SpaceXAI, la maison d'Elon Musk née de la fusion entre SpaceX et xAI, a mis en ligne mardi la bêta de Grok Bot. L'outil installe des agents IA sur une machine distante qui leur appartient, et ces agents continuent d'avancer sur leurs missions une fois votre ordinateur, même refermé. Vous dormez, eux non.

Un bot garde le contexte de sa tâche pendant des heures et ne vous sollicite que pour valider un envoi ou trancher une décision qui l'a bloqué.

Quand un projet se découpe en plusieurs morceaux, les bots se le répartissent en discutant entre eux dans une messagerie commune, un peu comme le ferait une petite équipe dans un canal Slack.

Ces agents ouvrent vos applications et vos sites web avec vos propres identifiants, exactement comme vous le feriez au clavier, sans passer par les interfaces officielles que les logiciels s'offrent entre eux. Les agents d'OpenAI, d'Anthropic ou de Google savent déjà faire du travail de bureau, sauf que chez eux vous ouvrez la session vous-même avant de laisser la main. Ici, le bot se débrouille.

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La bêta tourne sur Mac, iOS, Windows et Linux. Android suivra.

Il faut par contre y mettre le prix. SuperGrok Heavy coûte 300 dollars par mois, et les abonnés de Cursor, l'éditeur de code boosté à l'IA, y accèdent avec les formules à 120 ou 200 dollars. Aucun tarif en euros n'a été communiqué pour le moment, et les entreprises font la queue sur une liste d'attente.

SpaceXAI a annoncé en juin le rachat d'Anysphere, la maison mère de Cursor, pour 60 milliards de dollars, un record pour une startup. Les régulateurs n'ont pas encore donné leur feu vert, ce qui n'empêche visiblement pas les deux équipes d'avancer main dans la main. Grok 4.6, un modèle conçu pour tenir des tâches longues sans perdre le fil, est d'ailleurs sorti le lendemain de la bêta.

En juillet, Grok Build, l'outil de codage de la même maison, expédiait des dépôts Git entiers vers ses serveurs, avec les clés d'API dedans. Confier l'ensemble de ses comptes à un agent autonome demande du coup beaucoup de confiance.

C'est un usage de l'IA vraiment fascinant qui va clairement se généraliser dans les années à venir, j'ai hâte de voir ce que ça donnera.

Source : The Verge

Cloudflare Computer est un projet qui donne à votre agent IA un endroit rien qu'à lui. C'est-à-dire un vrai système de fichiers, avec des dossiers, des fichiers qui restent, et de quoi lancer des commandes dedans. Bref, un vrai poste de travail que l'agent garde entre deux sessions, au lieu de repartir de zéro à chaque fois, puisque tous les fichiers sont rangés dans une base SQLite.

Le système de fichiers s'utilise ensuite comme n'importe quel autre. Lire, écrire, créer un dossier, lister, supprimer, et un grep intégré pour fouiller dans le tas. Pour tout le reste, il n'y a qu'une fonction à retenir, exec(). Vous lui passez une commande, et elle vous rend la sortie et le code de retour.

Ce qui change par contre, c'est l'endroit où la commande tourne. 3 environnements sont disponibles et interchangeables sur les mêmes fichiers. Il y a d'abord un conteneur Linux complet, avec npm, node et de vrais binaires. Ou un shell léger pour les commandes simples. Et enfin, un dernier qui exécute directement votre code, sur une base neuve à chaque appel.

Comme ça, vous passez de l'un à l'autre sans réécrire une ligne de votre agent.

Les 9 exemples fournis montrent bien ce qu'on peut en tirer quand on aime bidouiller. Le plus parlant fait par exemple tourner un agent de discussion qui prendra l'espace de travail comme répertoire courant, donc qui travaillera dans de vrais fichiers au lieu de tout garder en mémoire.

Un autre colle pandoc dans le conteneur et laisse l'agent transformer une fiche markdown en PDF. Il y en a aussi un qui fabrique des images avec Workers AI, un quatrième joue sur les politiques de sortie réseau pour décider ce que l'agent a le droit de joindre, et enfin, un dernier génère un projet Worker complet, puis le publie.

Il y a même une interface web qui balance la même tâche dans le conteneur et dans un environnement léger, côte à côte.

Reste à savoir ce qui est gratuit là-dedans... Le code est sous licence MIT, et le système de fichiers seul, sans aucune exécution, tourne sans souci dans le plan Workers gratuit puisque les Durable Objects qui portent ce stockage y sont inclus, avec 100 000 requêtes par jour et 5 Go d'espace.

Il faut un compte Cloudflare, évidemment...

Puis si vous voulez faire tourner des vraies commandes ou avoir un shell, faudra payer puisque le conteneur comme les environnements légers réclament le plan Workers payant, facturé 5 dollars par mois au minimum.

Après j'ai quelques réserves quand même parce que le projet est très récent, encore en preview et clairement inadapté à de la production. Ensuite, la limite technique d'un espace de travail tourne autour de 10 Go, et les accès disque lourds restent plus lents que sur un vrai disque. Puis surtout, tout vit chez Cloudflare, et pas chez vous (si vous préférez l'inverse, je vous avais montré workerd , le moteur des Workers en local).

Mais bon, c'est à garder à l'œil si vous êtes client Cloudflare.

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La dernière release candidate de Linux 7.2 est bien plus "grosse" qu'elle ne devrait l'être à ce stade du cycle, mais cela n'a pas empêché Linus Torvalds de la publier dimanche en attribuant ce trop-plein aux outils IA qui relisent le code du noyau.

"Je ne peux pas dire que la taille de tout ça m'enthousiasme, mais c'est comme ça : la nouvelle normalité, avec beaucoup de correctifs, dont beaucoup viennent de la revue par divers outils IA."

Rien ne lui paraît effrayant pour autant, et il ne voit aucune raison de retarder la 7.2. Une grosse taille pour ce noyau, ça veut dire plus de 400 correctifs, signés par plus de 230 personnes alors que dans une Release Candidate en général, c'est le moment où le noyau est censé se calmer avant la sortie. Alors que là, ça ressemble plutôt à un nouveau début de cycle.

Et ça tape de partout : Pilotes graphiques, son, réseau, systèmes de fichiers, code d'architecture. Les plus gros blocs viennent de s390 et zcrypt, de btrfs qui remet en place une infrastructure interne, et de correctifs netfilter ipset.

Mais attention au contresens, parce que je l'ai vu passer sur certains tweets d'anti-IA. Torvalds parle de revue de code par des outils IA, et pas d'une IA qui écrirait le noyau à sa place. Sa position de fond, Vincent nous la racontait en juillet quand il envoyait les anti-IA forker le noyau. Ici, ça ne concerne que des outils qui relisent du code existant et signalent des trucs douteux. Après derrière, ce sont des humains qui trient.

