpenAI renvoie `messages[].content ... expected a string` ?
-  Ajoutez `compat.requiresStringContent: true` à l’entrée de ce modèle.
-- De petits appels directs `/v1/chat/completions` fonctionnent, mais `openclaw infer model run`
-  échoue sur Gemma ou un autre modèle local ? Désactivez d’abord les schémas d’outils avec
-  `compat.supportsTools: false`, puis testez de nouveau. Si le serveur plante toujours uniquement
-  sur des prompts OpenClaw plus volumineux, considérez cela comme une limite du modèle/serveur en amont.
-- Sécurité : les modèles locaux contournent les filtres côté fournisseur ; gardez des agents spécialisés et le compactage activé afin de limiter l’impact d’une injection de prompt.
+- Le serveur compatible OpenAI renvoie `messages[].content ... expected a string` ? Ajoutez `compat.requiresStringContent: true` sur cette entrée de modèle.
+- Les petits appels directs `/v1/chat/completions` fonctionnent, mais `openclaw infer model run` échoue sur Gemma ou un autre modèle local ? Désactivez d’abord les schémas d’outils avec `compat.supportsTools: false`, puis retestez. Si le serveur plante encore uniquement sur de plus grands prompts OpenClaw, traitez cela comme une limite du serveur/modèle en amont.
+- Sécurité : les modèles locaux contournent les filtres côté fournisseur ; gardez des agents ciblés et Compaction activé afin de limiter le rayon d’impact des injections de prompt.

docs/fr/providers/index.md

@@ -1,24 +1,23 @@
 ---
 read_when:
     - Vous voulez choisir un fournisseur de modèles
-    - Vous avez besoin d'un aperçu rapide des backends LLM pris en charge
+    - Vous avez besoin d’un aperçu rapide des backends LLM pris en charge
 summary: Fournisseurs de modèles (LLM) pris en charge par OpenClaw
 title: Répertoire des fournisseurs
 x-i18n:
-    generated_at: "2026-04-08T02:17:30Z"
+    generated_at: "2026-04-13T08:50:39Z"
     model: gpt-5.4
     provider: openai
-    source_hash: e7bee5528b7fc9a982b3d0eaa4930cb77f7bded19a47aec00572b6fcbd823a70
+    source_hash: 3bc682d008119719826f71f74959ab32bedf14214459f5e6ac9cb70371d3c540
     source_path: providers/index.md
     workflow: 15
 ---
 
 # Fournisseurs de modèles
 
-OpenClaw peut utiliser de nombreux fournisseurs de LLM. Choisissez un fournisseur, authentifiez-vous, puis définissez le
-modèle par défaut sous la forme `provider/model`.
+OpenClaw peut utiliser de nombreux fournisseurs de LLM. Choisissez un fournisseur, authentifiez-vous, puis définissez le modèle par défaut sous la forme `provider/model`.
 
-Vous cherchez la documentation des canaux de discussion (WhatsApp/Telegram/Discord/Slack/Mattermost (plugin)/etc.) ? Consultez [Channels](/fr/channels).
+Vous cherchez la documentation des canaux de chat (WhatsApp/Telegram/Discord/Slack/Mattermost (Plugin)/etc.) ? Consultez [Channels](/fr/channels).
 
 ## Démarrage rapide
 
@@ -45,13 +44,14 @@ Vous cherchez la documentation des canaux de discussion (WhatsApp/Telegram/Disco
 - [fal](/fr/providers/fal)
 - [Fireworks](/fr/providers/fireworks)
 - [GitHub Copilot](/fr/providers/github-copilot)
-- [Modèles GLM](/fr/providers/glm)
+- [modèles GLM](/fr/providers/glm)
 - [Google (Gemini)](/fr/providers/google)
 - [Groq (inférence LPU)](/fr/providers/groq)
-- [Hugging Face (inférence)](/fr/providers/huggingface)
+- [Hugging Face (Inference)](/fr/providers/huggingface)
 - [inferrs (modèles locaux)](/fr/providers/inferrs)
 - [Kilocode](/fr/providers/kilocode)
-- [LiteLLM (passerelle unifiée)](/fr/providers/litellm)
+- [LiteLLM (Gateway unifié)](/fr/providers/litellm)
+- [LM Studio (modèles locaux)](/fr/providers/lmstudio)
 - [MiniMax](/fr/providers/minimax)
 - [Mistral](/fr/providers/mistral)
 - [Moonshot AI (Kimi + Kimi Coding)](/fr/providers/moonshot)
@@ -78,12 +78,12 @@ Vous cherchez la documentation des canaux de discussion (WhatsApp/Telegram/Disco
 - [Xiaomi](/fr/providers/xiaomi)
 - [Z.AI](/fr/providers/zai)
 
