La fondation Raspberry Pi vient d'annoncer une nouvelle version du Pi 4 avec 3 Go de RAM, vendue 83,75 dollars (environ 100 euros). Mais derrière cette annonce se cache une mauvaise nouvelle : les prix de toute la gamme augmentent à cause de la flambée de la mémoire.

Un modèle 3 Go pour limiter la casse

Annoncé un 1er avril, ce nouveau Raspberry Pi 4 n'est pas une blague. Le modèle embarque deux puces LPDDR4 de 1,5 Go chacune, une configuration qui permet de réduire les coûts de production par rapport aux puces 2 Go classiques.

Le prix de la mémoire LPDDR4 a été multiplié par sept en un an, et c'est cette explosion qui a poussé la fondation à trouver une alternative. Le Pi 4 3 Go se positionne entre le modèle 2 Go et le 4 Go, avec un tarif de 83,75 dollars, soit environ 100 euros et 15% de moins que le nouveau prix du 4 Go.

Des hausses de prix qui font mal en Europe

La fondation a relevé les prix de l'ensemble de sa gamme pour les versions 4 Go et plus. En France, la douche est froide : le Raspberry Pi 4 4 Go est passé de 65 euros à 120 euros TTC chez Kubii, le principal revendeur agréé. Le Pi 5 16 Go grimpe de 212 à 353 euros. Seul le Pi 4 2 Go reste stable à environ 63 euros.

La cause est la même pour tout le monde : la demande en mémoire des centres de données, tirée par l'intelligence artificielle, fait grimper les prix des puces LPDDR4 et LPDDR5 sur l'ensemble du marché. Côté disponibilité du nouveau modèle 3 Go, c'est encore très limité par chez nous.

Cette situation inquiète pas mal de monde dans la communauté. Jeff Geerling, créateur de contenu bien connu dans l'univers Raspberry Pi, estime que ces hausses de prix risquent d'exclure une partie des bidouilleurs. Certains commencent d'ailleurs à se tourner vers des alternatives à base de microcontrôleurs comme les ESP32, qui restent abordables. Les anciens modèles de Raspberry Pi (Zero, 2, 3), qui utilisent de la mémoire LPDDR2, sont pour le moment moins touchés par la hausse.

C'est un peu le monde à l'envers : un Raspberry Pi, c'est censé être un petit ordinateur pas cher, et là on se retrouve avec un Pi 4 4 Go à 120 euros en France. La crise de la mémoire liée à l'IA touche tout le monde, même les petites cartes de bricolage.

Bon au moins, le modèle 3 Go montre que la fondation cherche des solutions pour garder des prix un minimum accessibles, et c'est quand même rassurant de voir qu'ils ne se contentent pas de répercuter les hausses sans réagir.

Source : Hackaday

Framasoft a publié aujourd'hui 2 articles sur le numérique public. Le premier, c'est un dossier ultra costaud (impressionnant !) qui tenez-vous bien, défend la Suite numérique de l'État (Tchap, visio LiveKit, France Transfert, Grist, assistant Mistral...) face à ses détracteurs.

Et le second, c'est une tribune parue dans l'Humanité, qui explique pourquoi le fantasme de l'"Airbus du numérique" est une impasse.

Sur la Suite numérique, Framasoft remet en fait les pendules à l'heure. OUI, le développement a coûté 9,3 millions d'euros, mais comparé au système de paie Louvois qui a coûté 500 millions ou à l' ONP qui a coûté un peu moins de 350 millions, on est clairement sur une autre échelle ! Ainsi, dans son article, Framasoft calcule que le coût annuel revient à 75€ par agent public. Franchement c'est pas "cher" quand on sait que c'est plutôt 300 à 590€ pour une licence Microsoft 365 ou un Google Workspace. Donc en fait, cette suite numérique, c'est pas forcément délirant comme investissement.

Ah et sur le fameux "Airbus du numérique", leur tribune est, elle aussi, limpide puisqu'elle nous explique que créer un champion européen du cloud, ça reviendrait à reproduire les mêmes erreurs que les GAFAM mais avec de l'argent public.

Le problème de cette approche en fait, c'est qu'on reste prisonnier du même modèle de centralisation des données, donc pour Framasoft, la seule vraie alternative, ce sont les communs numériques à savoir tout ce qui est logiciels libres, serveurs décentralisés, gouvernance collective...etc.

Après ça ne veut pas dire que c'est facile à mettre en place, mais au moins c'est pas du greenwashing à la con ou appelez ça comme vous voulez.

Voilà, si vous suivez ce blog depuis un moment, vous savez que c'est un sujet qui me tient à cœur. J'en parle ici depuis des années, que ce soit quand Framasoft a lancé Dégooglisons Internet ou plus récemment avec le guide pour larguer Google . Et je suis assez attristé de voir que finalement, ce débat n'a pas bougé d'un pouce dans le cerveau de certaines personnes alors que de mon point de vue et de celui de Framasoft, c'est plutôt une bonne chose que l’État s'y mette enfin !

Bref, allez lire leurs deux articles, vous allez apprendre plein de trucs : Le dossier complet et la tribune !

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 !

Le ministère des Transports britannique vient de publier un appel d'offres pour trouver un développeur C++ capable de maintenir le NAPAM, le modèle qui prédit la répartition des passagers dans les aéroports du pays. Le programme tourne sur 10 000 lignes de code avec Excel comme interface. Budget prévu : 100 000 livres sur trois ans.

10 000 lignes de C++ et un fichier Excel

Le NAPAM (pour National Aviation Passenger Allocation Model), est le logiciel qui permet au gouvernement britannique de prévoir comment les passagers se répartissent entre les aéroports du pays. Il couvre 29 aéroports britanniques qui gèrent des vols internationaux, plus quatre hubs à l'étranger : Amsterdam, Dubaï, Francfort et Paris.

