Un YouTubeur bricoleur a fabriqué un micro-drone de 136 grammes capable de filer à 108 km/h, le tout pour environ 155 dollars de composants et une imprimante 3D. Le petit engin baptisé ESP-Blast tient dans la main, utilise un microcontrôleur ESP32 à quelques dollars et un châssis en plastique PETG. Le créateur compte partager tous les fichiers en open source pour que chacun puisse le reproduire.

Un drone qui tient dans la main

Le créateur, connu sous le nom de Max Imagination sur YouTube, s'est inspiré de deux équipes qui se disputent le record du drone RC le plus rapide au monde, avec des vitesses qui dépassent les 660 km/h. Son objectif à lui était plus modeste : construire un drone de poche performant avec des composants accessibles à tous.

Si vous pilotez un drone DJI, vos logs de vol finissent probablement sur Airdata ou un service cloud du même genre. En gros ce sont des trucs qui aspirent vos trajectoires GPS, vos altitudes en mètres, vos tensions de batterie en millivolts... et qui stockent tout ça sur des serveurs quelque part dans le cloud. Ouais, bof.

Eh bien Open DroneLog , c'est exactement l'inverse à savoir un carnet de vol open source qui garde tout en local, dans une base DuckDB (une base de données embarquée ultra-légère) sur votre machine.

Avec cet outil, vous importez vos fichiers .txt DJI (tous les modèles : Mini, Mavic, Air, Phantom...), les CSV de l'app Litchi, ou même les exports Airdata, et hop, le logiciel mouline tout ça pour vous afficher vos vols sur une carte 3D interactive avec le replay de la trajectoire. Vous pouvez alors accélérer jusqu'à x16, voir la télémétrie en temps réel (altitude, vitesse, signal RC, tensions des cellules de batterie) et même visualiser les mouvements des joysticks.

Pas mal donc pour comprendre pourquoi votre Mavic a décidé de faire un plongeon kamikaze ce jour-là !

Visualisation 3D d'une trajectoire de vol dans Open DroneLog

Un truc bien pensé dans l'appli, c'est l'auto-tagging car le logiciel détecte automatiquement les vols de nuit, les passages à haute vitesse, les situations de batterie froide... et colle des étiquettes sur chaque vol sans que vous ayez à lever le petit doigt. Pour ceux qui se demandent à quoi ça sert de tenir un journal de vol, disons que le jour où l'aviation civile vous pose des questions sur vos habitudes de pilotage, avoir un historique propre de tous vos vols avec coordonnées et télémétrie, ça peut clairement vous sauver la mise (surtout si vous volez près de zones sensibles).

Côté déploiement, vous avez le choix : app desktop (Windows, macOS, Linux), image Docker pour l'auto-héberger, ou la webapp pour tester sans rien installer. Le Docker est clairement le meilleur choix parce que vous pouvez monter un dossier de logs et configurer une synchro automatique via cron. Genre, votre drone se pose, vous branchez la carte SD sur le NAS, copiez les fichiers .txt dans le dossier monté, et l'import se fait tout seul toutes les 8 heures. Ça tourne même sur un Raspberry Pi !

D'ailleurs, ça me rappelle l'époque lointaine où on construisait son propre drone dans le garage.

Les graphiques de télémétrie : altitude, vitesse, batterie, tout y passet'as anal

Le géocodage inversé (qui transforme vos coordonnées GPS en noms de lieux) se fait hors-ligne donc c'est top pour la vie privée et d'ailleurs, si le sujet vous parle, le projet OwnTracks applique la même philosophie à la géolocalisation perso.

Le logiciel gère aussi les profils multiples (pratique si vous avez plusieurs pilotes ou flottes), le suivi de la santé des batteries avec historique des cycles, la maintenance avec seuils configurables, et l'export dans à peu près tous les formats imaginables : CSV, JSON, GPX, KML. Y'a même un générateur de "FlyCards" pour partager vos stats de vol sur les réseaux en format 1080x1080 ! Et le tout est traduit en 11 langues, dont le français.

