Avec iOS 26.5, Apple corrige enfin un manque que tout le monde signalait depuis l'arrivée du RCS sur iPhone : les messages échangés entre un iPhone et un Android n'étaient pas chiffrés.

Côté iPhone-vers-iPhone, les iMessage sont protégés de bout en bout depuis des années. Mais sitôt que la conversation passait par Android, la communication redevenait en clair, comme un bon vieux SMS. Plus pour longtemps.

Apple a travaillé avec la GSMA pour finaliser la version 3.0 de l'Universal Profile RCS, qui intègre le chiffrement de bout en bout en s'appuyant sur le protocole MLS (Messaging Layer Security). MLS, c'est ce qu'Apple, Google, Facebook et d'autres ont construit ensemble pour standardiser le chiffrement des messageries de groupe à l'échelle d'Internet.

Les RCS de l'iPhone vers Google Messages (et inversement) profitent maintenant directement de cette nouveauté, avec un petit cadenas dans la conversation pour vous le signaler.

Quelques contraintes quand même. Pour que le chiffrement marche, l'iPhone devra tourner sous iOS 26.5 ou plus récent, et l'Android doit être sur la dernière version de Google Messages. Surtout, l'opérateur télécom des deux côtés doit supporter cette mouture du RCS, ce qui n'est pas garanti partout dans le monde, et certains MVNO (les opérateurs sans réseau, type Sosh ou RED en France) traînent toujours sur les anciennes versions.

Le déploiement va donc se faire petit à petit. Sur le reste, plusieurs limitations de iMessage entre plateformes persistent : pas de message rappel, pas de réponse à un fil précis, pas de réactions emoji.

iOS 26.5 est en bêta depuis fin mars, en release candidate depuis cette semaine, et la sortie publique est attendue dans les jours qui viennent sans qu'Apple ait encore donné de date officielle. Le chiffrement RCS sera activé par défaut, avec un toggle dans les réglages de Messages pour le couper si vraiment vous voulez (ce qui n'a pas un grand sens, mais bon, vous faites ce que vous voulez de votre vie privée).

Bref, Apple boucle enfin la dernière brèche du RCS multiplateforme, presque deux ans après son intégration initiale.

Source : Ghacks

Voilà un projet qui sort un peu de l'ordinaire. Un développeur a passé huit mois à réimplémenter intégralement l'Apple Lisa, l'ordinateur lancé par Apple en 1983, à l'intérieur d'un FPGA. Le résultat tourne.

Il charge le système d'exploitation Lisa OS et fait fonctionner les logiciels de l'époque comme à la sortie de la machine, sans la moindre puce d'origine. Juste une description matérielle Verilog/VHDL synthétisée sur une carte FPGA moderne.

Pour ceux qui ne suivent pas le rétro-Apple, l'Apple Lisa, c'est l'ancêtre direct du Macintosh. Premier ordinateur grand public d'Apple à intégrer une interface graphique avec souris, prévu pour les pros, mais vendu à un prix faramineux à l'époque (autour de 10 000 dollars de 1983), ce qui l'a tué commercialement avant que le Mac plus accessible vienne reprendre le flambeau l'année suivante.

Si vous avez plusieurs Raspberry Pi qui traînent chez vous, vous connaissez la galère du DHCP. Le routeur leur balance des IP différentes au gré des redémarrages, et impossible de savoir laquelle correspond à votre Pi-hole, votre Home Assistant ou votre média center sans aller fouiller dans l'interface admin du box.

Un développeur du nom de Philipp a sorti une appli Android qui résout ça en repérant automatiquement tous les Pi présents sur le LAN.

L'outil utilise deux méthodes de détection complémentaires. D'abord le MAC OUI, c'est-à-dire les premiers octets de l'adresse MAC qui identifient le constructeur du matériel. Tous les Raspberry Pi partagent une plage d'OUI réservée à la fondation, donc on peut les filtrer même au milieu d'une trentaine d'appareils connectés sur un même réseau.

Ensuite le mDNS, le protocole de découverte multicast qui permet à un Pi de répondre à raspberrypi.local même sans configuration serveur particulière.

L'appli n'est pas qu'un scanner. Elle embarque aussi les pinouts GPIO pour tous les modèles, du Pi 1 au Pi 5 en passant par le Zero et le Pico. Et quelques calculatrices électroniques pour les résistances, la loi d'Ohm et les diviseurs de tension. Du coup ça remplace les marque-pages que vous gardiez sur pinout.xyz et autres sites de référence quand vous bidouillez sur breadboard.

Le code est open source, dispo sur GitHub. Pas de pub. Suffisamment rare pour s'en réjouir, quand on voit les dizaines de scanners réseau sur le Play Store qui vous balancent une bannière toutes les trois secondes ou exigent une autorisation d'accès à votre carnet de contacts pour scanner un sous-réseau privé.

Philipp a clairement développé ça pour son usage personnel avant de le mettre à disposition, et ça se sent dans l'absence de fioritures.

À noter qu'il faut être sur le même sous-réseau Wi-Fi que les Pi pour que le scan fonctionne. Si vous avez segmenté votre réseau IoT, ce qui reste une bonne pratique côté sécurité, il faudra autoriser le multicast entre les VLAN ou faire le scan depuis un appareil branché côté domotique. Sinon le mDNS ne traverse pas et vous ne verrez que les Pi du segment courant.

L'intérêt va au-delà du simple gain de temps. Sur un parc Pi un peu costaud, savoir d'un coup d'oeil lesquels sont actifs permet de repérer rapidement un noeud qui a redémarré sans crier gare ou un conteneur tombé. Et pour ceux qui font du déploiement en série, c'est plus rapide que de scripter un nmap sur tout le /24.

Dans tous les cas c'est cool, un petit utilitaire qui résout un vrai problème quotidien et qui mérite sa place dans la boîte à outils de tout bidouilleur Pi. C'est par ici si ça vous branche .

Source : Hackaday

Vous vous souvenez d'eMule ? Le petit âne qui monopolisait votre connexion ADSL pendant 3 jours pour télécharger un fichier de 700 Mo... et les fameux "Linux_ISO.avi" qui n'étaient absolument pas des ISOs Linux ?

Eh bien le bougre est de retour sur macOS. macMule c'est eMule packagé en .app native, compatible Apple Silicon via Rosetta 2, zéro configuration. Vous glissez dans Applications, vous lancez, et hop ça se connecte tout seul aux serveurs ed2k et au réseau Kad. Hé oui, ça tourne encore en 2026.

Côté technique, l'app fait environ 1 Go parce qu'elle embarque Wine Crossover (la couche de compatibilité Windows par Gcenx). Le développeur Martin Derouet a pris le build Community x64 d'eMule par irwir, l'a wrappé dans un bundle .app self-contained, et comme ça, ça se lance comme n'importe quelle app Mac.

