Si vous utilisez des conteneurs Docker au quotidien, vous allez sauter de joie car Docker vient d'annoncer que ses Docker Hardened Images (DHI), ces fameuses images ultra-sécurisées qui étaient réservées aux entreprises prêtes à cracher le pognon, sont maintenant gratuites pour tout le monde. Et c'est pas encore un truc limité avec des restrictions à la noix, non non... C'est du vrai open source sous licence Apache 2.0.

Ils proposent donc plus de 1 000 images conteneur prêtes à l'emploi, construites sur Debian et Alpine et ces images sont "durcies", c'est-à-dire qu'elles ont été débarrassées de tous les composants inutiles qui traînent habituellement dans les images de base et qui ne servent qu'à augmenter la surface d'attaque. Du coup, ça leur permet d'annoncer une réduction des vulnérabilités de plus de 95% par rapport aux images classiques. C'est pas maaaal, hein ?

Vous faites un peu de l'électronique et vous utilisez KiCad pour vos PCB ?

Et si l'avenir de la conception électronique c'était aussi l'IA ? J'en sais rien mais ce qui a l'air de se profiler à l'horizon avec ce dataset qui vient de sortir sur Hugging Face et qui devrait intéresser pas mal de monde. Ça s'appelle Open Schematics et c'est une collection de plus de 84 000 schémas électroniques au format KiCad, prêts à être utilisés pour entraîner des modèles d'IA.

Le truc c'est que jusqu'à maintenant, si vous vouliez créer une IA capable de comprendre ou de générer des schémas électroniques, y'avait pas vraiment de dataset propre et bien structuré pour ça. Bhupendra Hada (alias bshada sur Hugging Face) a donc décidé de combler ce manque en compilant tout ça à partir de projets hardware open source trouvés sur GitHub.

Chaque entrée de son dataset contient donc le fichier schéma brut au format .kicad_sch, une image PNG du rendu, la liste des composants utilisés, et des métadonnées en JSON et YAML. Du coup vous avez tout ce qu'il faut pour entraîner un modèle à faire du text-to-image, de l'image-to-text, ou de la génération de circuits à partir de specs.

Le dataset pèse 6,67 Go au format Parquet et couvre une variété de projets assez dingue. On y trouve des cartes de programmation UART, des amplificateurs à tubes, des onduleurs triphasés open source, des points d'extrémité Zigbee, des projets ESP32+RS232, et même des macropads custom. Bref, y'a de tout, du projet étudiant au truc bien avancé.

Ce qui est cool c'est que le dataset est structuré pour plusieurs cas d'usage. Vous pouvez l'utiliser pour entraîner une IA à reconnaître des composants sur un schéma, à générer de la documentation automatique depuis un circuit, à détecter des erreurs de conception, ou même à suggérer des améliorations. Y'a aussi un potentiel éducatif évident pour créer des outils d'apprentissage interactifs en électronique.

Bien sûr, la qualité et la complexité des schémas varient pas mal d'un projet à l'autre. Certains ont des métadonnées incomplètes, et les conventions de nommage des composants sont pas toujours cohérentes... C'est le souci quand on scrappe des projets open source, y'a du bon et du moins bon mais pour un dataset de cette taille, c'est déjà une base de travail solide.

Le tout est sous licence CC-BY-4.0, donc vous pouvez l'utiliser librement du moment que vous créditez la source. Que vous bossiez sur de l'IA appliquée à l'électronique ou que vous cherchiez juste une grosse base de schémas KiCad à explorer, c'est clairement une ressource à bookmarker.

Source

Parfois, c'est galère de chercher des logiciels sur GitHub... et je sais de quoi je parle car je passe littéralement mes journées à faire ça... Faut trouver un projet cool, faut aller dans les releases ou le compiler, l'installer, le tester et ensuite déterminer si ça vous sera utile avant de passer à la rédaction d'un article comme celui que vous êtes en train de lire.

J'adore faire ça mais aller digger Github, ça peut vite devenir pénible.

Alors ça tombe bien car voici un projet qui transforme GitHub en véritable App Store. Ça s'appelle Github Store , c'est disponible sur Android et desktop (Windows, macOS, Linux), et ça vous propose une interface propre qui présente les logiciels open source comme dans un store classique, avec des catégories, des screenshots, des descriptions, et un bouton pour installer en un clic.

Comme c'est bien pensé, l'application va automatiquement indexer les repos GitHub qui contiennent des binaires installables dans leurs releases. Elle filtre les vrais installeurs (.apk, .exe, .msi, .dmg, .pkg, .deb, .rpm) et ignore les archives de code source que GitHub génère automatiquement, du coup, vous ne voyez que les trucs que vous pouvez réellement installer.

L'interface est organisée avec des sections "Populaire", "Récemment mis à jour" et "Nouveautés" et vous pouvez aussi filtrer par plateforme pour ne voir que les apps compatibles avec votre système. Puis quand vous cliquez sur une app, vous avez tous les détails : nombre d'étoiles, forks, issues, le README complet rendu en markdown, les notes de release, et la liste des fichiers disponibles avec leur taille.

Pour qu'un repo apparaisse dans Github Store, il faut qu'il soit public, qu'il ait au moins une release publiée (pas de brouillon), et que cette release contienne un installeur dans un format supporté. Et y'a pas de soumission manuelle à faire, puisque tout est automatique.

Côté technique, c'est du Kotlin Multiplatform avec Compose pour l'interface. Sur Android, quand vous installez une app, ça délègue au gestionnaire de paquets natif et sur desktop, ça télécharge le fichier et l'ouvre avec l'application par défaut de votre système.

Vous pouvez vous connecter avec votre compte GitHub via OAuth. C'est pas obligatoire, mais ça permet de passer de 60 à 5000 requêtes par heure sur l'API GitHub, ce qui est bien si vous êtes du genre à explorer plein de repos.

L'app est dispo sur les releases GitHub du projet et aussi sur F-Droid pour Android. C'est sous licence Apache 2.0, donc vous pouvez en faire ce que vous voulez.

Attention quand même, les développeurs le précisent bien que Github Store ne fait que vous aider à découvrir et télécharger des releases. La sécurité et le comportement des logiciels que vous installez, c'est la responsabilité de leurs auteurs respectifs et la votre, donc comme d'hab, faites gaffe à ce que vous installez.

Un grand merci à Lorenper pour l'info !

Vous avez des AirPods Pro que vous avez payés 300 balles et quand vous les branchez sur votre téléphone Android ou votre PC Linux, la moitié des fonctionnalités disparaissent. C'est pas parce que le matériel ne peut pas les faire mais juste parce qu'Apple a décidé que vous n'aviez pas le droit de les utiliser si vous n'êtes pas dans leur écosystème. Snif !