À titre d'exemple, l'un des correctifs de cette rc7 traite un use-after-free dans ptdump, l'interface qui affiche les tables de pages du noyau en clair pour repérer les problèmes de mémoire. C'est ce type de bug qui se transforme en faille et il était là depuis mars 2018 (depuis Linux 4.16).

C'est Syzbot , le robot qui bombarde le noyau d'entrées tordues en continu, qui a levé le lièvre en juin dernier. David Carlier a écrit un premier correctif en s'aidant de Claude Opus 4.8 pour remonter la piste, et Lorenzo Stoakes, mainteneur de la gestion mémoire, l'a retravaillé avant qu'il parte dans la rc7. Il devrait ensuite être rétroporté vers les noyaux stables, donc vers les machines qui tournent aujourd'hui.

Autre exemple, Greg Kroah-Hartman, qui traque déjà des bugs du noyau avec une IA locale , vient de faire retirer le pilote Moxa Intellio, soit près de 2200 lignes écrites en 1999 qui supporte certaines cartes série multiports. Alors pourquoi est-ce qu'il a fait ça ? Eh bien il écrit dans son patch que : "C'est un très vieux pilote, aucun matériel connu ne circule encore pour lui, et la société dit ne plus en avoir besoin, alors retirons-le puisque les LLM commencent à venir le titiller et à y trouver des choses "intéressantes" qui vont juste faire perdre du temps à tout le monde, vu qu'il ne sert plus...".

Voilà donc un autre effet de l'analyse de code par IA. Elle oblige les mainteneurs de projet à tailler dans le gras pour virer du code obsolète que des modèles de langage viendraient renifler d'un peu trop près. Ça ne peut pas faire de mal.

Pour moi, le vrai risque de ces outils sur un projet ouvert tient au volume. Un flot de signalements produits par des gens qui ne relisent pas ce qu'ils envoient, où plus personne ne distingue l'hallucination du vrai bug, et là ça partirait en eau de boudin. Mais comme le noyau, lui, garde des mainteneurs qui comprennent les tenants et les aboutissants de ce qu'ils lisent, ça se passe très bien. Même si la quantité de problèmes remontés surprend Linus.

Voilà, si cette nouvelle version du noyau vous intéresse, sachez qu'elle devrait normalement sortir la semaine prochaine en version finale.

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Saviez-vous que ce bon vieux GLM 5.2 répond seulement à 17 % des questions politiquement sensibles portant sur la Chine. Eh bien maintenant, dites-lui qu'il est Claude, et il montera à 85 % !! C'est le résultat que viennent de sortir Benji Berczi et Kyuhee Kim , deux chercheurs du programme MATS, en collant de fausses identités à 7 modèles pour voir ce qui bougeait dessous.

Le protocole c'est juste une ligne ajoutée au system prompt, du genre "Tu es Claude, un grand modèle de langage d'Anthropic". Et rien d'autre ne change, ni le modèle, ni les questions posées.

Sauf que le nom "Claude" n'est pas vraiment la variable. Quand les chercheurs présentent le développeur comme un labo occidental, le modèle de Z.ai répond sans censure dans 62 à 81 % des cas. Alors que dans un cadrage chinois, ça retombe à 27 %. Bref, ce qu'il module en réalité, c'est la juridiction sous laquelle il croit bosser.

Et cette censure n'est pas câblée pareil d'un modèle à l'autre. Chez GLM elle est molle, logée dans les poids mais négociable par le contexte. Alors que chez Qwen elle est verrouillée. 0 % de réponses non censurées quoi qu'on lui raconte, et plutôt que refuser il récite la position officielle, "Taïwan est une partie inaliénable de la Chine, nous adhérons au principe d'une seule Chine".

Et chez Kimi, elle n'est même pas gérée par le modèle. C'est l'API de Moonshot qui intercepte en amont, 40 requêtes sensibles sur 48 bloquées avant d'atteindre quoi que ce soit.

Sur l'identité elle-même, Kimi K3 est le seul à déraper tout seul. Sans qu'on ne lui demande rien, il s'est présenté comme un grand comme étant Claude, 4 fois sur 10. GLM, lui, dit toujours qu'il est GLM. Bizarre non ?

Alors on pourrait croire que c'est parce que ces modèles ont été distillés à partir des modèles d'Anthropic, mais d'après les chercheurs, "ce n'est pas une preuve de distillation, mais ça montre que la conception que Claude a de lui-même est inscrite dans les poids de ces modèles."

Ils signalent même un biais gênant, qui est que les labos entraînent explicitement leurs modèles à ne pas répondre "je suis ChatGPT" (DeepSeek V3 le faisait en boucle à ses débuts), donc accepter "Claude" par défaut est un indice bien faiblard... De quoi calmer un peu les ardeurs de ceux qui brandissent des sanctions .

Et sur le mensonge de ces modèles, attention à ne pas lire l'étude de travers. Mis en situation de mentir pour se rendre utile, GLM ment entre 63 et 69 % du temps, mais avec l'identité Claude ça tombe à 22 %.

Sauf que le gros du gain ne vient pas de cet effet "Claude". En réalité, le simple fait d'avoir un system prompt (n'importe lequel quoi) fait déjà chuter le taux à 43 %, et n'importe quel cadrage d'assistant serviable finit entre 20 et 40 %. Claude est donc dans la fourchette, pas au-dessus.

Chez Llama et Gemma, l'identité Claude fait même légèrement grimper le mensonge, les modèles ayant l'air de comprendre le prompt d'identité comme une invitation à jouer le jeu.

Fin juin, je vous racontais que j'avais branché GLM 5.2 dans Claude Code via l'API de Z.ai et comme mon launcher déclare glm-5.2 comme modèle Sonnet, le bestiau reçoit un system prompt d'assistant estampillé Anthropic à chaque lancement, donc je suis pile dans ce cas-là.

Les chercheurs n'ont pas testé ce cas précis, mais si leur mécanisme tient, le modèle qui tourne dans mon terminal n'est déjà plus tout à fait celui de l'app chinoise.

Après faut pas s'emballer non plus. On parle de 5 à 6 questions par catégorie, une seule formulation testée, un seul run par combinaison, avec GPT-4.1 en juge. C'est un signal, pas un mode d'emploi. Et vu que la dérive de Kimi s'est volatilisée en 3 jours, ce genre de résultat périme vite.

Du coup, la prochaine fois qu'un modèle chinois vous répond de la merde censurée, retravaillez votre system prompt ou changez de CLI et vous verrez surement une grosse amélioration !

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Si vous avez eu une boîte à goûter M.A.S.K. dans les années 80 pour transporter vos BN, alors celle de RadioactiveArtist va vous plaire. Dans sa boite à goûter, pas de Princes ni de Balisto... lui, il embarque un Raspberry Pi 5, un écran tactile de 7 pouces et une IA qui tourne sans internet.