Y'a pas de dépendances externes à installer, et surtout pas de terminal à ouvrir. Les fichiers téléchargés atterrissent alors dans ~/Library/Application Support/macMule/drive_c/eMule/Incoming/... c'est pas super intuitif comme chemin, mais au moins c'est rangé.

D'ailleurs, si vous avez suivi l'actualité de Wine 10.0 et le support ARM , vous savez que la couche de compatibilité Windows n'a jamais été aussi solide. macMule en profite directement. Et si vous voulez compiler votre propre build, le script est dispo : ./build.sh pour la dernière version stable ou ./build.sh 0.70b pour une version spécifique. Faut juste avoir Homebrew avec wine-crossover et Rosetta 2 installés.

J'ai été surpris que les réseaux ed2k et Kad soient encore debout. Mais c'est cool car ces réseaux hébergent des fichiers qu'on ne trouve nulle part ailleurs. Des archives oubliées, des vieux logiciels, des trucs que personne n'a jamais re-uploadé nulle part. C'est un peu le grenier d'Internet, poussiéreux mais plein de trésors pour qui sait chercher et plein de malwares aussi, alors gaffe à vous !

Attention quand même, ça reste un client P2P pour le réseau ed2k donc les précautions habituelles s'appliquent. Vérifiez ce que vous téléchargez, et n'oubliez pas que l'Arcom (ex-Hadopi) veille toujours au grain.

Bref, si vous avez la nostalgie du petit âne et que vous êtes sur Mac, c'est par là !

Merci à Martin pour la découverte !

Des chats en pixel art qui se baladent sur votre dock macOS et qui causent grâce à un LLM local... non vous ne rêvez pas car c'est ce qu'on peut obtenir avec CATAI , qui vous fera adopter 6 matous virtuels avec chacun sa personnalité.

En gros, c'est le Tamagotchi de votre dock, sauf qu'au lieu de biper quand il a faim, il vous cite du Nietzsche. Vous lancez l'app, et hop, un chat orange débarque. Il marche, il mange, il dort, il s'énerve... soit 368 sprites dessinés à la main (c'est devenu assez rare pour le souligner !!). Et quand le dock est masqué, le chat se téléporte directement sur le bord supérieur de votre fenêtre active. Parce que vous le savez, un chat, ça squatte toujours les rebords les plus improbables.

Vous pouvez en coller jusqu'à 6 en même temps, chacun avec sa couleur et son caractère. Le noir (Ombre) est philosophe et vous pose des questions existentielles, le blanc (Neige) s'exprime en vers, le gris (Einstein) vous balance des faits scientifiques et le brun (Indiana) raconte des aventures. De temps en temps, ils miaulent tout seuls dans des bulles pixel art. "Mrrp !", "Prrr...", "ronronronron". Perso, je trouve ça craquant.

Et quand vous cliquez sur un chat, ça ouvre une bulle de discussion connectée à Ollama (le moteur d'IA locale que vous connaissez sûrement). Si vous avez déjà un modèle qui tourne, votre matou vous répond alors avec sa propre personnalité. La mémoire de conversation est même persistante entre les sessions (max 20 messages par chat, pour garder un contexte de conversation raisonnable).

Comme c'est du Swift pur, juste les Command Line Tools suffisent pour compiler le fichier source :

swiftc -O -o cat cat.swift -framework AppKit -framework Foundation

49 jours, les amis, c'est la durée de vie d'un Mac avant que son réseau TCP ne s'effondre dans un silence assourdissant. Il suffit d'un overflow d'entier 32 bits dans le kernel XNU, une horloge interne qui se bloque, et hop, plus moyen d'ouvrir la moindre connexion. Le ping marche toujours, parce qu'ICMP se fout du TCP, mais pour le reste... c'est reboot obligatoire ou rien.

Pour savoir combien de temps il vous reste, tapez uptime dans le Terminal. Si votre Mac sous macOS Sequoia, Sonoma ou même Ventura tourne depuis plus de 7 semaines sans redémarrage, c'est le moment d'y remédier car le bug touche toutes les versions.

C'est l'équipe de Photon qui a révélé le problème. Celui-ci est apparu sur une flotte de Macs dédiée à la télémétrie iMessage. Pile 49,7 jours après le dernier redémarrage, plusieurs machines ont lâché en même temps. Plus de nouvelles connexions réseau, mais le ping répondait toujours.

En fouillant le code du noyau XNU d'Apple (qui est open source, faut le rappeler), ils sont tombé sur une variable tcp_now, qui est un compteur 32 bits qui s'incrémente chaque milliseconde. En gros, imaginez un compteur kilométrique qui arrivé au max (environ 4,3 milliards), repasse à zéro.

Sauf que le code contient un garde fou censé empêcher l'horloge de reculer du genre "si la nouvelle valeur est plus petite que l'ancienne, on ne met pas à jour". Ça a l'air malin mais en fait, au moment du rebouclage, patatras : la nouvelle valeur (proche de zéro) est forcément plus petite que l'ancienne (proche du max), du coup le garde fou bloque tout et l'horloge TCP se fige.

Et ensuite, ça part en cascade. Les connexions fermées restent normalement en TIME_WAIT durant 30 secondes sur macOS, avant d'être nettoyées par tcp_gc() mais avec l'horloge gelée, ce nettoyage ne se fait plus. Un netstat -an | grep TIME_WAIT montre alors la catastrophe en temps réel avec des connexions mortes qui s'empilent, et finissent par bouffer les 16 384 ports éphémères (range 49152-65535 sur macOS) restant... Et au bout de quelques heures, plus rien ne passe !

Photon a laissé tourner deux machines après l'overflow pour voir. Neuf heures plus tard, l'une affichait 8 000 connexions zombies et un load average de 49. La machine ne faisait plus que scanner sa propre file d'attente de connexions mortes.

Si ça vous rappelle quelque chose, c'est normal car j'sais pas si vous vous souvenais mais Windows 95 plantait au bout du même délai pour la même raison (le fameux GetTickCount() en 32 bits). Le Boeing 787 avait également un souci similaire au bout de 51 jours sur ses switches réseau, sans oublier le bug de l'an 2038 sous Unix, qui est la version signée du même phénomène. 30 ans séparent certains de ces bugs qui pourtant appartiennent à la même catégorie !

Après flippez pas car des devs avec des Macs à plus de 600 jours d'uptime disent n'avoir jamais eu le souci. À vrai dire, le bug ne se déclencherait que si votre Mac n'a aucun trafic TCP pile au moment de l'overflow. Si votre machine cause au réseau en permanence (et c'est le cas de 99% des Macs), l'horloge passe le cap sans broncher.