Et là, LibrePods débarque et règle ce problème. Ils s'agit d'un projet open source qui déverrouille toutes les fonctionnalités exclusives des AirPods sur les appareils non-Apple, et c'est compatible avec les AirPods Pro 2, AirPods Pro 3 (sauf le monitoring cardiaque), les AirPods 4, et même les AirPods Max en mode complet. Les autres modèles AirPods ont également un support basique (batterie et détection d'oreilles).

Mais alors qu'est-ce que vous récupérez avec LibrePods ?

Hé bien tout ce qu'Apple vous a vendu mais que vous ne pouviez pas utiliser ailleurs que sous iOS. Par exemple, le contrôle du bruit actif et la transparence adaptative, la détection d'oreille qui met en pause quand vous retirez un écouteur, les gestes de la tête pour répondre aux appels, le statut de batterie précis, les paramètres d'aide auditive complets, la connexion à deux appareils simultanés, et la reconnaissance de conversation qui baisse automatiquement le volume.

La dernière version (v0.2.0-alpha) a ajouté pas mal de trucs sympas comme la possibilité de voir la batterie de vos AirPods même quand ils ne sont pas connectés à votre téléphone, la connexion automatique quand vous recevez un appel ou lancez de la musique, et la personnalisation complète du mode transparence (amplification, balance, tonalité, réduction du bruit ambiant).

Techniquement, LibrePods fonctionne en utilisant un hook sur le Bluetooth Device Identification. Ce DID Bluetooth, c'est ce qui permet aux appareils de s'identifier entre eux et Apple utilise ce système pour vérifier si l'appareil connecté est un produit Apple. Si oui, les fonctionnalités se débloquent, si non, elles restent cachées. LibrePods se fait donc passer pour un appareil Apple à ce niveau, du coup, les AirPods croient qu'ils sont connectés à un iPhone ou un Mac. Et là, hop, tout se débloque ! Chouette non ?

Et c'est pas un hack compliqué... Ça consiste juste à enlever un filtre logiciel qu'Apple a mis volontairement pour vous forcer à rester dans leur écosystème.

LibrePods fonctionne sur Android et Linux. Notez que pour Android, vous devez avoir un appareil rooté avec Xposed installé à cause d'un bug dans la stack Bluetooth d'Android. Par contre, bonne nouvelle si vous êtes sur un OnePlus ou un Oppo avec ColorOS ou OxygenOS 16, vous pouvez utiliser l'app sans root pour les fonctions de base comme l'ANC, la reconnaissance de conversation et la détection d'oreilles !

Sur Linux, une nouvelle version est en développement actif et promet d'apporter encore plus de fonctionnalités mais en attendant, l'ancienne version permet déjà de contrôler les modes de bruit, les paramètres d'aide auditive, et d'autres fonctions.

D'autres applis existent pour gérer les AirPods sur Android comme CAPod, AirPodsDesktop, MagicPods, EarX mais elles ne proposent pas grand chose par rapport à LibrePods.

C'est vrai que l'Union Européenne force les fabricants à déverrouiller le firmware de certains appareils pour permettre la réparation et l'interopérabilité sauf que les écouteurs Bluetooth ne sont pas couverts par ces lois, ce qui fait qu'Apple peut continuer à brider des fonctionnalités matérielles avec du logiciel sans aucun problème légal.

LibrePods prouve donc qu'on n'a pas besoin d'attendre des lois. Faut juste des hackers qui en ont marre de se faire entuber et un peu de code !

Voilà, si vous avez des AirPods et que vous utilisez Android ou Linux, franchement, allez voir. Y'a tout sur le repo GitHub : le code source, les instructions d'installation, la doc technique...etc

Merci à Kiyoshi pour l'info !

Vous cherchez une app de prise de notes que vous pouvez héberger vous-même, sans dépendre d'un cloud propriétaire qui va analyser vos pensées les plus intimes pour vous balancer de la pub ciblée ?

Ça tombe bien car j'ai reçu un mail d'un lecteur, Tim, qui bosse dessus depuis des années et qui vient de la partager en open source. Alors je fais mon taf et je vous en parle !

Ça s'appelle Poznote , et c'est une application web légère pour la prise de notes. Le truc cool, c'est que vous gardez la main sur vos données puisque tout tourne chez vous. Pas de cloud tiers, pas de tracking, pas de "on analyse vos notes pour améliorer notre IA". Vos notes restent vos notes.

Côté fonctionnalités, y'a de quoi faire puisque c'est un éditeur de texte enrichi, avec support Markdown, une recherche super puissante, un système de tags, le support des pièces jointes, des espaces de travail multiples... Et y'a aussi des trucs plus originaux comme l'intégration d'Excalidraw pour dessiner des schémas et les diagrammes Mermaid pour les devs qui aiment visualiser leurs architectures. Et bien sûr, mode sombre parce qu'on est en 2025 quand même et que cette année était bien bre-som quand même !

Ce projet tourne avec PHP 8, SQLite pour la base de données, et un peu de JavaScript vanilla avec React juste pour le composant Excalidraw. Et les notes sont stockées en HTML/Markdown avec les métadonnées dans SQLite et les pièces jointes dans le système de fichiers.

Pour l'installation, c'est du Docker comme d'hab, donc vous récupérez l'image, vous configurez quelques variables d'environnement, et hop ça tourne sur le port 8040 avec les credentials par défaut admin/admin123! . Le projet supporte même les instances multiples si vous voulez séparer vos notes perso de vos notes pro sur le même serveur.

Y'a aussi une API REST complète avec documentation Swagger intégrée pour ceux qui veulent automatiser des trucs ou intégrer Poznote dans leur workflow. Vous pouvez aussi partager des notes publiquement si besoin, créer des listes de tâches, et y'a un système de corbeille pour récupérer ce que vous avez supprimé par erreur.

Le backup est également intégré directement dans l'app avec export complet de vos données et vous pouvez même consulter vos notes offline une fois exportées. Et tout le code est sous licence MIT.

Voilà, si vous voulez tester avant de vous lancer, y'a une démo dispo sur poznote-demo.up.railway.app avec les identifiants poznote/poznote. Ça vous donnera une idée de l'interface et des fonctionnalités sans rien installer.

Bref, si vous cherchez une solution de notes auto-hébergée incroyable, Poznote c'est gratuit, c'est open source, et ça respecte votre vie privée. C'est le top du top alors je dis un grand bravo à Tim pour le boulot accompli !!

Vous avez des dossiers sensibles que vous aimeriez chiffrer avant de les balancer sur un cloud ou un disque externe ? Ça tombe bien, je vous ai trouvé un petit outil en Rust qui va vous plaire.