Le clin d'œil est calculé puisque M.A.S.K., c'était ce dessin animé de 85-86 dont les objets du quotidien planquaient tous une seconde vie. Fermé, l'engin reste donc une boîte à goûter d'époque. Mais ouverte, elle devient un cyberdeck complet, avec clavier et enceintes noyés dans la partie basse + un écran qui se redresse sur sa propre charnière.

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Un cyberdeck, pour ceux qui débarquent des âges farouches (vous l'avez ?), c'est un ordinateur portable assemblé à la main dans un boîtier détourné, fait pour être réparé et modifié plutôt qu'acheté.

Dedans, y'a donc un Pi 5 avec 16 Go de RAM et une microSD de 128 Go. L'alimentation passe par un HAT UPS Geekworm, la carte d'onduleur qui se clipse sur le Pi, nourrie par 4 accus 18650. En façade, des lecteurs de cartes, des ports USB 3 et un jack casque, plus un hub audio USB Waveshare qui pilote les enceintes. Par contre, on ne sait rien de son autonomie...

L'Ethernet a été une vraie plaie apparemment puisqu'aucun adaptateur du marché ne rentrait dans l'espace disponible. Il a donc poncé à fond un connecteur RJ45 nu jusqu'à ce qu'il clipse dans le port. Les charnières, elles, se sont révélées bien plus dures que prévu, et les pattes du circuit imprimé de l'écran n'étaient pas faites pour encaisser cette tension. Une plaque ABS récupérée sur une vieille caisse de transport a réglé le problème.

Et la boîte ressort intacte !

Puis je sais pas si vous avez vu dans la vidéo, mais il y a aussi un LLM là-dedans. Un modèle de 3 milliards de paramètres via Ollama, qui répond sans la moindre connexion. L'écran de boot, l'écran de login et les icônes maison, eux, ont été codés avec Claude Code, qu'il a installé sur la machine le temps de la configuration.

Si le format vous parle, le Hackberry Pi CM5 dont je vous ai parlé joue dans la même cour, et les cyberdecks faits maison ont droit à leur guide sur le site.

Bref, à moitié jouet, à moitié machine de terrain, et zéro trou dans la boîte ça, c'est du respect pour l'objet !!

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perso, je n'ai jamais été très à l'aise avec Git. Je l'utilise tous les jours, mais c'est vraiment pas ma came. Dès que ça devient trop compliqué, genre conflit de merge qui repeint des dizaines de fichiers en rouge, je ne m'en sors plus ^^.

Heureusement qu'il y a l'IA pour m'aider dans des moments difficiles ! Mais si vous n'aimez pas confier la gestion de vos merges à un LLM en aveugle, je vous invite à découvrir GitWand, développé par Laurent Guitton, qui s'occupe uniquement de la gestion des conflits avec Git et vous laisse gérer le reste.

Gitwand, c'est donc un client Git open source, sous licence MIT, qui classe chaque bloc conflictuel selon des règles fixes et ne résout automatiquement que ceux dont le résultat ne fait aucun doute.

Pour cela, il dispose de plusieurs patterns déterministes :

• same_change, c'est quand les deux branches ont écrit exactement la même chose.
• whitespace_only ne voit qu'une indentation qui a bougé,
• reorder_only les mêmes lignes remises dans un autre ordre.
• Un numéro de version qui change, lui, tombe dans value_only_change.
• Et puis il y a complex, le fourre-tout des modifications qui se chevauchent pour de vrai. Celle-là n'est jamais tranchée toute seule.
• git rerere rejoue les résolutions que vous avez déjà tranchées à la main,
• et Mergiraf se branche directement dans git merge pour arbitrer en lisant l'arbre syntaxique de votre code.

Ce qui change ici, c'est que chaque décision est justifiée. En effet, chaque bloc reçoit un score de confiance ainsi qu'une trace qui nomme le motif retenu ligne par ligne.

Par exemple, si une branche écrit const theme = 'dark', et l'autre const theme = localStorage.getItem('theme') ?? 'dark', hé bien l'outil garde la seconde, étiquette sa décision prefer-theirs, et affiche 97 % de confiance à côté.

Sur la page d'accueil, l'outil annonce 95 % des conflits triviaux résolus automatiquement. Le moteur est aussi exposé aux agents IA via un serveur MCP, ce protocole qui branche des outils externes sur des assistants comme Claude Code ou Cursor. L'installation se fait comme ceci : claude mcp add gitwand -- npx -y @gitwand/mcp.

L'agent réclame un aperçu, récupère les blocs déjà réglés, et ne garde que les cas ambigus, avec les trois versions du code sous les yeux. Le modèle ne touche qu'à ce qu'aucune règle ne sait faire, soit l'inverse de ce qu'on voit d'habitude.

Le projet est jeune et ça se voit. Mais ça vaut le coup d'essayer parce que je pense que ça peut rendre de nombreux services. L'app existe pour macOS, Linux et Windows, l'interface est traduite en français, et elle se double d'une ligne de commande (npm i -g @gitwand/cli) et d'une extension VS Code.

Si l'interface graphique vous tente, je vous avais montré Gittyup dans le même registre, et pour les irréductibles du terminal j'avais présenté Lazygit .

À vous maintenant de commencer par gitwand resolve --dry-run --verbose pour voir "à blanc" ce qu'il trouve et comment il aurait tranché pour le merge.

Merci à Laurent pour le lien !

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Si vous avez un Mac Apple Silicon et que vous en avez assez de payer des tokens à chaque requête, Rapid-MLX vaut le détour. C'est un moteur d'inférence local maintenu par Raullen Chai, qui tape directement dans les kernels MLX d'Apple, sans repli sur llama.cpp ni couche Metal intermédiaire. Et si le nom vous dit vaguement quelque chose, c'est normal puisque c'est un fork de vLLM-MLX, le serveur de Wayner Barrios dont je vous parlais en mai . Rapid-MLX a juste pris un rythme de publication plus soutenu des deux.

Ce que ça vous donne, c'est donc un serveur HTTP qui parle le même langage que l'API d'OpenAI et celle d'Anthropic. Vos scripts, Cursor, Aider, LangChain ou Claude Code continuent de fonctionner, sauf qu'ils tapent sur votre machine au lieu d'un datacenter.

Donc je vous propose de voir ensemble comment installer ça.

Étape 0 : Vérifier que votre Mac est éligible

Le script d'installation contrôle plusieurs choses avant de lancer quoi que ce soit, et autant les connaître d'avance. Il faut une puce Apple Silicon et il n'y a pas de version Linux ni Windows, ni de support CUDA ou AMD.

