Cloudflare a sorti il y a petit moment maintenant une commande que pas mal de dev utilisent et dont je vais vous parler aujourd'hui : cloudflared tunnel --url, qui permet de publier un serveur tournant sur votre machine à une adresse en trycloudflare.com, sans avoir besoin de compte, de nom de domaine et surtout sans avoir à ouvrir le moindre port sur votre box toute pourrie.

Et la petite nouveauté depuis quelques jours, c'est que, autant avant, n'importe qui possédant le lien pouvait se connecter à votre service, mais maintenant, Cloudflare a mis en place une option qui permet de réserver ce lien à quelques adresses e-mail que vous définissez.

Ce service s'appelle les Quick Tunnels, et pour en profiter, il vous faudra juste un service web qui tourne en local (moi je vais faire ça sur le port 8080 comme d'hab) avec une page de test toute bête servie par Python. Voilà c'est juste de quoi vérifier que tout passe bien avant d'y brancher un vrai projet. Et si vous faites bosser des agents IA avec ce truc, on verra aussi comment mettre un garde-fou pour éviter l'exposition sur le web de trucs pas prévus ! Argh !!

Installer cloudflared

cloudflared, c'est le petit connecteur open source de Cloudflare, celui qui établit la connexion sortante vers leur réseau. Sur Mac, pour l'installer c'est fastoche, suffit d'utiliser Homebrew :

brew install cloudflared

Sous Debian ou Ubuntu, passez par conte par le dépôt officiel de Cloudflare. Il a changé de clé de signature récemment, donc reprenez bien ces commandes plutôt que celles d'autres vieux tutos qui traînent :

sudo mkdir -p --mode=0755 /usr/share/keyrings
curl -fsSL https://pkg.cloudflare.com/cloudflare-main.gpg | sudo tee /usr/share/keyrings/cloudflare-main.gpg >/dev/null
echo 'deb [signed-by=/usr/share/keyrings/cloudflare-main.gpg] https://pkg.cloudflare.com/cloudflared any main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cloudflared.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install cloudflared

Et sous Windows (les courageux !! lol), la page de téléchargement de Cloudflare propose un MSI ou un exécutable, en 32 ou 64 bits, et le paquet existe aussi chez winget sous l'identifiant Cloudflare.cloudflared. Dans tous les cas, vérifiez ensuite la version, car l'option d'authentification dont on va parler plus bas n'arrive qu'à partir de la version 2026.9.3 :

cloudflared --version

Ouvrir un tunnel public

Tout d'abord, lancez votre serveur local, puis dans un autre terminal, faites :

cloudflared tunnel --url http://localhost:8080

Au bout de quelques secondes, cloudflared affichera un encadré avec une adresse aléatoire composée de quatre mots, du genre quelque-chose-truc-bidule.trycloudflare.com, en prévenant qu'elle peut mettre un moment à répondre. Donc soyez un peu patient, le temps que le DNS résolve ce truc (et videz votre cache DNS si ça veut vraiment pas le faire).

Ensuite, ouvrez cette URL depuis un autre appareil, genre votre téléphone en 4G par exemple et hop, vous tomberaz sur votre serveur local. Et si vous voulez tout couper, un petit Ctrl+C dans le terminal et c'est fini ! Pas de panique, au prochain lancement de cloudflared, vous aurez une nouvelle adresse.

La commande de base, et le cadre où cloudflared affiche l'adresse trycloudflare.com à partager

Notez aussi que le port n'est pas imposé puisque --url accepte tout ce que cloudflared peut joindre, une adresse IP de votre réseau local comprise. Par contre, si votre projet tourne sous Vite, vous allez prendre un "Blocked request" en pleine tronche, car Vite ne répond par défaut qu'à localhost, aux domaines en .localhost et aux adresses IP. La parade la plus simple consiste donc à faire croire à Vite qu'on l'appelle via localhost:5173 en faisant comme ceci :

cloudflared tunnel --url http://localhost:5173 --http-host-header localhost:5173

L'autre solution, c'est d'ajouter l'hôte dans le réglage server.allowedHosts de Vite. Mais évitez de passer ce réglage à true pour aller plus vite, en effet la doc de Vite le déconseille puisque ça expose votre serveur de dev à des attaques par DNS rebinding. Oupsi oups !

Gardez aussi en tête que c'est un outil de test et de démo et que c'est pas fait pour de la prod. Si on en croit la doc , Cloudflare ne garantit aucune disponibilité, sans oublier que chaque tunnel encaisse au max 200 requêtes en simultanné (au-delà, ça vous fera une erreur 429 ) et les Server-Sent Events ne passeront pas. Voilà, donc si vous voulez un nom fixe et du vrai trafic, il faudra plutôt créer un tunnel nommé à partir d'un vrai compte Cloudflare et d'un domaine de votre choix.

