Vous faites des vidéos face caméra pour YouTube ou Twitch et vous galérez à retenir vos textes ? Ou alors vous avez juste besoin d’un pense-bête qui reste toujours sous vos yeux pendant que vous bossez sur des trucs sérieux ? Si vous êtes sur Mac, y'a une petite pépite open source qui vient de sortir et qui utilise intelligemment un espace souvent critiqué de nos machines : NotchPrompter .

Ça se matérialise sous la forme d'une petite fenêtre de prompteur minimaliste qui vient se loger juste sous l’encoche (le fameux notch) de votre MacBook Air ou Pro. L'idée, c'est de garder votre texte le plus près possible de la caméra pour que votre regard ne semble pas fuir vers le bas ou le côté pendant que vous lisez.

Côté fonctionnalités, c'est de la "sobre-tech" efficace. Vous avez le défilement automatique avec une vitesse réglable, la possibilité d'ajuster la taille de la police, et même une fonction de pause automatique quand vous passez la souris sur la fenêtre. Le petit plus qui tue ? L'activation vocale pour démarrer ou stopper le prompteur à la voix, pratique quand on a les mains occupées. L’application est hyper légère et ne pompera pas vos précieuses ressources CPU, ce qui est crucial si vous enregistrez en même temps avec OBS ou ScreenFlow.

Le projet est disponible gratuitement sur GitHub sous licence MIT. Il vous faudra au minimum macOS 13.0 pour le faire tourner. Pour l'installation, direction la page des Releases, on télécharge le ZIP, on extrait et on glisse l'app dans le dossier Applications.

Petit point important, comme l'application n'est pas notarisée par Apple (le développeur préfère garder ses 99$ plutôt que de les filer à la pomme chaque année), macOS va râler au premier lancement. Pas de panique, il suffit d'aller dans vos Réglages Système > Confidentialité et sécurité, de descendre tout en bas et de cliquer sur "Ouvrir quand même". Si ça ne fonctionne pas, vous pouvez aussi tenter avec Sentinel . C'est le prix à payer pour de l'open source pur jus sur Mac.

Bref, que ce soit pour vos streams, vos présentations clients ou juste pour ne plus oublier vos notes en plein call Zoom, NotchPrompter est un outil génial qui transforme un défaut de design matériel en véritable atout productivité.

Merci à Lorenper pour le partage !

Vous vous souvenez des cassettes VHS ?

Bon, là rien à voir avec le magnétoscope de mémé qui clignote à 12:00 mais je suis quand même content de vous présenter VHS , un petit outil open source concocté par la team Charm dont je vous ai déjà parlé.

Y'a pas longtemps, je cherchais un moyen propre de faire une petit démo d'un projet perso et je ne sais pas si vous connaissez Terminalizer (j'en avais déjà parlé), mais là pour le coup, j'ai préféré l'approche de VHS parce qu'au lieu d'enregistrer votre terminal en "live" comme Terminalizer et de me faire stresser à chaque faute de frappe, ça me permet de scripter entièrement en amont ma démo.

En fait vous écrivez un fichier ".tape" avec vos instructions, et l'outil génère un rendu (GIF, MP4, WebM) nickel chrome. C'est donc le rêve de tous les perfectionnistes comme moi qui recommencent 15 fois la même capture parce qu'ils ont oublié un sudo ou qu'ils ont bafouillé sur le clavier.

Pour l'installer, comme d'hab :

brew install vhs

Output demo.gif
Set FontSize 20
Set Width 1200
Type "echo 'Salut les amis !'"
Sleep 500ms
Enter
Sleep 2s

vhs demo.tape

Ça y est les amis, NVIDIA a enfin lâché son client GeForce Now natif pour Linux ! Après des années à bidouiller avec des solutions non officielles ou à passer par le navigateur (beurk ^^), on a ENFIN droit à une vraie app qui tourne en natif.

Pour ceux qui débarquent, GeForce Now c'est donc le service de cloud gaming de NVIDIA. En gros, vous jouez à vos jeux sur des serveurs surpuissants équipés de RTX 5080, et le flux vidéo est streamé sur votre machine. Du coup, même si votre PC date de Mathusalem, vous pouvez faire tourner Cyberpunk 2077 en Ultra comme si de rien n'était.