Les machines les plus exposées sont en fait les serveurs CI/CD sous macOS, les Mac mini en ferme de build Jenkins ou GitHub Actions, les Mac Pro dédiés au rendu 3D avec Blender ou Cinema 4D. Le MacBook qui passe en veille tous les soirs n'est pas vraiment concerné (le compteur tcp_now ne tourne pas pendant la veille, donc le délai de 49 jours ne concerne que le temps d'activité réel).

Maintenant pour vérifier votre compte à rebours personnel, ouvrez un Terminal et collez y ceci :

boot_sec=$(sysctl kern.boottime | grep -o 'sec = [0-9]*' | head -1 | awk '{print $3}')
now_sec=$(date +%s)
remain=$(( 4294967 - (now_sec - boot_sec) ))
echo "Temps restant avant overflow : $((remain/3600))h $((remain%3600/60))m"

Le Red Magic 11 Golden Saga Edition est un téléphone Android capable de faire tourner des jeux PC Windows en local, sans connexion internet et sans cloud gaming. Red Dead Redemption 2 tourne à plus de 40 images par seconde, GTA V dépasse les 60, et Cyberpunk 2077 est jouable. Le tout dans la poche.

Comment ça marche

Red Magic utilise un outil appelé GameHub, qui fait tourner des jeux Windows directement sur Android grâce à une couche d'émulation basée sur Wine et Proton (les mêmes technologies que Valve utilise sur le Steam Deck pour faire tourner des jeux Windows sous Linux).

Pas besoin de streaming, pas besoin de serveur distant. Le jeu s'exécute en local sur le téléphone, avec les fichiers installés sur le stockage interne.

Le Red Magic 11 Golden Saga Edition embarque un Snapdragon 8 Elite Gen 5 avec 24 Go de RAM LPDDR5T et 1 To de stockage UFS 4.1 Pro.

Il y a aussi un système de refroidissement actif avec ventilateur, des chambres à vapeur dorées et de l'argent dans le circuit de dissipation thermique. L'écran fait 6,85 pouces, 144 Hz, en AMOLED, et la batterie est de 7 500 mAh.

J'sais pas si vous saviez mais Apple a planqué un LLM dans votre Mac et ne veut pas que vous y touchiez... enfin, pas directement. En effet, leur modèle est là, intégré au système via le framework FoundationModels, il tourne sur le Neural Engine sans connexion internet mais Apple l'a verrouillé derrière Siri. Du coup, impossible de l'appeler depuis un script ou un pipe shell et c'est là qu' apfel intervient !

L'outil s'installe en une commande :

brew install Arthur-Ficial/tap/apfel

Et hop, vous avez accès au modèle directement depuis votre terminal. Faut Apple Intelligence actif également, sinon, ça ne fonctionnera pas.

Ensuite, vous lui posez une question, et il vous répond. Vous lui "pipez" un fichier, et il le traite. Et le tout sans rien télécharger puisque le modèle est déjà sur votre machine !

C'est un LLM de 3 milliards de paramètres, quantifié en 2 et 4 bits, qui tourne nativement sur la puce Apple Silicon (M1 et au-delà) et il se défend plutôt bien face à Qwen-2.5-3B, si on en croit les benchmarks. La fenêtre de contexte est limitée à 4096 tokens (entrée + sortie combinées), soit environ 3000 mots, donc faut pas espérer lui faire digérer un roman mais pour transformer du texte, classifier des données ou résumer un paragraphe... ça fait bien le taf.

Apfel expose donc ce modèle de trois façons différentes. En CLI pure (compatible stdin/stdout, sortie JSON, codes d'erreur propres), en serveur HTTP compatible OpenAI sur localhost:11434 (avec streaming SSE, tool calling et CORS activé), et en chat interactif multi-turn.

Le serveur OpenAI c'est malin parce que d'un coup, tous vos outils savent causer à l'API OpenAI (Cursor, Continue.dev, n'importe quel SDK) et peuvent utiliser l'IA locale de votre Mac sans rien changer à leur code. Et le support MCP (Model Context Protocol) natif c'est très chouette aussi puisqu'il suffit de lancer apfel avec le flag --mcp, pour qu'il découvre automatiquement les outils disponibles, exécute les appels et renvoie les résultats.

D'ailleurs côté vie privée, c'est du béton armé car le framework FoundationModels d'Apple n'a pas accès à vos contacts, emails, calendrier ou photos et tout tourne sur le Neural Engine et le GPU, sans connexion internet.

Si vous avez déjà bidouillé avec Ollama et les modèles locaux , apfel c'est un peu la même philosophie... sauf que là vous n'avez rien à télécharger et contrairement à Perspective Intelligence qui transforme votre Mac en serveur web avec PostgreSQL et tout le tralala, apfel reste hyper minimaliste.

Attention quand même, faut être sous macOS 26 Tahoe minimum donc si vous êtes encore sous Sequoia 15.x ou Ventura 13.x, c'est mort, le framework FoundationModels n'existe pas sur ces versions. Et si vous avez un Mac Intel... ben non plus, le Neural Engine c'est Apple Silicon only.

Le projet inclut aussi des scripts démo sympas dans le dossier demo/.

Y'a par exemple cmd qui convertit du langage naturel en commandes shell, explain qui décortique les messages d'erreur, gitsum qui résume vos commits récents, ou encore mac-narrator qui commente l'activité de votre système en temps réel (c'est votre Mac qui se raconte à lui-même).

Perso, cmd c'est celui qui m'a le plus plu, même si bon, avec 4096 tokens de contexte, faut pas lui demander des commandes ffmpeg de 200 caractères.

Mais au-delà des démos, c'est en vrai que ça devient fun. Je vous montre quelques usages classiques d'abord :

apfel -f README.md "Résume ce projet en 3 phrases"

apfel -f code.py -s "Tu es un développeur expérimenté" "Trouve les bugs"

echo "Traduis ça en allemand : Salut" | apfel

Et les trucs un peu plus funs :

git diff HEAD~1 | apfel -f CONVENTIONS.md "Review ce diff par rapport à mes conventions"

apfel -f old.swift -f new.swift "Qu'est-ce qui a changé entre ces deux fichiers ?"

demo/oneliner "compte les IPs uniques dans access.log"

Vous pouvez même piper la sortie en JSON pour chaîner avec jq, ou lancer le mode --serve et brancher Cursor dessus pour avoir de l'autocomplétion locale gratuite. Et si vous êtes du genre parano, le mode --chat avec --context-strategy summarize gère automatiquement le contexte quand la conversation dépasse les 4096 tokens.

Et côté écosystème, y'a aussi apfel-gui (une interface SwiftUI native pour chatter avec le modèle, avec speech-to-text et text-to-speech on-device) et apfel-clip qui est en développement (ce sont des actions IA qui s'ajoutent dans la barre de menus pour corriger la grammaire, traduire, résumer) et le tout sous licence MIT, évidemment.