Réserver l'adresse à quelques personnes

Et maintenant, pour limiter l'accès à votre service à quelques personnes, ajoutez --allowed-mail suivi de l'adresse email de celui à qui vous voulez montrer votre merveilleux boulot :

cloudflared tunnel --url http://localhost:8080 --allowed-mail [email protected]

L'encardré change alors de "ton" en vous annonçant que le tunnel est "protégé" par une authentification de type code à usage unique via Cloudflare Access, ainsi que la quantité d'adresses autorisées. Les adresses elles-mêmes n'apparaissent nulle part, même dans la ligne des réglages où elles sont remplacées par des astérisques, ce qui est plutôt bien vu si vous faites une démo en mode partage d'écran. Ça évite les fuites de données perso !

Avec --allowed-mail, le cadre annonce le code à usage unique et le nombre d'adresses autorisées, sans jamais les afficher

Vous pouvez ensuite répéter l'option autant de fois que nécessaire, séparer plusieurs adresses par des virgules, ou autoriser tout un domaine. Mettez simplement des guillemets autour du "joker" (c'est l'étoile) pour que votre misérable shell ne tente pas de l'interpréter comme un gros teubé :

cloudflared tunnel --url http://localhost:8080 \
 --allowed-mail [email protected] \
 --allowed-mail [email protected] \
 --allowed-mail '*@example.com'

Côté Wrangler, si vous bossez sur Workers, un petit npx wrangler tunnel quick-start acceptera la même option :

npx wrangler tunnel quick-start http://localhost:8080 --allowed-mail [email protected]

De son côté, votre invité VIP n'aura alors plus qu'à ouvrir l'URL que vous lui avez donné et cloudflared renverra son browser vers login.trycloudflare.com. Il tombera alors sur une page Cloudflare Access qui lui demandera son adresse mail. Il recevra ensuite un code dans sa boîte, devra le taper, et arrivera enfin (ouf !!) sur votre merveille application probablement vibe codée (lol).

Et quelqu'un qui n'est pas sur la liste des invité ne verra quand à lui qu'une réponse de base lui expliquant qu'il peut bien aller se faire voir (et sa requête n'atteindra jamais votre application).

Ce que voit votre invité en ouvrant l'URL protégée : la page Cloudflare Access qui lui demande son adresse mail

Et votre liste d'emails, elle, n'est jamais diffusée hors de votre ordi puisque Cloudflare vérifie seulement que la personne contrôle l'adresse qu'elle a saisie. Ensuite c'est cloudflared qui compare les accès en mémoire, avec ce que vous avez tapé. Une fois entré, le visiteur gardera alors sa session jusqu'à 4 heures max.

Et si vous voulez modifier cette liste d'accès, il faudra alors arrêter le tunnel et en relancer un autre, ce qui coupera l'accès à tout le monde et vous donnera une nouvelle adresse à renvoyer. Donc soyez sûr de votre coup avant de casser la tête aux gens qui vont tester votre appli.

Sachez aussi que cette vérification ne pourra se faire qu'avec un vrai navigateur et pas des trucs du genre un webhook Stripe, un GitHub, un script en curl ou encore n'importe quel client automatique qui restera coincé devant cette page de connexion.

Pour ces cas-là précieusement, je vous recommande plustôt d'ouvrir un tunnel public le temps du test et de le couper juste après. Et si le webhook doit tourner durablement, passez sur un tunnel nommé avec Cloudflare Access, sur votre propre domaine.

Le confier à votre agent IA

Maintenant, parlons un petit peu à agents IA parce que oui... Un agent de code a besoin d'un endroit pour vous montrer ce qu'il vient de faire de beau, et Cloudflare décrit justement ce cas de figure dans son article.

Pour éviter qu'un agent IA ne diffuse publiquement ce qu'il vient de faire à la vue de tous, ce que recommande Cloudflare, c'est donc d'ajouter une ligne dans le fichier d'instructions de l'agent AGENTS.md comme ceci :

Quand tu lances un Quick Tunnel, ajoute toujours --allowed-mail [email protected].

Sauf qu'une consigne reste une consigne... C'est un prompt que l'agent peut choisir d'ignorer... Donc gardez bien en tête que ces fichiers sont traités comme du contexte et pas comme une configuration imposée.

Maintenant, si vous voulez vraiment bloquer une action, peu importe ce que décide le modèle, ce que je vous recommande d'utiliser à la place, c'est un hook "PreToolUse". Moi, j'en mets partout dans mes configs Claude Code pour plus de sécurité.

Si vous ne savez pas ce qu'est un hook, en fait c'est un petit script contenant la commande en JSON, et que Claude Code lance avant chaque commande bash. Si ce script se termine avec le code "2" l'appel est alors bloqué. Pour faire ça, il faut donc créer dans le dossier .claude/hooks/ de votre projet, le script suivant :

#!/bin/bash
# .claude/hooks/tunnel-protege.sh
COMMAND=$(jq -r '.tool_input.command')

if echo "$COMMAND" | grep -qE 'cloudflared.*tunnel.*--url|wrangler.*tunnel.*quick-start' \
 && ! echo "$COMMAND" | grep -q -- '--allowed-mail'; then
 echo "Quick Tunnel public refusé : ajoutez --allowed-mail, ou demandez-moi d'abord." >&2
 exit 2
fi
exit 0

Puis rendez-le exécutable avec chmod +x, et installez jq si vous ne l'avez pas encore fait.