Le projet est sous licence AGPLv3, et pour l'instant c'est DJI-only (pas de Parrot ni Autel en natif). Bref, si vous cherchez un carnet de vol drone qui ne balance pas vos coordonnées GPS dans le cloud, c'est tout trouvé !

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Google n'a jamais sorti d'API publique pour NotebookLM , son outil qui transforme vos documents en podcasts, quiz et autres résumés grâce à l'IA. Pas de SDK, pas de CLI, y'a rien du tout alors on est tous triiiiiste. A peine juste une interface web avec ses boutons moches et ses menus déroulants, mais impossible à scripter ou à intégrer dans le moindre pipeline bash.

Mais un dev bien inspiré a reverse-engineeré les endpoints REST internes et a pondu notebooklm-py, une lib Python de 168 Ko qui fait tout ce que le web UI refuse de faire. Franchement, c'était pas trop tôt ! Vous en avez rêvé, lui l'a fait !

Un pip install notebooklm-py et voilà, vous avez accès à toute la machinerie Notebook LM à savoir : créer des notebooks, injecter des sources (URLs, PDF, vidéos YouTube, fichiers Google Drive, documents Word, images PNG), poser des questions à vos docs, et surtout générer du contenu... podcasts audio en MP3, vidéos explicatives en MP4, quiz, flashcards, slides en PPTX, infographies en PNG, mind maps en JSON.

Carrément dingue ! Et tout ça pilotable depuis votre terminal zsh ou en script Python async.

En fait, le vrai bonus c'est que la lib déverrouille des fonctionnalités que l'interface web ne propose même pas comme télécharger tous vos podcasts d'un coup en batch au lieu de cliquer un par un sur chaque fichier MP3, exporter vos 50 flashcards en JSON structuré au lieu de juste les afficher à l'écran ou encore récupérer vos slides en PPTX éditable plutôt que le PDF figé.

Ce genre de features, on avait fini par accepter que Google s'en fiche mais pourtant, extraire l'arbre complet d'une mind map en JSON pour la balancer dans D3.js ou Mermaid... clairement c'est un truc que Google aurait dû proposer depuis le début !

Côté CLI, c'est propre. Vous vous authentifiez une fois via notebooklm login (ça ouvre Chromium via Playwright pour choper les cookies de session Google), puis vous enchaînez les commandes.

notebooklm create "Ma Recherche" pour créer un notebook vide,

notebooklm source add ./mon-rapport.pdf pour balancer vos fichiers,

notebooklm generate audio "rends ça punchy" --wait pour lancer la génération de podcast,

et notebooklm download audio ./podcast.mp3 pour récupérer le MP3 sur votre disque.

On peut même éditer ses slides individuellement avec des prompts en langage naturel, du genre "ajoute un graphique sur cette slide-là" !

Pour ceux qui veulent brancher ça dans leurs pipelines, y'a comme je le disais l'API Python async complète. Vous pouvez donc monter un petit cron qui ingère vos derniers bookmarks le vendredi soir, et génèrer un résumé audio de 5 minutes, puis balancer le MP3 directement sur votre NAS Synology.

D'ailleurs, si vous avez déjà joué avec des outils pour booster votre productivité avec l'IA , c'est un peu dans la même veine... sauf qu'ici on tape directement dans les tripes des serveurs Google, sans intermédiaire. Ça tourne avec du Python, et y'a même un mode "agent" (un skill en fait) pour brancher ça dans Claude Code ou Codex. Pas mal, hein ?

Le fait que ça gère aussi la recherche web et Drive avec import automatique des résultats dans vos notebooks, c'est top, un peu comme Oboe qui génère des cours complets via IA , mais en version terminal. Et surtout, pas d'abonnement mensuel à payer, c'est votre propre compte Google qui fait tourner la machine.

Bien sûr, ça reste du reverse-engineering d'APIs non-documentées de Google, ce qui fait que les endpoints REST peuvent changer du jour au lendemain et tout péter. Le projet le dit clairement, c'est plutôt taillé pour du prototypage, de la recherche ou des projets perso et SURTOUT PAS pour de la prod sur un serveur Nginx en front avec 10 000 utilisateurs prêts à ruer dans les brancards en cas de panne.