-## Pages d'ensemble partagées
+## Pages d’ensemble partagées
 
-- [Variantes intégrées supplémentaires](/fr/providers/models#additional-bundled-provider-variants) - Anthropic Vertex, Copilot Proxy et Gemini CLI OAuth
-- [Génération d'images](/fr/tools/image-generation) - outil partagé `image_generate`, sélection du fournisseur et basculement
-- [Génération musicale](/fr/tools/music-generation) - outil partagé `music_generate`, sélection du fournisseur et basculement
-- [Génération vidéo](/fr/tools/video-generation) - outil partagé `video_generate`, sélection du fournisseur et basculement
+- [Variantes groupées supplémentaires](/fr/providers/models#additional-bundled-provider-variants) - Anthropic Vertex, Copilot Proxy et Gemini CLI OAuth
+- [Génération d’images](/fr/tools/image-generation) - Outil `image_generate` partagé, sélection du fournisseur et basculement
+- [Génération de musique](/fr/tools/music-generation) - Outil `music_generate` partagé, sélection du fournisseur et basculement
+- [Génération de vidéo](/fr/tools/video-generation) - Outil `video_generate` partagé, sélection du fournisseur et basculement
 
 ## Fournisseurs de transcription
 
@@ -91,7 +91,7 @@ Vous cherchez la documentation des canaux de discussion (WhatsApp/Telegram/Disco
 
 ## Outils communautaires
 
-- [Claude Max API Proxy](/fr/providers/claude-max-api-proxy) - Proxy communautaire pour les identifiants d'abonnement Claude (vérifiez la politique/les conditions d'Anthropic avant utilisation)
+- [Claude Max API Proxy](/fr/providers/claude-max-api-proxy) - Proxy communautaire pour les identifiants d’abonnement Claude (vérifiez la politique/les conditions d’Anthropic avant utilisation)
 
 Pour le catalogue complet des fournisseurs (xAI, Groq, Mistral, etc.) et la configuration avancée,
 consultez [Fournisseurs de modèles](/fr/concepts/model-providers).

