Une équipe issue de l'université de Berkeley vient de publier OpenCAL, une version libre et documentée d'une technique d'impression 3D qui ne ressemble à rien de ce qu'on connaît, et le projet est désormais reproductible chez soi avec des composants qu'on trouve dans le commerce.

Le principe porte un nom un peu barbare, la lithographie axiale calculée (Computed Axial Lithography, ou CAL), mais l'idée derrière est étonnamment simple.

Une imprimante 3D classique à résine fabrique un objet en empilant des centaines de tranches horizontales, l'une après l'autre, comme on poserait des feuilles de papier les unes sur les autres jusqu'à obtenir un volume. C'est lent, et chaque couche laisse une petite marque parfois visible.

La CAL fait l'inverse. Au lieu de découper l'objet en strates, elle projette de la lumière dans un petit récipient de résine liquide qui tourne lentement sur lui-même, et l'image projetée change en permanence selon l'angle de rotation.

Cette technique reprend en fait le fonctionnement d'un scanner médical, mais à l'envers. Un scanner prend une multitude de clichés d'un corps sous tous les angles pour reconstituer une image en volume. Ici, on part de l'objet en 3D et un logiciel calcule toutes les projections à renvoyer dans la résine pendant qu'elle tourne.

Là où la lumière s'accumule suffisamment, la résine durcit. Partout ailleurs, elle reste liquide. Et comme le calcul concentre l'énergie sur l'ensemble du volume en même temps, la pièce entière se solidifie d'un coup, en quelques dizaines de secondes parfois, là où une imprimante normale mettrait de longues minutes voire des heures.

Pas de couches, donc pas de stries, pas de film FEP à changer (cette membrane transparente au fond des bacs à résine qui s'use vite), et aucun de ces cycles d'arrêt et de redémarrage qui ralentissent les machines habituelles.

La technologie n'est pas nouvelle, elle est née vers 2019 d'une collaboration entre Berkeley et le laboratoire de Lawrence Livermore, mais elle restait cantonnée à la recherche, hors de portée du grand public. C'est tout l'intérêt d'OpenCAL.

Le projet propose désormais une documentation tout à fait complète, un dépôt GitHub avec tout le code source, les plans pour monter la machine et même la recette pour mélanger soi-même la résine adaptée. Le logiciel tourne sur un simple Raspberry Pi et la lumière vient d'un vidéoprojecteur grand public, en l'occurence ici un NexiGo Nova Mini.

Le tout est publié sous licence GPL3, libre pour un usage non commercial, recherche et éducation. L'équipe travaillait surtout sur un serveur Discord avant de tout formaliser proprement.

Une réserve quand même, et elle est importante. La résine maison repose sur des produits photochimiques toxiques, et la documentation ne s'en cache pas. Pour ceux qui préfèrent éviter de manipuler ça, un partenariat avec FormLabs propose une résine prête à l'emploi.

Côté qualité, la résolution reste comparable à celle de vieilles imprimantes à résine, rien de spectaculaire. Mais la vitesse, elle, n'a rien à voir.

Bref, voir une technologie de labo digne d'un réplicateur de Star Trek atterrir sur un Raspberry Pi et un projecteur à moins de 200 euros, c'est quand même bien sympa.

Source : Hackaday

Y'a des entreprises qui claquent des millions pour bien aligner leurs modèles d'IA afin qu'ils refusent toutes les questions sensibles qui font flipper nos amis puritains d'outre-Atlantique et y'a Heretic , un outil signé Philipp Emanuel Weidmann, qui balaye toute censure sur n'importe quel modèle en moins de 30 minutes avec une simple carte graphique de gamer.

Je vous explique... Vous devez avoir Python et une version récente de PyTorch sur votre machine, puis vous tapez pip install heretic-llm, puis heretic Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 avec le nom du modèle que vous voulez décensurer.

Et l'outil fait alors sa vie et 20 à 30 minutes plus tard, vous récupérez une version du modèle qui a lâché prise sur l'essentiel de ses refus. Pas de dataset à préparer et surtout pas besoin de comprendre les entrailles d'un transformer, avec ce truc !

Dans un modèle aligné, le réflexe de refuser (le fameux "désolé, je ne peux pas vous aider avec ça") correspond souvent à une direction précise dans ses calculs internes. Les chercheurs appellent ça la "direction de refus". Et l'idée de l'abliteration, c'est de repérer cette direction et de la gommer des poids du modèle. En gros, on coupe le câble qui déclenche le "non", en touchant le moins possible au reste.

D'autres outils d'abliteration existaient déjà , mais leur réglage restait largement manuel et il y a aussi des gens comme mlabonne ou huihui-ai qui publient des modèles décensurés en ajustant les paramètres à la main, modèle par modèle, avec des résultats souvent inégaux. Mais Heretic, lui, automatise complètement le réglage. Pour cela, il s'appuie sur Optuna, un framework d'optimisation qui teste des dizaines de configurations et garde les meilleures tout seul. Et son seul objectif c'est de virer un max de refus tout en abîmant le moins possible le modèle d'origine.

Et de ce que je comprends, ça marche super bien ! Sur Gemma-3-12B, le modèle de Google de base refuse 97 fois sur 100 les prompts sensibles du benchmark maison. Mais après un petit passage dans Heretic, il tombe à 3 refus sur 100, soit le même niveau que les meilleures "nettoyages" manuels.

Et surtout, Heretic affiche une divergence de 0,16 là où les versions faites main grimpent à 0,45 voire 1,04 (C'est une mesure de l'écart de comportement sur les questions normales... plus c'est bas, mieux c'est).