Et puis faut quand même s'authentifier via un vrai compte Google avec Playwright et Chromium, donc pas question de faire tourner ça sur un serveur headless sans un minimum de config.

Bref, tant que Google ne coupe pas ses endpoints, c'est open bar.

Profitez-en !

Monter un pipeline RAG, c'est un peu le parcours du combattant... entre le choix de la base vectorielle, le modèle d'embedding, l'orchestrateur, le parser de documents, vous en avez pour des heures de config avant de pouvoir poser la moindre question à vos PDF.

Mais c'était sans compter sur OpenRAG qui emballe tout ça dans un seul paquet prêt à l'emploi !

En gros, c'est un package open source (Apache 2.0) qui vous colle un orchestrateur visuel, un moteur de recherche vectorielle et un parser de documents hyper costaud, le tout déjà branché ensemble. Bon, dit comme ça, on dirait juste un assemblage de trucs existants... sauf que l'architecture est propre (FastAPI derrière, Next.js devant) et que tout est câblé d'entrée.

L'installation tient en une commande : uv run openrag (il vous faudra Python 3.10+ et uv, le gestionnaire de paquets rapide en Rust) et ensuite vous aurez un serveur local avec une interface de chat prête à bouffer vos documents. Vous uploadez vos fichiers (PDF, Word, HTML, Markdown...), le système les découpe, les indexe, et vous pouvez commencer à poser des questions dessus. Pas besoin de choisir un modèle d'embedding, de configurer une base Chroma ou Qdrant, ni de câbler un pipeline LangChain à la main. C'est plutôt confortable comme outil !

Et c'est pas juste un chatbot documentaire puisque la plateforme déploie une couche agentique qui va bien au-delà de la simple recherche de similarité. En fait, quand vous posez une question, le système ne se contente pas de chercher le passage le plus proche dans vos documents... il reformule, il croise plusieurs sources, il re-classe les résultats par pertinence. Et tout ça se configure visuellement dans Langflow, en mode drag-and-drop, sans écrire une ligne de code.

L'interface d'OpenRAG

D'ailleurs, pour ceux qui veulent aller plus loin, y'a des SDK Python et JavaScript pour intégrer ça dans vos propres apps. Un petit pip install openrag-sdk et vous pouvez interroger votre base documentaire depuis n'importe quel script. Et l'autre truc super chouettos, c'est le serveur MCP intégré : un pip install openrag-mcp et vous connectez directement votre base de connaissances à Claude Desktop ou Cursor. J'utilisais pour ma part LEANN jusqu'à présent mais je pense que je vais basculer rapidement sur OpenRAG. Et grâce à ça votre IDE / Claude Code / Ce que vous voulez, a accès à toute votre documentation technique sans quitter l'éditeur.

Côté technique, le projet est porté par l'équipe de Langflow (DataStax), ce qui explique la qualité de l'intégration. Et le déploiement se fait aussi en Docker, Podman ou Kubernetes pour ceux qui veulent du plus fiable.

Après comme c'est une solution tout-en-un, ça embarque pas mal de dépendances. OpenSearch à lui seul est connu pour être gourmand en ressources et si vous avez déjà votre propre stack RAG bien rodée avec une base vectorielle légère comme LEANN , c'est peut-être overkill. En fait, OpenRAG s'adresse plutôt à ceux qui partent de zéro ou qui veulent un truc clé en main pour une équipe, parce que tout est déjà branché.

Prêt à chatter avec vos docs ?

Le vrai intérêt par rapport à un assistant comme Khoj , c'est le côté plateforme extensible. Langflow vous permet de construire des workflows RAG personnalisés visuellement, d'ajouter des étapes de filtrage, de brancher plusieurs LLM en parallèle, ou de créer des agents spécialisés par type de document. C'est donc clairement plus "usine" que "bricolage"... mais parfois c'est ce qu'il faut, surtout si vous bossez en équipe et que le bricolage perso finit toujours par casser au bout de 3 mois.

