Ne taguez plus jamais vos photos à la main.

L’essai gratuit vous permet de traiter jusqu’à 100 images sans frais, sans limite de temps. Vous pouvez explorer tout le workflow — choix du modèle, sections intégrées, champs personnalisés et options d’export — avant d’acheter.

VisionTagger prend en charge des formats courants comme JPEG, PNG, TIFF, HEIC et WebP, ainsi que divers formats RAW dont le DNG. Vous pouvez sélectionner des images depuis des dossiers sur votre Mac ou directement depuis votre photothèque Photos.

Oui. Vous pouvez choisir entre trois niveaux : Bref pour une seule phrase concise adaptée au texte alternatif, Standard pour deux phrases avec contexte idéal pour les légendes, ou Détaillé pour une description complète.

Oui. Vous pouvez définir un nombre maximum de mots-clés afin que le modèle en génère jusqu’à ce nombre par image. Vous pouvez aussi définir des mots-clés à toujours inclure au début ou à la fin de la liste, et spécifier des mots-clés à exclure. Après la génération, vous pouvez manuellement réordonner, modifier, ajouter ou supprimer des mots-clés pour chaque image avant d’exporter.

Oui. En plus des sections intégrées (Titre, Description, Mots-clés, Contenu & Style, Sécurité & Conformité), vous pouvez créer des sections personnalisées et ajouter vos propres champs. Chaque champ prend en charge un type de donnée (Boolean, Text ou List of Texts) et son propre prompt, donc vous pouvez ajuster exactement ce que le modèle extrait.

Oui. VisionTagger peut réécrire les métadonnées dans votre photothèque Photos quand vous choisissez cette option de sortie. Vous verrez toujours un récap de publication avant que quoi que ce soit soit écrit.

VisionTagger peut exporter du JSON, du CSV ou du TXT par image, ou un seul fichier JSON/CSV/TXT pour tout un batch. Il peut aussi appliquer des tags Finder. Pour les sidecars XMP et l’intégration des métadonnées dans les fichiers image, VisionTagger s’intègre avec ExifTool (installé séparément).

Oui. VisionTagger génère toujours les métadonnées en anglais pour une qualité optimale du modèle IA. Quand vous sélectionnez une autre langue de sortie dans les Réglages, les métadonnées générées sont automatiquement traduites grâce à la traduction intégrée de macOS. Les langues prises en charge incluent l’arabe, le chinois, le néerlandais, le français, l’allemand, l’hindi, l’indonésien, l’italien, le japonais, le coréen, le polonais, le portugais, le russe, l’espagnol, le thaï, le turc, l’ukrainien et le vietnamien. Les paquets de langues doivent être téléchargés dans les Réglages système avant que la traduction ne soit disponible.

ExifTool est seulement requis pour les sidecars XMP et l’intégration des métadonnées dans les fichiers image. Si vous faites juste un export JSON/CSV/TXT ou que vous appliquez des tags Finder, vous n’avez pas besoin d’ExifTool.

VisionTagger affiche un récap de publication avant d’écrire quoi que ce soit et vous prévient si des fichiers existants risquent d’être écrasés. Vous pouvez revoir les actions et confirmer avant que quoi que ce soit soit enregistré.

Non. Téléchargez un modèle en un clic et commencez à traiter. VisionTagger est livré avec des réglages par défaut judicieux. Si vous souhaitez plus de contrôle, vous pouvez ajuster des paramètres comme la longueur de sortie dans les Réglages — mais la plupart des utilisateurs n’en ont jamais besoin.

VisionTagger tourne en local et ne téléverse pas vos images ni les métadonnées générées. Une connexion internet est seulement nécessaire pour télécharger des modèles dans l’app et pour vérifier et télécharger les mises à jour de l’app.