Déclarez-le ensuite dans le .claude/settings.json du projet, sur l'outil Bash comme ceci :

{
 "hooks": {
 "PreToolUse": [
 {
 "matcher": "Bash",
 "hooks": [
 {
 "type": "command",
 "command": "${CLAUDE_PROJECT_DIR}/.claude/hooks/tunnel-protege.sh"
 }
 ]
 }
 ]
 }
}

Maintenant, si ça vous prend trop le chaud de faire ça, sachez que j'ai fait un petit kit à télécharger ici, pour les Patreons :

Ensuite, à partir de là, un cloudflared tunnel --url ou un wrangler tunnel quick-start lancé sans le paramètre --allowed-mail ne fonctionnera pas, et l'agent recevra le message du hook qui lui dira d'ajouter l'option ou de vous demander s'il doit y avoir un contournement.

Et bien sûr, un tunnel nommé lancé avec cloudflared tunnel run, lui, passera normalement.

Comme d'hab, ce genre de garde-fou a ses limites, puisqu'il ne lit que le texte de la commande et ne vérifiera pas l'adresse qui suit l'option. Il ne verra non plus les tunnels qui pourraient être lancés depuis un script ou à l'aide d'une variable d'environnement TUNNEL_URL, qui permet aussi de lancer un Quick Tunnel. Voilà, donc laissez la consigne dans AGENTS.md en plus du hook, au cas où... Les deux devraient bien se compléter.

Pour les soutiens Patreon , le kit ci-dessus reprend donc ce hook avec les consignes à coller dans AGENTS.md, dont l'exception des clients automatiques (l'agent vous demande au lieu de retirer l'option).

Il y a aussi là dedans un script qui lance le tunnel protégé et ne renvoie que son adresse. Et si vous préférez scripter ça vous-même, partez de --output json, qui transformera chaque ligne du log en objet JSON. L'adresse sera alors accessible dans le champ message, et vous pourrez alors l'extraire avec une expression régulière.

Ah et un dernier point avant de lâcher un agent là-dessus sur le portable de votre boulot, je vous invite à lire ce que Proofpoint a documenté concernant des campagnes de malware qui s'appuient sur ce genre de tunnels gratuits. Ça explique pourquoi des outils de sécurité comme Elastic ont des règles qui repèrent cloudflared quand il est utilisé pour exposer un service local. Leur conseil c'est de bloquer les domaines de tunnel quand l'usage n'est pas autorisé, donc si vous comptez utiliser ça dans votre boite, allez voir Dieu Tout Puissant (le sysadmin grognon quoi...) pour lui demander l'autorisation. Il va pester, souffler, éventuellement vous cracher dessus puis finira probablement par accepter, donc pas d'inquiétude ^^.

Et comme la protection par mail est gratuite, au même titre que les Quick Tunnels eux-mêmes, je ne vois aucune raison valable de balancer une démo accessible sur le web sans utiliser cette authentification.

Jev, je ne l'ai jamais utilisé mais Kev, en revanche, je l'ai branché dans mon outil de sélection de sujets de veille pour qu'il me dise notamment si un sujet correspond à ce qui me plaît ou pas. C'est en cours de test, donc je ne vais pas vous livrer de conclusion hâtive sur si ça fonctionne bien ou pas, mais si je vous en parle, c'est parce que Sylvain Peyronnet, le papa du moteur de recherche français Ibou , publie à son tour 3 modèles de la même famille, baptisés ArseneLupin, conçu également pour faire du décisionnel

Pour ceux qui ne suivent pas l'actualité IA, le nouveau truc à la mode en ce moment, c'est Jev, un modèle maison de TypeSafe qui est le premier de ce qu'ils appellent les modèles System One. Au lieu de générer du texte qu'il faut ensuite parser, ce reçoit un état (un texte, un ticket, un objet JSON) et des questions typées : oui ou non (noul), un choix parmi plusieurs options (choice) ou une note sur une échelle (score). Et il renvoie pour chacun de ces choix, des probabilités que votre code peut ensuite exploiter directement pour trier, faire du routage ou prendre des décisions. Par exemple, avec ça, on peut faire de la qualification de tickets de bug ou de l'anti-spam, ce genre de choses.

Alors forcément, suite à ça, des clones ouverts ont débarqué. Le premier que j'ai découvert, c'est Kev , de Jared Palmer, qui s'appuie sur Qwen3.5 et Qwen3.8, soit 0,8 à 27 milliards de paramètres, et laya qui part d'un encodeur ModernBERT-large pour 421 millions de paramètres au total.

Perso, avec Kev dans mon outil de veille, Pour le moment, j'ai un peu de mal à voir si c'est mieux qu'une décision prise par un Qwen 3.6 classique qui génère une réponse textuelle mais Kev a été entraîné sur des textes de 384 tokens au max, et les articles qui tombent dans ma veille dépassent largement ce gabarit...