Cela veut donc dire qu'il abîme beaucoup moins le modèle au passage.

Maintenant, tous les modèles n'y passent pas, car un gros calibre demande bien plus de VRAM et cela peut grimper à plusieurs heures. De plus, une étude comparative récente montre que le raisonnement mathématique est ce qui souffre le plus de ce genre d'abliteration, quel que soit l'outil utilisé.

Et surtout, y'a déjà des chercheurs qui bossent sur des défenses pour rendre les modèles résistants à ce genre d'attaque. Donc on verra bien, mais tant que c'est possible autant en profiter car des modèles sans bridage, ça permet notamment à des chercheurs d'étudier leurs propres failles, ou pour des usages du quotidien, de faire passer des demandes banales qui seraient bloquées (genre texte créatif, reverse engineering ou demande de conseils médicaux, ce genre de choses...)

Voilà, si vous bidouillez du LLM en local , allez voir ce projet car ça peut vous "ouvrir" quelques portes ^^.

Hello les amis, voici ma petite trouvaille du jour, idéale pour ceux qui jouent en ce moment avec des adresses IP : ip66.dev . C'est une base de géolocalisation IP et entièrement libre, livrée au format MMDB (le même que celui de MaxMind) qui permet de remplacer direct un fichier GeoLite2 dans vos libs existantes (Python, Go, Node.js), sans toucher au code.

L'équipe de Cloud 66 maintient cette liste à jour sous licence CC BY 4.0 et tout est utilisable simplement en récupérant le fichier mmdb.

Pour le télécharger :

curl -LO https://downloads.ip66.dev/db/ip66.mmdb

go install github.com/maxmind/mmdbinspect/cmd/mmdbinspect@latest
mmdbinspect -db ip66.mmdb 8.8.8.8

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

199 $ pour passer vos consoles rétro en HDMI 1080p sans bouillie de pixels et sans latence visible ? C'est ce que promet le Morph 2K, le nouveau scaler analogique-numérique de PixelFX. Pré-commandes le 1er juin, livraisons huit à dix semaines plus tard.

L'idée est de prendre n'importe quel signal analogique des consoles rétro (composite, S-Video, SCART, component) et de le balancer en 1080p sur HDMI moderne, avec une couleur 4:4:4 propre et une sortie pouvant grimper à 60 Hz en VRR.

L'appareil est même pensé pour scaler les sources les plus crades en 240p sans empâter les pixels, ce qui est le grand intérêt de ce genre de boîtier face aux convertisseurs cheap qu'on trouve à 30 € sur AliExpress.

Côté connectique, tout y est. Composite, S-Video, SCART européen, component (les fameux Y-Pb-Pr) : pas besoin de racheter trois adaptateurs séparés. Seul le VGA demande un adaptateur supplémentaire vendu à part, ce qui exclut certaines Dreamcast modées ou les vieux PC rétro. Sinon vous avez la quasi-totalité des sorties analogiques couvertes nativement.

Le Morph 2K embarque aussi un mode simulation CRT optionnel pour ceux qui veulent retrouver les scanlines, le grain et le flou caractéristique des télés à tubes. Le boîtier est WiFi, mais pas pour le streaming des parties, simplement pour les mises à jour firmware et la configuration via une interface web depuis un navigateur. Pratique quand on veut bidouiller les profils par console sans se taper un menu OSD à la télécommande.

Par rapport au Morph 4K vendu autour de 400 $, on perd la sortie 4K (donc pas de pixel-double sur écran UHD), mais 1080p sur un écran moderne, ça reste largement assez pour profiter d'une N64 ou d'une Saturn dans des conditions correctes. La cible est claire : les retrogamers qui veulent de la qualité d'image sans passer aux 400 ou 600 $ d'un OSSC Pro ou d'un RetroTink 4K.

Les pré-commandes ouvrent le 1er juin et les premiers exemplaires devraient partir 8 à 10 semaines plus tard, soit fin août si tout se passe bien côté production. Aucune disponibilité officielle confirmée pour l'Europe au moment où j'écris ces lignes, mais PixelFX livre généralement à l'international via leurs revendeurs habituels.

À ce tarif, le Morph 2K devient intéressant face aux solutions FPGA hardcore qui demandent à la fois plus de budget et plus de bidouille pour être configurées correctement. Plus d'infos par ici .

Source : Time Extension

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

Les extensions Chrome qui promettent de l'IA, ça pullule de ouf et à vrai dire, la plupart se contentent d'envoyer vos données sur un serveur distant. C'est naze ! Heureusement, l'extension Gemma Gem prend le problème à l'envers puisque son modèle tourne directement dans votre navigateur via WebGPU, sans clé API, sans cloud, et vos données ne sortent jamais de votre machine. C'est comme le kir, royal !

Comme c'est pas sur le Chrome Web Store, faudra la builder vous-même... Vous clonez le repo, vous lancez pnpm install puis pnpm build et vous chargez le dossier dans chrome://extensions en mode développeur et ensuite, elle téléchargera le modèle de Google (environ 500 Mo pour la version légère, genre le poids d'un gros jeu mobile), et pif paf pouf, ensuite vous aurez un agent IA qui vit sa best life dans votre Chrome.

Cliquez alors sur l'icône en bas à droite, une fenêtre de chat s'ouvre et vous pourrez interroger n'importe quelle page. Et si vous préférez un modèle plus costaud, l'E4B pèse 1,5 Go et permet d'obtenir des réponses plus fines.