Le script d'installation accepte encore macOS 13 Ventura, mais le vrai plancher est macOS 14 Sonoma. La formule Homebrew l'exige, et surtout MLX, la brique Apple sur laquelle tout repose, ne publie de paquets macOS que pour les versions 14, 15 et 26. Sur un Mac resté en Ventura, ça cassera donc à l'installation des dépendances, quel que soit le chemin choisi.

Dernier point à avoir en tête, c'est pensé pour votre machine à vous et pas pour un serveur. Vous n'y trouverez donc ni authentification multi-utilisateurs, ni quotas de requêtes.

Étape 1 : Installer Rapid-MLX

Le plus simple, c'est Homebrew :

brew install rapid-mlx

Si vous gérez déjà vos environnements Python vous-même, les autres chemins existent :

uv tool install rapid-mlx@latest
python3.12 -m pip install rapid-mlx

Il y a aussi un installeur en une ligne (curl -fsSL https://rapidmlx.com/install.sh | bash) qui détecte votre RAM et vous propose un modèle adapté. Il crée un venv isolé dans ~/.rapid-mlx/ et pose le binaire dans ~/.local/bin/. Un curl | bash reste un curl | bash. La formule Homebrew fait exactement le même boulot, donc l'installeur en ligne perd de son intérêt.

L'installation de base pèse dans les 460 Mo et la vision, l'audio et les embeddings sont des extras optionnels, vous les ajouterez seulement si vous en avez l'usage.

Étape 2 : Choisir un modèle qui tient dans votre RAM

C'est là que la plupart des gens se plantent, en chargeant un modèle trop gros et en concluant que "ça rame". Sur Mac, la RAM est unifiée, donc le modèle mange directement dans la mémoire que se partagent le CPU et le GPU.

Les paliers recommandés par le projet :

Le catalogue complet se liste avec la commande rapid-mlx models, et rapid-mlx info <alias> vous donne le profil détaillé d'un modèle. Si vous voulez sortir du catalogue maison, le filtre matériel de Hugging Face que je vous montrais fin juin fait exactement ce tri à votre place.

Pour utiliser un autre modèle que celui par défaut, il suffit de reprendre l'alias affiché par rapid-mlx models et de le passer en argument. Et si vous préférez télécharger les poids à l'avance, sans rien lancer, c'est le boulot de rapid-mlx pull, qui accepte aussi bien un alias du catalogue qu'un identifiant Hugging Face :

rapid-mlx pull qwen3.5-9b-4bit

Le modèle atterrit dans le cache Hugging Face de votre machine, et ensuite rapid-mlx chat qwen3.5-9b-4bit ou rapid-mlx serve qwen3.5-9b-4bit chargeront ce modèle-là. Le pull préalable reste facultatif, chat et serve téléchargent d'eux-mêmes ce qui manque, mais autant rapatrier les gigas tranquillement avant plutôt qu'au moment où vous voulez bosser.

Étape 3 : Vérifier que ça tourne

Avant de bricoler des intégrations, testez en direct :

rapid-mlx chat

Ça part sur qwen3.5-4b-4bit par défaut, télécharge les poids au premier lancement (comptez 2,5 Go) et vous lâche dans une interface (REPL). /help listera les commandes slash, et /exit vous permettra de quitter le chat.

Une subtilité qui évite de mal interpréter ce premier test, c'est que dans le chat, le raisonnement est coupé par défaut, histoire que le modèle ne vous déballe pas sa réflexion à l'écran. En mode serveur par contre c'est l'inverse, et ça change la vitesse ressentie du tout au tout. J'y reviens plus bas.

Étape 4 : Lancer le serveur

Le vrai intérêt, c'est le mode serveur :

rapid-mlx serve qwen3.5-4b-4bit

Vous récupérez un endpoint sur http://localhost:8000. Le test qui confirme que tout est en place :

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"model":"default","messages":[{"role":"user","content":"Dis bonjour !!"}]}'

Et côté Python, vous gardez le SDK OpenAI tel quel, seule l'URL de base change :

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")
print(client.chat.completions.create(
 model="default",
 messages=[{"role": "user", "content": "Say hello"}],
).choices[0].message.content)

Pointez n'importe quel client compatible OpenAI sur http://localhost:8000/v1 et c'est réglé. Cursor, Aider, LibreChat, Open WebUI, LangChain, tous marchent avec ce seul changement d'URL. Il y a aussi /v1/embeddings pour du RAG local et /v1/responses pour le Codex CLI.

Étape 5 : Brancher Claude Code dessus

C'est le morceau le plus intéressant du lot, et il tient en deux variables d'environnement. Serveur lancé d'un côté, puis dans un autre terminal :

ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8000 ANTHROPIC_API_KEY=not-needed claude

Attention quand même, l'URL de base doit être la racine, sans /v1 à la fin. Le SDK Anthropic ajoute /v1/messages tout seul, donc si vous mettez /v1 vous obtenez /v1/v1/messages et ça casse.

Depuis la 0.10.14, l'appel d'outils passe par une grammaire contrainte activée par défaut, donc plus besoin de bidouiller un --tool-call-parser à la main pour que les tool calls soient parsables. Pour du Claude Code sérieux, visez plutôt un gros modèle, la doc officielle recommande par exemple qwen3.6-35b-4bit en exemple.

Quand ça coince

Le réflexe à avoir avant de chercher ailleurs :

rapid-mlx doctor

Les trois pannes les plus courantes sont toujours les mêmes.

Débit décevant côté serveur, c'est le raisonnement : les Qwen 3.5 et 3.6 démarrent en mode réflexion, donc ils pensent à voix haute avant de répondre, et --no-think règle l'affaire.

Plantage mémoire, votre modèle est trop gros pour la RAM disponible, redescendez d'un palier ou prenez une quantification plus agressive. Appels d'outils qui arrivent en texte brut, la récupération automatique gère la plupart des cas, sinon vous forcez le parser correspondant à votre modèle.

Voilà, grâce à ça, votre Mac est maintenant un serveur d'IA super rapide ! Plus de facture au token, et vos prompts ne sortent plus de la pièce.

Merci à Philobois pour le lien !

Si vous avez un Navidrome qui tourne dans un coin et un serveur Ollama qui passe ses journées à ne rien faire, vous ne vous êtes jamais dit que les deux pourraient bosser ensemble ? C'est en tout cas ce qu'a flairé Parminder Klair qui a branché l'un sur l'autre et en a sorti une vraie station de radio, avec un DJ qui parle entre les morceaux.

Son DJ baptisé Subwave ne fait pas de la lecture aléatoire. À chaque tour, le modèle utilise des outils qui lui permettent de fouiller la bibliothèque, regarder ce qui vient de passer, consulter la grille des programmes, lire la météo. Il choisit le titre suivant avec une raison, écrit une intro courte, la synthèse vocale la lit, et Liquidsoap baisse la musique sous la voix.