Obsidenc , c'est son nom, est un utilitaire de chiffrement que son créateur qualifie de "paranoid-grade". Et après avoir jeté un œil au code source, je peux vous dire que c'est pas du marketing puisque ce truc archive votre répertoire en TAR et le chiffre avec XChaCha20-Poly1305, un algorithme AEAD moderne qui assure à la fois la confidentialité et l'intégrité de vos données.

Côté dérivation de clé, ça utilise Argon2id conforme à la RFC 9106. Pour les non-initiés, Argon2id c'est l'algo qui a gagné le Password Hashing Competition et qui est spécifiquement conçu pour résister aux attaques par GPU et circuits spécialisés (ASIC). L'outil adapte automatiquement les paramètres à votre machine en utilisant 85% de votre RAM disponible (entre 512 Mo minimum et 2 Go maximum) afin de rendre le brute-force astronomiquement coûteux. Et si vous avez moins de RAM dispo, il compense en augmentant le nombre d'itérations.

C'est du code Rust bien propre qui utilise les bibliothèques cryptographiques RustCrypto (bien auditées par la communauté) et le code implémente des bonnes pratiques de sécurité comme le memory locking (mlock sur Unix, VirtualLock sur Windows) pour éviter que vos clés se retrouvent dans le swap, et le zeroize pour effacer la mémoire sensible après utilisation.

Vous compilez ça avec cargo build --release, puis pour chiffrer un dossier :

obsidenc encrypt ~/mon-dossier ~/mon-dossier.oen

Pour déchiffrer :

obsidenc decrypt ~/mon-dossier.oen ~/mon-dossier-dechiffre

Le mot de passe doit faire minimum 20 caractères (pas de négociation possible, déso pas déso) et vous devez le confirmer deux fois. Vous pouvez aussi ajouter un fichier de clé en plus du mot de passe pour du 2FA old-school.

L'outil a aussi quelques protections défensives sympas. Par exemple, il refuse les symlinks (vecteur d'attaque classique), limite le nombre de fichiers à 1 million et la longueur des chemins à 4096 caractères pour éviter les zip bombs. Sur les systèmes Unix, il vérifie même que votre fichier de clé n'est pas lisible par tout le monde (chmod 600 obligatoire).

Cet outil part du principe qu'un attaquant peut avoir accès à votre fichier chiffré et dispose de temps illimité pour tenter de le casser, du coup, tout est conçu pour rendre l'attaque offline la plus douloureuse possible.

Bref, si vous cherchez un moyen de sauvegarder vos dossiers sensibles de manière vraiment sécurisée avant de les balancer sur un cloud ou un disque externe, obsidenc fait le taf et en plus c'est open source (MIT/Apache 2.0) !

Vous voulez faire tourner un modèle d'IA en local sans avoir besoin d'un serveur de la NASA ? Eh bien Nvidia vient de lâcher une bombe avec Nemotron 3, une famille de modèles open source plutôt impressionnant et surtout, ils ont publié leurs données d'entraînement afin de jouer la transparence totale. Chapeau !

Le modèle phare de cette nouvelle famille s'appelle Nemotron 3 Nano et c'est un modèle de 30 milliards de paramètres, mais attention, il n'en active que 3,5 milliards à la fois grâce à une architecture hybride qui mélange du Mamba-2 et du Mixture-of-Experts ( MoE ). Ça permet de garder des performances de ouf tout en restant léger niveau ressources.

Sous le capot, Nvidia a également mis le paquet puisque le modèle a été entraîné sur 25 trillions de tokens. J'ai bien dit "trillions"... Pour vous donner une idée, les données d'entraînement incluent du Common Crawl de 2013 à 2025, du code dans 43 langages différents, des articles scientifiques, et une tonne de données synthétiques générées par d'autres modèles. Et tout ça, Nvidia l'a rendu public donc vous pouvez télécharger les datasets sur Hugging Face et vérifier par vous-même ce qui a servi à entraîner le bouzin.

Côté performances, Nemotron 3 Nano se défend plutôt bien . Sur les benchmarks de raisonnement mathématique comme AIME25, il atteint 99,2% quand on lui donne accès à des outils. Sur le coding avec LiveCodeBench, il tape du 68,3%, ce qui le place devant Qwen3-30B. Et pour les tâches d'agent logiciel genre SWE-Bench, il monte à 38,8%. Pas mal pour un modèle qu'on peut faire tourner sur du matos grand public.

D'ailleurs, parlons du matos justement. Nemotron 3 Nano tourne sur des cartes comme la H100, la A100, ou même la future RTX PRO 6000 et supporte jusqu'à 1 million de tokens en contexte si vous avez assez de VRAM. Et niveau vitesse, Nvidia annonce un débit de tokens 4 fois supérieur à la génération précédente, avec 60% de tokens de raisonnement en moins. C'est donc exactement ce que tout le monde demande à saoir du token qui sort vite pour les workflows agentiques.

Maintenant, pour l'utiliser, c'est hyper simple. Il est dispo sur Hugging Face, et vous pouvez le lancer avec Transformers, vLLM, TensorRT, ou même llama.cpp. Y'a même un mode "thinking" qu'on peut activer ou désactiver selon si on veut du raisonnement poussé ou des réponses rapides.

Pour ma part, je l'ai testé à l'aide d'Ollama comme ceci :

ollama run nemotron-3-nano:30b

Vous avez déjà passé des heures à éplucher des fichiers de logs de plusieurs millions de lignes pour trouver ce qui cloche ? Genre une pauvre erreur bizarre qui se produit une fois sur 100 000, noyée dans un océan de messages répétitifs et d'infos inutiles ? Moi, oui plein de fois !

Mais ça c'était avant de tomber sur Cordon !

Cordon est un outil en Python qui utilise des modèles de transformers et du scoring k-NN pour détecter les anomalies sémantiques dans vos logs. En gros, au lieu de chercher des mots-clés comme un bourrin avec grep, Cordon comprend le sens des messages et repère ce qui sort de l'ordinaire.

Les patterns répétitifs sont alors considérés comme du bruit de fond normal, même si ce sont des erreurs parce que si vous avez la même erreur FATALE qui se répète 10 000 fois, c'est probablement un problème connu. Et vous, ce que vous voulez trouver, c'est l'événement rare, celui qui se produit une seule fois et qui est sémantiquement différent du reste.

L'installation est simple comme bonjour. Un petit pip install cordon et c'est réglé. Pour l'utilisation de base, vous balancez juste votre fichier de logs en argument :

cordon system.log

Et hop, Cordon va analyser tout ça et vous sortir uniquement les trucs intéressants. Par défaut, il garde les 10% les plus "anormaux" sémantiquement. Vous pouvez ajuster ce pourcentage avec --anomaly-percentile 0.05 pour être plus sélectif (top 5%).