Sauf que c'est pas juste un chatbot de plus. En effet, l'extension fait du tool calling en boucle à l'aide de 6 outils : read_page_content, click_element, type_text, scroll_page, take_screenshot et run_javascript. Elle peut ainsi lire une page, cliquer sur des boutons, remplir un formulaire et même balancer du JavaScript dans le contexte de la page.

Comme l'inférence WebGPU ne peut pas tourner dans un service worker Chrome (y'a pas d'accès au GPU, c'est une limitation connue depuis des années), le développeur a trouvé une parade : il utilise un offscreen document, c'est-à-dire une page HTML invisible que Chrome maintient en arrière-plan et qui, elle, a accès au GPU. Résultat, le modèle calcule dans cette page fantôme, le service worker joue le facteur entre les morceaux, et le content script affiche le chat. Je trouve ça bien pensé comme découpage !

Toute la boucle d'agent (le code qui décide quand appeler un outil et quand répondre) est isolée dans un dossier agent/ sans aucune dépendance Chrome. Cela veut dire que vous pouvez prendre ces 5 fichiers .ts (agent-loop.ts, prompt-builder.ts, tool-parser.ts, types.ts et index.ts), les coller dans un projet Node.js ou Deno, et hop, vous avez votre propre boucle agentique. Yaniv Kessler, le développeur a pensé le truc pour que ça serve ailleurs.

Les deux variantes (E2B et E4B) sont compressées en q4f16 avec 128K tokens de contexte en théorie, même si en pratique la fenêtre effective dépend de votre VRAM. Cela dit, c'est largement de quoi avaler une page web complète sans broncher ! Et le modèle reste en cache après le premier téléchargement, du coup au deuxième lancement, c'est quasi instantané. Par contre, si vous êtes sur un vieux Chromebook avec un Intel UHD intégré et 4 Go de RAM, ça risque de mouliner à fond. Et sur Firefox (qui est le meilleure navigateur du monde, comme je n'ai de cesse de vous le dire), le WebGPU est encore un peu expérimental, donc pour l'instant ce sera Chrome ou rien... Sniiif.

Si vous avez déjà testé des extensions comme Localsumm qui faisaient tourner Phi-3 en local pour résumer des pages, disons que Gemma Gem pousse le concept beaucoup plus loin avec ses capacités d'agent. Et si le sujet de l'IA locale dans le navigateur vous branche, jetez un oeil à Clippy qui fait tourner des LLM localement sur votre desktop.

Notez quand même que sur Hacker News, le projet a déclenché pas mal de débat. Certains pointent le risque du tool run_javascript qui donne au modèle les pleins pouvoirs sur le DOM (genre, supprimer des trucs ou poster un formulaire à votre place). C'est vrai que c'est important mais bon, c'est le même modèle de permissions que n'importe quel script web classique, sauf que là au moins vos données restent chez vous.

Bref, 500 Mo de modèle, pas de cloud, et votre navigateur qui devient plus autonome que votre fils de 22 ans. Pas mal non ?

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.

Casio vient de dévoiler la S100X Urushi, une version laquée à la main de sa calculatrice haut de gamme. Produite en 650 exemplaires par des artisans japonais, elle sera disponible le 9 avril pour 99 000 yens, soit environ 600 euros. Un petit budget donc. Mais pourquoi est-elle si chère ?

À cause de la laque pardi !

Allez je vous dis tout. Cette S100X Urushi est recouverte de laque urushi, une technique japonaise vieille de plusieurs siècles. La laque est appliquée à la main par les artisans de Yamakyu Shikko, un atelier de laquerie qui a presque 95 ans d'existence. Le procédé prend environ un mois par unité, entre les couches de laque, le séchage et l'inspection finale.

Le résultat est un reflet quasi miroir sur le boîtier noir, avec de légères variations d'une pièce à l'autre puisque chaque application est unique. Casio indique d'ailleurs que la laque vieillit bien avec le temps, ce qui est plutôt logique et bien heureux, vu la réputation de cette technique au Japon.

Une base déjà très haut de gamme

La S100X qui sert de base à cette édition n'est pas n'importe quelle calculatrice. Elle est fabriquée à l'usine Yamagata Casio, la seule unité de production de la marque au Japon, et utilise un corps en aluminium usiné avec des bords diamantés.

L'écran LCD incliné affiche 12 chiffres dans un bleu-noir qui rappelle l'encre de stylo-plume, et le clavier à structure pantographe offre des touches basses avec un retour tactile précis. Le tout pèse 265 grammes pour 183 x 110,5 x 17,8 mm. La version standard est vendue elle 38 500 yens au Japon, soit environ 235 euros, mais votre comptabilité vaut mieux que ça non ?

650 exemplaires dans le monde

La S100X Urushi sera mise en vente le 9 avril 2026 au prix de 99 000 yens, soit à peu près 600 euros. Elle est livrée dans un coffret avec des détails dorés et le logo Casio en feuille d'or. La production est limitée à 650 unités dans le monde, et on imagine bien que les collectionneurs japonais vont se ruer dessus.

Bon, 600 euros pour une calculatrice, ça fait quand même lever un sourcil. Mais on n'est clairement pas dans le même registre qu'une Casio de bureau à 10 balles. L'angle artisanal est sincère : un mois de travail par pièce, de la laque naturelle posée par des artisans avec presque un siècle de savoir-faire, ça a un prix.