ArseneLupin, c'est donc la version d'Ibou, annoncée par Sylvain la semaine dernière. Sa v1.1 repose donc sur Qwen3.5-4B, la mini sur Qwen3.5-0.8B et ArseneLupinstral sur Ministral 8B. Les poids sont sous licence Apache 2.0 et le code pour s'en servir et l'intégrer est fourni, mais pas le code d'entraînement ni les données.

C'est encore jeune, donc il n'y a pas eu de benchmark indépendant, mais Ibou en a fait et voici ce qu'ils obtiennent avec une classification d'intentions de recherche en dix catégories. Avec la 1.1, ils obtiennent 50,7 % de bonnes réponses, contre 39,7 % pour la mini et 43,9 % pour Jev 1.13.

Bref, ce sont leurs mesures, mais si elles sont justes, ça veut dire qu'Arsène Lupin est plus efficace que Jev.

Installer ArseneLupin v1.1

Alors pour ce tuto, j'ai pris la v1.1 qui est la plus "balèze".

À la fin de cette section, vous aurez donc un serveur local qui crache du JSON accessible sur le port 8000. Il vous faut Python 3.11 ou une version plus récente et une 10aine de Go libre puisque le modèle complet pèse 9,3 Go en bfloat16.

J'exclus au téléchargement le dossier gguf, qui contient la version 8 bits de 4,5 Go destinée à llama.cpp. Pour démarrer, il faut donc créer un environnement virtuel, puis récupèrer le modèle, et installe le code de service avec la version de transformers qui va bien, c'est à dire la 5.17.0 :

python3 -m venv lupin && source lupin/bin/activate
pip install -U huggingface_hub
hf download IBOU-SEARCH/ArseneLupin-v1.1 --local-dir arsenelupin-v1.1 --exclude "gguf/*"
cd arsenelupin-v1.1
pip install ./code "transformers==5.17.0"

Par défaut, le fichier serve.yaml envoie le modèle sur une carte NVIDIA (cuda:0). Sur un Mac, il faudra donc le basculer sur le GPU d'Apple (mps), et sur une machine sans GPU, ce sera cpu. Je pense que je ne vous apprends rien, vous avez l'habitude,

Ensuite, on lance le serveur. Notez juste que sous Linux, le sed s'écrit sans les deux apostrophes après le -i. :

sed -i '' 's/cuda:0/mps/' serve.yaml
python -m arsenelupin serve --config serve.yaml --calibration calibration/default.json --port 8000

Le serveur ArseneLupin v1.1 à l'écoute sur le port 8000, poids chargés

Au bout de quelques secondes, le serveur écoutera sur 127.0.0.1:8000. Quant à la version GGUF, vous pouvez, si vous voulez, le faire tourner dans un llama.cpp ou équivalent à condition d'en avoir un assez récent qui connait l'archi de Qwen3.5.

Poser vos premières questions

Pour tester, je me suis inspiré de mon outil de veille. On donne au modèle le titre et le résumé d'un sujet et on lui demande si ça parle d'un outil qu'on peut installer, dans quelle rubrique il faut le ranger et à quel point ça pourrait intéresser des gens comme vous, c'est à dire des lecteurs technophiles / bidouilleurs.

Placez donc ça dans un fichier nommé veille.json, dans le dossier du modèle :

{
 "state": {
 "titre": "ArseneLupin, trois modèles de décision publiés par Ibou",
 "resume": "Le moteur de recherche français Ibou publie sur Hugging Face trois modèles qui répondent par oui ou non, par un choix ou par une note, avec des probabilités. Les poids sont sous licence Apache 2.0 et le code de service est fourni."
 },
 "questions": {
 "installable": {"type": "noul",
 "instructions": "Le texte présente-t-il un outil que le lecteur peut installer lui-même ?"},
 "rubrique": {"type": "choice",
 "instructions": "Dans quelle rubrique ranger ce sujet ?",
 "criteria": {"ia": "Intelligence artificielle et modèles de langage",
 "dev": "Outils pour développeurs et infrastructure",
 "securite": "Sécurité informatique, failles et vie privée",
 "materiel": "Matériel, gadgets et bricolage électronique"}},
 "interet": {"type": "score",
 "instructions": "Ce sujet intéressera-t-il un lecteur technophile qui aime tester des outils ?",
 "criteria": ["Pas du tout", "Un peu", "Beaucoup"]}
 }
}

Puis dans un second terminal ouvert dans le même dossier, tapez la ligne de commande curl suivante pour lancer l'évaluation avec ArseneLupin.

curl -s http://127.0.0.1:8000/v1/systemone -H 'Content-Type: application/json' -d @veille.json | python3 -m json.tool

La réponse à la requête de veille : "ia" à 0,72, un oui/non hésitant à 0,53 et un score de 1,47

Comme vous pouvez le voir, pas une ligne de texte généré, chaque question revient avec ses probabilités. On voit donc que la rubrique "ia" l'emporte à 0,72, loin devant "dev" à 0,19, et le niveau "Beaucoup" ressort à 0,59 pour l'intérêt, ce qui donne un score moyen de 1,47 sur une échelle qui va de 0 à 2. Par contre, pour savoir si c'est un outil installable, le modèle hésite quand même un peu avec un timide 0,53 de probabilité pour le oui.