Sous le capot, ça utilise le modèle all-MiniLM-L6-v2 de sentence-transformers pour vectoriser les logs. Le fichier est découpé en fenêtres de N lignes (4 par défaut), chaque fenêtre est transformée en vecteur, puis un score de densité k-NN est calculé. Les fenêtres qui ont des vecteurs très différents du reste sont marquées comme anomalies.

Et si vous avez un GPU, Cordon peut l'utiliser automatiquement avec l'option --device cuda. D'après les benchmarks, ça donne un speedup de 5 à 15x sur le scoring pour les gros datasets. Sur des logs HDFS de 1 à 5 millions de lignes, l'outil arrive à réduire le volume de 98%. Autant dire que ça filtre sévère.

Y'a aussi un mode "range" qui est pratique pour explorer par tranches. Genre si vous voulez exclure le top 5% (trop bizarre, probablement du garbage) mais garder le top 5-15%, vous faites :

cordon --anomaly-range 0.05 0.15 app.log

Ça permet d'affiner l'investigation de manière itérative.

Pour les environnements conteneurisés, Cordon propose également une image Docker avec un backend llama.cpp au lieu de sentence-transformers. Pratique si vous voulez utiliser des modèles GGUF ou si vous êtes dans un contexte où les dépendances PyTorch posent problème.

L'outil peut aussi s'utiliser comme bibliothèque Python si vous voulez l'intégrer dans vos propres scripts :

analyzer = SemanticLogAnalyzer()
output = analyzer.analyze_file(Path("system.log"))

Modifier un PDF, c’est toujours la galère surtout si c’est un PDF avec que des images sans texte sélectionnable. Soit vous avez Adobe Acrobat qui coûte une couille, soit vous vous tapez des outils en ligne douteux, soit vous exportez en Word et vous priez pour que la mise en page survive. Bref, vous faites vos trucs de losers….

Mais ça c’était sans compter sur Nano-PDF qui propose une approche radicalement différente : Vous décrivez ce que vous voulez changer en langage naturel, et l’IA se chargera du reste.

Par exemple, si vous avez une présentation PDF avec une faute de frappe sur la slide n°5, au lieu de galérer avec un éditeur, vous tapez juste

`nano-pdf edit ma_presentation.pdf 5 "Corrige la faute sur le mot 'investisement'"`

`pip install nano-pdf`

Si vous avez déjà essayé de générer du pixel art avec une IA comme Midjourney ou le nouveau modèle Nano Banana Pro de Google, vous avez forcément remarqué ce problème : c’est moche de ouf ! Enfin non, c’est pas moche dans l’absolu, mais les pixels sont tout sauf alignés sur une grille propre. On se retrouve avec des trucs qui ressemblent à du pixel art de loin, mais qui sont en fait une bouillabaisse de pixels de tailles variables, mal placés, avec des anti-aliasing qui n’ont rien à faire là.

Heureusement pour nous, Pixel Snapper va nous aider à corriger tout ça en quelques secondes !

L’outil est développé par Hugo-Dz sur GitHub dans le cadre du projet Sprite Fusion. Vous balancez votre image de pixel art foireuse, et il recale automatiquement chaque pixel sur une grille propre comme ça, fini les pixels qui font du 1,3 × 0,8 au lieu de faire un beau carré 1 × 1 comme le bon dieu du rétro gaming l’a voulu.

Voici la différence… A gauche c’est l’image IA, et à droite, c’est l’image recalée comme il faut :

Le truc cool, c’est que l’outil préserve tous les détails de votre image, c’est à dire le dithering, les courbes, les petits trucs subtils que vous ne voulez pas perdre dans la conversion. C’est pas un outil qui va vous massacrer l’image en la pixelisant bêtement même si certaines couleurs sautent car faut pas dépasser les 16 couleurs.

Voilà, il analyse la structure et recale intelligemment chaque élément sur la grille cible en moins de 2 secondes. Y’a pas besoin de vous créer un compte et c’est sans limite.

En plus, c’est gratuit et open source, donc vous pouvez l’utiliser pour vos projets perso comme pour vos jeux commerciaux sans vous poser de questions. D’ailleurs si vous bossez avec Unity, Godot, Defold ou Flame, les assets générés sont directement utilisables dans vos projets.

Voilà, si vous utilisez des générateurs d’images IA pour créer des assets de jeux rétro et que vous en avez marre de passer des heures à recaler les pixels à la main, testez Pixel Snapper !

Vous vous souvenez quand les géants de la tech ont promis à la Maison Blanche qu’ils allaient marquer toutes les images générées par IA avec des filigranes invisibles pour lutter contre les deepfakes ? Hé bien, des chercheurs de l’Université de Waterloo au Canada viennent de démontrer que c’était du pipeau avec un outil de leur cru baptisé UnMarker qui supprime n’importe quel watermark IA en quelques minutes, sans même avoir besoin de savoir comment le filigrane a été créé.

Andre Kassis et Urs Hengartner , les deux chercheurs derrière ce projet, ont publié leurs travaux lors du 46ème symposium IEEE sur la sécurité et la vie privée en mai 2025 et leurs résultats sont assez dévastateurs pour l’industrie.

En effet, ils ont testé leur attaque contre à peu près tous les systèmes de watermarking existants : Yu1, Yu2, HiDDeN, PTW, StegaStamp, TRW, Stable Signature… Et le meilleur taux de détection après passage dans UnMarker qu’ils ont obtenu c’est 43%. Et en dessous de 50%, c’est considéré comme inutile statistiquement parlant.

Ils ont aussi testé le tout nouveau, tout beau SynthID de Google, que Mountain View présente comme LA solution miracle. Et résultat le taux de détection est passe de 100% à environ 21% donc autant vous dire que c’est complètement pété.

Alors comment ça marche ce truc ?

Hé bien l’astuce d’UnMarker, c’est d’exploiter une faille fondamentale que tous les systèmes de watermarking partagent. Comme l’explique Kassis avec une analogie plutôt parlante, “Si vous gribouillez l’adresse sur une lettre, le facteur ne pourra plus la livrer.” et comme tous ces systèmes doivent stocker leur watermark dans les variations spectrales des pixels, UnMarker cible précisément ce canal pour le perturber, sans créer d’artefacts visuels. L’image reste ainsi identique à l’œil nu, mais le filigrane invisible est devenu illisible.

Unmarker.it est donc une version côté client de leur outil , qui tourne entièrement dans votre navigateur. Vous déposez une image, vous la “secouez, remuez et écrasez” comme ils disent, et hop, plus de watermark ! Par contre, si le watermark est aussi visuel comme la petite étoile de Gemini, pensez à mettre un petit coup de pinceau dessus pour la cacher.