Casio fait ici ce que les horlogers japonais comme Seiko pratiquent depuis longtemps, appliquer un savoir-faire ancestral à un objet technique. Reste que 650 exemplaires à ce tarif, ça va partir très vite, même si on aime bien l'idée.

Source : Hypebeast

Vous connaissez cette sensation bizarre quand un personnage de jeu vidéo est presque réaliste, mais que quelque chose cloche ? Les yeux morts, la peau en plastique, le sourire figé comme un masque en silicone... Hé bien ce phénomène, c'est ce qu'on appelle l'uncanny valley (la vallée de l'étrange), et Nvidia vient d'annoncer à la GTC 2026 que c'était bientôt terminé grâce à DLSS 5. Jack Lang, prends garde !!

Leur concept s'appelle "rendu neuronal" et en gros, ça fusionne l'IA générative avec le moteur 3D classique. En fait, le processeur graphique analyse chaque image de votre écran 4K et comprend ce que sont la peau, les cheveux, les vêtements, puis recalcule l'éclairage et les ombres pour que tout ait l'air vrai. Jensen Huang parle de combiner données structurées (la 3D prédictive) avec du calcul probabiliste (l'IA générative) et ce qu'on obtient à la sortie, c'est du photoréalisme en temps réel sur votre écran.

Depuis qu'Amazon a supprimé le "Télécharger & transféré via USB" de nos ebooks Kindle en février de l'année dernière je suis triste de fou... Si vous n'avez pas de Kindle, en fait ça veut dire que nos fichiers .azw3 restent prisonniers de l'app Kindle, et qu'il est impossible de les balancer ensuite sur une liseuse Kobo ou dans Calibre. Du coup, si vous voulez garder le contrôle sur vos e-bouquins, faut se retrousser les manches et héberger tout ça soi-même.

Alors voilà le topo pour ceux qui veulent reprendre leur bibliothèque en main.

Le vétéran du game, c'est Calibre . Depuis 2006, une base de données SQLite bien rangée, une communauté énorme et un écosystème de plugins (dont le fameux DeDRM pour récupérer vos ebooks verrouillés ). Le problème c'est que l'interface est restée coincée en 2006 et que la mise en place sur un serveur est plus complexe que les alternatives modernes. Ça marche, mais bon... c'est moche et c'est un peu pénible !

Pour mettre une jolie couche de peinture là-dessus, y'a aussi Calibre-Web qui ajoute une interface web potable. Et la version encore mieux, c'est Calibre-Web Automated (CWA) qui embarque tout dans un seul conteneur Docker (un docker-compose.yml et c'est plié)... avec sync Kobo, import via BookDrop (un dossier surveillé) et conversion EPUB/MOBI/AZW3 automatique. CWA consomme environ 160 Mo de RAM contre plus de 800 Mo pour Booklore (qui en Java peut taper dans le 1 Go+ à vide), ce qui est pas négligeable si vous tournez sur un Raspberry Pi ou un petit VPS.

D'ailleurs, parlons de Booklore . Sur le papier, c'est le Jellyfin des ebooks : metadata auto depuis Google Books, Goodreads et Amazon, sync OPDS avec Kobo et KOReader, Magic Shelves avec filtres automatiques, lecteur intégré pour EPUB, PDF et CBZ... Sauf que le dev a récemment pété un câble. Télémétrie cachée envoyée sans consentement, code largement généré par IA (du "AI slop" c'est-à-dire du code vomi par ChatGPT sans relecture), et quand la communauté a râlé, le mec a répondu en gros "si ça vous plaît pas, désinstallez". Puis il a posté des excuses... générées par ChatGPT. Grosse ambiance ouais ouais.

Pour ceux qui lisent aussi des comics et des mangas, Kavita est une alternative sérieuse. Léger, interface clean, lecteur web rapide, et ça gère aussi bien les EPUB que les CBZ. Y'a aussi Komga dans la même catégorie, plus orienté comics purs. Perso, Kavita est le choix le plus équilibré du lot parce que ça couvre ebooks ET comics sans se prendre la tête. Testé avec des bibliothèques de 50 000 fichiers et plus, ça tient clairement la route.

Et hop, la pépite que beaucoup ignorent c'est Audiobookshelf . À la base c'est fait pour les audiobooks, mais ça gère aussi très bien les EPUB. Le gros avantage c'est qu'un même bouquin peut appartenir à plusieurs séries (genre l'univers Cosmere de Sanderson avec Stormlight Archives ET Mistborn dedans).

Calibre ne le gère pas nativement (faut bidouiller avec des colonnes custom) mais le setup simple, y'a deux ans de retours positifs, et toujours pas de drama en vue.

Côté automatisation maintenant, c'est la zone dans le ter-ter les amis ! Readarr est officiellement abandonné, LazyLibrarian fait le taf mais l'interface est tellement chelou que franchement personne ne comprend ce qu'il regarde. Ah mais y'a aussi le petit nouveau Rreading Glasses , qui est un successeur en alpha (dispo sur Docker Hub ). Donc en attendant mieux, Shelfmark wrappe Prowlarr et pousse directement vos trouvailles vers Booklore ou CWA... ça retire au moins l'étape de la copie manuelle !

Readarr a été remplacé par Rreading-glasses

Je sais, ça fait beaucoup d'outils alors pour vous aider, sachez que le combo qui revient le plus souvent chez les gens qui ont tout essayé c'est CWA pour la gestion et le stockage, Kavita ou Audiobookshelf pour la lecture, et Shelfmark pour la recherche. Bon, c'est pas aussi sexy qu'un Plex clé en main, mais ça marche. Et si vous voulez juste un lecteur multi-plateforme sans vous prendre la tête avec un serveur, Readest est une option open source plutôt pas mal avec sync cross-device.