Après y'a quand même un truc important à piger c'est que vos jeux, faut les acheter à côté. GeForce Now ne vend rien, il se connecte à vos bibliothèques Steam, Epic Games Store, Ubisoft Connect et compagnie. Ainsi, si vous possédez déjà des jeux sur ces plateformes, vous les retrouvez directement dans l'interface. Par contre, tous les jeux ne sont pas compatibles, mais il y a un catalogue d'environ 2000 titres supportés.

Ce qu'il vous faut

Côté config, c'est pas trop exigeant vu que c'est votre connexion internet qui fait le gros du boulot :

• Ubuntu 24.04 LTS (officiellement supporté, mais ça tourne aussi sur d'autres distros via Flatpak)
• Un GPU compatible Vulkan Video pour le décodage H.264/H.265 (GeForce série 10 minimum, ou Intel/AMD récent)
• Une connexion internet correcte : 15 Mbps pour du 720p, 25 Mbps pour du 1080p, et 65 Mbps si vous voulez taper dans le 5K à 120 fps
• Latence réseau inférieure à 80ms (privilégiez l'Ethernet ou le WiFi 5 GHz)

Comment installer le bazar

L'installation est carrément simple puisque NVIDIA distribue l'app via Flatpak, donc c'est universel. La première méthode qui est à mon sens la plus rapide c'est que vous téléchargiez le fichier .bin depuis le site officiel . Ensuite vous le rendez exécutable et vous le lancez :

chmod +x GeForceNOWSetup.bin
./GeForceNOWSetup.bin

flatpak remote-add --user --if-not-exists GeForceNOW https://international.download.nvidia.com/GFNLinux/flatpak/geforcenow.flatpakrepo

flatpak install flathub org.freedesktop.Platform//24.08

flatpak install -y --user GeForceNOW com.nvidia.geforcenow

flatpak override --user --nosocket=wayland com.nvidia.geforcenow

Vous avez sûrement déjà eu ce moment de solitude où vous devez filer le mot de passe du WiFi, de Netflix ou d'un compte commun à un pote. Et là, comme un mec bourré qui recontacte son ex après une soirée déprimante, vous finissez par l'envoyer par SMS ou l'écrire sur un bout de papier qui finira à la poubelle.

C'est le genre de truc qui rend dingue niveau sécurité, mais bon, dans la vraie vie on le fait tous !

Au début, je cherchais donc juste un moyen simple de faire ça proprement, et je suis tombé sur ShareMyLogin. C'est un petit outil open source très bien pensé qui permet de partager des identifiants (ou n'importe quel secret) via un lien unique, en chiffrant tout directement dans votre navigateur (Chrome, Firefox, peu importe).

Le principe vous le connaissez, c'est du Zero Knowledge. Du coup, comme le chiffrement se fait localement avant l'envoi, le serveur ne reçoit techniquement que des données illisibles. C'est dans l'esprit de ce que proposent des services comme Bitwarden Send ou LockTransfer pour les pros , mais ici sous forme d'un petit outil dédié et gratuit.

Côté technique, on retrouve donc bien de l'AES-256-GCM pour le chiffrement et du PBKDF2 (avec 250 000 itérations) pour la dérivation de clé. Concrètement, vous tapez votre secret, l'outil génère un lien, et hop, vous filez ce lien à votre destinataire.

Ce qui est cool, c'est que le code est disponible sur GitHub . Je vous invite d'ailleurs à aller jeter un oeil à encrypt.ts et decrypt.ts qui montrent bien que la crypto est gérée côté client. Après, si vous utilisez la version hébergée, vous devrez faire confiance à l'administrateur pour qu'il ne modifie pas le code à la volée. Mais si vous hébergez votre propre instance, ce qui est franchement conseillé si vous êtes à cheval sur la sécu, c'est top !

Bien sûr pour le partage de mots de passe critiques au quotidien, je vous recommande d'utiliser les fonctions de partage de votre gestionnaire de mots de passe habituel. Mais pour un dépannage ponctuel, genre filer le code du digicode à un livreur ou un accès temporaire, ShareMyLogin fera très bien le job.

Le projet propose aussi une API si vous voulez intégrer ça dans vos propres moulinettes.