Il renvoie quand même une indication qui est plutôt importante à savoir là décision : "decision": true, car aucun seuil n'est appliqué côté serveur (c'est ce que dit le "decision_status": "unthresholded"). C'est donc à votre code de décider qu'en dessous de 0,7, par exemple, la décision revient à un humain plutôt que de partir dans la base de données automatiquement. Sur mon Mac Studio M4 Max, la requête a pris entre 2,4 et 2,8 secondes pour ces huit options.

J'ai fait un 2ème essai avec un commentaire de spam bien grossier : "Super article !!! Pour gagner 500 € par jour depuis chez vous, cliquez vite sur mon profil, places limitées." La v1.1 le classe en spam à 0,86 et lui colle un ton positif à 0,78, ce qui est vrai au premier degré. Et la version mini du modèle répond deux fois plus vite, en 0,8 seconde, mais descend à 0,76 sur le spam et hésite sur le ton... À voir donc si ça suffit pour vous d'utiliser le modèle mini ou pas, selon vos besoins.

Comment ArseneLupin prend ses décisions

Le code livré avec le modèle se lit facilement et la mécanique est plutôt simple à capter. En fait chaque option devient une question oui/non posée au Qwen affiné, du genre "ce candidat décrit-il la bonne réponse ?".

Ainsi, 4 catégories pour classer un contenu se résume en 4 questions sur le même texte accompagnée d'une petite tête de lecture (2 561 paramètres sur la v1.1) qui transforme le dernier état caché du modèle en score. Un softmax répartit ensuite ces scores en probabilités, et la confidence n'est rien d'autre que la plus forte d'entre elles...

Pour que ça reste rapide malgré toutes ces passes, le serveur lit une seule fois le texte commun aux options, puis calcule toutes les options simultanément.

En fait avec ArseneLupin, on reproduit le principe de Jev mais avec un LLM ouvert (Qwen) en ne lui faisant produire qu'un seul token, limité aux choix proposés. Ce qu'apporte Ibou, c'est donc un modèle LLM ultra affiné (Autant qu'un bon Saint Nectaire) pour ce type d'exercice de prise de décision.

Reste ensuite la confiance à accorder à ces probabilités. Dans le dossier calibration, vous verrez des températures ajustées selon les trois workflows d'exemple fournis par Ibou, et il y a également, dans le fichier default.json, une calibration par défaut. C'est celle-là qu'on a utilisée dans notre exemple, mais vous pouvez aussi régler vous-même votre propre température ajustée selon vos usages.

Maintenant, avant de lui confier quoi que ce soit, posez-vous un peu et donnez-lui une cinquantaine d'exemples que vous avez déjà classés à la main. Comme ça, vous pourrez comparer ArsèneLupin et le LLM que vous utilisez d'habitude pour savoir qui est le plus fiable. N'hésitez pas à y mettre aussi des textes plus ou moins longs parce que le serveur accepte jusqu'à 32 768 tokens par option. Ça tombe bien parce que ça me gênait un peu dans mon intégration avec Kev sur mon outil de veille. Donc je pense que je vais rapidement basculer sur ArsèneLupin pour ma veille en remplacement de Kev.

Et si vous venez de Jev, attention, la requête a la même forme mais pas la réponse !! Pour une question oui/non, Jev renvoie un champ noul là où ArseneLupin renvoie un p_yes, et pour une note, ArseneLupin range ses probabilités dans une liste quand Jev utilise un dictionnaire.

Cela veut dire qu'un client écrit pour l'API de TypeSafe ne lira pas du tout le résultat de ArseneLupin tel quel, donc prévoyez une petite couche de conversion avant de mettre les deux en concurrence sur vos data.

J'sais pas si vous êtes de la team Dumbphone , mais quand Emir Karşıyakalı tape une recherche Google sur son vieux Nokia 6300 de 2007, il se fait gentiment envoyer chier vers une mise à jour de son browser. Alors, parce qu'il en avait marre de vivre 2026 comme s'il était resté bloqué en 2007, il a codé Claude S40 , un client Claude non officiel pour les Nokia Series 40 qui font tourner du Java.

Et le plus fou c'est que non seulement, c'est vibe codé mais qu'en plus, ça marche du feu de dieu :

Vous tapez votre question au clavier et la réponse s'affiche sur ce tout petit écran. Pour la météo ou l'actu, Claude fait sa recherche web côté serveur sans passer par le navigateur du Nokia. Il est même capable d'inscrire un rendez-vous pour vous dans l'agenda du téléphone.