VisionTagger exige Apple Silicon (M1 ou plus récent) et tourne sur macOS Tahoe 26.0 ou version ultérieure. 16 Go de RAM est le minimum ; pour les modèles plus gros, 32 Go ou plus est recommandé. La vitesse dépend de votre Mac, du modèle sélectionné, de la résolution des images et des champs de métadonnées choisis. Les modèles plus petits sont généralement plus rapides ; les plus gros peuvent donner de meilleurs résultats.

Les téléchargements de modèles sont stockés en local. Prévoyez environ 4–8 Go par modèle (ça varie selon le modèle).

Oui. VisionTagger s’intègre avec Apple Raccourcis via deux actions : Generate Image Metadata (pour les fichiers dans le Finder) et Generate Photo Metadata (pour votre photothèque Photos). Les deux exécutent le processus complet en arrière-plan et exportent les résultats vers vos destinations configurées. Vous pouvez les utiliser dans l’app Raccourcis, les actions rapides du Finder, les automatisations de dossiers, la ligne de commande et AppleScript. Vous pouvez aussi fournir un preset de réglages exporté depuis l’app pour une automatisation reproductible.

Non. VisionTagger utilise des modèles de vision préentraînés à usage général : il peut donc décrire la présence d’une personne et noter des attributs visibles, mais il ne peut pas identifier ni taguer des individus précis par leur nom. Les modèles ne sont pas entraînés à la reconnaissance faciale, et il n’existe aucun moyen de leur apprendre à reconnaître des personnes en particulier.

VisionTagger inclut sept modèles de vision préconfigurés : Qwen3-VL 8B Instruct, Qwen3-VL 30B-A3B Instruct, Qwen3-VL 32B Instruct, Qwen2.5-VL 7B Instruct, Gemma 3 4B IT, InternVL3 8B Instruct et Pixtral 12B. Les modèles plus petits tournent généralement plus vite, tandis que les plus gros peuvent produire une sortie plus détaillée mais demandent plus de mémoire, selon votre Mac et les réglages choisis. Utilisez l’essai pour comparer les modèles et ajuster les paramètres jusqu’à ce que les résultats collent à votre workflow et à votre niveau de détail préféré.

Oui. Si vous avez un modèle de vision compatible GGUF et son fichier projecteur correspondant (aussi en GGUF), vous pouvez les lier dans VisionTagger et les utiliser comme les options intégrées. C’est à vous de vous assurer que votre usage de modèles tiers respecte leurs licences et conditions.

Oui. Dans les réglages, vous pouvez ajuster des paramètres de génération comme la température, le max tokens, la longueur de contexte, le top-P et le top-K via des sliders. Cela vous aide à équilibrer créativité et cohérence, et à contrôler la longueur et le niveau de détail de la sortie.

La plupart des services cloud de keywording facturent par image et exigent de téléverser vos photos sur leurs serveurs. VisionTagger est un achat unique sans frais par image — traitez autant d’images que vous le souhaitez. Vos photos ne quittent jamais votre Mac, et les métadonnées sont écrites directement dans les sidecars XMP et vos fichiers au lieu d’un export CSV que vous devez importer manuellement.

Les coordonnées GPS intégrées dans vos images sont envoyées de manière anonyme à Apple Maps pour rechercher des noms de lieux. Seules les coordonnées sont envoyées — Apple ne collecte pas de données personnelles liées à votre utilisation de Plans. La fonction GPS Location est désactivée par défaut dans l’app.

Par défaut, macOS peut utiliser les services de traduction en ligne d’Apple pour une meilleure précision. Pour s’assurer que toute la traduction se fait entièrement sur votre Mac sans qu’aucune donnée ne quitte votre appareil, activez le « Mode sur l’appareil » dans Réglages système > Traduction.

Non. VisionTagger n’inclut pas d’analytics ni de télémétrie, et il ne téléverse pas vos données. L’activation de licence et les vérifications de mises à jour impliquent des requêtes réseau quand c’est nécessaire pour ces fonctions.