--- title: Tdarr created: 2026-06-07 updated: 2026-06-07 type: app tags: [catalogue, arr, transcoding, video, ffmpeg, automation] confidence: high contested: false sources: [https://selfh.st/apps/?tag=*arr, https://github.com/HaveAGitGat/Tdarr] --- # 🎬 Tdarr > Transcodage vidéo automatisé pour la suite *arr : convertit massivement les fichiers en H.264/H.265/AV1 via FFmpeg + GPU, optimise la bibliothèque Plex/Jellyfin. ## 📋 Informations Générales | Attribut | Valeur | |----------|--------| | **Nom** | Tdarr | | **Slug** | tdarr | | **Description** | Transcodage vidéo distribué et automatisé : transcode, remuxe, encode la bibliothèque *arr via FFmpeg + accélération GPU (NVENC, QSV, VAAPI) | | **Site officiel** | https://tdarr.io | | **Repository** | https://github.com/HaveAGitGat/Tdarr | | **Stars** | 4 154 ⭐ | | **Licence** | GPL-3.0 | | **Langage principal** | TypeScript (Node.js) + FFmpeg | | **Catégorie** | *arr | | **Tags** | [catalogue, arr, transcoding, video, ffmpeg, automation] | ## 📝 Description Tdarr est l'outil de **transcodage vidéo** de référence pour les utilisateurs avancés de la suite *arr. Son rôle : prendre une bibliothèque brute (fichiers volumineux, codecs obsolètes, mauvaise qualité, mal réencodés) et la transformer en une bibliothèque optimisée pour le streaming (Plex, Jellyfin, Emby) en utilisant FFmpeg avec accélération **GPU** (NVENC NVIDIA, QSV Intel, VAAPI AMD). L'architecture est distribuée : un **serveur** (Tdarr Server) gère la planification et l'UI, un ou plusieurs **nœuds** (Tdarr Node) exécutent les jobs FFmpeg. On peut ainsi répartir le transcodage sur plusieurs machines (un serveur puissant + des workers modestes, ou un cluster avec GPU). La logique de transcodage est définie par des **plugins** (Tdarr Plugins) : community plugins (Tdarr_Plugin_00tdarrcore_main) et plugins custom. Chaque plugin applique une **flow** (chaîne d'actions) : scan → analyze → decide → transcode. Les cas typiques : réencoder en H.265 pour gagner 50% d'espace, normaliser l'audio (5.1 AC3 → EAC3 Atmos), supprimer les pistes inutiles, ou transrater à 1080p pour économiser du CPU à la lecture. Tdarr s'intègre nativement avec **Sonarr/Radarr** : un plugin peut déclencher un re-scan après transcodage pour mettre à jour la bibliothèque. ## 🚀 Installation ### Via Docker (recommandé) ```yaml # docker-compose.yml services: tdarr_server: image: ghcr.io/haveagitgat/tdarr_server:latest container_name: tdarr_server restart: unless-stopped ports: - "8265:8265" # UI web - "8266:8266" # API volumes: - ./server:/app/server - ./configs:/app/configs - /data/movies:/movies - /data/tv:/tv environment: - TZ=Europe/Paris tdarr_node: image: ghcr.io/haveagitgat/tdarr_node:latest container_name: tdarr_node restart: unless-stopped depends_on: - tdarr_server volumes: - /data/movies:/movies - /data/tv:/tv environment: - TZ=Europe/Paris - nodeID=MainNode devices: - /dev/dri:/dev/dri # pour VAAPI deploy: resources: reservations: devices: - capabilities: [gpu] # pour NVIDIA ``` ### Installation manuelle Binaires Linux/macOS/Windows sur le site officiel et la page Releases. ## ⚙️ Configuration - **Libraries** : pointer vers les dossiers de `/movies` et `/tv` montés depuis la suite *arr. - **Transcode cache** : disque SSD rapide, idéalement 100+ Go pour éviter les IO bottleneck. - **Plugins** : Tdarr_Plugin_00tdarrcore_main_community (transcode H.265 générique) + plugins custom. - **Hardware acceleration** : NVIDIA (NVENC), Intel QSV, AMD VAAPI selon la config. - **Plex/Jellyfin** : activer "remove HDR/DV" selon vos besoins, attention à la compatibilité TV. - **Flow scheduling** : worker count, heures creuses, quotas CPU/GPU. ## 🔗 Alternatives - **Unmanic** — concurrent direct, UI plus simple, mais moins de plugins communautaires. - **FileBot** — renommage et conversion de conteneurs, pas de transcodage réel. - **HandBrake (CLI)** — transcodage manuel, pas d'automatisation. - **AV1 hardware** — pas encore supporté largement (à venir sur RTX 40+). ## 🔒 Sécurité - **Pas d'auth par défaut** sur l'UI Tdarr : **impérativement** derrière reverse proxy avec Authelia/Authentik. - **GPU** : le transcodage intensif peut chauffer le hardware, monitoring température recommandé. - **Espace disque** : le transcode cache peut doubler la taille de la bibliothèque pendant le traitement. - **Backup** des fichiers sources avant tout transcodage destructif (utiliser `--backup` dans Tdarr). - **fail2ban** sur l'API. ## 📚 Ressources - Site officiel : https://tdarr.io - Documentation : https://docs.tdarr.io - Plugins Hub : https://github.com/HaveAGitGat/Tdarr_Plugins ## 🔗 Pages Liées - [[cat-arr]] - [[app-sonarr]] — déclenche des re-scans après Tdarr - [[app-radarr]] - [[app-jellyfin]] - [[app-plex]] - [[app-traefik]] - [[app-authelia]] - [[recettes-docker-compose]] - [[securisation-home-lab]]