docs/fr/providers/lmstudio.md

@@ -0,0 +1,163 @@
+---
+read_when:
+    - Vous souhaitez exécuter OpenClaw avec des modèles open source via LM Studio
+    - Vous souhaitez configurer LM Studio
+summary: Exécutez OpenClaw avec LM Studio
+title: LM Studio
+x-i18n:
+    generated_at: "2026-04-13T08:50:35Z"
+    model: gpt-5.4
+    provider: openai
+    source_hash: 11264584e8277260d4215feb7c751329ce04f59e9228da1c58e147c21cd9ac2c
+    source_path: providers/lmstudio.md
+    workflow: 15
+---
+
+# LM Studio
+
+LM Studio est une application conviviale mais puissante pour exécuter des modèles à poids ouverts sur votre propre matériel. Elle vous permet d’exécuter des modèles llama.cpp (GGUF) ou MLX (Apple Silicon). Elle est disponible sous forme d’application GUI ou de démon (`llmster`). Pour la documentation du produit et de la configuration, consultez [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/).
+
+## Démarrage rapide
+
+1. Installez LM Studio (desktop) ou `llmster` (sans interface), puis démarrez le serveur local :
+
+```bash
+curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash
+```
+
+2. Démarrez le serveur
+
+Assurez-vous de lancer soit l’application desktop, soit le démon avec la commande suivante :
+
+```bash
+lms daemon up
+```
+
+```bash
+lms server start --port 1234
+```
+
+Si vous utilisez l’application, assurez-vous que JIT est activé pour une expérience fluide. Pour en savoir plus, consultez le [guide JIT et TTL de LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/ttl-and-auto-evict).
+
+3. OpenClaw nécessite une valeur de jeton LM Studio. Définissez `LM_API_TOKEN` :
+
+```bash
+export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token"
+```
+
+Si l’authentification LM Studio est désactivée, utilisez n’importe quelle valeur de jeton non vide :
+
+```bash
+export LM_API_TOKEN="placeholder-key"
+```
+
+Pour les détails de configuration de l’authentification LM Studio, consultez [Authentification LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication).
+
+4. Exécutez l’onboarding et choisissez `LM Studio` :
+
+```bash
+openclaw onboard
+```
+
+5. Dans l’onboarding, utilisez l’invite `Default model` pour choisir votre modèle LM Studio.
+
+Vous pouvez également le définir ou le modifier plus tard :
+
+```bash
+openclaw models set lmstudio/qwen/qwen3.5-9b
+```
+
+Les clés de modèle LM Studio suivent le format `author/model-name` (par exemple `qwen/qwen3.5-9b`). Les références de modèle OpenClaw préfixent le nom du fournisseur : `lmstudio/qwen/qwen3.5-9b`. Vous pouvez trouver la clé exacte d’un modèle en exécutant `curl http://localhost:1234/api/v1/models` et en consultant le champ `key`.
+
+## Onboarding non interactif
+
+Utilisez l’onboarding non interactif lorsque vous souhaitez automatiser la configuration (CI, provisionnement, bootstrap à distance) :
+
+```bash
+openclaw onboard \
+  --non-interactive \
+  --accept-risk \
+  --auth-choice lmstudio
+```
+
+Ou spécifiez l’URL de base ou le modèle avec une clé API :
+
+```bash
+openclaw onboard \
+  --non-interactive \
+  --accept-risk \
+  --auth-choice lmstudio \
+  --custom-base-url http://localhost:1234/v1 \
+  --lmstudio-api-key "$LM_API_TOKEN" \
+  --custom-model-id qwen/qwen3.5-9b
+```
+
+`--custom-model-id` prend la clé du modèle telle que renvoyée par LM Studio (par exemple `qwen/qwen3.5-9b`), sans le préfixe de fournisseur `lmstudio/`.
+
+L’onboarding non interactif nécessite `--lmstudio-api-key` (ou `LM_API_TOKEN` dans l’environnement).
+Pour les serveurs LM Studio sans authentification, toute valeur de jeton non vide fonctionne.
+
+`--custom-api-key` reste pris en charge pour des raisons de compatibilité, mais `--lmstudio-api-key` est préféré pour LM Studio.
+
+Cela écrit `models.providers.lmstudio`, définit le modèle par défaut sur
+`lmstudio/<custom-model-id>`, et écrit le profil d’authentification `lmstudio:default`.
+
+La configuration interactive peut demander une longueur de contexte de chargement préférée facultative et l’applique aux modèles LM Studio détectés qu’elle enregistre dans la configuration.
+
+## Configuration
+
+### Configuration explicite
+
+```json5
+{
+  models: {
+    providers: {
+      lmstudio: {
+        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
+        apiKey: "${LM_API_TOKEN}",
+        api: "openai-completions",
+        models: [
+          {
+            id: "qwen/qwen3-coder-next",
+            name: "Qwen 3 Coder Next",
+            reasoning: false,
+            input: ["text"],
+            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
+            contextWindow: 128000,
+            maxTokens: 8192,
+          },
+        ],
+      },
+    },
+  },
+}
+```
+
+## Dépannage
+
+### LM Studio non détecté
+
+Assurez-vous que LM Studio est en cours d’exécution et que vous avez défini `LM_API_TOKEN` (pour les serveurs sans authentification, toute valeur de jeton non vide fonctionne) :
+
+```bash
+# Démarrez via l’application desktop ou sans interface :
+lms server start --port 1234
+```
+
+Vérifiez que l’API est accessible :
+
+```bash
+curl http://localhost:1234/api/v1/models
+```
+
+### Erreurs d’authentification (HTTP 401)
+
+Si la configuration signale une erreur HTTP 401, vérifiez votre clé API :
+
+- Vérifiez que `LM_API_TOKEN` correspond à la clé configurée dans LM Studio.
+- Pour les détails de configuration de l’authentification LM Studio, consultez [Authentification LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication).
+- Si votre serveur ne nécessite pas d’authentification, utilisez n’importe quelle valeur de jeton non vide pour `LM_API_TOKEN`.
+
+### Chargement de modèle juste-à-temps
+
+LM Studio prend en charge le chargement de modèle juste-à-temps (JIT), où les modèles sont chargés lors de la première requête. Assurez-vous que cette option est activée pour éviter les erreurs « Model not loaded ».