Bref, c'est un super modèle mais avec 3 milliards de paramètres et 4096 tokens de contexte, faut pas s'attendre non plus à remplacer Claude ou GPT. Les maths complexes, la génération de code avancée et les longues conversations, c'est pas son truc mais pour du scripting, de la classification ou transformer du texte à la volée... ça dépanne carrément !

Et ce modèle préfère refuser plutôt qu'halluciner, ce qui est plutôt une bonne surprise je trouve. Voilà, si vous avez un Mac Apple Silicon sous macOS Tahoe, apfel et ses outils valent le coup d'œil pour vos petites tâches IA basiques / rapides de tous les jours.

Après des années de galère avec un NAS bruyant puis un miniPC pas beaucoup mieux, j'ai fini par trouver la configuration Plex idéale. Un Mac Mini M4 , deux SSD Lexar SL500 , et le silence absolu. Retour d'expérience.

Le bruit, l'ennemi numéro un

J'ai un serveur Plex depuis des années. Un serveur que je partage avec ma famille et mes amis les plus proches, et qui me sert à stocker des films et des séries souvent introuvables sur les plateformes légales, ou des versions numérisées de DVD et Blu-Ray que j'ai achetés, mais que je veux pouvoir streamer sur mon Apple TV. Vous voyez l'idée. Pendant longtemps, tout ça tournait sur un NAS Synology d'entrée de gamme. Ça marchait, mais dès que je voulais transcoder un film pour le regarder à distance, c'était mort. Lecture directe obligatoire, avec les problèmes de débit que ça implique, surtout à l'époque où j'étais encore en ADSL. Il y a trois ou quatre ans, j'ai décidé de monter d'un cran en déportant le serveur Plex sur un miniPC Beelink. Plus de puissance, transcodage enfin possible, bien pratique pour moi à distance ou pour mes proches qui n'ont pas forcément la fibre.

Sauf que toutes ces solutions avaient le même défaut. Le bruit. Entre les disques durs mécaniques, le ventilateur du NAS Synology qui ronronnait en permanence et celui du miniPC Beelink qui se mettait à souffler dès qu'on lui demandait un peu d'effort, c'était toujours pénible. Et comme je n'ai jamais eu la place de planquer tout ça dans un bureau ou un placard technique, le serveur a toujours tourné dans mon salon. Autant dire que les soirs de film, l'ambiance était moyennement au rendez-vous.

Le Mac Mini M4, une bête silencieuse

Et puis il y a quelques semaines, j'ai tout changé. Adios le miniPC, filé à un ami, et place au Mac Mini M4. Ce petit machin tout mignon, complètement silencieux, est une vraie bête de course pour Plex. On parle de quatre à cinq transcodages simultanés sans broncher, avec une sollicitation processeur qui reste sous les 3 à 4%. C'est presque absurde. Le tout en restant frais, sans ventilateur qui se déclenche, sans bruit parasite. Rien. Le silence total.

Pour l'administration, pas besoin d'écran ni de clavier. Tout se fait à distance via l'application Partage d'écran de macOS. Le Mac Mini est branché directement sur ma Livebox, et ça tourne comme une horloge. Et comme bonus, ça me fait un second Mac pour faire des tests quand j'en ai besoin. Pas mal pour une machine qui fait à peine la taille d'une main.

Les SSD Lexar SL500 en remplacement du NAS

Pour compléter le tableau, j'ai déplacé mes données les plus consultées, les films et les séries que ma famille et moi regardons le plus souvent, sur deux SSD SL500 de chez Lexar. Et là, c'est le coup de grâce pour le bruit. Non seulement les ventilateurs ont disparu avec le Mac Mini, mais les vibrations et le ronronnement des disques mécaniques du NAS aussi. Le silence est total. J'ai quand même gardé un NAS Synology en arrière-plan pour stocker les données froides, mon Time Machine et les films que personne ne regarde jamais. Il reste accessible à Plex au cas où, mais il est si peu sollicité qu'on l'entend à peine.

Le résultat, c'est une configuration compacte, silencieuse, et qui gère sans effort tout ce que je lui demande. Le Mac Mini fait tourner Plex comme si de rien n'était, les SSD Lexar offrent des temps d'accès instantanés, et le NAS se contente de dormir dans son coin.

Franchement, si vous êtes du genre à soigner votre setup multimédia à la maison, ce genre de configuration change la vie. Ça a un coût, on ne va pas se mentir, un Mac Mini M4 plus deux SSD externes ce n'est pas donné. Mais le confort au quotidien est incomparable. Plus de bruit, des performances de dingue pour le transcodage, et une machine qui ne chauffe même pas. Si vous avez la possibilité de basculer votre serveur Plex sur un Mac Mini, n'hésitez pas trop longtemps. Moi en tout cas, je ne reviendrais pas en arrière.

Si vous voulez vous équiper, voilà ma config :

• Mac mini M4
• SSD SL500 de chez Lexar

Un développeur a réussi à porter MS-DOS 2.0 sur l'Apple IIe, l'ordinateur personnel d'Apple sorti en 1983. Le projet, baptisé "reboot-camp-83", repose sur une carte d'extension qui embarque un processeur Intel 8088 à 8 MHz.

Le tout communique avec le processeur 6502 de l'Apple II, et le code est en accès libre. Quarante ans de retard, mais le geste est là, et il est plutôt classe.

Un processeur Intel dans un Apple II

Seth Kushniryk vient de publier "reboot-camp-83", un projet open source qui permet de faire tourner des applications MS-DOS 2.0 sur un Apple IIe. Pour que ça fonctionne, il faut une carte d'extension AD8088, fabriquée à l'époque par ALF Products.

Cette carte contient un processeur Intel 8088 qui tourne à 8 MHz et qui se branche sur le bus d'extension de l'Apple II. On se retrouve avec deux processeurs dans la même machine : le 6502 d'Apple et le 8088 d'Intel.

Google, iVerify et Lookout viennent de mettre au jour un kit d'exploitation baptisé DarkSword, capable de prendre le contrôle total d'un iPhone en enchaînant six failles iOS dont trois zero-day. Espions russes, vendeurs de surveillance turcs et hackers saoudiens s'en sont servis. Apple a corrigé le tir avec iOS 26.3, mais jusqu'à 270 millions d'appareils restent exposés.

Six failles, trois zero-day et un iPhone grand ouvert

Pour tout vous dire, DarkSword, avec son nom qui fait peur, n'est pas un petit malware de plus qui pointe le bout de son nez. C'est une chaîne d'exploitation complète écrite en JS, qui cible tous les iPhone qui tournent sous iOS, de la version 18.4 à la 18.7.

Le principe : vous tombez sur une page web piégée dans Safari, une iFrame charge du code malveillant, et c'est parti.