Le programme tourne dans un environnement .NET en C++ et se nourrit de données via des fichiers Excel. Il effectue des calculs itératifs jusqu'à atteindre certains seuils définis par l'utilisateur, comme la capacité maximale de passagers d'un aéroport donné. Le tout tient en 10 000 lignes de code. Pour un outil qui influence les décisions de politique aérienne du Royaume-Uni, on est sur quelque chose d'assez artisanal.

Un appel d'offres à budget serré

Cet appel d'offres a été lancé pour un contrat de trois ans, avec un budget de 100 000 livres, soit l'équivalent de 120 000 euros. Le poste consiste à fournir un support technique ad hoc aux analystes et économistes de l'équipe Aviation Appraisal and Modelling.

Le modèle existe depuis au moins 2010 et a été mis à jour en 2017, 2022 et 2024. Le précédent contrat de maintenance avait été attribué au cabinet américain Jacobs, qui avait facturé environ 97 000 livres rien que pour les mises à jour de 2020. Le ministère précise quand même que le budget est « non engageant » et qu'il ne garantit ni le volume de travail ni les dépenses.

Un cas d'école du logiciel legacy

Ce genre de situation est un classique dans les administrations : un outil développé il y a quinze ans par un prestataire, maintenu au fil de l'eau par un consultant externe, et dont personne en interne ne maîtrise vraiment le code.

Le NAPAM est quand même utilisé pour orienter les investissements aéroportuaires et les projections de trafic du pays. Si le développeur sous contrat décide de partir à la retraite ou de changer de métier, c'est tout le modèle de prévision qui se retrouve en difficulté.

Et avec 10 000 lignes de C++ legacy plus des macros Excel, on imagine la joie du prochain développeur qui reprendra le dossier.

C'est quand même un peu vertigineux de se dire que les prévisions du trafic aérien d'un pays du G7 dépendent d'un programme en C++ maintenu par un seul prestataire pour 33 000 livres par an.

Avec ce budget, on est à peine sur le tarif d'un développeur junior à mi-temps à Londres. On ne dit pas que le modèle est mauvais, mais la dépendance à une seule personne sur du code legacy avec Excel comme interface, ça fait quand même un peu froid dans le dos.

Source : The Register

Un développeur a créé un langage de programmation dont le code source est composé de M&M's colorés. Six couleurs, six familles d'instructions, et les programmes se compilent sous forme d'images PNG. Le plus rigolo ? On peut même prendre en photo de vrais bonbons posés sur une table pour générer du code exécutable. Le projet, baptisé MnM Lang, cartonne.

Des bonbons à la place du code

L'idée est partie d'un paquet de GEMS (l'équivalent indien des M&M's) ouvert un peu trop fort. Mufeed VH, développeur et auteur du projet, a vu les confiseries former une sorte de flèche sur le sol et s'est dit que ça ferait un bon point de départ pour un langage de programmation. Le résultat s'appelle MnM Lang, un langage dit "ésotérique" où le code source est écrit sous forme de rangées de bonbons.

Six couleurs sont utilisées, chacune correspondant à un type d'instruction : le bleu gère le flux de contrôle (sauts, appels, arrêt), le vert s'occupe des variables et de la pile, le jaune traite les opérations mathématiques, l'orange gère les entrées/sorties, le marron s'occupe des labels et des chaînes de caractères, et le rouge de la logique booléenne et de la manipulation de pile. Le nombre de bonbons dans une rangée détermine l'opcode : six bonbons à la suite, par exemple, ça donne la valeur 5.

Du vrai code dans une image PNG

Dans un premier temps, les programmes sont écrits en ASCII, puis compilés en PNG. Dans l'image, chaque lettre est remplacée par un Sprite de bonbon. Et le truc assez fou, c'est que ça marche aussi dans l'autre sens : on peut prendre une photo de vrais bonbons posés sur un fond blanc, et le décodeur d'image reconstitue le code source à partir des couleurs détectées.

Côté limitations, les images ne sont pas très douées pour stocker du texte. Les chaînes de caractères et les variables initiales passent donc par un fichier JSON séparé qui accompagne le programme.

Malgré cette contrainte, MnM Lang permet d'écrire de vrais programmes : Hello World, FizzBuzz, factorielle. Un terrain de jeu interactif est disponible sur le site du projet, avec un éditeur en ligne, un rendu visuel des bonbons et même un affichage de l'arbre syntaxique.

On a donc là un projet rigolo et coloré, et ça change un peu ! MnM Lang ne va pas remplacer Python ou Swift. Ce genre de truc nous rappelle que la programmation, ce n'est pas qu'un outil de travail et de production, mais ça peut aussi être du fun et de l'amusement, même si le niveau d'ingénierie derrière (compilateur, décodeur d'images, terrain de jeu web) montre que le projet est loin d'être une simple blague. Bref, si vous avez un paquet de M&M's qui traîne et un dimanche après-midi devant vous, vous savez quoi faire.

Source : Hackaday

MinIO, tout le monde ou presque connaît car c'est LE truc quand on veut du stockage objet S3-compatible auto-hébergé sous Linux. Sauf que voilà... la licence AGPL, ça pique pour pas mal de boîtes qui ne veulent pas se retrouver à devoir ouvrir leur code.

Du coup, y'a un nouveau projet qui débarque dans le tiek et qui devrait en intéresser plus d'un. C'est RustFS , codé en Rust (comme le nom le laisse deviner mes petits Sherlock) et 100% compatible S3. En gros, vous prenez votre stack MinIO existante, vous remplacez par ce truc, et en fait tout continue de fonctionner pareil... Vos buckets, vos applis, vos scripts Python, boto3... tout pareil !

docker run -d -p 9000:9000 -p 9001:9001 -v $(pwd)/data:/data -v $(pwd)/logs:/logs rustfs/rustfs:latest

Vous avez déjà ressenti cette frustration monumentale de vouloir lancer un JRPG obscur sorti uniquement au Japon, ou de tomber sur un stream coréen de Starcraft sans comprendre un traître mot de ce qui se raconte ?