Et c’est là que ça devient vraiment inquiétant pour la lutte contre les deepfakes car toute la stratégie des gouvernements et des plateformes repose sur l’idée qu’on peut marquer les contenus IA pour les identifier automatiquement. Donc si n’importe quel clampin peut supprimer ces marqueurs en quelques clics, tout le système s’effondre. Les chercheurs sont d’ailleurs assez cash dans leur conclusion, je cite : “Nos résultats montrent que le watermarking n’est pas une défense viable contre les deepfakes, et nous exhortons la communauté à explorer des alternatives.”

Voilà, si vous pensiez que les watermarks invisibles allaient nous sauver de la désinformation par l’IA, vous vous mettez le doigt dans l’œil !

Si vous avez grandi avec les bips et les blops des consoles 8 bits et que vous avez toujours rêvé de composer vos propres musiques façon NES, Game Boy ou Mega Drive, pas besoin d’investir dans un Ableton Live ou un FL Studio à whatmille boules car je vous ai trouvé un truc qui va vous permettre de composer de la musique 8 bit comme un chef !

Ça s’appelle Furnace et c’est un tracker de chiptune open source qui émule plus de 60 puces sonores différentes et vous fera peut-être regretter de pas avoir appris le solfège quand vous étiez plus jeune..

Alors pour ceux qui ne connaissent pas, un tracker c’est un logiciel de composition musicale où on empile des notes et des patterns les uns sur les autres, un peu comme dans les jeux de rythme (Guitar Hero ?), sauf que là c’est vous qui créez la musique. Et Furnace, c’est probablement le plus gros tracker multi-système jamais créé avec plus de 200 configurations prêtes à l’emploi dispo.

Le truc vraiment cool, c’est que ce logiciel utilise des cœurs d’émulation de qualité comme Nuked, MAME, SameBoy ou encore reSID pour reproduire fidèlement le son du hardware original. Donc que vous vouliez le son crunchy du Commodore 64, les nappes FM de la Mega Drive ou les samples de l’Amiga, tout y est émulé avec une précision quasi parfaite !

Côté puces supportées, y’a vraiment de quoi faire… La famille Yamaha FM au complet (YM2151, YM2612, YM2413, l’OPL3…), les puces Nintendo (NES, SNES, Game Boy), le mythique SID du C64, les puces d’arcade Neo Geo et CPS-1, et même des trucs plus exotiques comme l’Atari 2600 ou le Vectrex. En tout, le tracker gère jusqu’à 32 puces simultanées soit 128 canaux au total… De quoi composer une symphonie 8 bits de compétition.

L’interface est entièrement modulable et vous pouvez arranger les fenêtres comme bon vous semble. Y’a même un oscilloscope par canal avec centrage de la forme d’onde pour les perfectionnistes et si vous utilisiez DefleMask avant, bonne nouvelle puisque Furnace charge et sauvegarde les fichiers .dmf et .dmw donc vous pouvez migrer tranquillou.

Pour l’export, c’est pas mal non plus puisque vous pouvez sortir vos compos en WAV (par puce ou par canal), en VGM, en ZSM pour le Commander X16, et même directement en ROM Atari 2600 ou 400/800. Hé oui, vous pouvez littéralement mettre votre musique sur une vraie cartouche si ça vous éclate, les nerdzzzz.

Le projet tourne sous licence GPL, donc c’est gratuit et open source et il est dispo pour Windows, macOS (Intel et Apple Silicon), Linux et FreeBSD.

Voilà, si vous avez la fibre chiptune et que vous cherchez un outil complet pour composer de la musique rétro, foncez tester Furnace . Peut-être que ça vous permettra enfin de créer la bande son du jeu vidéo de vos rêves !!!

Ce matin, vous vous êtes levé, motivé, vous vous êtes posé sur l’ordinateur, très concentré, pour vous lancer dans la réparation de votre aspirateur robot qui fait encore des siennes. Vous lancez le tutoriel YouTube et au bout de 3 minutes, d’un seul coup le mec pose son tournevis et se met à vous parler de sa gourde magique sponsorisée durant 90 longues secondes.

Grmpfff… Bon, après on va pas se mentir, les sponsors, c’est ce qui permet aux créateurs de vivre de leur passion et de continuer à produire du contenu gratuit dont vous vous goinfrez comme des petits cochons grassouillets. C’est le deal. Mais parfois, quand on est pressé ou qu’on enchaîne les tutos, on aimerait bien pouvoir zapper ces passages pour y revenir plus tard évidemment (ou pas ^^).

C’est là qu’intervient SponsorBlock, une extension open source qui permet de sauter automatiquement les segments sponsorisés dans les vidéos YouTube. Le principe : quand quelqu’un identifie un passage pub dans une vidéo, il le signale via l’extension, et ensuite tous les autres utilisateurs peuvent choisir de sauter automatiquement ce passage. C’est du crowdsourcing, et plus de 13 millions de personnes utilisent l’extension .

Bien sûr, si vous utilisez ce genre d’outil et que vous appréciez vraiment un créateur, pensez à le soutenir autrement. Que ce soit via un like, un partage, un abonnement à son Patreon, ou tout simplement en désactivant l’extension sur ses vidéos. Les sponsors, c’est souvent ce qui leur permet de bouffer et de continuer à créer du contenu de qualité. Cet outil est pratique, mais il ne faut pas oublier qu’il y a des humains derrière les vidéos.

Ceci étant dit, l’extension ne se limite pas qu’aux sponsors. Vous pouvez aussi la configurer pour sauter les intros interminables, les outros avec les rappels d’abonnement, ou même les passages non-musicaux dans les clips. L’extension affiche des segments colorés sur la timeline YouTube : du jaune pour les sponsors, du vert pour les intros, du bleu pour les outros, violet pour l’auto-promo, rose pour les intermissions… Vous choisissez ce que vous voulez skipper et ce que vous gardez.

Niveau stats, les utilisateurs ont soumis plus de 17 millions de segments et il y a un système de votes qui permet d’évaluer la qualité des signalements, donc les segments mal identifiés finissent par disparaître.

L’extension est dispo sur tous les navigateurs classiques : Chrome, Firefox, Edge, Safari, Opera… Et si vous êtes sur mobile, y’a des solutions aussi. Par exemple sous Android, des apps comme ReVanced intègrent SponsorBlock nativement. Sur iOS, y’a une app dédiée pour Safari. Enfin, pour les plus geeks d’entre vous, des ports existent pour MPV, Kodi, les TV connectées, Android TV, et même Chromecast.

Côté vie privée, la base de données est publique et n’importe qui peut la télécharger ou l’auditer. Le développeur principal, Ajay Ramachandran, a même mis en place un système de requête qui préserve la vie privée, donc l’extension ne sait pas quelle vidéo vous regardez quand elle interroge le serveur.

Voilà, si vous passez beaucoup de temps sur YouTube et que vous cherchez à optimiser votre temps de visionnage, SponsorBlock peut vous intéresser. C’est gratuit et open source.