Ensuite, il contourne les protections du bac à sable via le processus GPU, escalade les privilèges jusqu'au noyau, et finit par injecter un module dans le daemon mediaplaybackd. Six vulnérabilités au total, dont trois étaient des failles zero-day au moment de leur exploitation : CVE-2026-20700, CVE-2025-43529 et CVE-2025-14174.

Et les données aspirées ne sont pas anecdotiques : e-mails, fichiers iCloud, contacts, SMS, historique Safari, mots de passe, photos, données de localisation, et même les messages Telegram et WhatsApp.

Les portefeuilles crypto aussi sont visés. Le tout en quelques secondes à peine, avec nettoyage des traces après exfiltration. Du travail soigné, d'après les chercheurs, même si le code n'est curieusement pas du tout obfusqué.

Espions russes, vendeurs de surveillance et sites ukrainiens piégés

Trois groupes distincts ont utilisé DarkSword depuis novembre 2025. Le premier, UNC6353, est un groupe d'espionnage présumé russe qui a ciblé des utilisateurs ukrainiens via des sites web compromis. Le deuxième, UNC6748, a utilisé un faux domaine Snapchat pour piéger des cibles en Arabie saoudite.

Et le troisième n'est autre que PARS Defense, un vendeur turc de solutions de surveillance commerciale. Chacun déploie sa propre variante de malware : GHOSTBLADE, GHOSTKNIFE ou GHOSTSABER selon le cas.

DarkSword est d'ailleurs le deuxième kit d'exploit iOS découvert en un mois, après Coruna. Les deux partagent une partie de leur infrastructure, mais sont développés par des équipes différentes.

Selon iVerify, jusqu'à 270 millions d'iPhone seraient potentiellement vulnérables, et Lookout estime que 15 % des appareils iOS en circulation tournent encore sur des versions antérieures à iOS 26.

Mettez à jour, et vite

Apple a corrigé l'ensemble des failles avec iOS 26.3, sorti plus tôt ce mois-ci. La version la plus récente est iOS 26.3.1. Si vous n'avez pas encore fait la mise à jour, c'est le moment.

Pour les profils les plus exposés — journalistes, militants, chercheurs en sécurité — Apple recommande aussi d'activer le mode Isolement, qui limite les surfaces d'attaque en désactivant certaines fonctionnalités de Safari et des services de messagerie.

Deux kits d'exploit iOS découvert en l'espace d'un mois, avec des acteurs aussi variés que des espions russes et des boîtes de surveillance turques, ça fait quand même beaucoup. On savait que l'iPhone n'était pas invulnérable, mais là on parle de chaînes complètes qui fonctionnent sur des versions récentes d'iOS, pas sur de vieux iPhone 6 oubliés dans un tiroir.

Bon, au moins, Apple a réagi et les correctifs sont là. Mais entre le moment où ces failles ont été exploitées, fin 2025, et leur correction complète, il s'est passé plusieurs mois. Franchement, si vous repoussez les mises à jour iOS depuis des semaines, c'est peut-être le bon moment d'appuyer sur le bouton.

Google durcit le ton avec Android 17. La prochaine version de l'OS mobile va empêcher les applications non certifiées d'accéder aux services d'accessibilité, une API très puissante et régulièrement détournée par les malwares pour espionner les utilisateurs et vider des comptes bancaires.

Ce qui change avec Android 17

La nouveauté est apparue dans la Beta 2 d'Android 17, repérée la semaine dernière. Quand le mode Advanced Protection est activé, le système bloque automatiquement l'accès à l'API AccessibilityService pour toutes les apps qui ne sont pas de vrais outils d'accessibilité.

Seules les applications qui portent le marqueur technique isAccessibilityTool restent autorisées : lecteurs d'écran, outils de saisie vocale, systèmes d'entrée par contacteur et applications braille.

Les autres, et la liste est longue, sont mises de côté : antivirus, outils d'automatisation, assistants, nettoyeurs système, gestionnaires de mots de passe et lanceurs alternatifs.

Et si une de ces apps avait déjà l'autorisation, Android 17 la révoque automatiquement au moment où le mode Advanced Protection est activé. L'utilisateur ne peut pas non plus forcer l'accès manuellement tant que la protection est active.

Pourquoi c'est un vrai sujet ?

L'API AccessibilityService est l'une des plus sensibles d'Android. Elle permet de lire le contenu de l'écran, d'intercepter les frappes clavier, de cliquer sur des boutons à la place de l'utilisateur et d'accorder des autorisations sans que personne ne s'en rende compte.

Les malwares bancaires l'exploitent depuis des années pour voler des identifiants et vider des comptes. Google a longtemps fermé les yeux sur le problème, ou en tout cas laissé la porte grande ouverte. Avec ce mode, c'est un peu le retour à la raison.

Le mode Advanced Protection, lancé avec Android 16, regroupe aussi d'autres verrous : blocage du sideloading (l'installation d'apps en dehors du Play Store), restriction des transferts de données par USB et scan obligatoire via Google Play Protect.

Android 17 ajoute donc cette brique supplémentaire sur l'accessibilité. Côté développeurs, Google met à disposition une API AdvancedProtectionManager qui permet aux apps de détecter si le mode est actif et d'adapter leur comportement en conséquence.

On ne va pas se mentir, quand on utilise un iPhone, ce genre de problème ne se pose pas vraiment puisque iOS a toujours été bien plus restrictif sur ce que les apps peuvent faire en arrière-plan. Mais pour les utilisateurs Android, c'est une avancée qui était attendue depuis un moment. Le revers de la médaille, c'est que des apps tout à fait légitimes vont se retrouver bloquées.

Un émulateur de Dynamic Island comme dynamicSpot ne fonctionne plus avec le mode activé, et c'est le genre de petite frustration qui risque de pousser pas mal de monde à désactiver la protection. On espère que Google trouvera un juste milieu entre la sécurité et la flexibilité qui fait la force d'Android, en tout cas pour le moment ce n'est pas encore tout à fait ça.

Source : The Hacker News

Le démarchage téléphonique, on n'en peut plus !! Y'a bien Bloctel qui devait régler le problème... sauf que notre téléphone continue de sonner 3 fois par jour avec des histoires de CPF ou de panneaux solaires. Pas ouf quoi... Du coup, un enquêteur en fraude connu du web a décidé de créer sa propre appli Android pour raccrocher automatiquement au nez de ces FDP de spammeurs.

WinCalls , c'est le nom de la bête. Vous l'installez sur votre smartphone, vous activez la protection, et tadaaa, l'appli détecte les coups de fil de démarchage et raccroche toute seule avant même que votre téléphone ait le temps de sonner. Y'a même pas de notif, c'est clean ! Le spammeur parle dans le vide et vous, vous continuez votre vie peinard.

Le truc cool, c'est le bonhomme derrière. Centho , c'est un enquêteur spécialisé dans la fraude, qui traque les arnaqueurs au quotidien parce que c'est littéralement son métier, du coup forcément, il sait comment les démarcheurs fonctionnent et comment leur couper le sifflet.