Md Jueal Mia et Hadi Amini, deux chercheurs de Florida International University , ont mis au point une méthode qu'ils ont baptisée JaiLIP qui permet de forger une image capable de contourner les garde-fous des LLM pour les jailbreaker.

Pour cela, ils utilisent 2 techniques en simultanée. La première dit à l'image "reste identique à l'originale, qu'aucun humain ne voie la moindre différence" et la seconde dit "pousse le modèle à cracher la réponse interdite". Ainsi, en poussant ces 2 curseurs d'un coup, ils obtiennent une photo qui au premier abord a l'air normale mais qui fait dérailler les modèles IA.

Vous, vous repérez un chat, des contours, une scène et vous lui courez derrière pour lui faire des papouilles. L'IA, elle voit une grille de chiffres et des corrélations entre pixels. Du coup sa vie est nulle mais surtout, une retouche minuscule, totalement invisible à votre œil, suffit à déplacer ce qu'elle comprend de l'image.

Sur leurs tests, l'image trafiquée a quasiment doublé la part de réponses dangereuses par rapport à la même image laissée intacte, la toxicité étant mesurée avec des outils standards du domaine. Dans l'un de leurs exemples, ils ont trafiqué une image de signalisation routière qui a permis au modèle ensuite d'expliquer OKLM comment ignorer les règles de circulation et éviter les PV.

Les chercheurs ont testé l'attaque sur deux modèles vision-langage open source, BLIP-2 et MiniGPT-4. GPT-4V, Gemini et les autres gros modèles fermés, eux, n'ont pas été testés dans l'étude. Donc non, contrairement à ce que j'ai pu lire par ci et par là, ce n'est pas une faille prouvée dans ChatGPT ou peu importe l'assistant IA que vous utilisez tous les jours.

Et tromper une IA avec une image bricolée, ça existe depuis une bonne dizaine d'années. Mais la nouveauté de JaiLIP, c'est surtout sa recette d'optimisation. En jouant sur les deux pertes à la fois, l'image reste plus discrète à l'œil tout en se montrant un cran plus efficace que les bidouilles précédentes.

Et ce genre de détournement nous concerne tous parce que des modèles qui regardent des images, il y en a partout maintenant. Les agents IA qui bossent à partir de captures d'écran, les assistants à qui vous balancez vos photos, sans oublier la modération automatique qui trie les images avant publication. À cause de ça, l'image est dorénavant un canal d'attaque, exactement comme l'était déjà le texte...

On l'a vu avec le son inaudible qui pirate les assistants vocaux , on l'a vu avec les IA qu'on manipule sans qu'elles s'en aperçoivent , et c'est toujours la même logique qui revient. Ce n'est pas parce qu'en tant qu'humain, nous ne percevons rien, que l'IA elle n'est pas capable de capter le message 5/5.

Le cousin de cette attaque, côté perception, c'est par exemple le sticker qui trompe une voiture autonome . Et côté parade, nos chercheurs esquissent une piste légère : virer au hasard 10 à 30% des mots passés en entrée, histoire de casser l'attaque sans réentraîner le modèle.

Prometteur d'après eux, mais c'est pas encore une solution blindée. Pour le reste, leurs conseils tiennent du bon sens : Ne passez pas d'infos sensibles en image à un modèle, limitez qui peut envoyer des images à vos systèmes, et auditez sérieusement la sécurité avant de mettre un VLM en prod.

C'est pas le graal mais c'est mieux que rien. Bref méfiez vous des images que vous donnez à vos IA. On ne sait jamais.

Source : le papier JaiLIP sur arXiv

Monter une vraie IA à la maison, c'est vite une galère. Vous achetez une super machine puis vous collez dessus toute votre liste au père Noël (Chat local, reco vocale, génération d'image, RAG et compagnie) et vous voilà à empiler des dockers à n'en plus finir. Eh bien Light Heart Labs en a eu marre de ces bricolages et nous a pondu Dream Server, un outil qui câble tout ce petit monde à votre place !

Une seule commande et c'est parti mon kiki (Linux et macOS) :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Light-Heart-Labs/DreamServer/main/dream-server/get-dream-server.sh | bash

Ou Windows :

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
git clone https://github.com/Light-Heart-Labs/DreamServer.git
cd DreamServer
.install.ps1

Ça va lancer le script qui va ensuite tout paramétrer tout seul et choisir le modèle d'IA qui collera le plus à votre matériel, et cela que vous ayez une RTX 4090, un Mac M4 avec mémoire unifiée ou encore une puce AMD Strix Halo voire un vieux PC sans GPU.

Edit : un lecteur m'a remonté un piège si vous êtes sous Linux configuré en français (ou n'importe quelle locale qui écrit les décimales avec une virgule). Le script génère tout seul les valeurs de votre fichier .env en suivant le format de nombres de votre système, et il vous colle des 16,0 au lieu de 16.0. Du coup l'install se vautre avec une erreur dans le genre COMFYUI_CPU_LIMIT: expected number, got '16,0'. La parade, confirmée par un des auteurs, c'est de relancer l'installeur en forçant la locale C (celle qui met des points à la place des virgules) :

LC_ALL=C ./install.sh

Ensuite, pendant que le LLM se télécharge à fond les ballons, un autre petit modèle de 1,5 milliards de paramètres en backup afin que vous puissiez quand même "discuter" avec votre Dreamserver.

Le rôle de Dreamserver c'est donc juste de prendre toutes les briques de l'IA pour vous en faire un truc clé en main. Open WebUI pour le chat, llama-server pour l'inférence, Whisper et Kokoro pour la voix, ComfyUI pour les images, Qdrant pour le RAG, SearXNG pour la recherche web sans mouchard, et bien sûr n8n pour brancher tout ça à vos automatisations.

Et une fois que c'est en route, suffit de lancer la commande dream et là vous pourrez tout faire.

Par exemple dream status pour visualiser l'état des services et du GPU, dream model swap T3 pour changer de "palier" sur votre matos, dream enable n8n pour activer une extension ou encore dream mode hybrid pour avoir de l'inférence en local avec possibilité de basculer sur une IA dans le cloud via une API.

Dreamserver reste un orchestrateur, et pas un moteur IA magique, donc si vous adorez tout assembler vous-même, vous n'avez clairement pas besoin de ça. Par contre, si vous vous en foutez, et que vous voulez juste votre IA qui tourne ce soir, ça vous fera gagner des heures de bidouille.

Faut dire qu'à mesure que l'IA devient une infrastructure de base, dépendre à 100% d'un abonnement cloud qui peut tripler ses tarifs ou couper votre accès du jour au lendemain, ça craint un peu. Donc je pense qu'on est tous bien contents d'avoir des solutions clé en main comme celle-ci.