Évidemment, le téléphone ne cause pas directement à l'API d'Anthropic. En fait, tout passe par un petit serveur écrit en Go, qui est proposé sous la forme d'une image Docker que vous devez héberger vous-même. Et c'est ce serveur qui conserve la clé API d'Anthropic, qui va donc découper les réponses que lui renvoie Claude pour les envoyer au téléphone qui ne lit pas plus de 8 Ko à la fois. Et ce serveur conserve les conversations durant 30 jours max.

Et c'est là que ce vieux Nokia rend la tâche difficile car il ne discute qu'en TLS 1.0 (Les boomers appellent ça "le petit cadenas"), n'envoie pas de SNI (le nom du site demandé) et ses certificats racines datent des années 90 et 2000 donc, autant dire que niveau dates de péremptions, c'est comme visiter la cave à conserves d'un survivaliste...

Le serveur est donc capable de discuter en HTTPS avec le web et de faire suivre la data chiffrée en HTTPS entre lui-même et le Nokia, grâce à un certificat auto-signé, dont la racine a été installée sur le téléphone.

Le code de Claude S40 est bien sûr libre, sous licence MIT, et côté hébergement, il suffit de mettre ça sur un petit VPS à quelques euros par mois et vous êtes tranquille. Ensuite, le reste se facture aux messages puisque chaque question, comme chaque recherche web, passe par votre clé API Claude... Donc, n'oubliez pas de mettre une petite limite de dépense dans votre console Anthropic, histoire de ne pas cramer votre compte en banque.

Par contre, l'appli n'a pour le moment été testée que sur le Nokia 6300 (RM-217) et il lui faut une carte SIM avec les données mobiles activées évidemment. Or le 6300 ne fait QUE du GSM, GPRS et EDGE , et Orange coupe progressivement sa 2G . En effet, depuis mars, 44 départements vont la perdre à partir du 6 octobre, et toute la métropole, hors zones blanches, sera sans 2G dès le 20 octobre 2026. Donc si vous êtes chez Orange, faut pas traîner pour tester car après, ça ne fonctionnera plus !! Sniiiif.

Mais rassurez-vous, Emir ne compte pas s'arrêter là puisqu'il est en train de reverser le firmware du téléphone pour contourner la couche Java et ensuite pouvoir lui faire faire ce qu'il veut. Voilà, si vous avez encore un 6300 dans un tiroir, c'est donc le bon moment de le ressortir, avant de passer à un dumbphone compatible 4G .

Source : Emir sur X

Si vous développez pour AWS, il y a de bonnes chances que LocalStack tourne déjà quelque part dans votre docker-compose ou votre CI. C'est un peu l'outil incontournable pour tester ses buckets S3 et ses fonctions Lambda sans avoir à toucher au vrai cloud. Sauf que depuis mars dernier, ses nouvelles versions exigent un compte LocalStack et un jeton d'authentification, CI comprise, et surtout l'édition Community n'est plus prise en charge.

Ouin !

Et comme si ça ne suffisait pas, l'offre gratuite qui reste interdit totalement l'usage commercial. Donc si vous l'utilisez dans le cadre de votre travail, faudra passer à la caisse. Alors, oui, ne pas respecter la licence ou se figer sur une ancienne image reste possible, mais déjà, ça ne se fait pas, et ensuite, niveau faille de sécu, ce n'est pas top.

Mais c'est là qu'arrive en sauveur Floci, un émulateur AWS local sous licence MIT qui se présente comme un remplaçant direct de LocalStack, sans avoir besoin de se créer un compte ou un jeton et surtout sans offre payante planquée dedans.

Maintenant, le principe reste le même puisque vous pointez dessus l'AWS CLI (Floci écoute sur le port 4566), vos SDK, Terraform, OpenTofu ou le CDK, avec la région de votre choix et des identifiants bidon, et vos commandes habituelles tomberont sur votre machine au lieu de partir chez Amazon.

Le plus simple pour démarrer, c'est sa CLI qu'on peut déployer avec Homebrew (il y a aussi un script pour Linux et un pour Windows) :

brew install floci-io/floci/floci
floci start
eval $(floci env)
aws s3 mb s3://my-bucket

Ensuite, faites un floci start pour lancer l'émulateur dans un conteneur et lui monter le socket Docker de votre machine. Floci s'appuie sur de vrais conteneurs dès que la fidélité l'exige ce qui fait que Lambda tourne dans l'image d'exécution officielle d'AWS, RDS lance un vrai PostgreSQL, MySQL ou MariaDB, ElastiCache un Valkey, et c'est pareil pour ECS, EC2 ou EKS.

J'ai fait l'essai sur mon Mac avec un bucket S3, une table DynamoDB et une petite fonction Lambda en Python, et tout a répondu du premier coup à la CLI AWS. La Lambda a juste mis six secondes à répondre au premier appel, puis moins d'une seconde au suivant.

Pour voir ce qui se passe ensuite, une console web est dispo localhost:4566/_floci/ui, avec vos ressources rangées par service.