Source

Tim Berners-Lee, le papa du Web, tape du poing sur la table . Dans cette interview accordée au Guardian aujourd'hui, il explique en gros qu'il est grand temps de "reprendre Internet" aux géants qui l'ont transformé en machine à fric.

Il était temps que ça sorte !

Parce lui parle carrément d'une "bataille pour l'âme du web". Rien que ça ! Selon lui, le web actuel est devenu un truc "optimisé pour la méchanceté" et la surveillance de masse. Je ne peux pas le contredire sur la méchanceté et en effet, la centralisation excessive et le modèle actuel ont largement perverti sa vision d'origine.

Sa solution, vous en avez peut-être déjà entendu parler, c'est le projet Solid (porté notamment par sa startup Inrupt ) qui propose de stocker ses données dans des "pods" personnels. L'idée c'est de découpler les données des applications. Vous gardez vos infos dans votre pod (hébergé chez vous ou chez un fournisseur de confiance) et vous donnez accès aux apps au cas par cas. Comme ça on peut reprendre (un peu) le contrôle de notre vie en ligne.

Il s'inquiète aussi pour l'IA et réclame un "CERN de l'IA" pour éviter que la technologie ne nous échappe totalement. C'est mal barré ça je pense, même si je suis d'accord avec lui.

Perso en ce qui me concerne, j'ai jamais changé mon fusil d'épaule et vous le savez, puisque depuis toujours j'invite tout le monde dès que j'en ai l'occasion à créer son site, à créer son forum, à créer sa plateforme et à en finir avec ces conneries de plateformes centralisée.

Alors peut-être que ça ne marchera pas, ou peut-être que son appel sera entendu et que ça marchera. Mais en tout cas, si à un moment, vous voulez publier des trucs sur le web, essayez un tout petit peu d'héberger vos propres trucs vous-même. Attentio, je ne vous dis pas de monter un cluster Kubernetes dans votre salon (sauf si vous kiffez ça) ou de switcher en mode auto-hébergement pur et dur sur un Raspberry Pi (bien que ce soit très cool avec Yunohost )... Non, vous pouvez simplement prendre un hébergeur comme O2Switch par exemple. C'est pas très cher.

Je crois que quand on a une passion, on peut mettre un petit peu d'argent dedans pour se faire plaisir. Puis ça peut marcher dans l'autre sens aussi... À l'époque, moi je me souviens, il y avait un pote qui ouvrait son serveur pour qu'on puisse y mettre des pages web et ce genre de truc via un petit FTP. Donc ceux qui savent gérer des serveurs web, vous pouvez peut-être aussi envisager de créer un espace non pas accessible à la Terre entière, mais au moins accessible à vos amis, à des connaissances, gratuitement. Un truc un peu facile à utiliser, à l'ancienne...

Voilà, je trouverai ça vraiment cool que ça revienne un petit peu à la mode et que le web se repeuple. Qu'on sorte un peu des GAFAM et des algos toxiques...

Quelques pages statiques et c'est suffisant pour s'exprimer sans se prendre le chou avec la technique. J'en suis la preuve vivante ! Le site sur lequel vous êtes est 100% statique. On n'a pas besoin de monter une startup à chaque fois qu'on veut faire un site.

Je ne sais pas si les fournisseurs d'accès internet offrent toujours un petit bout d'espace web, mais si vous avez ça qui traîne, profitez-en aussi.

Bref, écoutez Papi Tim et Tonton Korben et ensemble, reprenons le contrôle, un serveur à la fois.

Source

Si vous avez déjà croisé la route de jq , c'est probablement parce que vous vous la touchez un peu dans le terminal et que vous avez déjà joué avec du format JSON (logs, APIs, config...).

Jq, tout le monde l'adore parce que ça filtre, ça mappe et surtout ça transforme du JSON directement depuis le terminal. Mais la syntaxe de ce truc, aïe aïe aïe, c'est comme faire de la Regex. C'est de l'apprentissage sur le tas surtout. Faut copier coller des trucs en provenance de RIP-StackOverflow ou de ChatGPT-le-sang-de-la-veine. Et le pire c'est que 2 jours après, on a tout oublié !!! Puis lire la doc officielle, m'en parlez pas, c'est comme lire autre chose que mon site... c'est pas le criss de fun ^^.