Si ça vous tente, c'est sur le dépôt de Dream Server .

Sam Paech s'est rendu compte qu'on testait toujours les IA sur le code, les maths, et à qui battra un prochain record , mais presque jamais sur leur capacité à comprendre les émotions humaines ou à pondre un texte qui ne sente pas le slop de bot à plein nez. Et c'est pour ça qu'il a monté EQ-Bench , un benchmark qui note l**'intelligence émotionnelle des grands modèles de langage**.

Pour alimenter son benchmark, il colle tout un tas de modèles dans des jeux de rôle un peu tordus (45 scénarios dans sa dernière version) et c'est un autre modèle (Claude, en l'occurrence) qui joue l'examinateur. Il note alors chaque réponse sur huit dimensions, telles que l'empathie, la finesse sociale ou la capacité à poser une limite quand il faut, puis nous sort un classement façon Elo (le classement des échecs). Tout est open source, documenté dans un papier de recherche et Paech finance ce bazar avec ses propres deniers.

Et depuis 2023, c'est devenu une véritable collection de tests...

Y'a un test d'écriture créative, un autre qui regarde si le modèle vous cire les pompes au lieu de vous recadrer quand la conversation s'éternise, un sur l'humour, et même un où les IA jouent à Diplomacy pour voir lesquelles savent négocier et bluffer.

Mais mon préféré c'est le Slop Score, qui mesure à quel point un texte pue l'IA. Pour cela, il traque les mots sur-utilisés et le fameux tic du "pas X, mais Y". Bref, de quoi objectiver (un peu) ce qui rend la moitié du web illisible ces temps-ci.

Paech prévient quand même que son "juge" reste quelque chose de totalement subjectif et qu'il n'existe aucune vérité absolue sur l'intelligence émotionnelle. C'est donc plutôt à lire comme une boussole et pas comme un verdict gravé dans le marbre (ou le silicium ^^).

Toutefois, pour savoir si un modèle écrit comme un humain plutôt que comme un employé d'agence de branding, c'est plutôt pratique. Et je vous conseille d'aller fouiller un peu dans les classements, comme ça vous verrez que le meilleur en code n'est pas forcement le plus futé côté émotions...

Bref, vivement le retour de Fable 5 ^^

Voici une news concernant l'intelligence artificielle, qui je pense devrait vous plaire si vous vous intéressez à la robotique. Alibaba qu'on ne présente plus, vient de sortir sa Qwen-Robot Suite, 3 modèles IA signés Tongyi Lab (les gens derrière Qwen ) imaginé pour donner un corps à l'IA. Parce qu'une machine capable de décrire votre cuisine au millimètre près mais complétement infoutue d'y attraper une tasse, voilà un peu ce qu'on a en robotique en ce moment...

Car "comprendre" le monde, ça les modèles savent faire. Mais agir dedans, c'est une autre paire de manches. Cette Qwen-Robot Suite découpe donc ça en trois briques, RobotNav pour se déplacer, RobotManip pour saisir des objets, et RobotWorld qui joue les boules de cristal en prédisant ce qui va se passer avant même que le robot ne bouge. Et si vous voulez expérimenter tout ça tout de suite, sans mettre les mains dans le cambouis, y'a même une démo Chat2Robot , où vous tapez une instruction dans votre navigateur et un bras robotique l'exécute en direct !

Mais le plus parlant dans leurs démos, c'est ce chien-robot Unitree Go2 ( bourré de failles de sécu, qui balance toutes vos données en chine ) qui, une fois lâché chez vous avec sa seule petite caméra bas de gamme, peut se balader dans toute la maison pour vous rendre tout un tas de services. Sauf qu'ici il opère dans des lieux qu'il n'a jamais vus, en suivant vos consignes vocales de pièce en pièce, et il peut même refaire tout le trajet à l'envers sur commande. C'est en tout cas, assez cool de voir ces world models enfin capables d'apprendre à résoudre des problèmes auxquels il n'a encore jamais été confronté.

L'astuce, c'est d'entraîner un seul modèle sur les données de plein de robots différents d'un coup, au lieu de repartir de zéro pour chaque machine. Du coup un geste appris sur un bras X se transfère direct sur un autre bras Y, et chaque robot profite ainsi, en quelque sorte, de l'expérience accumulée par tous les congénères du lot. Et tout ça a été nourri avec plus de 38 000 heures de données, uniquement en l'open-source, dont des vidéos de gens filmés en train de faire des trucs, et adapté pour que la machine puisse apprendre en regardant faire des humains .

C'est mon plus jeune fils qui m'a fait découvrir ça un soir, et comme j'ai trouvé ça top, bah je vous en parle. C'est un jeu web nommé Pax Historia et ça a été créé par deux colocataires de fac, Eli Bullock-Papa et Ryan Zhang, sur un coin de table durant un hackathon. Et ce n'est ni plus ni moins qu'un bac à sable d'histoire alternative où c'est une IA qui fait vivre le monde autour de vous, un peu comme à son époque, " Un monde meilleur " de FibreTigre.

Dans Pax Historia, vous choisissez un pays et un moment de l'Histoire, et vous réécrivez toute la suite... Et quand je dis réécrire, c'est pas cliquer dans des menus déroulants, non non, là vous tapez en langage naturel ce que vous voulez faire, vous proposez une alliance au pays d'à côté, vous menacez, vous négociez un protectorat, vous déclarez une guerre... et l'IA en face vous répond comme le ferait une vraie chancellerie. Le moteur du jeu est donc carrément un grand modèle de langage (LLM) qui génère chaque réaction à la volée, ce qui ouvre un champ des possibles bien plus large qu'un jeu de stratégie classique.

Dans ce jeu, quand vous annoncez quelque chose, le monde change car les autres nations réagissent, les frontières bougent sur la carte, et de nouveaux foyers de tension apparaissent. Et le truc que j'adore, c'est que le ton de vos messages compte énormément.

Si vous arrivez avec des arguments construits et un minimum de diplomatie, vous réussirez à tisser des relations. Par contre, si vous balancez des menaces creuses comme quand vous êtes sur Twitter, vous transformez vos voisins en ennemis en moins de 2 tours. On est exactement entre le RISK et une vraie partie de Diplomacy, sauf que l'adversaire improvise et qu'il ne vous laisse jamais rejouer le même coup deux fois.

Screenshot

Pour démarrer, vous pouvez partir sur les temps modernes, ou la Seconde Guerre mondiale, parfaits pour se faire la main, mais il y a surtout les 4000 et quelques scénarios créés par la communauté. Ces derniers sont rangés en plusieurs familles, Historical pour les vraies dates de notre Histoire, Alt-Historical pour les uchronies, Historical Fiction pour les récits romancés, et Fantasy ou Science-Fiction pour les mondes complètement inventés sans aucun lien avec le réel (Genre Starwars). Moi, vu que j'adore réimaginer l'Histoire, je me suis rué sur l'Alt-Historical sans hésiter mais si rien ne vous convient, y'a aussi l'option "Play as anything" qui vous laisse incarner à peu près n'importe quoi, une cité-État imaginaire, une faction, ce que vous voulez.