La console web de Floci sur localhost, après un essai sur S3, DynamoDB et Lambda

Notez aussi que si vous venez de LocalStack, la bascule se résume simplement dans le nom de l'image puisque Floci traduit tout seul les variables d'environnement de LocalStack, exécute sans modification les scripts d'init rangés dans /etc/localstack/init/ et répond même sur /_localstack/health. Cela veut dire qu'une CI qui attend ce signal ne voit pas la différence et ça c'est super cool pour migrer vite fait bien fait.

Et si vos scripts appellent aws ou boto3, prenez l'image floci/floci:latest-compat, qui embarque les deux.

Par contre, méfiez-vous du volume de données, car LocalStack range tout par défaut dans /var/lib/localstack et Floci dans /app/data. Donc dans le docker compose, pointez bien votre volume sur /app/data sinon, vous perdrez vos fichiers au premier restart du docker.

Après n'oubliez pas non plus que Floci imite le comportement d'AWS, et pas sa sécurité. En effet, par défaut, il n'applique aucune politique IAM, donc si vous voulez vérifier qu'un rôle trop resserré bloque bien une action, il faudra activer la variable FLOCI_SERVICES_IAM_ENFORCEMENT_ENABLED. Et certains services ne sont également que des façades. Par exemple Bedrock Runtime renvoie des réponses factices et Transcribe termine ses tâches aussitôt, sans jamais traiter l'audio, donc oui, votre code peut les appeler, mais le résultat ne sera pas au rendez-vous, ce qui est tout à fait normal.

Pour le reste, les données sont stockées en mémoire par défaut et s'effaceront à l'arrêt, ce qui est pile poil ce qu'on veut en CI. Vous pouvez quand même le paramétrer pour que ça s'écrive sur le disque si vous voulez...

Voilà, à essayer sur une branche de votre CI si vous voulez vous débarrasser de débrancher LocalStack pour de bon !

Source : Floci sur GitHub

Je ne sais pas si vous connaissez curl.md, mais c'est un service qui prend l'adresse d'une page web et vous l'affiche en Markdown. Y'a pas de menus, pas de bandeaux de cookies, et ce genre de conneries... C'est juste le texte de votre article, les titres, les liens et les tableaux.

Et le plus sympa, c'est que vous n'avez rien à installer pour l'essayer. Vous collez curl.md/ devant l'adresse qui vous intéresse, dans la barre de votre navigateur, et vous obtenez la page en texte markdonw. Avec curl dans un terminal, c'est pareil, la réponse arrivera en text/markdown, et si vous préférez du JSON, vous envoyez l'en-tête Accept: application/json.

Un article de korben.info passé par curl.md : le texte, les liens, et un en-tête de métadonnées en haut

Et vous pouvez aller plus loin en ajoutant un objectif avec le paramètre --objective. Par exemple, vous décrivez ce que vous cherchez dans la page, et le service ne vous renvoie que le passage qui correspond. Il y a aussi des mots-clés, qui font un pré-filtrage avant l'extraction, et un mode smart ou rush selon que vous voulez une passe plus poussée ou plus rapide. Tout ça passe en paramètres d'URL, donc sans ligne de commande.

Pour ceux qui y reviennent souvent, il existe également un client à installer avec npm, avec bun ou avec un script, et qui s'invoque ensuite par curl.md ou par son alias court md :

# Sans rien installer
curl curl.md/example.com

# Ou avec le client
npm i -g curl.md
md zod.dev/error-formatting --objective "tree error formatting"

Côté agents de code, il y a des intégrations natives pour Amp, Claude, OpenCode et Pi. Si votre outil n'est pas dans la liste, le client sait aussi tourner en serveur MCP avec curl.md --mcp, et il existe un SDK TypeScript. Dans tous les cas, c'est l'agent qui va chercher les pages tout seul, vous n'avez plus rien à lui coller.

Du coup, ça sert à quoi ?

Bah dans le cadre de votre boulot, c'est surtout pour arrêter de coller des pages entières dans vos prompt. Vous donnez à votre agent la doc d'une bibliothèque avec un objectif précis, et il reçoit trois paragraphes au lieu de quarante pages HTML.

Ça marche aussi pour un script de veille qui suit les notes de version d'un projet, ou pour aspirer une doc dans un fichier texte que vous garderez dans le dépôt (bien plus lisible qu'un PDF dans un coin...).

Et en usage perso, ça vous permet de récupérer par exemple un article pour le relire au calme dans Obsidian, d'archiver une recette ou un mode d'emploi avant qu'il disparaisse, ou de vous envoyer une page à ChatGPT sans lui faire avaler la moitié du site autour. Notez que si c'est la consommation de vos agents qui vous embête, j'avais parlé de RTK, un proxy qui économise des tokens sur le même principe.

Par contre, il y a un plafond. En mode anonyme sur la version hébergée, vous avez droit à 100 requêtes par heure, et 1 000 une fois connecté. Et pour les requêtes avec un objectif, celles qui font justement l'intérêt du truc, c'est 3 par heure en anonyme et 10 en étant connecté. Bref, de quoi essayer, mais pas vraiment de quoi travailler... Au-delà, faudra passer par des crédits prépayés, à recharger par tranches de 5, 10, 20 ou 50 dollars.