Heureusement, pour ceux qui veulent vraiment monter en compétence sans s'endormir, il existe jq-quest .

C'est un petit projet sympa hébergé sur Codeberg qui propose une approche "learning by doing" (apprendre en faisant, pour les anglophobes). Au début, je pensais que c'était juste un QCM basique, mais en fait non puisqu'il faut vraiment taper les commandes et se salir les mains.

Pour essayer, suffit de cloner le dépôt, vous lancez le script, et on vous donne un input JSON et l'output attendu. À vous ensuite de trouver la bonne commande jq pour passer de l'un à l'autre.

Il vous faudra juste jq d'installé sur votre machine. Attention par contre, si vous êtes sous Windows, il faudra passer par WSL ou Git Bash, parce que le script .sh ne va pas aimer PowerShell.

Ça s'installe donc en deux secondes comme ceci :

git clone https://codeberg.org/gturri/jq-quest.git

cd jq-quest

Ensuite, vous lancez votre premier exercice :

./jq-quest.sh 1-pretty-print.json

Le script va alors vous afficher l'instruction, le JSON d'entrée et ce qu'il attend en sortie :

INSTRUCTION: Pretty print the json
INPUT: {"k1": "v1", "k2":[1, 3, 7]}
EXPECTED OUTPUT: {
 "k1": "v1",
 "k2": [
 1,
 3,
 7
 ]
}

Vous tapez votre proposition de filtre, et il vous dit si c'est bon ou pas. Pour proposer une solution, suffit de taper :

./jq-quest.sh 1-pretty-print.json 'SOLUTION'

Si vous séchez (et croyez-moi, ça va arriver), vous pouvez demander un indice avec :

./jq-quest.sh 1-pretty-print.json hint

Ou carrément la solution si vous êtes au bout du rouleau :

./jq-quest.sh 1-pretty-print.json solution

Mais rassurez vous, les exercices sont progressifs, ça commence par du "pretty print" basique (le truc qu'on fait tous), puis on attaque les filtres simples, les clés spéciales, les tableaux, et petit à petit on arrive sur des trucs bien plus costauds comme les itérations sur objets, le slicing ou les opérations mathématiques.

Ce genre de tuto interactif c'est top parce que jq, c'est hyper puissant, mais la courbe d'apprentissage est un peu raide au début. Là, en une petite heure, vous pouvez plier les exercices et avoir enfin compris la logique du truc au lieu de tâtonner à chaque fois.

D'ailleurs, si vous aimez ce genre d'outils pour parser de la donnée, je vous rappelle qu'il existe aussi fq pour les fichiers binaires ou encore htmlq pour le HTML . J'aurais pu vous parler d'outils graphiques pour faire ça, mais franchement, rien ne vaut la ligne de commande pour comprendre ce qu'on fait. Et si vous êtes plutôt Python, jetez un oeil à jc qui convertit la sortie des commandes classiques en JSON.

Bref, si vous voulez arrêter de souffrir à chaque fois que vous devez extraire un champ d'un JSON interminable, faites un tour sur jq-quest, ça va vous dérouiller les neurones.

Si vous êtes dev et que ce genre de tuto vous parle, suivez Korben sur LinkedIn pour d'autres découvertes.

Un grand merci à Guillaume pour la découverte.

Vous avez un serveur dans un placard, un NAS chez vos parents, ou une machine headless qui fait des siennes et qui refuse de booter correctement ? Alors vous connaissez forcement cette galère quand c'est impossible d'y accéder à distance parce que l'OS a crashé, que le réseau ne répond plus, ou que vous avez besoin de tripatouiller le BIOS pour changer un réglage.

Ah mais c'est terminé ces galères de cro-magnons, car il existe maintenant un petit boîtier open source qui règle tout ça et qui s'appelle LeafKVM. C'est un KVM over IP sans fil, avec un écran tactile intégré, qui vous permet de prendre le contrôle total d'une machine depuis votre navigateur web, sans avoir besoin d'installer quoi que ce soit sur la machine cible.