Bon, vous allez me dire qu'Android a déjà un filtre anti-spam intégré. C'est vrai. et sur les Pixel, il peut même bloquer les démarcheurs automatiquement mais sur la plupart des autres smartphones, il se contente juste de vous signaler l'appel et c'est ensuite à vous de décider si vous décrochez ou pas. Donc ça reste relou.

La différence avec WinCalls, c'est donc la méthode car l'appli se base en autre sur les préfixes de numéros réservés au démarchage par l'ARCEP (genre les 0162, 0163...) pour identifier les appels commerciaux et raccrocher directement. Tout se fait donc en local sur votre téléphone. Contrairement à d'autres applis qui aspirent votre carnet d'adresses pour alimenter leur base (coucou Truecaller), ici zéro données transmises à l'extérieur. C'est propre ! Merci Centho !

Après c'est Android uniquement donc les possesseurs d'iPhone devront se débrouiller autrement (le filtre intégré d'iOS fait à vrai dire un boulot correct, mais c'est pas le même niveau... Moi j'utilise Begone et l'appli Orange Téléphone sous iOS).

Ah et surtout c'est totalement gratuit. Le projet fonctionne uniquement grâce aux dons des utilisateurs qui en ont marre de se faire harceler et y'a même une communauté Discord pour remonter des faux positifs ou poser vos questions, bref c'est bien fichu.

Si la sécurité de votre téléphone Android vous préoccupe de manière plus globale, c'est un bon complément. Et pour ceux qui se demandent comment se débarrasser définitivement des appels indésirables, la combo c'est de s'inscrire sur Bloctel (ça filtre les démarcheurs légaux... les 3 qui restent) et d'utiliser WinCalls qui agit à un niveau différent en bloquant via les préfixes ARCEP. Les deux se complètent plutôt bien.

C'est gratuit et c'est par là . Merci à Gotcha57 pour l'info !

En ce moment, j'ai une sciatique qui me rend dingue ! Du coup, entre deux grimaces sur ma chaise de bureau ergonomique, je me suis retrouvé à chercher des trucs pour améliorer ma posture devant l'écran... et je suis tombé sur Dorso, une petite app macOS qui surveille votre posture en temps réel et qui floute progressivement l'écran quand vous commencez à vous avachir.

Ainsi, votre Mac vous punit si vous vous tenez mal ! Vous lancez l'app, vous vous asseyez bien droit devant votre clavier, vous cliquez sur le bouton de calibration (aïe, mes vertèbres), et ensuite Dorso surveille votre position via la webcam de votre MacBook ou iMac grâce au framework Vision d'Apple.

Dès que votre tête commence à piquer du nez, l'écran se floute. Plus vous "slouchez", plus c'est flou. Du coup, soit vous vous redressez, soit vous bossez dans le brouillard comme un moine copiste myope. En tout cas, c'est redoutablement efficace pour corriger sa posture.

Sauf que la webcam, c'est pas le seul mode de détection. Si vous avez des AirPods Pro, Max ou 3e génération, Dorso peut utiliser les capteurs de mouvement de vos écouteurs pour détecter l'inclinaison de votre tête. Pas besoin de caméra, pas besoin de lumière... vos AirPods deviennent votre "coach posture" et quand vous les retirez des oreilles, l'app se met en pause toute seule. Par contre, attention, le mode AirPods nécessite macOS 14 minimum et l'autorisation "Motion & Fitness Activity" dans les réglages Confidentialité.

Côté vie privée, tout se passe en local sur votre machine. Aucune image n'est enregistrée, aucune donnée ne quitte votre Mac. Le flux vidéo de la webcam est traité en temps réel puis immédiatement supprimé et pour le flou, l'app utilise une API privée de CoreGraphics pour agir au niveau système, ce qui permet de flouter tous vos écrans d'un coup si vous avez un setup multi-moniteurs.

L'installation, c'est un brew install --cask dorso et hop, c'est réglé. Au premier lancement, il faudra autoriser l'accès caméra (mode webcam) ou Motion & Fitness (mode AirPods) dans les Réglages Système.

L'app se loge ensuite dans la barre de menu à côté de l'icône Bluetooth et vous pouvez régler la sensibilité sur 5 niveaux via un petit panneau de préférences. Y'a même une "dead zone" configurable pour que ça ne se déclenche pas au moindre mouvement de tête (genre quand vous regardez votre téléphone 2 secondes). Sans cette dead zone, la moindre gorgée de café vous vaut un écran tout flou, donc c'est indispensable !!

L'app s'appelait "Posturr" à l'origine mais une app iOS portait déjà ce nom et comme c'est complétement FDP de voler le nom des autres, il a trouvé un autre nom en lançant 30 agents Claude en parallèle pendant une heure... mais pour rien puisque c'est finalement lui qui a trouvé "Dorso" (Claude avait suggéré "Posturn", bof quoi). Comme quoi, même avec 30 IA qui bossent pour vous, le cerveau humain a encore son mot à dire !!

Perso, vu l'état de mon dos en ce moment, mon bureau debout ne suffit plus. Si vous aussi vous passez vos journées courbé devant votre écran comme Gollum devant son précieux, Dorso pourrait bien vous éviter de finir chez le kiné à 60 balles la séance. L'app tourne sous macOS 13+ (Intel et Apple Silicon), c'est sous licence MIT, et c'est gratuit !

Bref, y'a plus qu'à se redresser. Enfin... à essayer.

TensorFlow Lite, c'est fini. Enfin presque car Google a rebrandé dernièrement son framework d'inférence embarquée sous le nom de LiteRT , et en a profité pour refaire pas mal de choses sous le capot.

Rassurez-vous mes petits prompts engineers (lol), le principe reste le même à savoir faire tourner des modèles de machine learning directement sur votre smartphone, votre tablette ou votre Raspberry Pi, sans envoyer vos données dans le cloud. Sauf que cette fois, y'a une nouvelle API baptisée Compiled Model qui change la donne car, en fait, l'ancien système vous obligeait à choisir manuellement votre accélérateur.

Avec ce Compiled Model, le runtime sélectionne automatiquement le meilleur accélérateur dispo, que ce soit le CPU, le GPU ou le NPU de votre appareil. Et ça gère l'exécution asynchrone et le zéro-copie côté buffers GPU... donc autant dire que côté latence, on passe de la 2CV au TGV. Bref, moins de bricolage pour les devs.