docs/fr/reference/api-usage-costs.md

@@ -1,201 +1,179 @@
 ---
 read_when:
     - Vous voulez comprendre quelles fonctionnalités peuvent appeler des API payantes
-    - Vous devez auditer les clés, les coûts et la visibilité de l'usage
-    - Vous expliquez le reporting des coûts de /status ou /usage
-summary: Auditer ce qui peut dépenser de l'argent, quelles clés sont utilisées et comment consulter l'usage
-title: Usage API et coûts
+    - Vous devez auditer les clés, les coûts et la visibilité de l’utilisation
+    - Vous expliquez les rapports de coûts de /status ou /usage
+summary: Vérifiez ce qui peut entraîner des coûts, quelles clés sont utilisées et comment consulter l’utilisation
+title: Utilisation et coûts de l’API
 x-i18n:
-    generated_at: "2026-04-07T06:54:00Z"
+    generated_at: "2026-04-13T08:50:36Z"
     model: gpt-5.4
     provider: openai
-    source_hash: ab6eefcde9ac014df6cdda7aaa77ef48f16936ab12eaa883d9fe69425a31a2dd
+    source_hash: f5077e74d38ef781ac7a72603e9f9e3829a628b95c5a9967915ab0f321565429
     source_path: reference/api-usage-costs.md
     workflow: 15
 ---
 
-# Usage API et coûts
+# Utilisation et coûts de l’API
 
-Cette documentation liste les **fonctionnalités pouvant invoquer des clés API** et où leurs coûts apparaissent. Elle se concentre sur les
-fonctionnalités OpenClaw qui peuvent générer de l'usage fournisseur ou des appels API payants.
+Ce document répertorie les **fonctionnalités qui peuvent invoquer des clés API** et où leurs coûts apparaissent. Il se concentre sur les fonctionnalités d’OpenClaw qui peuvent générer une utilisation du fournisseur ou des appels d’API payants.
 
-## Où les coûts apparaissent (discussion + CLI)
+## Où les coûts apparaissent (chat + CLI)
 
 **Instantané du coût par session**
 
-- `/status` affiche le modèle de la session en cours, l'usage du contexte et les jetons de la dernière réponse.
+- `/status` affiche le modèle actuel de la session, l’utilisation du contexte et les jetons de la dernière réponse.
 - Si le modèle utilise une **authentification par clé API**, `/status` affiche aussi le **coût estimé** de la dernière réponse.
-- Si les métadonnées de session en direct sont limitées, `/status` peut récupérer les compteurs
-  de jetons/cache et le libellé du modèle d'exécution actif à partir de la dernière entrée d'usage
-  de la transcription. Les valeurs en direct non nulles existantes gardent la priorité, et les totaux
-  de transcription dimensionnés au prompt peuvent l'emporter lorsque les totaux stockés sont absents ou plus faibles.
+- Si les métadonnées de session en direct sont limitées, `/status` peut aussi récupérer les compteurs de jetons/cache et l’étiquette du modèle d’exécution actif à partir de la dernière entrée d’utilisation du transcript. Les valeurs en direct non nulles existantes restent prioritaires, et les totaux du transcript dimensionnés par prompt peuvent prévaloir lorsque les totaux stockés sont absents ou plus faibles.
 
-**Pied de page du coût par message**
+**Pied de page de coût par message**
 
-- `/usage full` ajoute un pied de page d'usage à chaque réponse, y compris le **coût estimé** (clé API uniquement).
-- `/usage tokens` affiche uniquement les jetons ; les flux OAuth/jeton et CLI de type abonnement masquent le coût en dollars.
-- Remarque Gemini CLI : lorsque la CLI renvoie une sortie JSON, OpenClaw lit l'usage depuis
-  `stats`, normalise `stats.cached` en `cacheRead`, et dérive les jetons d'entrée depuis
-  `stats.input_tokens - stats.cached` lorsque nécessaire.
+- `/usage full` ajoute un pied de page d’utilisation à chaque réponse, y compris le **coût estimé** (clé API uniquement).
+- `/usage tokens` affiche uniquement les jetons ; les flux OAuth/jeton de type abonnement et les flux CLI masquent le coût en dollars.
+- Remarque Gemini CLI : lorsque la CLI renvoie une sortie JSON, OpenClaw lit l’utilisation depuis `stats`, normalise `stats.cached` en `cacheRead`, et déduit les jetons d’entrée à partir de `stats.input_tokens - stats.cached` si nécessaire.
 