Moi non ^^, mais j'imagine que quand on est passionné de gaming, c'est le genre de barrière linguistique qui peut vite briser une hype, voire une vie. Heureusement, y’a un petit outil open source qui vient de débarquer sur Windows et qui va vous la changer (la vie...) : GameCap .

Contrairement à d'autres outils qui essaient de lire le texte à l'écran (souvent avec des résultats foireux), GameCap s'attaque directement au son de votre PC. En gros, il utilise le mécanisme de WASAPI loopback pour capturer l'audio de votre système en temps réel. Ce flux sonore est ensuite envoyé vers l'API de Deepgram qui s'occupe de la transcription (transformer la voix en texte) avant de passer par les moulinettes de Google Translate pour la traduction finale.

Comme le traitement se fait via des API cloud, notez que vos flux audio partent faire un petit tour sur les serveurs de Deepgram. C'est pas cool mais c'est le prix à payer pour avoir une transcription de haute volée avec une latence quasi imperceptible. Le résultat s'affiche ensuite dans un overlay personnalisable (police, taille, position) que vous pouvez caler n'importe où sur votre écran pour ne pas gêner l'interface de votre jeu ou de votre vidéo. C'est un peu dans la même veine que ce que propose Buzz , mais optimisé pour l'affichage en surimpression pendant que vous jouez.

Votre navigateur ne supporte pas la lecture de vidéos HTML5. Voici un
<a href="/gamecap-sous-titres-traduction-jeux-video-ia/gamecap-sous-titres-traduction-jeux-video-ia-1.mp4">lien vers la vidéo</a>.

Alors là les amis, c'est le moment de vous accrocher à vos vieux chargeurs Lightning de la guerre ! Parce que si vous avez un vieil iPhone 5s qui traîne dans un coin ou dans votre poche et que vous refusez catégoriquement de le foutre à la benne par pur respect pour le design de ce bon vieux Jony Ive, j'ai une nouvelle qui va vous redonner le smiiiiile.

Vous ne l'avez pas encore vu parce que la vie est un tourbillon qui vous emporte chaque jour loin de tout ça, mais sachez qu'Apple vient tout juste de sortir iOS 12.5.8. Hé oui, en 2026 la firme à la pomme a balancé un patch pour un téléphone sorti il y a plus de 12 ans. Je rappelle quand même que ce vieux machin a été déclaré officiellement « obsolète » par Cupertino en 2024.

Alors POURQUOI ?

Et bien c'est tout simple ! C'est en réalité une question de vie ou de mort pour les services de base sur le smartphone. En effet, sans cette mise à jour, vos certificats de sécurité allaient expirer et s'en était terminé de FaceTime, d'iMessage, et même de la possibilité d'activer le téléphone après une réinitialisation. En gros, votre iPhone 5s allait se transformer en cale porte.

Heureusement qu'ils ont réagi !

Grâce à ce patch (qui concerne aussi l'iPhone 6 et l'iPad Air 2 via iOS 15.8.6 et 16.7.13), les services essentiels vont donc continuer de ronronner jusqu'en janvier 2027 au moins. Même si ça devrait être la norme, c'est tellement rare de voir un constructeur s'occuper de son matériel si longtemps après la sortie qu'on est tous étonné ! Ça nous change de l'époque où on devait braver l'obsolescence programmée avec du ruban adhésif !

Après si vous sentez que l'autonomie de votre vieux smartphone décline , c'est peut-être le moment de lui offrir une petite batterie neuve pour fêter ça. Parce que faire tourner un OS de 2026 sur une puce A7, c'est un peu comme essayer de faire courir un marathon à votre grand-père... Faudra de la glace à l'arrivée !

Voilà, vous savez ce qu'il vous reste à faire concernant cet appareil !

D'ailleurs si vous voulez suivre mes découvertes tech au quotidien, je poste aussi des trucs sur ma page Facebook .

Source

Vous rêvez de faire tourner des modèles d'IA de 600 milliards de paramètres sur votre bureau sans avoir à vendre vos enfants ? Hé bien Jeff Geerling vient de tester un truc qui va vous faire baver, je pense. En tout cas, moi ça m'énerve (dans le bon sens du terme hein...) !

Apple lui a prêté 4 Mac Studios M3 Ultra pour tester une nouvelle fonctionnalité qui débarque avec macOS 26.2 et qui s'appelle le RDMA over Thunderbolt 5. En gros, c'est une techno qui permet à plusieurs Macs de partager leur mémoire unifiée comme si c'était un seul gros pool de RAM et du coup, au lieu d'avoir 4 machines séparées avec chacune leur mémoire, vous vous retrouvez avec 1,5 To de VRAM partagée accessible par toutes les machines.

Le setup de Jeff c'est deux Mac Studios avec 512 Go de RAM chacun à environ 11 700 dollars pièce, plus deux autres avec 256 Go à 8 100 dollars. Total de la douloureuse : environ 40 000 dollars. Ça pique, c'est clair, mais attendez de voir ce que ça fait.

Le truc qui change vraiment la donne avec le RDMA c'est la latence. Avant, quand un Mac devait accéder à la mémoire d'un autre Mac via le réseau, ça prenait environ 300 microsecondes. Avec cette nouvelle implémentation Thunderbolt 5, on tombe à moins de 50 microsecondes. Ça paraît rien comme ça, mais pour faire tourner ce genre de modèles, c'est énorme.

Jeff a fait tourner des benchmarks classiques et les résultats sont plutôt impressionnants. Sur Geekbench 6, le M3 Ultra explose le Dell Pro Max et l'AMD Ryzen AI Max+ 395 en mono et multi-coeur. Mais le plus fou c'est sur le benchmark HPL en virgule flottante 64 bits où c'est le seul système desktop testé à dépasser 1 Téraflop, avec presque le double des performances du Nvidia GB10.

Qui se rappelle de Stunt Car Racer ?