Bref, gardez un œil sur Rreading Glasses qui promet d'être le Sonarr des livres et en attendant, Calibre reste le cafard du self-hosting : moche, mais indestructible !

Bon, vous connaissez la théorie du travailleur nomade... vous vous posez dans un café avec votre laptop, vous chopez du WiFi gratuit, et vous vous dites que l'isolation client du routeur vous protègera des autres branquignols connectés au même réseau.

Hé ben non ! Car des chercheurs viennent de démontrer que cette protection, c'était du vent... Oui oui, tous les routeurs qu'ils ont testés se sont fait contourner en 2 secondes.

Mais avant, pour ceux qui se demandent ce que c'est, l'isolation client c'est une option que les admins réseau activent sur les bornes WiFi pour empêcher les appareils connectés de communiquer entre eux. En gros, votre laptop ne peut pas voir celui du voisin. Enfin... ça c'est en théorie.

Parce qu'en fait, le truc c'est que cette fonctionnalité n'est même pas définie dans le standard WiFi (IEEE 802.11) ce qui oblige chaque fabricant à faire sa propre tambouille dans son coin, et du coup ça fuit de partout.

L'équipe derrière cette trouvaille, c'est des chercheurs de l'UC Riverside et de KU Leuven, dont Mathy Vanhoef, le même gars qui avait déjà mis le WPA2 à genoux avec KRACK en 2017. Pas un amateur, quoi. Et leur outil, baptisé AirSnitch, vient d'être présenté à la conférence NDSS 2026 .

Ils ont ainsi trouvé 3 méthodes différentes pour contourner la protection d'isolation. La première abuse de la clé de groupe (GTK), normalement réservée au broadcast, pour envoyer du trafic directement à un appareil ciblé. Le pire, c'est que macOS, iOS et Android acceptent ce trafic sans broncher (merci les gars !).

La seconde fait rebondir les paquets via la passerelle, et la troisième vole carrément l'adresse MAC de la victime sur un autre point d'accès pour intercepter son trafic.

Brrrrrr.... 11 routeurs testés, du Netgear R8000 au Cisco Catalyst 9130 en passant par TP-Link, ASUS, Ubiquiti et même OpenWrt 24.10. Et ils sont TOUS vulnérables, sans exception ! Et que vous soyez en WPA2 ou en WPA3, réseau perso ou entreprise, c'est pareil. Donc autant vous dire que ça pue !

Ils ont même réussi à effectuer un Man-in-the-Middle complet (interception de tout le trafic entre vous et Internet) en 2 secondes chrono. La "victime" qui regardait YouTube n'a même pas remarqué de lag et c'est comme ça qu'ils ont pu intercepter tout son trafic, ni vu ni connu.

Alors du coup, on fait quoi ? Hé bien si vous gérez un réseau, oubliez l'isolation client toute seule et passez aux VLANs avec un VLAN par client. Oui c'est lourdingue à mettre en place, mais c'est le prix à payer pour avoir une sécurité solide. Certains constructeurs bossent aussi sur des clés de groupe individuelles par client, ce qui règlerait le problème à la source.

Côté utilisateur, la solution est plus simple... VPN !! Attention, ça ne marche que si le VPN est activé AVANT de vous connecter au réseau, pas après. HTTPS vous protège déjà pour le contenu des sites, mais selon Google, 6 à 20% des pages ne sont toujours pas en HTTPS... et même quand elles le sont, l'attaquant voit quand même où vous surfez et peut tenter du DNS spoofing. Donc sur n'importe quel réseau WiFi public , partez du principe que quelqu'un peut voir votre trafic, parce que visiblement c'est le cas.

Le code source d' AirSnitch est dispo sur GitHub si vous voulez tester votre propre config mais notez que ça nécessitera une carte WiFi compatible avec le mode monitor comme les Alfa (lien affilié), donc pas celle de votre laptop de base.

Bref, la prochaine fois que le WiFi de l'hôtel vous demande d'accepter les CGU en échange d'un accès "sécurisé"... ben gardez votre VPN allumé, hein.

Source

Aujourd'hui j'aimerais vous parler un peu de bidouille et plus particulièrement de domotique. Hé oui, si comme moi, vous en avez marre que tous vos objets connectés passent par des serveurs chinois (souvent à la sécurité douteuse) ou américains (souvent directement connecté à la NSA) pour vous dire qu'il fait 22°C dans votre salon, on va voir comment ensemble créer ses propres capteurs 100% locaux avec ESPHome .

ESPHome, c'est un framework open source qui transforme n'importe quel ESP32 ou ESP8266 en appareil connecté intelligent sans vous prendre la tête. Vous écrivez un petit fichier YAML, vous flashez la puce, et hop, vous avez un capteur qui cause directement avec Home Assistant. Comme ça y'a pas de cloud et encore moins de données qui partent on ne sait où.

Et c'est hyper accessible... Suffit de savoir remplir un fichier texte avec quelques indentations (le fameux YAML), et voilà vous savez utiliser ESPHome.