Côté plateformes, c'est plutôt copieux. Sur Android, ça exploite les NPU de Qualcomm, MediaTek et Google Tensor. Sur iOS, Metal se charge du GPU (et l'Apple Neural Engine arrive bientôt). Linux passe par WebGPU, macOS par Metal, et Windows reste en CPU pour le moment, et Google annonce même un support IoT avec Raspberry Pi. Carrément, du smartphone au micro-contrôleur ! Attention par contre, certains supports NPU sont encore marqués "à venir", donc ne vous attendez pas à tout faire tourner sur n'importe quel chipset dès demain.

D'ailleurs, le gros morceau c'est le support de l'IA générative embarquée. Avec le module LiteRT-LM, vous pouvez déployer des LLMs directement sur le téléphone. Pas de serveur, pas de connexion, tout tourne dans la poche. Bon, faut pas s'attendre à faire tourner un modèle de 70B paramètres sur un Pixel non plus, mais pour les devs qui veulent intégrer du GenAI dans leurs apps mobiles sans dépendre du cloud, c'est franchement pas mal. Et si Ollama vous permet déjà de faire tourner des modèles en local sur votre PC, ici je vous parle carrément d'appareils mobiles et d'embarqué.

Côté langages, y'a le choix : Kotlin et C++ pour la nouvelle API Compiled Model, Swift pour l'API Interpreter sur iOS, Python pour le desktop. Et si vous venez du monde PyTorch, un convertisseur dédié transforme vos modèles au format .tflite sans trop de douleur. L'ancienne API Interpreter reste dispo pour la rétrocompatibilité, mais à vrai dire, Google pousse clairement vers Compiled Model. Du coup, si vous aviez des projets TensorFlow Lite existants, la migration se fait en douceur parce que le format .tflite ne change pas.

En fait, le problème, c'est plutôt le manque de doc sur les cas tordus... et n'oubliez pas de tester vos modèles après conversion.

Pour ceux qui voudraient se lancer, tiens, y'a aussi un codelab de segmentation d'images en temps réel sur Android et une collection de modèles pré-entraînés sur Kaggle. Des apps d'exemple sont dispo sur GitHub pour pas repartir de zéro (détection d'objets, classification d'images, pose estimation...). Et si vous êtes plutôt Apple, sachez que l'IA locale sur mobile c'est clairement la tendance du moment.

Bref, si l'inférence embarquée ça vous parle, ça vaut clairement le coup d’œil !

Un développeur indépendant a porté xemu, l'émulateur Xbox open source , sur Android sous le nom de X1 BOX. L'application était d'abord vendue 8 dollars sur le Play Store, ce qui a provoqué un tollé côté communauté et chez les développeurs du projet original. Une version gratuite est depuis disponible sur GitHub.

X1 BOX : la Xbox de 2001 dans votre poche

Le projet xemu existe depuis plusieurs années sur PC et permet d'émuler la Xbox originale de 2001 avec une bonne précision. Le développeur izzy2lost, déjà connu pour PSX2 (un émulateur PS2 sur Android) et plusieurs portages de jeux N64, a repris le code source pour le faire tourner sur téléphone.

Son application X1 BOX propose une interface Android avec un lanceur de jeux, la récupération automatique des jaquettes, et des commandes tactiles qui disparaissent quand vous branchez une manette Bluetooth. Un assistant de configuration guide l'utilisateur pour pointer vers les fichiers système nécessaires.

Côté matériel, il faut compter sur un appareil costaud : Android 8.0 minimum, un processeur ARM 64 bits avec support Vulkan, et au moins 8 Go de RAM. Un Snapdragon 8 Gen 2 ou plus récent est recommandé pour que ça tourne de façon à peu près jouable. Autant dire que les petits téléphones d'entrée de gamme auront du mal à tenir la route.

8 dollars pour du code gratuit

Le problème est venu du modèle économique. izzy2lost a mis X1 BOX sur le Google Play Store à 8 dollars. Techniquement, vendre un logiciel GPL n'est pas illégal, mais dans la communauté open source, reprendre le travail des autres pour le monétiser sans collaborer, ça n’est pas très chic.

Le développeur principal de xemu a réagi sur les réseaux : « Les arnaqueurs arnaqueront toujours ». Il a aussi confirmé qu'une version officielle Android de xemu arriverait, gratuite. Depuis, izzy2lost a mis le code et l'APK en téléchargement libre sur GitHub.

L'émulation Xbox sur Android, c'est un cap qui vient d'être franchi, et ça fait plaisir. Sauf que la méthode laisse un goût un peu amer. Prendre un projet communautaire maintenu bénévolement, le packager pour Android et le vendre 8 dollars sans prévenir personne, c'est le genre de truc qui crispe à juste titre.

Le code est sous GPL, donc techniquement c'est légal, mais l'éthique, c'est autre chose. En tout cas, la bonne nouvelle c'est que le portage existe et qu'il est gratuit sur GitHub. On attend quand même la version officielle de xemu, qui devrait régler la question une bonne fois pour toutes.

Source : Time Extension

Les Elgato Key Light, c'est devenu le standard pour s'éclairer la tronche en visio ou en stream. Un gros panneau LED blanc posé sur un pied. Sauf que le soft officiel pour les piloter, bah... il fait le minimum syndical. En fait, à part allumer, éteindre et bouger un slider, y'a rien. Du coup, un dev finlandais a pondu Lolgato , une app macOS gratuite et open source qui va beaucoup plus loin.

Lolgato en action dans la barre de menus

Sur mon Mac, j'ai téléchargé le DMG, glissé l'app dans Applications, et hop... une icône apparaît dans la barre de menus. De là, vous avez accès à tous les réglages de vos lumières sans ouvrir le Control Center d'Elgato. Luminosité, température de couleur, on/off... tout est là, à un clic. Mais le vrai kiff, c'est l'automatisation.

Car oui mes amis, Lolgato détecte quand votre webcam s'active (FaceTime, Zoom, OBS, peu importe) et allume vos lumières automatiquement. Comme ça, plus besoin d'y penser ! Vous verrouillez le Mac ? Les lampes s’éteignent. Par contre, attention, ça ne marche qu'avec les lumières Elgato (les Key Light et compagnie) et pas avec les panneaux LED du commerce à 30 euros.

L'interface menu bar de Lolgato

La synchronisation avec Night Shift c'est chouette aussi car comme ça, quand macOS passe en lumière chaude le soir, Lolgato ajuste la température de couleur de vos Key Light pour matcher. Vous passez de la lumière blanche de bureau à un éclairage chaud, genre lampe de chevet. Résultat, fini l'effet néon de supermarché à 23h dans votre salon. Quand Night Shift se désactive, retour à 6500K. Perso, sur mon setup chez moi, la différence se voit direct.

Côté raccourcis clavier, c'est complet. Des shortcuts globaux pour allumer, éteindre, monter la luminosité, baisser la température... tout ça sans toucher la souris. À vrai dire, sur un bureau avec deux ou trois moniteurs et un clavier, c'est carrément appréciable !