C'était un jeu de course complètement barré sur Amiga où on pilotait une voiture avec un énorme V8 qui crachait des flammes sur des circuits surélevés dans le vide. Si vous avez connu ça à l'époque, vous savez à quel point c'était addictif et ce jeu de 1989 signé Geoff Crammond (le mec derrière les simulations Grand Prix ultra-réalistes) reste encore aujourd'hui une référence en termes de physique de conduite.

Hé bien bonne nouvelle les amis, un remake PC est en cours de développement par des fans passionnés ! Le projet existe depuis 2019, initié par D. Vernon et A. Copland, et il est maintenant maintenu par omenoid et ptitSeb qui continuent de le faire évoluer et contrairement à pas mal de projets fans qui tombent dans l'oubli, celui-ci est bien vivant.

Le concept original était déjà dingue pour l'époque. Vous aviez des circuits surélevés comme des montagnes russes géantes, avec des sauts impossibles, des virages relevés, et surtout le fameux Ski Jump qui faisait flipper tout le monde. Le truc, c'est que si vous ratiez un saut ou que vous alliez trop vite dans un virage, votre caisse tombait dans le vide. Pas de barrières de sécurité, pas de seconde chance, pas de Lakitu Pêcheur... ^^ et votre voiture accumulait aussi des dégâts au fil des courses.

Trop de crashes et au bout d'un moment, c'était game over pour la saison.

Le remake reprend donc tout ça avec une modélisation complète des circuits et une physique de suspension fidèle à l'original. Les développeurs ont aussi récemment intégré un patch qui améliore considérablement le framerate, ce qui rend l'expérience beaucoup plus fluide que le jeu d'origine.

Geoff Crammond en 1987 sur un vrai kart relié à un Commodore 64

Pour ceux qui veulent tester, le projet est disponible sur GitHub avec une version Windows prête à l'emploi . Y'a aussi une version Linux en développement pour les manchots du dimanche.

Ce qui est cool avec ce genre de projet, c'est qu'il permet de redécouvrir des jeux qui ont marqué l'histoire du jeu vidéo mais qui sont devenus quasi injouables sur du hardware moderne. Geoff Crammond avait passé trois ans à développer Stunt Car Racer, en partant d'un simple simulateur de terrain pour Commodore 64 avant de transformer le concept en jeu de course aérien et à l'époque, ce résultat avait été salué, comme l'un des meilleurs jeux de course jamais créés, par Amiga Power qui l'avait classé dans son top 10 de tous les temps.

Bref, si vous avez la nostalgie des années Amiga ou si vous êtes simplement curieux de découvrir un classique qui a influencé pas mal de jeux de course modernes, c'est le moment de tester ce remake. Au pire vous aurez passé un bon moment à vous casser la figure sur le Ski Jump, au mieux vous comprendrez pourquoi les "vieux" en parlent encore 35 ans plus tard...

Source

Si vous avez un Steam Deck et que vous rêvez de fluidité visuelle digne d’un écran 120 Hz alors que votre jeu tourne péniblement à 40 FPS, il faut absolument que vous testiez Lossless Scaling qui vient officiellement de débarquer sur le Decky Store .

Pour ceux qui ne connaissent pas le concept, Lossless Scaling c’est un logiciel Windows hyper populaire qui permet de générer des frames artificielles entre les vraies images de votre jeu. En gros, si votre jeu tourne à 30 FPS, le logiciel va créer des images intermédiaires pour donner l’impression d’avoir du 60 FPS. C’est pas de la magie noire, c’est de l’interpolation de frames, et ça marche plutôt bien quand c’est correctement implémenté.

Le truc, c’est que jusqu’à maintenant c’était réservé aux joueurs Windows, et vous, pauvres utilisateurs de Steam Deck, vous êtiez condamnés à regarder votre cousin PCiste consanguin profiter de la fluidité de ses jeux pendant que vous, vous vous tapiez des 30 FPS saccadés sur Elden Ring.

Hé bien aujourd’hui, c’est terminé, grâce au travail de PancakeTAS qui a porté la technologie sous Linux et de xXJSONDeruloXx qui a créé ce plugin Decky appelé “ lsfg-vk ”.

L’installation est devenue ultra simple maintenant que c’est dans le store officiel Decky… Suffit de chercher “Decky LSFG-VK”, vous l’installez, et vous suivez les instructions. Bon par contre, petit détail important, il vous faut quand même avoir acheté Lossless Scaling sur Steam (Ouin). C’est pas gratuit, mais à moins de 8 euros en période de soldes, ça reste très accessible pour ce que ça apporte. Et puis ça vous fait une idée cadeau de plus pour Noyël !

Côté résultats, c’est assez impressionnant sur les jeux qui tournent de façon stable. Si vous avez un titre qui tourne à 40 FPS constants, vous allez pouvoir simuler du 80 FPS et l’œil s’y laissera prendre. Par contre, et c’est là que ça se corse, il faut que le framerate de base soit stable. Sur des jeux gourmands comme Dying Light: The Beast où le framerate fait du yoyo, vous allez vous retrouver avec des stutters pas très agréables.

Bon, si vous me lisez depuis loooongtemps, vous connaissez forcément le risque que représentent les métadonnées contenues dans les images que vous partagez en ligne. Oui, je parle bien des fameux EXIFs qui contiennent aussi bien le modèle d’appareil photo utilisé, l’heure précise à la seconde près où vous avez pris le cliché, les réglages de l’objectif, parfois même l’altitude, et surtout les coordonnées GPS exactes de l’endroit où vous étiez.

Et toutes ces données, si vous mettez vos photos en ligne par exemple, chez Google ou Apple, et bien eux les récupèrent et les utilisent. C’est dommage, surtout que ce sont des données qui sont quand même utiles pour peu qu’on garde ça en local sur sa machine.

Alors que faire ?