-Remarque Anthropic : le personnel d'Anthropic nous a indiqué que l'usage de Claude CLI de type OpenClaw est
-de nouveau autorisé ; OpenClaw traite donc la réutilisation de Claude CLI et l'usage de `claude -p` comme
-approuvés pour cette intégration, sauf si Anthropic publie une nouvelle politique.
-Anthropic n'expose toujours pas d'estimation en dollars par message que OpenClaw puisse
-afficher dans `/usage full`.
+Remarque Anthropic : l’équipe Anthropic nous a indiqué que l’utilisation de Claude CLI de type OpenClaw est à nouveau autorisée, donc OpenClaw considère la réutilisation de Claude CLI et l’utilisation de `claude -p` comme approuvées pour cette intégration, sauf si Anthropic publie une nouvelle politique.
+Anthropic n’expose toujours pas d’estimation en dollars par message qu’OpenClaw puisse afficher dans `/usage full`.
 
-**Fenêtres d'usage CLI (quotas fournisseur)**
+**Fenêtres d’utilisation CLI (quotas fournisseur)**
 
-- `openclaw status --usage` et `openclaw channels list` affichent les **fenêtres d'usage**
-  du fournisseur (instantanés de quota, pas des coûts par message).
+- `openclaw status --usage` et `openclaw channels list` affichent les **fenêtres d’utilisation** du fournisseur (instantanés de quota, pas les coûts par message).
 - La sortie lisible est normalisée en `X% left` pour tous les fournisseurs.
-- Fournisseurs actuels avec fenêtre d'usage : Anthropic, GitHub Copilot, Gemini CLI,
-  OpenAI Codex, MiniMax, Xiaomi et z.ai.
-- Remarque MiniMax : ses champs bruts `usage_percent` / `usagePercent` signifient le
-  quota restant ; OpenClaw les inverse donc avant affichage. Les champs basés sur un comptage gardent
-  néanmoins la priorité lorsqu'ils sont présents. Si le fournisseur renvoie `model_remains`, OpenClaw préfère l'entrée du modèle de discussion, dérive le libellé de fenêtre à partir des horodatages si nécessaire, et
-  inclut le nom du modèle dans le libellé du forfait.
-- L'authentification d'usage pour ces fenêtres de quota provient de hooks spécifiques au fournisseur lorsqu'ils
-  sont disponibles ; sinon OpenClaw retombe sur les identifiants OAuth/par clé API correspondants provenant des profils d'authentification, de l'environnement ou de la configuration.
+- Fournisseurs de fenêtres d’utilisation actuellement pris en charge : Anthropic, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenAI Codex, MiniMax, Xiaomi et z.ai.
+- Remarque MiniMax : ses champs bruts `usage_percent` / `usagePercent` signifient le quota restant, donc OpenClaw les inverse avant affichage. Les champs basés sur le comptage restent prioritaires lorsqu’ils sont présents. Si le fournisseur renvoie `model_remains`, OpenClaw privilégie l’entrée du modèle de chat, déduit l’étiquette de fenêtre à partir des horodatages si nécessaire, et inclut le nom du modèle dans l’étiquette du plan.
+- L’authentification d’utilisation pour ces fenêtres de quota provient de hooks spécifiques au fournisseur lorsqu’ils sont disponibles ; sinon, OpenClaw revient à la correspondance des identifiants OAuth/clé API depuis les profils d’authentification, l’environnement ou la configuration.
 
-Voir [Usage des jetons et coûts](/fr/reference/token-use) pour les détails et des exemples.
+Consultez [Utilisation des jetons et coûts](/fr/reference/token-use) pour les détails et des exemples.
 
 ## Comment les clés sont découvertes
 
 OpenClaw peut récupérer les identifiants depuis :
 
-- **Profils d'authentification** (par agent, stockés dans `auth-profiles.json`).
-- **Variables d'environnement** (par ex. `OPENAI_API_KEY`, `BRAVE_API_KEY`, `FIRECRAWL_API_KEY`).
+- **Profils d’authentification** (par agent, stockés dans `auth-profiles.json`).
+- **Variables d’environnement** (par exemple `OPENAI_API_KEY`, `BRAVE_API_KEY`, `FIRECRAWL_API_KEY`).
 - **Configuration** (`models.providers.*.apiKey`, `plugins.entries.*.config.webSearch.apiKey`,
   `plugins.entries.firecrawl.config.webFetch.apiKey`, `memorySearch.*`,
   `talk.providers.*.apiKey`).
-- **Skills** (`skills.entries.<name>.apiKey`) qui peuvent exporter des clés dans l'environnement du processus de la skill.
+- **Skills** (`skills.entries.<name>.apiKey`) qui peuvent exporter des clés vers l’environnement du processus de la compétence.
 