L'app repère vos lumières sur le réseau Wi-Fi automatiquement. Même protocole que le Control Center officiel. Et si la découverte auto fait des siennes, vous pouvez taper l'adresse IP de votre lampe directement dans les réglages de Lolgato. Pratique quand on a chez soi un routeur capricieux ou un VLAN séparé.

Si vous utilisez déjà MonitorControl pour gérer la luminosité de vos écrans externes, Lolgato vient compléter le setup pour la partie éclairage. Le combo des deux, c'est le confort ultime !

Ça tourne sur macOS 14 (Sonoma) minimum, et aussi sur macOS 15 (Sequoia). C'est du Swift, licence MIT et le développeur est aussi derrière WalkingMate (un tapis de marche piloté depuis le Mac) et KeepMic (pour garder votre micro USB par défaut). Bref, un mec qui aime que ses périphériques obéissent au doigt et à l'oeil.

Voilà, c'est gratuit, open source, et ça marche bien !

Apple vient de publier iOS 16.7.15 et iOS 15.8.7 pour les anciens iPhone et iPad. Ces mises à jour corrigent des failles activement exploitées par Coruna, un kit d'espionnage qui combine 23 vulnérabilités pour compromettre un appareil simplement en chargeant une page web, je vous en parlais ici. Si vous avez encore un iPhone 6s, 7, 8 ou X, la mise à jour est urgente.

D'où vient Coruna ?

Google et iVerify ont rendu public le kit Coruna le 3 mars. Il regroupe 23 failles en cinq chaînes d'exploitation et cible les iPhone sous iOS 13 à iOS 17.2.1. L'outil aurait été conçu par une filiale de L3Harris Technologies, un sous-traitant de défense américain, et vendu à des agences gouvernementales alliées des États-Unis.

Sauf que voilà, le kit a fini par circuler bien au-delà de ce cercle. Un groupe d'espionnage russe l'a utilisé en juillet 2025 contre des cibles ukrainiennes, et un acteur chinois s'en est servi fin 2025 via de faux sites de cryptomonnaies et de paris en ligne. Plus de 50 domaines de distribution ont été identifiés.

Quels sont les appareils concernés ?

Les mises à jour publiées par Apple couvrent deux générations d'anciens appareils. iOS 15.8.7 concerne les iPhone 6s, iPhone 7, iPhone SE première génération, l'iPad Air 2, l'iPad mini 4 et l'iPod touch septième génération. iOS 16.7.15 vise les iPhone 8, 8 Plus et iPhone X, ainsi que l'iPad cinquième génération et les premiers iPad Pro.

Les quatre CVE corrigées touchent le noyau et le moteur WebKit. Le kit exploite ces failles sans aucune interaction de l'utilisateur : il suffit de charger une page web piégée pour que l'appareil soit compromis.

Des portefeuilles crypto ciblés

Une fois l'appareil compromis, le malware PlasmaLoader s'attaque aux portefeuilles de cryptomonnaies comme MetaMask, Exodus ou Bitget Wallet. Google a qualifié Coruna de première exploitation de masse connue contre iOS.

Le kit détecte le modèle d'iPhone et la version d'iOS avant de choisir la bonne chaîne d'exploitation. Il évite aussi de s'exécuter si le mode Isolement est activé ou si la navigation est en mode privé.

Apple fait quand même bien le job en patchant des appareils qui ont jusqu'à dix ans, et c'est plutôt rassurant !

Source : The Hacker News

Faire de la synthèse vocale , de la transcription et du voice cloning en local sur son Mac, sans envoyer le moindre octet dans le cloud... hey bien c'est possible mes petits foufous et en plus comme je sais que vous avez des oursins dans les poches, hé bien bonne nouvelle : C'est gratuit !

MLX-Audio , c'est donc une bibliothèque Python qui exploite le framework MLX d'Apple pour faire tourner des modèles audio directement sur les puces M1, M2, M3, M4 et maintenant M5. Cette liste est trop longue, la prochaine fois, j'écrirais M* ou M1-5 ^^. Avec cette lib, du coup, tout se fait en local sur votre machine. Si je devais oser une comparaison un peu casse gueule, je dirais que c'est un peu le Ollama de l'audio.

Côté text-to-speech, y'a surtout du choix. Une dizaine de modèles sont disponibles, dont Kokoro pour du multilingue (français, anglais, japonais, chinois, espagnol...), Chatterbox qui gère 23 langues, ou encore Dia pour les dialogues. Et voici comment ensuite avec une commande dans le terminal, on peut faire parler la machine :

mlx_audio.tts.generate --model mlx-community/Kokoro-82M-bf16 --text "Salut les copains" --lang_code f --play

Le truc sympa, c'est que ça ne s'arrête pas à la synthèse vocale. Côté transcription, on retrouve Whisper (le modèle d'OpenAI qui gère 99 langues), Parakeet de NVIDIA pour les langues européennes, et même VibeVoice-ASR de Microsoft qui fait de la diarization (identifier qui parle dans une conversation).

Pour transcrire un fichier audio, c'est donc tout aussi simple :

python -m mlx_audio.stt.generate --model mlx-community/whisper-large-v3-turbo-asr-fp16 --audio meeting.wav --verbose

Y'a aussi le voice cloning avec CSM, où vous filez un fichier audio de référence et le modèle reproduit la voix. Perso, ça fait un peu flipper mais qui est carrément bluffant ! Sauf si vous avez une voix super particulière (trop de clope hein ^^), au final le résultat est assez bon.

Attention, tout ça a besoin de mémoire ! Heureusement, la bibliothèque gère la quantization (de 3 à 8 bits), du coup les modèles sont compressés pour tenir dans la mémoire unifiée des puces Apple Silicon. Le plus léger, Kokoro, fait 82M de paramètres et le plus costaud, Ming Omni, monte à 16.8 milliards de paramètres (mais en mixture-of-experts, donc seulement 3B activés à la fois). Pour ce dernier, faut donc un Mac avec pas mal de RAM.

D'ailleurs, si vous êtes développeur, la bibliothèque expose également une API REST compatible OpenAI. Ça veut dire que vos apps qui causent déjà avec l'API d'OpenAI peuvent basculer sur du local sans changer une ligne de code... enfin presque. Car faut quand même pointer vers localhost au lieu des serveurs d'OpenAI, mais c'est à peu près tout. Y'a même un package Swift pour intégrer ça dans une app iOS ou macOS native.

Voilà, pour ceux qui préfèrent une interface graphique, un mode web avec visualisation 3D de l'audio est même intégré. C'est super joli !

Ce projet est sous licence MIT, et le mainteneur, Prince Canuma, est un ancien ingénieur ML chez Arcee AI, donc pas un random qui a forké un truc un dimanche ^^.

Voilà, si vous avez un Mac et que l'audio IA en local vous branche, c'est open source, c'est gratuit et ça marche carrément bien !