Hé bien, il existe un logiciel open source sous licence MIT qui s’appelle ChronoFrame . C’est une galerie photo que vous pouvez héberger vous-même, qui va parser automatiquement toutes les données exif de vos clichés, extraire la géolocalisation, faire du reverse géocoding pour identifier le lieu exact et afficher tout ça sur une espèce de carte interactive sur laquelle vous pouvez naviguer pour revoir vos souvenirs de voyage.

En gros c’est comme Google Photo sauf que c’est vous qui gérez vos données et vous contrôlez qui accède à quoi.

L’intérêt de ChronoFrame, c’est qu’il rend visible l’invisible. Vous uploadez une image, ChronoFrame lit les métadonnées, extrait les coordonnées GPS si elles existent, et lance un appel à l’API Mapbox ou MapLibre pour faire du reverse geocoding. Ça, ça veut dire transformer des coordonnées GPS (48.8584, 2.2945) en adresse lisible (“Tour Eiffel, Paris, France”).

Et surtout, ChronoFrame supporte les Live Photos d’Apple ET les Motion Photos de Google. La génération de miniatures, quand à elle, utilise ThumbHash , un algorithme de placeholder ultra-compact créé par Evan Wallace (cofondateur de Figma). Ainsi au lieu de générer plusieurs tailles de miniatures (100x100, 200x200, 400x400…etc), ThumbHash encode une version floue de l’image dans moins de 100 bytes et comme ça, les vignettes se chargent instantanément, et l’affichage est ensuite progressif (flou -> net) jusqu’à ce que l’image full résolution arrive.

L’interface est bien sûr responsive, supporte le touch et la navigation par gestes, et donne une expérience proche d’une app native. Pour la déployer, vous devez créer un fichier .env avec vos variables d’environnement (email admin, mot de passe, provider de stockage, token Mapbox…etc), vous lancez docker pull ghcr.io/hoshinosuzumi/chronoframe:latest, et hop, ça tourne direct.

Le guide de démarrage détaille tout le process et ça vous prendra 5 minutes chrono.

Voici un exemple de configuration minimale :

[email protected]
CFRAME_ADMIN_PASSWORD=VotreMotDePasse
NUXT_PUBLIC_MAP_PROVIDER=maplibre
NUXT_PUBLIC_MAP_MAPLIBRE_TOKEN=votre_token_maptiler
NUXT_STORAGE_PROVIDER=local
NUXT_PROVIDER_LOCAL_PATH=/app/data/storage
NUXT_SESSION_PASSWORD=$(openssl rand -base64 32)

NUXT_STORAGE_PROVIDER=s3
NUXT_PROVIDER_S3_ENDPOINT=https://s3.amazonaws.com
NUXT_PROVIDER_S3_BUCKET=votre-bucket
NUXT_PROVIDER_S3_REGION=eu-west-1
NUXT_PROVIDER_S3_ACCESS_KEY_ID=votre_key
NUXT_PROVIDER_S3_SECRET_ACCESS_KEY=votre_secret

En ce magnifique mardi matin, moi et mon mal de crâne, nous avons découvert un truc assez cool qui est un genre de wiki personnel en markdown, comme Obsidian ou Notion, mais avec un super pouvoir qui est que vous pouvez y écrire du code qui s’exécute directement dans vos notes !! Hé oui, du vrai code ! Pas des plugins, pas des extensions, mais du code Lua intégré dans votre texte comme si vos notes étaient devenues un environnement de dev à part entière.

Ça s’appelle SilverBullet , c’est open source (licence MIT), et franchement, si vous avez déjà bidouillé des configs Neovim ou des scripts Redis, vous allez kiffer car c’est beaucoup plus simple ^^.

Ça ressemble à n’importe quel wiki markdown moderne. Vous écrivez vos notes en local, elles sont stockées en fichiers statiques .md, vous avez des liens bidirectionnels pour connecter vos idées, et l’interface est optimisée avec des raccourcis clavier. C’est évidemment une Progressive Web App qui fonctionne 100% hors ligne ( comme expliqué sur leur site ), et vous gardez le contrôle total sur vos données, puisque tout est auto-hébergé sur votre machine ou votre serveur.

Ainsi, avec le scripting Lua intégré, vous pouvez littéralement taper ${10 + 2} dans une note et le résultat s’affichera en temps réel : 12 (vous l’aviez les matheux ?? ^^). Et si vous voulez une liste de vos 5 dernières pages modifiées qui se met à jour automatiquement, suffit d’écrire un petit bout de Lua, et hop, votre wiki devient “vivant”.

Alors oui, je sais ce que vous allez me dire, Obsidian a Dataview, Logseq a ses requêtes en Datalog…etc donc c’est pareil non ?

Et bien pas vraiment parce que Dataview ça vous demande quand même d’apprendre un DSL (Domain Specific Language) avec une syntaxe bizarroïde et de vous palucher les 50 pages de doc. Logseq quand à lui vous balance du Datalog sans trop d’explications. Alors que SilverBullet, lui, vous laisse écrire du Lua. Et le Lua, c’est simple, c’est dispo partout (Neovim, Redis, les addons World of Warcraft, OSB, etc.), c’est documenté, et c’est fait pour être embarqué dans des applications.

Si vous êtes data scientist, vous connaissez sûrement les Jupyter Notebooks qui sont markdown avec du code Python exécutable dedans. Hé bien SilverBullet fait exactement la même chose, mais pour vos notes personnelles. Vos notes ne sont plus des fichiers inertes, mais deviennent des mini-programmes qui peuvent calculer, générer du contenu, réagir à des événements…etc

Tenez par exemple, vous pouvez définir une fonction custom directement dans une page :

-- Additionner deux nombres
function adder(a, b)
 return a + b
end

command.define {
 name = "Insérer signature",
 run = function()
 local date = os.date("%Y-%m-%d")
 editor.insertAtCursor("---\nÉcrit le " .. date, false, true)
 end
}

slashCommand.define {
 name = "todo",
 run = function()
 editor.insertAtCursor("- [ ] |^|", false, true)
 end
}

event.listen {
 name = "page:save",
 run = function(e)
 local content = editor.getText()
 local word_count = select(2, content:gsub("%S+", ""))
 editor.flashNotification("Nombre de mots : " .. word_count)
 end
}

chmod +x silverbullet
mkdir mes-notes
./silverbullet mes-notes

.\silverbullet.exe mes-notes

docker run -p 3000:3000 -v ~/mes-notes:/space ghcr.io/silverbulletmd/silverbullet

Besoin d’aller voir le profil Instagram de quelqu’un en scrèd, sans que cette personne ne le sache ? Hé bien plus besoin de vous créer un faux compte grâce à ImgInn . En effet, ce site vous laisse surfer sur Instagram de manière totalement anonyme, sans même avoir besoin de vous connecter.