Vous branchez le LeafKVM en HDMI sur votre serveur (pour capturer l'image) et en USB (pour émuler clavier/souris), et hop, vous accédez à l'écran de la machine depuis n'importe quel navigateur que vous soyez sur votre canapé ou à l'autre bout du monde via RustDesk , vous voyez exactement ce que la machine affiche, du BIOS jusqu'à l'OS, et vous pouvez taper au clavier comme si vous étiez devant. Vous pouvez même monter des images ISO à distance pour réinstaller un OS sur une machine plantée, ce qui est quand même bien pratique.

Et LeafKVM embarque sa propre connectivité Wi-Fi 5 avec un mode hotspot intégré, du coup, même si votre serveur n'a pas de réseau fonctionnel (genre le driver réseau qui merde au boot), vous pouvez quand même y accéder en vous connectant directement au Wi-Fi du boîtier depuis votre smartphone. Pas besoin de trimballer un écran et un clavier dans votre local technique, le LeafKVM fait tout ça dans son boîtier alu de 90x65mm qui tient dans la poche.

Côté specs, on a donc un processeur Rockchip RV1106G3 avec 256 Mo de RAM et 16 Go de stockage eMMC, une puce Toshiba TC358743 pour la capture HDMI jusqu'en 1080p/60fps avec une latence sous les 100ms, du Wi-Fi 5 et Bluetooth via une puce RTL8821CS, un port Ethernet 100 Mbps avec support PoE optionnel, et surtout cet écran tactile IPS de 2,4 pouces qui permet de configurer le réseau ou de prévisualiser l'écran directement sur le boîtier sans avoir besoin d'un PC.

Le tout est vraiment open source avec les schémas hardware sous licence CERN-OHL-W et le logiciel sous GPLv2/v3. Le firmware est basé sur Linux Buildroot avec un backend en Rust, et l'interface web est dérivée du projet JetKVM. Bref, vous pous pouvez auditer le code si ça vous amuse mais également le modifier et le compiler vous-même si ça vous chante..

Par rapport aux alternatives comme le JetKVM à 69 dollars qui n'a pas de Wi-Fi hotspot, ou le NanoKVM de Sipeed qui est moins cher mais qui a eu quelques soucis de sécurité avec ses mots de passe par défaut, le LeafKVM se positionne très bien sur le créneau du "fait maison mais bien fini".

Le projet est actuellement en pré-lancement sur Crowd Supply, donc pas encore de prix annoncé, mais si vous êtes du genre à avoir des machines éparpillées un peu partout et que vous en avez marre de vous déplacer à chaque fois qu'une d'elles fait des caprices, ça vaut le coup de garder un œil dessus.

Merci à Letsar pour le partage !

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Vous savez que depuis quelques années, des startups équipent les camions poubelle et les bus de caméras IA pour cartographier automatiquement l'état des routes ? Comme ça, pendant que le chauffeur fait sa tournée, une intelligence artificielle détecte les nids-de-poule, les fissures et autres joyeusetés routières en temps réel. Chaque défaut est géolocalisé, scoré par gravité, et hop, les équipes de maintenance savent exactement où intervenir.

Bon apparemment, là où j'habite, ils n'utilisent pas ça parce que les routes sont des champs de mines, mais si le Maire se chauffe en DIY, ce projet maintenu par un certain Peter va l'intéresser.

C'est sur GitHub et c'est un stack complet pour faire exactement la même chose que les startups spécialisées en nids de poule... un vrai projet end-to-end avec l'entraînement du modèle sur du GPU cloud, une API backend containerisée, et même une app mobile React Native pour scanner les routes depuis votre téléphone.

Le projet s'appelle pothole-detection-yolo et ça utilise YOLOv8, le modèle de détection d'objets qui fait fureur en ce moment dans le domaine de la vision par ordinateur. Concrètement, le modèle a été entraîné sur un dataset de nids-de-poule disponible sur HuggingFace, avec des images de 640x640 pixels. L'entraînement s'est fait sur Nebius Cloud avec des GPUs H100, donc du sérieux, pas du Colab gratuit qui timeout au bout de 20 minutes.

Ce qui est cool avec ce projet, c'est qu'il ne s'arrête pas au modèle. Y'a une API FastAPI complète qui expose deux endpoints : /detect pour envoyer une image et récupérer les bounding boxes avec les scores de confiance, et /health pour vérifier que le service tourne. Le tout est containerisé en Docker avec support GPU automatique. Et si vous avez pas de carte graphique, ça bascule sur CPU.