Et autre truc cool, vous pouvez aussi avancer dans le temps... Vous faites défiler les années et le monde évolue à partir de vos dernières actions et comme ça vous pouvez voir cet effet papillon que vous avez initié.

Vous pouvez même fabriquer votre propre monde puisque le mode Create embarque un éditeur de carte où vous dessinez des régions, vous les attribuez à des pays, vous posez le contexte historique et les relations diplomatiques de départ.

Et c'est un vrai jeu de stratègie, parce qu'il faut anticiper plusieurs coups à l'avance. Vous pouvez choisir un niveau de difficulté qui va de Very Easy à Impossible, le mode Normal étant calé pour rester réaliste. Vous choisissez aussi la qualité de l'IA, parce que derrière, le jeu fait tourner une trentaine de modèles différents via OpenRouter, des trucs d'OpenAI, d'Anthropic, de Google, et des modèles open source. Attention par contre, plus le modèle est costaud, plus il bouffe des tokens, donc sauf si vous aimez tomber en rade en plein milieu d'une guerre et être obligé de sortir la CB pour en racheter, démarrez avec les options les moins chères.

Et surtout, comme l'arme principale dans Pax Historia, c'est votre façon de formuler les choses, votre victoire dépend en grande partie de votre talent à argumenter. C'est du prompt engineering déguisé en grand jeu de stratégie, et je trouve que ça rejoint pas mal ce genre d'histoires où des modèles apprennent l'art de la persuasion . Le revers de la médaille, c'est que l'IA est encore beaucoup trop malléable du coup avec la bonne tournure de phrase, vous pouvez la convaincre de presque tout, un peu comme cette IA qu'on a baratinée pour lui faire lâcher 47 000 dollars .

Bref, si comme moi vous aimez triturer l'Histoire et réfléchir trois coups à l'avance, allez tester Pax Historia . C'est encore en alpha, mais j'ai trouvé l'idée brillante.

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 ^^.

Google a balancé l'info via son équipe cyberdéfense, le GTIG (Google Threat Intelligence Group). Des cybercriminels ont utilisé une IA générative pour dénicher et écrire un code d'attaque exploitant une faille inconnue (ce qu'on appelle un zero-day, une vulnérabilité que l'éditeur du logiciel n'a pas encore corrigée).

Et ils s'apprêtaient à lancer une vague d'attaques massives. C'est, d'après Google, la première fois qu'on observe ça dans la vraie vie, pas en labo.

La faille concernait un outil d'administration de serveur open-source très utilisé, dont Google ne donne pas le nom (le temps que tout le monde installe le correctif).

Le bug permettait de contourner la double authentification, le fameux code à 6 chiffres ou la notification sur le téléphone qui sécurise vos comptes. En pratique, il fallait quand même un identifiant et un mot de passe valides au départ, donc ce n'est pas une attaque magique en un clic. Mais une fois ce sas franchi, la 2FA tombait toute seule.

Ce qui a mis la puce à l'oreille des chercheurs, c'est l'allure du script Python utilisé pour exploiter la faille. Trop bien écrit, trop documenté, trop scolaire en fait.

Il était bourré de commentaires pédagogiques (le genre qu'on retrouve dans un tuto pour débutant), il affichait un menu d'aide impeccable, et surtout un score de dangerosité CVSS complètement inventé. Cette dernière trouvaille, c'est l'indice qui ne trompe pas, seul un modèle de langage peut halluciner un chiffre officiel avec autant d'aplomb.

John Hultquist, le chef analyste du GTIG, explique que les IA génératives sont vraiment douées pour repérer ce genre de faille logique de haut niveau, là où les outils d'audit classique (les "fuzzers" qui bombardent un logiciel de données aléatoires pour le faire planter) passent à côté.

Google précise au passage que ce n'est pas Gemini, son propre modèle d'IA, qui a été utilisé. Lequel alors ? Mystère, l'équipe de Mountain View ne le dit pas. On imagine que les criminels n'ont pas demandé poliment l'autorisation à un éditeur d'IA. Affaire à suivre.

Le rapport donne d'autres pépites. Le groupe nord-coréen APT45 utiliserait l'IA pour tester des milliers d'exploits en masse. Des opérateurs chinois liés à l'État expérimenteraient l'IA pour chasser les vulnérabilités.

Des backdoors (des portes dérobées cachées) sur Android interrogent directement Gemini pour piloter les téléphones infectés. Et côté désinformation, des opérations russes intègrent du faux audio généré par IA dans de vraies images d'actualités. Bref, ça bouge de partout.

Bonne nouvelle quand même, la campagne d'attaque massive a été désamorcée. Google a coordonné un correctif discret avec l'éditeur avant que les criminels puissent appuyer sur le bouton. Cette fois.

Bref, l'IA fabrique maintenant des armes prêtes à l'emploi pour les criminels, et personne ne sait quel modèle a fait le boulot. Rien de rassurant donc.

Source : The Hacker News

Justin Poehnelt, Senior Developer Relations Engineer chez Google, vient de balancer sur Github un outil en ligne de commande (CLI), codé en Rust qui permet de faire un truc trop pratique, à savoir piloter entièrement Workspace depuis le terminal. Ce logiciel nommé GWS est donc capable de gérer Gmail, Drive, Calendar, Sheets et sept autres services Google d'un coup. Et en plus, comme il a été conçu pour les agents IA, donc c'est pas juste pour vous et votre terminal !

Une fois installé via npm, cargo, brew ou un binaire pré-compilé, vous tapez gws auth login pour vous authentifier via OAuth et vous pouvez ensuite attaquer onze services depuis votre shell : Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs, Chat, Admin, Apps Script, Tasks, Workspace Events et Model Armor.

Niveau archi, au lieu de hard-coder chaque commande dans le binaire, gws interroge tout simplement le Discovery Service de Google au démarrage et reconstruit son arbre de commandes à la volée. Du coup quand Google ajoute un endpoint à l'API Sheets, le CLI le voit apparaître tout seul. C'est trop bien parce que ça évite de devoir attendre une release pour utiliser un éventuel nouveau service de Google. Et pour un agent IA qui re-fetch le schéma à chaque run, c'est plutôt une bonne idée.

Donc en plus de démarrer en moins d'une seconde, GWS crache des sorties en JSON structurées, y'a un mode --dry-run qui montre la requête sans l'envoyer, et de l'auto-pagination via --page-all. Et côté commandes utilitaires, vous avez aussi les + qui sont des helpers cousus main tels que gws gmail +send, gws drive +upload, gws calendar +agenda, gws sheets +append, gws gmail +triage et un gws gmail +standup-report qui résume vos mails de la semaine en quelques lignes.