Vous allez sur ImgInn, vous tapez le nom d’utilisateur Instagram qui vous intéresse, et hop, vous accédez à tout son contenu public : posts, stories, Reels, highlights et même les photos de profil. Vous pouvez ainsi mater tout ça tranquillement sans laisser de traces.

En plus de la visualisation anonyme, ImgInn permet également de télécharger tout le contenu que vous voulez. Photos en résolution originale, vidéos en HD, stories qui vont disparaître dans 24 heures, vous pouvez tout récupérer en quelques clics. Par contre, ça ne fonctionne pas avec les comptes verrouillés (non publics).

Notez quand même qu’Instagram interdit formellement dans ses conditions d’utilisation le scraping de données et l’usage d’outils tiers qui imitent les fonctionnalités de la plateforme, donc sachez le, ImgInn viole clairement les règles d’Instagram.

Mais bon, quand on veut rester anonyme, notamment auprès de Meta, la question elle est vite répondue ^^. Notez aussi que même que si le site prétend garantir votre anonymat, il collecte forcément certaines données pour fonctionner comme votre adresse IP, les comptes que vous consultez, etc. Et bien sûr, rien ne garantit que ces informations restent vraiment confidentielles ou qu’elles ne soient pas partagées avec des tiers. Donc à utiliser avec parcimonie.

Et si ImgInn vous branche pas, y’a toute une ribambelle d’autres viewers du même genre. Dumpor propose par exemple une interface assez complète avec recherche par profil, localisation ou hashtag. SmiHub sépare carrément la partie visualisation et téléchargement en deux menus. Picuki va même jusqu’à intégrer des outils d’édition de photos. Pixnoy se concentre surtout sur les Reels, et Storistalker prétend même récupérer les posts supprimés.

A voir donc… Et pour me suivre sur Instagram c’est par ici !

Si vous êtes comme moi, que vous êtes parent et que vous pensez que le contrôle parental de votre box internet protège Junior des méchants sites du web, hé bien j’ai une mauvaise nouvelle. Car pendant que vous réglez minutieusement vos filtres, des ados développent des proxys web tellement sophistiqués que même les admins réseau en sueur n’arrivent plus à suivre.

Prenez Scramjet par exemple… c’est le dernier né de cette course à l’armement, et c’est vraiment bien fichu. Développé par Toshit pendant le Hack Club Summer of Making , Scramjet n’est pas juste un énième proxy pour regarder YouTube en cours de maths. Non non, c’est un véritable système d’interception basé sur JavaScript et WebAssembly qui réécrit le code des sites web à la volée.

Cela signifie que le proxy intercepte littéralement le JavaScript des sites, le modifie en temps réel pour contourner les restrictions, puis vous le sert tout chaud sans blocage. Techniquement, c’est brillant, je trouve.

Scramjet est en réalité le successeur officiel d’ Ultraviolet , un autre proxy que vous avez peut-être croisé si vous traînez dans les forums étudiants, mais celui-ci est désormais considéré comme obsolète. Pour sa part, Scramjet est encore maintenu, beaucoup plus moderne et surtout, son architecture est plus robuste. Il fonctionne déjà avec Google, YouTube, Discord, Reddit et quelques autres site. je l’ai testé avec mon site, ça passe aussi, même si c’est pas encore parfait. En tout cas, ça progresse vite.

Au temps jadis, où j’étais encore étudiant, on utilisait des proxys tout moisis qui affichaient les sites sans style et plantaient à la moindre iframe. Et aujourd’hui, des gamins développent des outils en WebAssembly et utilisent des Service Workers. MercuryWorkshop , le collectif derrière Scramjet, a en tout cas créé un outil technique impressionnant qui rivalise même avec certaines solutions commerciales.

Alors comment ça marche ?

Et bien au lieu de simplement faire du proxy classique (je demande la page pour toi et je te la renvoie), Scramjet intercepte TOUT. Les requêtes JavaScript, les WebSockets, les workers, même les tentatives de détection de proxy. Le code source montre qu’ils utilisent Rust pour compiler en WebAssembly les parties critiques, ce qui donne une performance de furieux. Tout se passe via un mini-navigateur dans votre navigateur qui traduit tout en temps réel pour éviter la détection.

L’installation est ridiculement simple comparée à Ultraviolet. Un pnpm install, un pnpm build, et hop, vous avez votre proxy qui tourne en local. Les développeurs ont même pensé aux noobs avec une UI basique pour tester. Bon, elle est moche, mais c’est pas le but. Le but c’est de bypasser les restrictions, pas de gagner un prix de design. Vous pouvez tester la démo ici !

On a donc des écoles et des entreprises qui dépensent des fortunes en solutions de filtrage web telles que Fortinet, Sophos, tous ces gros machins qui coûtent un bras et promettent de “protéger” les utilisateurs. Et en face, on a des ados brillants qui développent des contre-mesures en quelques mois pendant leurs vacances d’été. C’est beau !

Surtout que ce genre d’outil peut également servir dans des pays où l’information est vraiment censurée.

Bref, Scramjet c’est un super outil, open source, documenté, et accessible à tous et si vous voulez tester (pour la science, évidemment), le code est sur GitHub . Mais attention, l’utiliser pour contourner les règles de votre école ou entreprise, c’est à vos risques et périls.