Et la cerise sur le gâteau, c'est l'app mobile Expo/React Native. Vous ouvrez l'app, vous prenez une photo d'une route avec votre smartphone, l'image est envoyée à l'API, et vous récupérez les détections en temps réel avec les rectangles dessinés autour des nids-de-poule et les pourcentages de confiance affichés. Bref, c'est exactement ce que font les boites tech à plusieurs millions, sauf que là c'est open source sous licence Apache 2.0.

YOLOv8 atteint facilement entre 93 et 99% de précision pour la détection de nids-de-poule selon les variantes utilisées et des chercheurs ont même combiné YOLOv8 avec des données de nuages de points 3D pour atteindre 95.8% de précision sur des tronçons de tests d'environ 5 km. Bref, c'est du solide et ça fonctionne .

Le truc intéressant pour les bricoleurs, c'est que le modèle entraîné est directement téléchargeable sur HuggingFace donc vous pouvez donc skip toute la partie entraînement si vous voulez juste tester le résultat. Une seule commande Docker pour lancer l'API, et vous êtes opérationnel. Pour les plus motivés qui veulent entraîner leur propre modèle avec des données locales de vos routes françaises pleines de cratères, le code d'entraînement est là aussi avec les configs Ultralytics.

Bref, si vous êtes une petite mairie qui veut cartographier l'état de vos routes sans claquer 50 000 euros dans une solution proprio, ou juste un dev curieux de voir comment fonctionne la stack derrière ces caméras intelligentes qu'on voit de plus en plus sur les véhicules de service, ce projet est une mine d'or.

Tout est là , documenté, et ça fonctionne du feu de dieu.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Un grand merci à Lorenper pour l'info !

Vous en avez marre de payer des licences pour des apps de nettoyage macOS qui font grosso modo la même chose ? CleanMyMac, AppCleaner, DaisyDisk, Sensei, iStat Menus... C'est pas les options qui manquent, mais le portefeuille finit par tirer la gueule, du coup, quand je suis tombé sur Mole, je me suis dit que j'allais vous en parler.

Mole c'est un outil en ligne de commande (donc ça fait peuuuuur, ahaha mais c'est cool vous allez voir) qui regroupe toutes ces fonctionnalités dans un seul binaire. C'est open source, sous licence MIT, et ça pèse que dalle et en gros, l'idée c'est de taper la commande "mo" suivi d'un paramètre et hop, ça fait le taf.

mo # Interactive menu
mo clean # Deep cleanup
mo uninstall # Remove apps + leftovers
mo optimize # Refresh caches & services
mo analyze # Visual disk explorer
mo status # Live system health dashboard
mo purge # Clean project build artifacts

mo touchid # Configure Touch ID for sudo
mo update # Update Mole
mo remove # Remove Mole from system
mo --help # Show help
mo --version # Show installed version

mo clean --dry-run # Preview cleanup plan
mo clean --whitelist # Adjust protected caches
mo uninstall --force-rescan # Rescan apps and refresh cache
mo optimize --whitelist # Adjust protected optimization items

Par exemple, pour le nettoyage en profondeur, c'est mo clean. L'outil va scanner vos caches système, les logs, les données des navigateurs, et tout le bordel qui s'accumule avec le temps. Dans les exemples donnés par le développeur, il parle de récupérer jusqu'à 95 Go d'espace disque. Évidemment ça dépend de votre usage, mais ça donne une idée du potentiel.

Pour désinstaller proprement une app, mo uninstall fera le job. Et contrairement à la méthode du glisser-déposer dans la corbeille qui laisse traîner des fichiers de préférences partout, Mole traque tous les fichiers associés à l'application et les vire ensemble, comme ce que fait AppCleaner...

Côté monitoring système, mo status vous affiche un dashboard temps réel avec CPU, RAM, réseau, et métriques de santé. Un peu comme iStat Menus mais directement dans votre terminal. Et avec mo analyze, vous avez un explorateur visuel de l'espace disque avec des barres de progression ASCII. Très DaisyDisk vibes. Et mo analyze c'est pareil mais pour l'espace disque...