Microsoft a officiellement enterré le Windows Subsystem for Android (WSA) le 5 mars dernier car le projet n’a jamais réussi à générer d’argent et l’absence de Google Play Services a été le dernier clou dans le cercueil. Du coup, plus de mises à jour, plus de support, plus d’Amazon Appstore dans le Microsoft Store.. Snif…

Sauf que voilà, y’a des gens qui refusent de lâcher l’affaire et c’est comme ça qu’est né le projet WSABuilds dispo sur GitHub qui propose des builds pré-compilées de WSA avec tout ce qui manquait à la version officielle : le Google Play Store, Magisk ou KernelSU pour le root, et des versions stables régulièrement mises à jour !

WSABuilds vous permet donc de continuer à faire tourner des apps Android sur Windows 10 et 11, même après l’abandon de Microsoft et les builds sont disponibles en plusieurs variantes. Soit avec ou sans Google Apps, avec Magisk ou KernelSU pour le root, en version stable ou LTS…etc. Et vous avez aussi le choix entre x86_64 et ARM64 selon votre config.

L’installation est plutôt simple puisque vous n’avez qu’à télécharger l’archive depuis les releases GitHub ou OneDrive, vous extrayez tout ce bordel, vous renommez le dossier en “WSA” (important d’avoir un nom court), et vous lancez l’install via PowerShell. Le projet contient des scripts qui gèrent tout le processus, donc c’est encore plus confortable que votre chaise de gamer acheté sur Aliexpress.

Côté prérequis, il vous faut Windows 11 build 22000.526 ou plus, ou Windows 10 22H2 avec minimum 8 Go de RAM, même si 16 Go sont recommandés pour une expérience fluide. Et bien sûr, faudra activer la virtualisation dans le BIOS.

Et si vous aviez déjà WSA installé d’avant ce 5 mars 2025 fatidique, il continue de fonctionner mais sans aucune mise à jour, donc WSABuilds devient donc la seule option viable pour avoir une version maintenue et avec le Play Store intégré !

Et pour ceux qui préfèrent les alternatives classiques comme BlueStacks ou NoxPlayer , c’est toujours possible mais WSA reste la solution la plus propre car elle s’intègre nativement à Windows sans passer par un émulateur tiers.

Amusez-vous bien !

De nos jours, quand un mec chelou avec des lunettes cheloues nous fixe, on ne sait plus si c’est parce qu’il nous trouve irrésistible ou s’il est en train de balancer notre tronche à une IA pour savoir qui on est. Bon, pour vous, la question se pose peut-être moins, mais vous voyez l’idée ^^.

Heureusement, pour lutter contre ça, y’a maintenant un projet open source pour détecter ces petits curieux équipés de Ray-Ban Meta ou d’autres lunettes-caméras. Ce projet s’appelle Ban-Rays (jeu de mots avec “banned”, roh roh roh) et le but c’est de créer des lunettes capables de repérer les smart glasses équipées de caméras.

Et pour arriver à cela, le dev derrière ce projet utilise deux approches complémentaires.

La première, c’est l’approche optique basée sur un principe physique assez marrant. En effet, mes capteurs CMOS des caméras ont la particularité de renvoyer la lumière infrarouge directement vers sa source. C’est ce qu’on appelle l’effet “cat-eye” ou rétro-réflectivité, du coup, en balançant des impulsions IR vers une paire de lunettes suspecte et en analysant le signal réfléchi, on peut théoriquement détecter la présence d’une caméra. Et les capteurs produisent des pics de signal bien nets et rapides, contrairement aux surfaces réfléchissantes classiques qui génèrent des ondes plus longues.

Pour le moment, les tests avec les Ray-Ban Meta montrent des résultats un peu inconsistants à courte distance (genre 10 cm), mais le principe est là et ça s’améliore. Ah oui et le matos utilisé c’est un Arduino Uno, des LEDs infrarouges (940nm et 850nm), une photodiode et un transistor. Rien de bien méchant donc niveau budget.

Et la deuxième approche, c’est côté réseau avec la détection Bluetooth Low Energy. Les Ray-Ban Meta utilisent un identifiant fabricant spécifique (0x01AB pour Meta) et un Service UUID bien particulier (0xFD5F). Le souci c’est que pour le moment, ça ne détecte les lunettes que pendant l’allumage ou le mode appairage. Pour une détection continue pendant l’utilisation normale, faudrait du matos plus costaud genre modules nRF pour sniffer les paquets CONNECT_REQ. Mais bon, ça viendra puisque c’est dans la roadmap du projet.

Alors oui, vous allez me dire que les Ray-Ban Meta ont une petite LED qui s’allume quand elles filment, donc c’est pas discret. En théorie oui auf que cette LED est tellement minuscule que la Data Privacy Commission irlandaise a carrément remis en question son efficacité comme protection de la vie privée. Et surtout, un bidouilleur propose maintenant de désactiver cette LED pour une soixantaine de dollars. Meta a bien prévu une protection qui empêche les lunettes de fonctionner si on couvre la LED avec du scotch, mais le gars a trouvé comment contourner ça et sa liste de clients s’allonge…

Et l’autre truc que j’ai remarqué avec ces lunettes connectées, c’est qu’elles se déclenchent tout le temps pour tout et n’importe quoi. Comme ça écoute en permanence pour répondre aux commandes vocales, impossible d’avoir une conversation normale sans que le machin réagisse à un mot qui ressemble vaguement à “Hey Meta”. C’est encore pire que Siri ou Alexa qui font déjà des déclenchements intempestifs. Perso, c’est pour ça que je ne veux pas de ce genre de lunettes, même si je reconnais que c’est pratique pour photographier ou filmer des choses (dans le cadre de mon boulot hein…)

Et les inquiétudes sont d’autant plus justifiées qu’une étude de 2024 a montré qu’en combinant des Ray-Ban Meta hackées avec de la reconnaissance faciale en temps réel, on pouvait identifier des inconnus dans la rue. Encore plus récemment, l’Université de San Francisco a dû alerter ses étudiants après qu’une personne mystérieuse ait utilisé ces lunettes pour filmer des femmes sur le campus et partager les vidéos en ligne. Sympa l’ambiance de parano.

Bref, si vous êtes inquiet par ça (ou juste soucieux de votre vie privée), le projet Ban-Rays est sur GitHub avec tout le code en C++, Python et un peu de C. C’est encore expérimental mais les deux approches sont prometteuses et si vous voulez contribuer, y’a plein de trucs à améliorer comme les patterns de balayage IR, la fusion des données multi-longueurs d’onde, l’interrogation active BLE…

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Je ne suis pas très montre. Je n’en porte pas, je n’en possède pas… Ce temps qui passe c’est l’angoisse mais je me souviens très bien des montres Pebble qui avec leur écran e-ink tenaient des semaines sur une charge et qui ont carrément démocratisé le concept de smartwatch grand public dès 2012.