Moi je vous ai rien dit, je fais juste de la veille tech…

Merci à Lilian pour le partage !

Et si je vous disais qu’un mec a réussi à prédire l’avenir avec la précision d’un oracle ? Et pas une vague prédiction à la Nostradamus où on peut interpréter n’importe quoi… Non, non, une vraie prédiction scientifique du style : “Ce truc devrait crasher vers septembre 2025”. Et devinez quoi ? Ça a effectivement crashé.

L’histoire commence en 2023, quand un certain Minki décide de tester une théorie complètement barrée. Le mec lit un article technique sur le moteur de DOOM et remarque un truc bizarre : une variable qui compte les démos du jeu qui s’incrémente en permanence, y compris quand une nouvelle démo commence. Cette variable se compare constamment avec sa valeur précédente, mais elle continue de grimper, encore et encore, jusqu’à… jusqu’à quoi exactement ?

Bah justement, c’est là que ça devient intéressant car Minki sort sa calculatrice et commence à faire ses petits calculs. Il sait que selon la documentation technique de DOOM , le moteur utilise des integers 16 bits pour optimiser les performances. Traduction pour les non-geeks : les nombres ont une limite, et quand on la dépasse, c’est le drame ! Un peu comme quand vous essayez de rentrer votre gros cul dans un ascenseur bondé. Sauf qu’ici, au lieu d’un ascenseur bloqué, on a un jeu qui explose.

Donc notre ami fait ses calculs et arrive à cette conclusion : DOOM devrait crasher après environ 2 ans et demi de fonctionnement continu. Et franchement, qui penserait à vérifier un truc pareil ? La plupart d’entre nous, on lance DOOM pour se défouler 30 minutes et on passe à autre chose. Mais minki, lui, il voit plus loin.

Alors il fait quoi ? Il prend un vieux PDA (si si, ces trucs qu’on utilisait avant les smartphones), il bricole une alimentation avec des batteries 18650 et un chargeur USB branché sur son routeur, et il lance DOOM. Puis il attend. Deux ans et demi. Pour de vrai.

Pendant ce temps, vous et moi, on a changé trois fois de téléphone, bingé 47 séries Netflix, survécu à François Bayrou, vu l’IA devenir mainstream… Et Minki ? Bah lui, il avait DOOM qui tournait dans un coin de son appart…

Et le plus dingue, c’est que ça a marché exactement comme prévu. Selon le post original sur LenOwO , le jeu a crashé “seulement quelques heures après avoir passé les deux ans et demi”. Boom. Prédiction confirmée. Le mec a calculé la mort de DOOM avec une précision chirurgicale.

Ici, pas besoin d’exploits sophistiqués ou d’outils de pentest dernier cri. Juste de la curiosité, des maths, et une patience de moine tibétain. Et c’est comme ça que Minki a transformé un bug théorique en prédiction concrète, puis en réalité observable.

En fait, les bugs d’overflow de DOOM sont légion . Si vous avez plus de 64 lignes défilantes, ça crash. Si une balle traverse plus de 128 objets, ça bug. Si vous construisez une zone de plus de 2500 unités de hauteur, le moteur panique. C’est un peu comme si le jeu était construit sur un château de cartes, où chaque limite non vérifiée est une catastrophe qui attend son heure.

Bref, vous l’aurez compris, cette expérience c’est bien plus qu’un simple “j’ai fait tourner DOOM pendant longtemps lol”. C’est une démonstration de la prédictibilité des systèmes informatiques. Ça montre que quand on comprend vraiment comment un programme fonctionne, on peut littéralement voir dans l’avenir…

Bien joué Minki !

Shai, c’est un collègue développeur qui ne dort jamais, qui ne râle jamais quand vous lui demandez de déboguer votre code à 3h du matin, et qui vit littéralement dans votre terminal. C’est un outil qui s’inscrit dans la même lignée que Codex ou Claude Code et qui est 100% français puisque proposé par OVHcloud.

Terminé donc les outils qui nécessitent des interfaces graphiques lourdes ou des plugins IDE complexes puisqu’ici, tout se passe dans le terminal.

L’installation tient en une seule ligne :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ovh/shai/main/install.sh | sh

Et en quelques secondes, vous avez un assistant IA fonctionnel, prêt à vous épauler dans vos tâches quotidiennes. Pas de configuration complexe, pas de dépendances infernales à gérer. Bien sûr, comme pour tout script téléchargé, pensez à vérifier le contenu avant exécution.

Vous l’aurez compris, SHAI ne se contente pas d’être un simple chatbot qui répond à vos questions. Il peut véritablement prendre le contrôle et exécuter des commandes, créer des fichiers, déboguer votre code, et même automatiser des workflows complets. Vous pouvez lui demander de créer un site web complet, de convertir des fichiers d’un format à l’autre, ou de corriger cette commande shell que vous n’arrivez jamais à mémoriser correctement.

La philosophie “written in Rust with love” inscrite dans le code du projet n’est pas non plus qu’une simple formule marketing car le choix de Rust garantit des performances exceptionnelles et une sécurité mémoire à toute épreuve. Avec 99,2% du code en Rust, les développeurs d’OVHcloud ont clairement misé sur la robustesse et la rapidité d’exécution. Je tiens quand même à dire qu’au cours de mes tests, j’ai quand même eu quelques plantages de l’application. Mais elle est encore jeune, donc j’espère que ça va s’améliorer.

Ce qui distingue vraiment SHAI des autres assistants IA, c’est sa capacité à fonctionner en mode “headless”. Vous pouvez simplement lui envoyer des prompts via un pipe Unix : echo "crée-moi un hello world en Python" | shai. Et rien que cette fonctionnalité ouvre des possibilités infinies pour l’automatisation et l’intégration dans des pipelines CI/CD existants.