-## Fonctionnalités pouvant dépenser des clés
+## Fonctionnalités qui peuvent consommer des clés
 
-### 1) Réponses de modèles du cœur (discussion + outils)
+### 1) Réponses du modèle principal (chat + outils)
 
-Chaque réponse ou appel d'outil utilise le **fournisseur de modèle actuel** (OpenAI, Anthropic, etc.). C'est la
-source principale d'usage et de coût.
+Chaque réponse ou appel d’outil utilise le **fournisseur de modèle actuel** (OpenAI, Anthropic, etc.). Il s’agit de la principale source d’utilisation et de coût.
 
-Cela inclut aussi les fournisseurs hébergés de type abonnement qui facturent toujours en dehors de
-l'UI locale d'OpenClaw, comme **OpenAI Codex**, **Alibaba Cloud Model Studio
-Coding Plan**, **MiniMax Coding Plan**, **Z.AI / GLM Coding Plan** et
-le chemin de connexion Claude d'Anthropic dans OpenClaw avec **Extra Usage** activé.
+Cela inclut aussi les fournisseurs hébergés de type abonnement qui facturent tout de même en dehors de l’interface locale d’OpenClaw, comme **OpenAI Codex**, **Alibaba Cloud Model Studio
+Coding Plan**, **MiniMax Coding Plan**, **Z.AI / GLM Coding Plan**, et le parcours Claude-login d’OpenClaw d’Anthropic avec **Extra Usage** activé.
 
-Voir [Modèles](/fr/providers/models) pour la configuration de tarification et [Usage des jetons et coûts](/fr/reference/token-use) pour l'affichage.
+Consultez [Modèles](/fr/providers/models) pour la configuration tarifaire et [Utilisation des jetons et coûts](/fr/reference/token-use) pour l’affichage.
 
 ### 2) Compréhension des médias (audio/image/vidéo)
 
-Les médias entrants peuvent être résumés/transcrits avant l'exécution de la réponse. Cela utilise les API de modèle/fournisseur.
+Les médias entrants peuvent être résumés/transcrits avant l’exécution de la réponse. Cela utilise des API de modèle/fournisseur.
 
 - Audio : OpenAI / Groq / Deepgram / Google / Mistral.
 - Image : OpenAI / OpenRouter / Anthropic / Google / MiniMax / Moonshot / Qwen / Z.AI.
 - Vidéo : Google / Qwen / Moonshot.
 
-Voir [Compréhension des médias](/fr/nodes/media-understanding).
+Consultez [Compréhension des médias](/fr/nodes/media-understanding).
 
-### 3) Génération d'images et de vidéos
+### 3) Génération d’images et de vidéos
 
-Les capacités de génération partagées peuvent également dépenser des clés fournisseur :
+Les capacités de génération partagées peuvent aussi consommer des clés de fournisseur :
 
-- Génération d'images : OpenAI / Google / fal / MiniMax
-- Génération vidéo : Qwen
+- Génération d’image : OpenAI / Google / fal / MiniMax
+- Génération de vidéo : Qwen
 
-La génération d'images peut déduire un fournisseur par défaut adossé à l'authentification lorsque
-`agents.defaults.imageGenerationModel` n'est pas défini. La génération vidéo nécessite actuellement
+La génération d’image peut déduire un fournisseur par défaut adossé à l’authentification lorsque
+`agents.defaults.imageGenerationModel` n’est pas défini. La génération de vidéo exige actuellement
 un `agents.defaults.videoGenerationModel` explicite tel que
 `qwen/wan2.6-t2v`.
 
-Voir [Génération d'images](/fr/tools/image-generation), [Qwen Cloud](/fr/providers/qwen)
+Consultez [Génération d’image](/fr/tools/image-generation), [Qwen Cloud](/fr/providers/qwen),
 et [Modèles](/fr/concepts/models).
 