ESPHome fait partie de l'Open Home Foundation ( Source )

Ce qu'il vous faut

• Un ESP32 (genre un Wemos D1 Mini ou un NodeMCU)
• Un capteur DHT22 (température et humidité)
• Quelques fils Dupont
• Temps estimé : 30 minutes

Niveau branchement, c'est pas sorcier. Le DHT22 a 3 broches utiles : VCC sur le 3.3V de l'ESP, GND sur GND, et DATA sur un GPIO de votre choix (le GPIO4 marche nickel). Pensez aussi à ajouter une résistance de 4.7kΩ entre DATA et VCC si vous voulez des lectures béton (beaucoup de modules l'ont déjà intégrée, mais vérifiez bien).

source

Ensuite, pour installer ESPHome sur votre ordi, ça se passe avec pip :

pip install esphome

esphome:
 name: capteur_salon

esp32:
 board: esp32dev

sensor:
 - platform: dht
 pin: GPIO4
 temperature:
 name: "Température Salon"
 humidity:
 name: "Humidité Salon"
 update_interval: 60s

esphome run capteur_salon.yaml

Recalbox vient de publier la version 10 de sa distribution open-source française dédiée au rétrogaming. Au programme, le support du Raspberry Pi 5 et du Pi 500, l'arrivée sur Steam Deck en version LCD et OLED, de nouvelles émulations dont la Xbox originale et la GameCube, une interface entièrement revue, et du matériel dédié pour les fans de CRT et de bornes d'arcade. Que du bon.

Du Raspberry Pi 5 au Steam Deck

La version 10 de Recalbox élargit donc son catalogue de matériel compatible, et pas qu'un peu. Le Raspberry Pi 5 est désormais pris en charge, y compris dans sa version 2 Go de RAM, tout comme le Raspberry Pi 500. Mais surtout, la distribution débarque sur les consoles portables PC. Le Steam Deck, en version LCD comme OLED, profite d'une intégration qui gère la luminosité et le mode veille directement depuis l'interface. La très bonne Asus ROG Ally et le Lenovo Legion Go débarquent aussi, même si le support reste expérimental pour le moment. On passe quand même d'un projet pensé pour Raspberry Pi à une distribution qui tourne sur une tonne de machines différentes.

Une interface repensée

Côté émulation, la version 10 ajoute la Xbox originale exclusivement sur PC et Steam Deck (sous réserve de puissance suffisante). Sur Raspberry Pi 5, ce sont la GameCube, la Wii, la Nintendo DS et le Sega Model 3 qui font leur entrée. Si ces systèmes tournent de manière fluide dans la majorité des cas (environ 80 %), on atteint ici les limites matérielles du Pi 5 : certains titres très gourmands pourront donc montrer quelques signes de ralentissement.

Du matériel pour les fans de rétro

Pour ceux qui veulent aller plus loin que le logiciel, Recalbox continue de proposer du matériel dédié de qualité. Le RGB DUAL 2 et le RGB JAMMA 2 permettent de brancher des écrans CRT et des bornes d'arcade avec une gestion dynamique des résolutions. Le projet pousse le concept encore plus loin avec le Recalbox Card Reader et ses RecalCards, des cartouches physiques qui lancent un jeu quand on les insère, à l'ancienne. Et si vous cherchez du clé en main, la boutique propose des kits RecalTower préinstallés avec Raspberry Pi 5, et ça on aime.

J'ai toujours un Raspberry Pi avec Recalbox chez moi, et tout ceci me donne bien sûr très envie de tout mettre à jour !

Article invité publié par Vincent Lautier .
Vous pouvez aussi me lire sur mon blog , sur Mac4ever , ou lire tous les tests que je publie ici, comme cette Webcam 4K , ou ce dock Thunderbolt 5 .

Je suis complètement passé à côté de ce truc jusqu'à ce que David (merci à lui !) m'envoie un petit message pour me dire : "Hé Korben, t'as vu Anytype ? C'est comme Notion mais en mieux". Du coup, j'ai testé et j'ai vraiment halluciné.

Si vous êtes du genre à noter tout ce qui vous passe par la tête dans Notion ou Evernote, vous connaissez le problème. Vos données sont hébergées on ne sait où, et le jour où la boite décide de changer ses conditions d'utilisation ou de fermer boutique, vous êtes marron.

Hé bien Anytype, c'est la réponse à cette angoisse.

C'est une application local-first et chiffrée de bout en bout qui permet de créer votre propre "internet personnel". Petite nuance importante : Anytype n'est pas "open source" au sens strict de l'OSI. Leurs protocoles (notamment AnySync) sont bien open source sous licence MIT, mais les applications elles-mêmes sont distribuées sous une licence "source available" ( Any Source Available License 1.0 ). Concrètement, le code est consultable et modifiable, mais l'utilisation commerciale est restreinte. C'est pas du tout la même chose, et c'est important de ne pas confondre pour éviter l'openwashing. Cela dit, l'équipe est transparente là-dessus , ce qui est appréciable.

En gros, tout ce que vous créez (notes, tâches, documents, tableaux) est stocké localement sur votre machine. Pas de cloud obscur, pas de tracking, c'est votre disque dur, vos règles.

Leur point fort, c'est leur protocole AnySync car ça permet de synchroniser vos données entre vos appareils (ordi, téléphone, tablette) en peer-to-peer comme ça y'a pas besoin de serveur central. Vos appareils discutent directement entre eux, un peu comme si vous aviez votre propre réseau privé.

Au niveau de l'interface, on retrouve ce système de blocs qu'on aime bien chez la concurrence, mais avec une approche "objet". Dans AnyType comme chez Ikea, tout est un objet : une tâche, une personne, une note, un livre. Et vous pouvez lier tous ces objets entre eux pour créer un véritable graphe de connaissances tel un grand architecte de la matrice du dimanche).