Plus impressionnant encore, le mode “shell assistant” transforme SHAI en véritable garde du corps de votre terminal. Une fois activé, chaque fois qu’une commande échoue, SHAI intervient automatiquement pour vous proposer une correction. Plus besoin de chercher sur Stack Overflow pourquoi votre commande tar ne fonctionne pas comme prévu.

Pour réussir tout ça, il utilise par défaut Qwen3-32B mais rassurez vous, y’a moyen de changer de provider. L’aspect multi-provider est donc crucial et heureusement SHAI n’est pas verrouillé sur un seul modèle d’IA. Vous pouvez donc configurer différents providers selon vos besoins, vos préférences ou vos contraintes de confidentialité. Mais par défaut, OVHcloud propose un accès anonyme (avec limitation de débit) pour que tout le monde puisse tester l’outil sans engagement. Perso, j’ai éclaté la limite au bout de quelques minutes d’utilisation. Snif.

Lors de mes tests, j’ai aussi constaté que les commandes qu’on appelle normalement avec le “/” n’ont pas fonctionné chez moi et concernant le thème de l’interface de Shai, en fonction des couleurs de votre terminal, ça peut vite être illisible. C’est dommage mais j’imagine que ça va se bonifier avec le temps…

Voilà, avec Shai , OVHcloud mise clairement sur cette approche minimaliste mais puissante pour séduire les développeurs qui veulent de l’IA sans les complications habituelles et surtout qui tourne sur le sol français, dans le respect de vos données personnelles.

Je leur souhaite plein de succès !

Source

Hey les scrapers de l’espace là, vous en avez marre de vous battre contre Cloudflare comme si c’était le boss final d’un Dark Souls ? Et bien sûr, vous avez testé Selenium et Playwright mais vos bots se font démasquer plus vite qu’un menteur à l’Assemblée Nationale ? Alors ça tombe bien car j’ai trouvé votre nouveau meilleur ami, et il s’appelle Botasaurus.

Derrière ce nom de dinosaure se cache un framework Python open source, conçu pour le scraping web moderne. Créé par Omkar Cloud, il promet de faire passer vos bots pour des humains plus vrais que nature.

La première chose avec Botasaurus, c’est sa capacité à contourner les protections anti-bot. Il passe notamment la barrière de Cloudflare avec brio mais pas seulement, puisqu’il gère aussi très bien PerimeterX, BrowserScan, Fingerprint Bot Detection, et même les CAPTCHA Turnstile. Le créateur du framework a même publié une vidéo où il contourne tous ces systèmes en live. La grande classe !

Concernant Datadome, il semble cependant galérer encore un peu d’après les retours que j’ai eu.

Ce qui démarque Botasaurus, c’est surtout son approche “humane driver” car au lieu d’utiliser bêtement Selenium ou Playwright, le framework ajoute une couche d’humanisation qui simule des mouvements de souris réalistes, des temps de pause naturels, et même des patterns de navigation qui imitent un vrai utilisateur. Du coup vos bots passent incognito avec du style ^^.

Ce framework permet même d’économiser jusqu’à 97% sur les coûts de proxy. Comment ? Et bien en utilisant des requêtes fetch basées sur le navigateur au lieu de lancer un navigateur complet pour chaque requête. C’est malin et ça fait une sacrée différence sur la facture à la fin du mois.

Pour l’installation, c’est du Python classique :

python -m pip install --upgrade botasaurus

Et voici un exemple simple pour scraper un site :

from botasaurus.browser import browser, Driver

@browser
def scrape_heading_task(driver: Driver, data):
# Visite le site via Google Referrer (pour bypass Cloudflare)
driver.google_get(data['url'])

# Récupère le texte du titre
heading = driver.get_text('h1')

return {"heading": heading}

# Lance le scraping
scrape_heading_task()

Ce décorateur @browser gère automatiquement tout le setup du navigateur, les anti-détections, et même la sauvegarde des résultats en JSON. Comme ça, pas besoin de se prendre la tête avec la configuration.

Et pour les cas où vous avez besoin de contourner du Cloudflare plus agressif, il suffit d’ajouter un paramètre comme ceci :

driver.google_get(url, bypass_cloudflare=True)

D’après les benchmarks de ScrapingAnt, Botasaurus est plus furtif qu’undetected-chromedriver et puppeteer-stealth. C’est dire le niveau de sophistication atteint.

Un autre point fort de Botasaurus, c’est également la possibilité de transformer votre scraper en application desktop. En une journée, vous pouvez créer une app pour Windows, Mac et Linux avec une interface graphique complète. C’est génial, car ça vous éviter d’expliquer à vos clients comment lancer un script Python. Ils ont juste une app sur laquelle double-cliquer.

Le framework inclut aussi un serveur web intégré qui permet de créer une UI pour vos scrapers comme ça, avec quelques lignes de JavaScript, vous pouvez définir des formulaires d’input, des filtres, des exports en CSV/Excel, et même une API REST pour intégrer votre scraper ailleurs.

Ce framework brille donc particulièrement pour tout ce qui est :

• Les sites avec protection Cloudflare basique à modérée
• Le scraping local ou sur VPS avec peu de volume
• La création rapide de scrapers avec UI
• Les projets où l’anti-détection prime sur la performance pure

Par contre, pour du scraping massif à grande échelle ou contre des protections enterprise ultra-sophistiquées, vous devrez probablement combiner Botasaurus avec d’autres outils ou services.

Bref, c’est à tester !

Vous savez ce qui manquait vraiment à Internet ? La possibilité de coller un Mac System 1.0 de 1984 dans n’importe quelle page web. Et bien c’est maintenant possible grâce à Mihai Parparita, le génie derrière Infinite Mac, qui vient de sortir une fonctionnalité qui va faire kiffer tous les nostalgiques et les passionnés d’histoire informatique.

Son projet, qui permet déjà d’émuler tous les Mac OS de 1984 à 2005 directement dans le navigateur, peut maintenant être intégré dans n’importe quelle page web. Genre comme une vidéo YouTube, mais avec un Mac dedans.