-### 4) Embeddings mémoire + recherche sémantique
+### 4) Embeddings de mémoire + recherche sémantique
 
-La recherche mémoire sémantique utilise des **API d'embedding** lorsqu'elle est configurée pour des fournisseurs distants :
+La recherche sémantique en mémoire utilise des **API d’embeddings** lorsqu’elle est configurée pour des fournisseurs distants :
 
 - `memorySearch.provider = "openai"` → embeddings OpenAI
 - `memorySearch.provider = "gemini"` → embeddings Gemini
 - `memorySearch.provider = "voyage"` → embeddings Voyage
 - `memorySearch.provider = "mistral"` → embeddings Mistral
-- `memorySearch.provider = "ollama"` → embeddings Ollama (local/autohébergé ; généralement sans facturation d'API hébergée)
+- `memorySearch.provider = "lmstudio"` → embeddings LM Studio (local/auto-hébergé)
+- `memorySearch.provider = "ollama"` → embeddings Ollama (local/auto-hébergé ; généralement sans facturation d’API hébergée)
 - Repli facultatif vers un fournisseur distant si les embeddings locaux échouent
 
-Vous pouvez tout garder en local avec `memorySearch.provider = "local"` (aucun usage d'API).
+Vous pouvez rester en local avec `memorySearch.provider = "local"` (aucune utilisation d’API).
 
-Voir [Mémoire](/fr/concepts/memory).
+Consultez [Mémoire](/fr/concepts/memory).
 
 ### 5) Outil de recherche web
 
-`web_search` peut entraîner des frais d'usage selon votre fournisseur :
+`web_search` peut entraîner des frais d’utilisation selon votre fournisseur :
 
 - **Brave Search API** : `BRAVE_API_KEY` ou `plugins.entries.brave.config.webSearch.apiKey`
 - **Exa** : `EXA_API_KEY` ou `plugins.entries.exa.config.webSearch.apiKey`
 - **Firecrawl** : `FIRECRAWL_API_KEY` ou `plugins.entries.firecrawl.config.webSearch.apiKey`
 - **Gemini (Google Search)** : `GEMINI_API_KEY` ou `plugins.entries.google.config.webSearch.apiKey`
 - **Grok (xAI)** : `XAI_API_KEY` ou `plugins.entries.xai.config.webSearch.apiKey`
-- **Kimi (Moonshot)** : `KIMI_API_KEY`, `MOONSHOT_API_KEY` ou `plugins.entries.moonshot.config.webSearch.apiKey`
-- **MiniMax Search** : `MINIMAX_CODE_PLAN_KEY`, `MINIMAX_CODING_API_KEY`, `MINIMAX_API_KEY` ou `plugins.entries.minimax.config.webSearch.apiKey`
-- **Ollama Web Search** : sans clé par défaut, mais nécessite un hôte Ollama accessible plus `ollama signin` ; peut aussi réutiliser l'authentification bearer normale du fournisseur Ollama lorsque l'hôte l'exige
-- **Perplexity Search API** : `PERPLEXITY_API_KEY`, `OPENROUTER_API_KEY` ou `plugins.entries.perplexity.config.webSearch.apiKey`
+- **Kimi (Moonshot)** : `KIMI_API_KEY`, `MOONSHOT_API_KEY`, ou `plugins.entries.moonshot.config.webSearch.apiKey`
+- **MiniMax Search** : `MINIMAX_CODE_PLAN_KEY`, `MINIMAX_CODING_API_KEY`, `MINIMAX_API_KEY`, ou `plugins.entries.minimax.config.webSearch.apiKey`
+- **Ollama Web Search** : sans clé par défaut, mais nécessite un hôte Ollama accessible plus `ollama signin` ; peut aussi réutiliser l’authentification bearer normale du fournisseur Ollama lorsque l’hôte l’exige
+- **Perplexity Search API** : `PERPLEXITY_API_KEY`, `OPENROUTER_API_KEY`, ou `plugins.entries.perplexity.config.webSearch.apiKey`
 - **Tavily** : `TAVILY_API_KEY` ou `plugins.entries.tavily.config.webSearch.apiKey`
-- **DuckDuckGo** : repli sans clé (pas de facturation API, mais non officiel et basé sur HTML)
-- **SearXNG** : `SEARXNG_BASE_URL` ou `plugins.entries.searxng.config.webSearch.baseUrl` (sans clé/autohébergé ; pas de facturation d'API hébergée)
+- **DuckDuckGo** : solution de repli sans clé (sans facturation d’API, mais non officielle et basée sur HTML)
+- **SearXNG** : `SEARXNG_BASE_URL` ou `plugins.entries.searxng.config.webSearch.baseUrl` (sans clé/auto-hébergé ; sans facturation d’API hébergée)
 
-Les chemins fournisseur hérités `tools.web.search.*` continuent d'être chargés via la couche de compatibilité temporaire, mais ils ne constituent plus la surface de configuration recommandée.
+Les chemins de fournisseur hérités `tools.web.search.*` se chargent encore via le shim de compatibilité temporaire, mais ils ne sont plus la surface de configuration recommandée.
 