Si vous en avez marre de bricoler vos pipelines de recherche augmentée à la main, allez jeter un œil !

Splitter son terminal en plusieurs panneaux, gérer des sessions persistantes, le tout avec les mêmes raccourcis que tmux... mais sous un bon gros Windows des familles, nativement, en Rust et sans avoir besoin de se galérer avec WSL !

C'est exactement ce que fait psmux , un multiplexeur de terminal conçu pour PowerShell et cmd.exe qui utilise directement l'API ConPTY de Windows 10/11. Du coup, pas de couche d'émulation Unix, pas de Cygwin, pas de MSYS2... ça tourne direct sur votre bécane.

Pour ceux qui débarquent, un multiplexeur de terminal ça permet de découper votre console en plusieurs zones (des "panes" que j’appellerai "panneau" parce que merde c'est + français), de jongler entre plusieurs sessions, et surtout de retrouver votre boulot exactement là où vous l'avez laissé même après une déconnexion. Sous Linux, tout le monde utilise tmux pour ça mais sous Windows, jusqu'ici c'était soit WSL (installer tout un sous-système Linux juste pour splitter un terminal, c'est un peu overkill quand même !), soit des splits basiques via Windows Terminal qui ne gèraient ni les sessions persistantes ni le détachement. Snif...

psmux en action sous PowerShell

L'installation est rapide. Un petit winget install psmux et hop, c'est réglé. Ça passe aussi par Cargo, Scoop ou Chocolatey pour les puristes. Ensuite, vous tapez psmux dans PowerShell 7 et vous retrouvez vos marques : Ctrl+B pour le prefix, les mêmes commandes split-window, new-session, attach... L'outil implémente 76 commandes tmux avec plus de 126 variables de formatage. Et y'a même un mode copie Vim avec 53 raccourcis clavier.

Bref, si vous avez une mémoire musculaire ultra développée pour tmux, vous êtes chez vous !

Et le truc cool, c'est que psmux lit directement vos fichiers .tmux.conf existants. Du coup, vos raccourcis custom et pas mal de thèmes (Catppuccin, Dracula, Nord...) fonctionneront directement, même si les configs tmux les plus complexes avec des scripts bash ou TPM peuvent nécessiter des ajustements. Et y'a aussi Tmux Plugin Panel pour vous accompagner dans l'ajout de plugins et de thèmes.

Alors je vous connais les raloux sous OuinOuin, vous allez me dire "Windows Terminal fait déjà des splits avec Alt+Shift+D"... sauf que non, c'est pas pareil. Windows Terminal découpe votre fenêtre visuellement mais ne gère ni les sessions persistantes, ni le scripting, ni le détachement. Avec psmux, vous lancez une session le lundi, vous fermez votre terminal, vous revenez le mardi et tout est encore là : vos panneaux, vos processus, votre historique. C'est ça la vraie différence avec un simple split visuel.

D'ailleurs, si vous utilisez Claude Code ou d'autres agents IA en ligne de commande , psmux intègre un support pour les agent teams qui permet à chaque agent de spawner dans son propre panneau automatiquement.

Côté support souris, c'est complet : clic pour sélectionner un panneau, drag pour redimensionner les bordures, molette pour remonter dans l'historique du buffer. Tout est activé par défaut, pas besoin de rajouter set -g mouse on comme sous tmux. L'outil tourne sous Windows 10 et 11, et le projet est sous licence MIT.

Après c'est encore jeune et y'a quelques galères connues notamment le support des caractères CJK et UTF-8 multi-octets qui peut se planter comme une merde sur des textes longs. Et split-window -c ne préserve pas toujours le répertoire courant (oubliez pas de vérifier votre pwd après un split). Par contre, le dev répond en quelques heures, et des PR externes sont mergées régulièrement... donc c'est bon signe !

Bref, c'est propre, c'est natif, et ça lit vos .tmux.conf ! Que demande le peuple barbu emprisonné sous Windows, finalement ? Eh bien pas grand chose de plus pour être heureux.