La commande mo optimize va rafraîchir les caches système et relancer certains services pour remettre de l'ordre. Et pour les devs, mo purge est une tuerie : ça nettoie les dossiers de build de vos projets (node_modules, target, build...) qui peuvent facilement bouffer des dizaines de gigas si vous bossez sur plusieurs projets.

Petit bonus sympa, mo touchid permet de configurer Touch ID avec sudo, ce qui vous évitera de taper votre mot de passe admin 15 fois par jour.

Voilà... Maintenant si ça vous chauffe, l'installation se fait soit via Homebrew avec brew install tw93/tap/mole, soit via curl directement. Le projet est écrit en Shell et Go, ce qui explique qu'il soit aussi léger et rapide. Seul bémol relevé par le développeur, évitez iTerm2 qui a des soucis de compatibilité. Alacritty , Kitty , WezTerm ou Ghostty par contre fonctionnent nickel.

L'outil supporte aussi les options classiques genre --dry-run pour prévisualiser les changements sans rien supprimer, --whitelist pour protéger certains éléments, et --debug pour les curieux et la navigation se fait avec les flèches ou en mode Vim (hjkl) pour les puristes.

Bref, si vous êtes à l'aise avec le terminal et que vous en avez marre de multiplier les apps payantes pour faire des trucs basiques, Mole mérite un petit test !

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Merci à Kiyoshi pour l'info !

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vous aussi vous avez ce truc où vous devez juste faire un petit SELECT rapide sur votre base de données, et là vous lancez un monstre du genre SQL Server Management Studio ou DBeaver, vous attendez que ça se charge pendant 47 ans, que ça bouffe les 2 Go de RAM qu'il vous reste, et tout ça pour une requête de 3 lignes ?

Moi ça m'énerve profondément, j'avoue... Pas le temps, pas la patience !

Heureusement, y'a un dev qui en a eu encore plus marre que moi et qui a pondu sqlit . C'est une interface TUI (Terminal User Interface, je précise...) qui tourne direct dans votre terminal et qui supporte un paquet de bases de données différentes telles que PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite, MariaDB, Oracle, DuckDB, CockroachDB, Supabase, Turso... La liste est longue mais en gros, si ça parle SQL, sqlit sait s'y connecter.

Le truc est inspiré de lazygit , un client Git en TUI que beaucoup de devs adorent, ce qui fait qu'on retrouve cette approche "lazy" où l'interface se suffit à elle-même. Comme ça y'a pas besoin de mémoriser 150 raccourcis clavier, puidqu'il y a une aide contextuelle qui s'affiche et qui vous dit quoi faire, comme votre maman quand vous ne l'avez absolument pas sollicitée.

On a donc de l'autocomplétion SQL qui va chercher les noms de tables et de colonnes, un historique des requêtes par connexion (pratique pour retrouver cette requête chelou qu'on avait bidouillée y'a 3 semaines), et même la gestion des tunnels SSH intégrée pour se connecter à des bases distantes. Les utilisateurs de Vim seront contents aussi, car y'a un mode d'édition modal pour naviguer comme dans votre éditeur préféré.

Pour l'installer, c'est hyper simple :

pip install sqlit-tui

Et après vous tapez sqlit dans votre terminal et c'est parti. Les drivers pour chaque type de base de données s'installent à la demande la première fois que vous essayez de vous connecter. Donc pas de dépendances inutiles qui traînent si vous utilisez juste PostgreSQL par exemple.

Y'a aussi un mode CLI si vous voulez scripter vos requêtes :

sqlit query -c "MaConnexion" -q "SELECT * FROM Users" --format csv

Le seul truc naze je trouve, c'est le nom "sqlit" qui ressemble trop à SQLite. Bon courage pour googler des infos dessus... Je sais de quoi je parle, toutes les 2 semaines, y'a une entreprise Korben qui pop en voulant surfer sur mon buzz (ouais j'ai le melon, mdr) et qui passe toutes ses levées de fonds en adwords pour se positionner avant moi sur Google ^^. C'est couillon ^^.

Bref, si vous vivez dans le terminal et que vous en avez marre de lancer des client lourds juste pour un SELECT, c'est vraiment pratique.

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

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

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

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

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

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

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

ollama run nemotron-3-nano:30b