Hé bien good news, le fondateur Eric Migicovsky a décidé de les ressusciter sauf que c’est en train de tourner au vinaigre avec les bénévoles qui ont maintenu l’écosystème durant 9 ans.

Pour ceux qui ont raté tout le feuilleton, après la faillite de Pebble en 2016 et le rachat par Fitbit (puis Google), une communauté de passionnés appelée Rebble s’est formée pour sauver les meubles. Ils ont récupéré les données de l’App Store, monté une infrastructure de serveurs, financé des développements… Bref, ils ont maintenu en vie un écosystème que tout le monde avait abandonné.

Puis en janvier 2025, Google a ouvert le code source de PebbleOS et Migicovsky a sauté sur l’occasion et a lancé sa boîte Core Devices en mars pour vendre de nouvelles montres Pebble : La Pebble 2 Duo à 149$ et la Pebble Time 2 à 225$. D’ailleurs, 70% des premières unités ont déjà été livrées. Bref, jusque là, tout va bien.

Sauf que Rebble accuse maintenant Core Devices de piller leur travail sans compensation. Selon ce qu’ils racontent leur blog , Migicovsky aurait “scrapé leurs serveurs” le jour même où il devait les rencontrer pour discuter partenariat. Rebble affirme avoir investi des centaines de milliers de dollars pour maintenir l’App Store et les services backend… et Core voudrait un accès illimité à tout ça pour potentiellement créer un App Store concurrent propriétaire.

La bibliothèque mobile libpebble3 utilisée par l’app Core Devices s’appuie notamment sur du code que Rebble a financé via son programme de subventions. Et c’est pareil pour le portage Bluetooth open source vers PebbleOS puisque c’est Rebble qui a payé les devs. Et bien sûr quand ils demandent un engagement écrit que Core ne créera pas un store concurrent… C’est silence radio.

Migicovsky a ensuite répondu sur son blog perso histoire de se justifier. Il nie tout vol et affirme que 90% du code de libpebble3 a été écrit par Core Devices, et pas par la communauté. Et pour le scraping, il explique qu’il construisait juste une petite webapp pour afficher ses watchfaces préférées et que ça n’a rien téléchargé de substantiel.

Et il contre-attaque en accusant Rebble de vouloir créer un pré-carré bien verrouillé emprisonnant les 13 000 et quelques applications que des développeurs indépendants ont créées. Rebble revendiquerait 100% des données de l’App Store alors qu’ils ne sont que l’hébergeur…

Alors qui croire ? Difficile à dire mais la bonne nouvelle c’est que Core Devices a ouvert les schémas électriques et mécaniques de la Pebble 2 Duo sur GitHub et bientôt, l’installation d’apps se fera via un système de feeds multiples, un peu comme les gestionnaires de paquets open source. Chacun pourra alors choisir son store.

Reste à savoir si les deux camps arriveront à s’entendre puisque Rebble a apparemment fait marche arrière sur certaines revendications, notamment sur la propriété du contenu hébergé. Mais le climat de confiance est sérieusement entamé et pour la communauté qui a bossé durement et gratos pendant 9 ans pour sauver tout écosystème… c’est sûr que ça fait mal de voir le fondateur original débarquer et se servir OKLM.

Après pour ceux d’entre vous qui ont une Pebble ou qui lorgnent sur les nouvelles, surveillez le subreddit r/pebble et le Discord Rebble car c’est là que tout ça se passe.

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Linus Torvalds vient de donner son avis sur l’IA et le vibe coding et ça ne va pas plaire à tout le monde, ahahaha.

Hé oui car pendant que le monde tech se déchire entre les évangélistes de l’IA qui veulent tout automatiser et les énervés qui refusent l’IA par principe idéologique, Linus débarque dans le game avec un avis… de complet normie.

Lors de l’Open Source Summit à Séoul qui vient d’avoir lieu, Linus a partagé sa vision sur l’IA générative et le fameux “vibe coding”. Et son avis, c’est que l’IA c’est juste un outil de plus !

Ah putain, ça fait plaisir de lire ça ! ( Tout comme cet article d’ailleurs )

Le vibe coding, pour ceux qui débarquent, c’est ce terme inventé par Andrej Karpathy d’OpenAI qui consiste à décrire ce que vous voulez coder à un LLM. Ce dernière génère alors le code, et vous testez si ça marche ou si ça marche pas. Et ensuite vous demandez des ajustements et ainsi de suite !

Autant dire que c’est devenu un sujet chaud pour pleiiiins de raisons.

Bref, Linus se déclare “plutôt positif” sur le vibe coding mais uniquement comme point d’entrée en informatique. Pour des petits projets, des prototypes rapides…etc c’est top car ça permet à des gens qui ne savent pas coder de faire des trucs super ! Mais après pour du code critique en production, il est cash en expliquant que ça risque d’être “horrible, horrible d’un point de vue maintenance”. Et je ne peux pas lui donner tort.

Linus n’utilise pas personnellement d’IA pour coder mais il voit bien que des gens testent l’IA pour travailler sur du code critique dans le noyau Linux et ça il s’en méfie à raison car les mainteneurs du kernel se prennent régulièrement des bugs reports et des security notices complètement bidons générés par des gens qui utilisent mal les IA.

Les crawlers IA posent aussi des problèmes techniques sur kernel.org car ces bots qui aspirent tout le code pour nourrir leurs modèles font ramer les serveurs. Quoiqu’il en soit, Linus est plutôt modéré sur le sujet de l’IA générative pour coder et attend avec impatience le jour où l’IA sera un truc moins hype. En gros, qu’on arrête d’en parler H24 et qu’on l’utilise juste quand c’est pertinent…

C’est vrai que d’un côté, vous avez ces fifous pro-IA à toutes les sauces qui pensent qu’on va tous devenir des prompt engineers et que les devs vont disparaître (spoiler : non). Et de l’autre, les donneurs de leçons en pureté technologique qui refusent l’IA en bloc sans jamais se poser la moindre question.

Du coup, je vous avoue que je suis content de voir qu’au milieu de tout ce bordel, y’a ce bon vieux Linus qui nous explique que c’est juste un stupide outil et qu’il faut simplement apprendre à l’utiliser intelligemment.

Vous avez un iPhone qui prend des photos 48 mégapixels, un écran Retina qui affiche 254 pixels par pouce, et des GPU qui font tourner des jeux en 4K mais ce que vous n’avez pas c’est Itoa , un outil web qui fait exactement l’inverse puisqu’il transforme vos images haute-définition en une grille de caractères ASCII monochrome / couleur de 10 symboles maximum (Par exemple : .:-=+*#%@).