-**Crédit gratuit Brave Search :** Chaque forfait Brave comprend 5 $/mois de crédit gratuit
-renouvelable. Le forfait Search coûte 5 $ pour 1 000 requêtes, donc ce crédit couvre
-1 000 requêtes/mois sans frais. Définissez votre limite d'usage dans le tableau de bord Brave
-pour éviter des frais inattendus.
+**Crédit gratuit Brave Search :** chaque forfait Brave inclut 5 $/mois de crédit gratuit renouvelable. Le forfait Search coûte 5 $ pour 1 000 requêtes, donc ce crédit couvre 1 000 requêtes/mois sans frais. Définissez votre limite d’utilisation dans le tableau de bord Brave pour éviter des frais inattendus.
 
-Voir [Outils web](/fr/tools/web).
+Consultez [Outils web](/fr/tools/web).
 
 ### 5) Outil de récupération web (Firecrawl)
 
-`web_fetch` peut appeler **Firecrawl** lorsqu'une clé API est présente :
+`web_fetch` peut appeler **Firecrawl** lorsqu’une clé API est présente :
 
 - `FIRECRAWL_API_KEY` ou `plugins.entries.firecrawl.config.webFetch.apiKey`
 
-Si Firecrawl n'est pas configuré, l'outil retombe sur un fetch direct + readability (pas d'API payante).
+Si Firecrawl n’est pas configuré, l’outil revient à une récupération directe + readability (aucune API payante).
 
-Voir [Outils web](/fr/tools/web).
+Consultez [Outils web](/fr/tools/web).
 
-### 6) Instantanés d'usage fournisseur (état/santé)
+### 6) Instantanés d’utilisation fournisseur (statut/santé)
 
-Certaines commandes d'état appellent les **points de terminaison d'usage fournisseur** pour afficher les fenêtres de quota ou la santé d'authentification.
-Il s'agit généralement d'appels de faible volume, mais ils touchent quand même les API fournisseur :
+Certaines commandes de statut appellent des **endpoints d’utilisation fournisseur** pour afficher les fenêtres de quota ou l’état de l’authentification.
+Il s’agit généralement d’appels à faible volume, mais ils sollicitent tout de même les API du fournisseur :
 
 - `openclaw status --usage`
 - `openclaw models status --json`
 
-Voir [CLI des modèles](/cli/models).
+Consultez [CLI des modèles](/cli/models).
 
-### 7) Résumé de sauvegarde pour la compaction
+### 7) Résumé de protection Compaction
 
-La sauvegarde de compaction peut résumer l'historique de session en utilisant le **modèle actuel**, ce qui
-invoque les API du fournisseur lorsqu'elle s'exécute.
+La protection Compaction peut résumer l’historique de session à l’aide du **modèle actuel**, ce qui invoque des API de fournisseur lorsqu’elle s’exécute.
 
-Voir [Gestion de session + compaction](/fr/reference/session-management-compaction).
+Consultez [Gestion des sessions + compaction](/fr/reference/session-management-compaction).
 
-### 8) Scan / sonde de modèles
+### 8) Analyse / sondage des modèles
 
 `openclaw models scan` peut sonder les modèles OpenRouter et utilise `OPENROUTER_API_KEY` lorsque
-la sonde est activée.
+le sondage est activé.
 
-Voir [CLI des modèles](/cli/models).
+Consultez [CLI des modèles](/cli/models).
 
 ### 9) Talk (parole)
 
-Le mode Talk peut invoquer **ElevenLabs** lorsqu'il est configuré :
+Le mode Talk peut invoquer **ElevenLabs** lorsqu’il est configuré :
 
 - `ELEVENLABS_API_KEY` ou `talk.providers.elevenlabs.apiKey`
 
-Voir [Mode Talk](/fr/nodes/talk).
+Consultez [Mode Talk](/fr/nodes/talk).
 
 ### 10) Skills (API tierces)
 
-Les Skills peuvent stocker `apiKey` dans `skills.entries.<name>.apiKey`. Si une skill utilise cette clé pour des
-API externes, cela peut entraîner des coûts selon le fournisseur de la skill.
+Les Skills peuvent stocker `apiKey` dans `skills.entries.<name>.apiKey`. Si une compétence utilise cette clé pour des API externes, elle peut entraîner des coûts selon le fournisseur de la compétence.
 
-Voir [Skills](/fr/tools/skills).
+Consultez [Skills](/fr/tools/skills).