Ce qui est cool aussi, c'est que l'équipe a déjà ajouté une fonction de publication web (vos pages peuvent devenir des pages publiques statiques) et propose une API côté desktop qui tourne en local. Elle travaille aussi sur l'intégration d'une IA locale . Parce que oui, avoir une IA qui vous aide à trier vos notes sans envoyer vos données à l'autre bout du monde, c'est quand même plus rassurant.

Si vous voulez aller encore plus loin, vous pouvez même héberger votre propre "noeud" de sauvegarde sur un serveur à la maison. D'ailleurs si vous aimez ce genre d'outils souverains, jetez un oeil à Local Deep Research pour vos recherches. Comme ça, vous avez une copie de secours chiffrée, accessible 24/7, sans dépendre de personne.

Bref, si vous cherchez une alternative souveraine pour gérer votre vie numérique, foncez voir ça. C'est gratuit jusqu'à 100 MB de stockage, c'est beau, et ça respecte votre vie privée. Que demande le peuple ?

Merci encore à David pour la découverte et à Alexandre pour la précision sur la licence !

Source

La dictée vocale, y'a plein d'outils pour ça. Sauf que la plupart envoient votre voix dans le cloud pour la transcrire, et surtout... c'est lent. Chez Google, chez OpenAI, chez Apple... entre le moment où vous parlez et celui où le texte s'affiche, y'a toujours cette latence qui casse tout. Et ça fait des mois que ça me gonflait, surtout en bossant sur mon Mac Studio M4 et mon MacBook Air M2 qui sont quand même censés être des bêtes de course.

Du coup je me suis codé VoxDrop au départ rien que pour moi. Une app macOS qui transforme votre voix en texte, et avec laquelle TOUT se passe en local sur votre machine. Zéro cloud, zéro donnée qui fuite, et surtout c'est rapide. Vous appuyez sur un raccourci (⌥ + Espace par défaut), vous parlez, vous relâchez, et hop, le texte apparaît directement là où se trouve votre curseur. Pas de fenêtre à ouvrir, pas de copier-coller. L'app est super légère et reste discrète en tâche de fond sans bouffer votre RAM.

L'interface de VoxDrop - sobre et efficace ( Source )

Côté moteurs de transcription, y'en a 7 au choix. J'ai voulu ratisser large en mettant des modèles américains, français et chinois. Parakeet de NVIDIA (600 Mo) est le modèle par défaut. Il est super rapide, c'est mon préféré. J'ai mis aussi Whisper avec ses variantes Small, Medium, Turbo et Large v3 qui couvre tous les cas. Y'a aussi Voxtral Mini de chez Mistral, made in France, et Qwen3-ASR le modèle chinois.

Les 7 moteurs de transcription au choix ( Source )

Alors pourquoi sur architecture Silicon ? Hé bien déjà parce que c'est ce que j'utilise au quotidien et aussi parce que les puces Apple Silicon (M1, M2, M3, M4) ont un avantage énorme pour l'IA locale : la mémoire unifiée. En gros, le CPU et le GPU partagent la même RAM. Un modèle chargé en mémoire est donc directement accessible au GPU Metal pour les calculs, sans copie de données. C'est pas magique non plus hein, si votre modèle fait 3 Go et que vous avez 8 Go de RAM, ça va ramer. Mais sur un MacBook Air M2, un modèle de 400 Mo tourne en temps réel sans broncher.

– Article invité, rédigé par Vincent Lautier, contient des liens affiliés Amazon –

Après cinq ans sans mise à jour, Apple sort enfin la deuxième génération de ses traqueurs Bluetooth. Je les ai reçus ce matin, et je les ai testés dans la foulée. Le verdict ? Des améliorations bienvenues, mais pas de quoi jeter vos anciens AirTags.

Ils ont quoi de neuf ?

Apple a franchement pris son temps pour sortir cette nouvelle version, et les nouveautés se comptent sur les doigts d'une petite main à laquelle il manquerait pas mal de doigts. La puce Ultra Wideband passe à la dernière génération (celle des iPhone 17). Sur le papier, la fonction de localisation précise fonctionne 1,5 fois plus loin qu'avant. Dans les faits, chez moi ça détecte à 24 mètres au lieu de 19 mètres. Pour retrouver vos clés sous un coussin de canapé, ça ne change pas grand-chose. Pour un sac dans un aéroport bondé, c'est déjà un peu plus utile, mais ça ne changera pas la face du monde.

Le haut-parleur gagne, lui, 50 % de volume. Qu’est-ce que ça veut dire ? Eh bien ça veut en fait dire qu’on entend le son à environ deux fois la distance. J'ai testé chez moi, l'ancien AirTag devenait à peine audible à travers deux murs, le nouveau s’entend un peu plus. C'est la seule amélioration vraiment perceptible au quotidien.

Alors il y a aussi cette fonction de recherche précise qui arrive sur les versions récentes d'Apple Watch. C'est vaguement pratique quand on n'a pas son iPhone sous la main. On peut retrouver ses affaires directement depuis le poignet avec la flèche directionnelle. Mais bon, clairement, c’est très niche comme besoin, et pour être très honnête avec vous, j'ai été infoutu de la faire fonctionner haha.

Design et compatibilité

Et sinon, bah absolument aucun changement côté design. C'est toujours le même petit galet blanc et acier, il a juste gagné 1 gramme sur la balance**.** La batterie reste une CR2032 standard. On aurait aimé une batterie intégrée et une recharge sans fil, mais on attendra visiblement 5 ans de plus pour ça.