Car l’ASCII art, c’est littéralement la mise à mort volontaire de l’image. Vous prenez quelque chose qui a besoin de millions de pixels pour exister et vous le réduisez à une poignée de caractères typographiques et en 2025, ça continue !

Sur que itoa (ça veut dire “image to ascii art”, au fait) fait ça très bien ! C’est donc, vous l’aurez compris, un convertisseur image-vers-ASCII codé en React et Vite qui tourne directement dans votre navigateur. Vous glissez dessus une image JPG, PNG ou GIF, et hop, l’outil vous la transforme en grille de caractères.

Deux modes sont dispo : monochrome pur et dur, ou couleur où chaque caractère hérite de la teinte du pixel d’origine. Vous pouvez aussi contrôler la taille de sortie (petit, moyen, grand) et exporter le résultat en PNG si vous voulez le partager ou l’imprimer.

Techniquement, itoa utilise l’API Canvas HTML5 pour analyser votre image. Ensuite, l’image est redimensionnée en gardant son ratio, puis chaque pixel est analysé. Pour le mode monochrome, l’algorithme calcule la luminance et ensuite l’outil mappe la valeur sur une échelle de caractères allant du plus clair (.) au plus foncé (@). Et pour le mode couleur, chaque pixel conserve sa couleur RGB d’origine via des balises HTML.

Bien sûr, itoa n’est pas le seul convertisseur ASCII du monde. Y’a pas exemple ManyTools.org qui fait le job depuis des années, Folge.me avec son interface moderne et ses options couleur, ou encore ASCII-Art-Generator.org qui peut exporter en SVG.

Bref, si vous aimez la nostalgie tech ou si vous voulez illustrer des .txt, c’est l’outil qu’il vous faut !

A découvrir ici !

SpaghettiKart est sorti en juin dernier et c’est le portage sur PC / Switch de Mario Kart 64, signé HarbourMasters. Si ce nom vous dit quelque chose, c’est normal car ce sont les mêmes qui ont porté Zelda Ocarina of Time avec Ship of Harkinian, Zelda Majora’s Mask avec 2Ship2Harkinian, et Star Fox 64 avec Starship . Quatre jeux N64 majeurs portés avec la même méthode, ce n’est plus du bricolage. Ils ont industrialisé le portage N64, je pense !

Et la clé, c’est libultraship . Il s’agit d’une lib qui d’éviter le gros du boulot technique pour porter des jeux N64 vers des plateformes modernes. Grâce à ça, chaque nouveau portage devient un projet de quelques mois au lieu de plusieurs années. Ship of Harkinian a défriché le terrain et maintenant, le pipeline est bien rodé.

Le fonctionnement de SpaghettiKart est simple. Vous lui fournissez votre ROM Mario Kart 64 US légale, vous générez un fichier O2R avec l’outil fourni, et vous lancez le jeu ! SpaghettiKart tourne sur Windows, Linux, macOS (pas de binaire dispo encore) et même Nintendo Switch. Comme les backends graphiques supportent DirectX11, OpenGL et Metal, c’est multiplateforme dès le départ.

Et les fonctionnalités sont celles que Nintendo devrait proposer mais ne propose pas comme le support ultrawide et 4K, une fréquence d’images élevées, de l’antialiasing, un niveau de détails poussé au mac et des contrôles personnalisables. Y’a même la possibilité de mettre vos assets customs et d’éditer des circuits donc autant dire que les moddeurs vont de régaler…etc. Bref, tout ce que Mario Kart 64 aurait dû devenir si Nintendo y avait mis 1 % de l’énergie qu’ils mettent à envoyer des DMCA .

Vous avez combien de messages iMessage sur votre Mac ?

10 000 ? 50 000 ? Plus ????

Vous en avez des amis, dites moi ! Et maintenant, petite question piège : Combien de ces messages pouvez-vous réellement exploiter en dehors de l’app Messages d’Apple ?

Hé bien la réponse va vous surprendre (non) : zéro !

Hé oui, car vos conversations sont stockées dans une base SQLite quelque part sur votre disque dur , mais Apple a fait en sorte que vous ne puissiez rien en faire. Les pièces jointes sont planqués dans des dossiers obscurs avec des noms aléatoires, les métadonnées sont éclatées sur une quinzaine de tables, et les timestamps sont au format Apple (pas Unix). Vous pouvez donc ouvrir la base avec DB Browser si vous voulez, mais vous allez juste pleurer du sang devant votre écran et perdre votre joie de vivre.

Et le plus beau dans tout ça c’est qu’Apple ne propose AUCUN moyen d’exporter vos messages. Y’a rien. Y’a des boutons d’export pour vos photos, pour vos mails, pour vos contacts, mais pour vos SMS et iMessages, c’est podzob !

Donc si vous voulez quitter l’écosystème Apple et migrer vers Android (mais qui fait ça ??? lol), bonne chance pour récupérer ces 10 ans de conversations torrides avec Monique de la compta. Et si vous avez besoin d’archiver des échanges professionnels pour raisons légales, à part faire des centaines de captures écran ou de copier coller, j’vois pas.

Heureusement, un dev nommé ReagentX en a eu marre de cette situation et a créé imessage-exporter, un outil open source en Rust qui fait exactement ce qu’Apple refuse de faire à savoir vous donner accès à VOS propres données dans un format lisible et portable.

L’outil tourne sur macOS évidemment, mais aussi sur Linux et Windows. Comme ça, même si vous avez viré votre Mac depuis 3 ans, vous pouvez quand même récupérer votre ancienne base iMessage et l’exporter tranquillement depuis votre machine Ubuntu ou Windows.

Et au niveau des formats d’export, vous avez le choix entre du txt et du html. Le format html est particulièrement bien foutu parce qu’il recrée l’interface visuelle d’iMessage avec vos bulles bleues et grises, les heures d’envoi, et surtout il préserve tous les médias : photos, vidéos, audios, tout y passe. Vous vous retrouvez avec un site html statique que vous pouvez ouvrir dans n’importe quel navigateur et parcourir comme si vous étiez dans l’app Messages, sauf que là c’est rien qu’à vous et personne peut vous le reprendre (sauf le karma ^^).

Pour l’install, si vous êtes à l’aise avec Rust, hop, un simple cargo install imessage-exporter fera l’affaire. Sinon y’a un package Homebrew (brew install imessage-exporter) ou des binaires précompilés sur la page du projet pour Mac Intel et Apple Silicon.

Notez qu’il vous faudra aussi installer ImageMagick et ffmpeg pour la conversion des pièces jointes, mais rien de sorcier. Ensuite, côté utilisation, c’est de la ligne de commande pure et dure. Par exemple, pour exporter toutes vos conversations en html avec les médias dans votre dossier personnel, vous tapez :

imessage-exporter -f html -c clone

imessage-exporter -f html -c clone -t "0612345678"