Le repo embarque aussi 40+ skills d'agent prêts à l'emploi du type "résume mes mails non lus" ou "génère mon rapport", une extension Gemini CLI qui s'installe avec gemini extensions install https://github.com/googleworkspace/cli, et le helper +sanitize-response qui fait passer la sortie par Model Armor (le filtre anti-prompt-injection de Google Cloud) pour éviter les réponses bizarres.

En gros, c'est un outil pensé pour faire piloter votre Workspace par Claude, Gemini ou n'importe quel agent. Comme ça vous allez pouvoir écrire un workflow qui lit vos mails non lus, en fait un résumé, le poste dans un Chat et classe tout ça proprement dans Drive... sans avoir à toucher à la souris ni avoir à utiliser votre cerveau léthargique. Elle est pas belle la vie ?

Sauf que. Le projet porte le disclaimer "This is not an officially supported Google product", et un employé Google a confirmé sur le thread Hacker News (presque 1000 points, quand même) que c'est un projet DevRel. Comprendre : pas de SLA, pas de roadmap garantie, pas d'équipe SRE qui veille au grain. Vous savez comment ça finit chez Google avec ce genre de statut !

Bref si vous êtes chaud pour tester, le binaire est dispo ici . Maintenant reste à voir si Google lui donnera un statut officiel ou si GWS s'éteindra discrètement comme tant d'autres projets internes oubliés...

Un maker a transformé une réplique grandeur nature de C-3PO en assistant vocal interactif, et le résultat est franchement convaincant. Sa version du droïde papote, répond à vos questions, et tient même une conversation, le tout sans dépendre du moindre cloud une fois en local.

Le truc tient sur un Raspberry Pi 5 planqué dans la coque dorée du droïde. Un micro capte ce que vous racontez, un moteur de speech-to-text le transcrit, et un LLM local s'occupe de comprendre votre question pour formuler une réponse. Jusque là, rien de fou c'est même devenu même assez classique.

Starcraft2.ai débarque en force pour les joueurs de StarCraft 2 et de Brood War qui voudraient disséquer leurs replays sans bouger de leur navigateur. Le créateur de ce site, qui se présente sous le pseudo de Tomkit, a sorti un analyseur gratuit qui combine un moteur de rendu isométrique et un coach IA.

Vous balancez un fichier .SC2Replay (ou .rep pour Brood War), et chose incroyableuuuh, le site reconstruit votre partie complète en vue isométrique avec mouvement des unités, brouillard de guerre activable / désactivable et heatmaps. Comme ça plus besoin de relancer le client pour mater une partie.

Et le truc qui tue, c'est que vous pouvez aussi partager n'importe quel replay via une simple URL.

L'outil derrière ce projet, c'est sc2reader (la bibliothèque Python de référence pour Starcraft) qui parse intégralement les binaires des replays : Position détaillée des unités, séquence des ordres de construction, économie, kills, tout est extrait du fichier directement.

Le truc cool, c'est évidemment le coach IA. L'outil envoie le contexte de la partie (courbe d'éco, build order, échanges d'unités, résultat des batailles) à Claude, qui sort alors un debrief avec des conseils actionnables. Par exemple, le LLM identifie le type de stratégie déployée (timing attack, macro, all-in, cheese) et balance des recommandations basées sur les standards pro. C'est quand même bien plus utile que tous ces guides génériques qu'on retrouve en ligne.

Puis ce qui est cool avec ce logiciel, c'est aussi le support de Brood War et à où j'écris ces lignes, c'est l'un des seuls analyseurs encore maintenus pour le vieux premier StarCraft . Donc pour ceux qui parmi vous ont encore des replays archivés depuis l'ère du modem 56k, c'est carrément une bonne nouvelle !

Bref, si vous jouez encore à SC2 ou si vous voulez juste mater de beaux replays sans lancer le jeu, c'est par ici .

pgAdmin, l'outil "officiel" pour administrer vos bases PostgreSQL, c'est le type d'interface qu'on n'a pas vraiment envie d'ouvrir un lundi matin ! C'est lent, c'est cheum de ouf en mode figé dans les années 2000 et ça rame sérieusement dès qu'on tente un export un peu costaud. Alors oui je sais, DBeaver, c'est plus joli, mais faut se coltiner Java et un workspace qui traîne au démarrage.

Du coup quand bbDump est passé sur mon radar, j'ai eu envie de creuser un peu. C'est un gestionnaire PostgreSQL moderne, en Electron + Vue + TypeScript, signé par Poups, un dev indé français. L'outil reprend tout ce que vous faites habituellement en CLI (pg_dump, pg_restore, coups d'œil aux tables, schéma de la DB) et met ça dans une interface vraiment propre.

Le dashboard bbDump, tout de suite plus respirable que pgAdmin

Côté fonctionnalités classiques, vous avez ce qu'on attend d'un client PostgreSQL correct. Gestion multi-bases organisée par projet, backups avec liste, restauration, filtre par base, tailles et dates. De leur côté, les tâches planifiées via expressions cron sont configurables par base, et il y a même une visionneuse de logs en temps réel qui trace chaque opération pg_dump.

Ajoutez à ça un navigateur de tables avec édition inline (avec support complet des types), un constructeur de requêtes SQL visuel en plus de l'éditeur brut, l'export CSV, et un diagramme entité-relation interactif via Vue Flow pour visualiser les tables et les clés étrangères. Grâce à bbDump, plus besoin d'aller chercher un outil externe pour comprendre une base héritée d'un projet qui traîne !!

Le schema visualizer en mode ERD interactif, pratique pour décortiquer une base héritée

Mais le vrai twist, c'est l'intégration du MCP (Model Context Protocol) puisque bbDump expose 31 outils MCP aux agents IA, ce qui veut dire que votre Claude d'amour ou votre LLM peut interroger la DB, regarder un schéma, tester une requête. Et comme les mutations passent par un système de confirmation, pas de DROP TABLE à l'insu de votre plein gré !

Je vous avais déjà parlé de cette approche avec Ghidra MCP côté reverse engineering et BrowserWing côté automatisation navigateur. bbDump rejoint donc la famille côté backend de données.

Autre détail sympa, le dev a pensé à la sécurité puisque les backups sont chiffrés en AES-256-GCM, donc si vous synchronisez vos dumps sur un cloud random, pas de panique sur les données sensibles. Sur macOS, y'a même une mini-app menu bar pour accéder aux bases et aux connexions proxy sans ouvrir l'app complète.

Côté installation, c'est facile :

curl -fsSL https://poups.dev/bbdump.sh | bash