On achète ?

L'AirTag 2 coûte 35 euros à l'unité ou 120 euros le pack de quatre en France. Bon, ok. Sauf que voilà : les AirTags 1 sont régulièrement en promotion. En ce moment, on trouve le pack de quatre à 100 euros sur Amazon, et 30 euros pour une seule unité . Eh bien vous savez quoi ? Même moi qui adore tous les derniers trucs de chez Apple, je ne vous recommanderais pas ces AirTags 2. Trouvez plutôt les 1 en promotion, et si vous êtes sur Android, vous prenez ceux-là qui sont très bien !

Article invité publié par Vincent Lautier . Vous pouvez aussi faire un saut sur mon blog , ma page de recommandations Amazon , ou lire tous les tests que je publie dans la catégorie "Gadgets Tech" , comme cette liseuse Android de dingue ou ces AirTags pour Android !

Je sais pas vous, mais moi dès que j'ai un truc à écrire sur mon smartphone, je le dicte. Et que je sois sous Android ou soit iOS, je sais très bien que chaque mot que je prononce part directement sur les serveurs de Google ou Apple. Pourquoi j'ai trouvé FUTO Voice Input , intéressant parce que lui, garde tout sur votre téléphone...

C'est une appli Android qui utilise le modèle Whisper d'OpenAI pour faire de la reconnaissance vocale vraiment précise et ça tourne nickel sur un smartphone moderne. Trois tailles de modèle sont dispo : tiny, base, et small. La base suffira dans 90% des cas, mais vous pouvez basculer sur la small qui est un peu plus grosse, si vous avez un accent à couper au couteau ou si vous parlez dans le métro.

FUTO Voice Input supporte également 16 langues dont le français, l'anglais, l'allemand, l'espagnol, le japonais et plein d'autres et l'appli s'intègre directement comme clavier de saisie vocale Android, du coup elle fonctionne avec n'importe quelle application. Vous pouvez donc l'utiliser avec des claviers comme AnySoftKeyboard ou Unexpected Keyboard . Par contre, oubliez Gboard ou le clavier Samsung qui ont leur propre système verrouillé.

Le projet vient de FUTO, une organisation fondée par Eron Wolf (ex-investisseur de WhatsApp) et Louis Rossmann, le YouTubeur américain connu pour son combat pour le droit à la réparation, y bosse comme directeur de la com. Donc niveau éthique, je pense que c'est OK.

L'appli est dispo sur le Play Store, sur F-Droid, ou en APK direct d'environ 70 Mo. Y'a une version gratuite et une version payante sous forme de licence unique (pas d'abonnement, ouf) et le code source est ouvert et disponible sur GitLab.

Voilà, si vous en avez marre que vos paroles soient analysées par des serveurs à l'autre bout de la planète, FUTO Voice Input c'est une très bonne option !

Merci à PARADOXE_ pour l'info !

Vous développez un truc en local et vous avez besoin de le montrer à quelqu'un au travers d'Internet, genre pour tester un webhook, faire une démo rapide, ou juste impressionner votre collègue à distance ? Hé bien au lieu de vous farcir une config nginx + certificats SSL + ouverture de ports sur le routeur (Beurk !), y'a Tunnl.gg qui fait tout ça en une SEULE ligne de commande.

Vous tapez une commande SSH, et hop, vous avez une URL publique qui pointe vers votre serveur local. Pas de client à installer, pas de compte à créer, pas de token à configurer, juste SSH, que vous avez forcément déjà sur votre machine.

Donc pour exposer votre app qui tourne sur le port 8080, vous faites :

ssh -t -R 80:localhost:8080 proxy.tunnl.gg

Et c'est parti ! Le service vous file une URL avec un sous-domaine aléatoire, genre abc123.tunnl.gg, et tout ce qui arrive dessus est redirigé vers votre localhost:8080. Et magie magie, HTTPS est automatique, donc pas besoin de vous soucier des certificats.

Du coup, si vous connaissez déjà ce genre d'outils, vous pensez peut-être à Bore que j'ai présenté il y a pas longtemps, ou Portr qui fait sensiblement la même chose, ou encore Chisel pour les amateurs de tunnels TCP/UDP via HTTP. Tous ces outils font du tunneling, mais Tunnl.gg se distingue par son approche "zéro friction" sans binaire à télécharger, et sans compte à vous créer.

Pour le moment, le service est gratuit pour un usage personnel mais les développeurs prévoient des plans payants plus tard avec des features comme les domaines personnalisés, les sous-domaines persistants et des limites de débit plus élevées. On verra bien mais en attendant, pour tester un truc vite fait ou faire une démo, la version gratuite suffira largement.

Bon, y'a quand même quelques trucs à savoir. Primo, ça ne marche qu'avec du trafic HTTP/HTTPS pour l'instant. Deuxio, le TLS est côté serveur, donc techniquement ils peuvent voir votre trafic même s'ils disent ne pas l'inspecter. Donc pour des données vraiment sensibles, gardez ça en tête. Et tertio, comme tout service de ce type, y'a des limites de fair-use pour éviter les abus.

Bref, si vous cherchez un moyen rapide d'exposer un port local sans vous prendre la tête avec la config, Tunnl.gg fera le taf. Au pire vous aurez découvert une alternative de plus à ngrok , au mieux ça deviendra votre outil par défaut pour les démos express...

Merci à Lorenper pour le partage !