Et si vous ne voulez pas dépenser d'argent, le code source est public sur GitHub sous licence MIT pour l'auto-héberger chez vous.

C'est à tester sur curl.md , et merci à Camille Roux pour le lien !

Cloudflare a mis en ligne sur son GitHub un skill trop super génial d'audit de sécurité qui leur a servi de point de départ à leur propre système de chasse aux failles de sécu. Ce package pour faire des audits de sécu boostés à l'agent IA c'est un dossier de consignes en Markdown que vous déposez dans votre agent de code, et qui le fait bosser comme un vrai auditeur et pas simplement comme un "relecteur" de code.

Dans ce dépôt, vous trouverez un fichier par famille d'attaque : la corruption mémoire, l'injection de prompt, le cadrage des requêtes HTTP, l'isolation entre locataires. Et avec ça, un schéma JSON qui décrit à quoi doit ressembler un rapport, et deux validateurs écrits en JavaScript sans la moindre dépendance.

Le dossier du skill sur GitHub : un fichier de consignes par famille d'attaque, et les deux validateurs en bas de liste ( Source )

L'agent déroule ensuite six phases, de la reconnaissance au rapport final. Il commence par cartographier l'architecture, les frontières de confiance et les points d'entrée, puis il écrit sa propre grille de couverture. Ensuite il envoie des chasseurs isolés case par case et chaque piste qui remonte part chez un vérificateur tout frais tout beau qui n'a pas participé à la chasse.

Chaque piste se termine ensuite avec un rapport technique. Un rapport confirmed qui exige une trace source complète et un résultat réellement observé. Un rapport needs_validation qui nomme le fait précis qui manque, et surtout qui n'a droit à aucun niveau de gravité. Et le rapport des rejected qui garde la mémoire de ce qui a été réfuté, pour que la passe suivante ne vous ressorte pas la même chose.

Le validateur, lui, c'est du vrai code qui vérifie la "forme" de la preuve. Les empreintes doivent être uniques, et le suivi du parcours des tests qui doit partir d'un point d'entrée pour finir sur un point d'impact. Ainsi une trouvaille confirmée dont le parcours ne tient pas debout est recalée.

En revanche, sachez-le, l'indépendance du vérificateur est demandée dans les consignes, mais pas contrôlée (chez Cloudflare, c'est leur orchestrateur maison qui s'en charge, et il n'est pas dispo publiquement).

Cloudflare explique sur son site ce que donne un de ces agents lâché sur du code sans garde-fou. Il modifie la source pour que son exploit fonctionne, puis il annonce fièrement le bug qu'il vient de créer lui-même. Ou alors il pond un test qui démontre que exec() exécute des choses, donc que c'est forcément une faille critique... Et ça vous l'aurez compris, c'est de la merde et c'est absolument ce qu'on ne veut pas.

Voilà donc exactement ce que ces consignes cherchent à lui interdire.

Pour l'installer, il vous faut le CLI skills de Vercel Labs :

npx skills add https://github.com/cloudflare/security-audit-skill --skill security-audit

Ensuite, vous lancez votre agent dans le dépôt à auditer et vous lui demandez un audit de sécurité. Le skill se déclenche tout seul et c'est le modèle de votre agent qui pilotera les sous-agents en parallèle (utilisez donc un modèle qui sache faire ça, c'est mieux lool). Par défaut, le rapport atterrit ensuite dans un dossier ~/security-audit-skill, en dehors du dépôt audité.

Ce qui est cool c'est que ce skill est conçu pour limiter les bêtises. Par exemple il refuse d'exécuter le code qu'il audite s'il n'a pas de bac à sable (sandbox) imposé par le système d'exploitation, avec le réseau coupé, la cible en lecture seule et des limites de CPU et de mémoire. Ce bac à sable, le dépôt ne le fournit pas, et c'est à vous de le mettre en place avec par exemple un outil d'isolation comme Fence . Sans lui, la piste de l'audit finira tout bonnement en needs_validation au lieu d'être véritablement suivie et tranchée.

Après, c'est le temps qui fera la différence. Chez Cloudflare, ils ont un gros système qui leur permet, par exemple avec un dépôt d'environ 30 000 lignes de code, de ne passer que 3 à 4 heures sur l'audit pour avoir un résultat correct. Mais chez vous, en local, ce sera beaucoup plus long. Cloudflare prévient aussi qu'une seule passe n'est pas suffisante puisqu'elle trouve à peu près la moitié des failles à chaque fois. Il faudra relancer ça plusieurs fois.

Allez, si vous cherchez également un filet de sécurité pour tout ce qui concerne vos pull requests, sachez qu'Anthropic maintient de son côté un reviewer de sécurité pour Claude Code qui lit le diff et vient commenter directement dessus.

Le dépôt de Security Audit Skill de Cloudflare est sous licence MIT, et il lui faudra Node.js pour faire tourner ses deux validateurs.

En tout cas, ce que je vous conseille, c'est d'aller lire le SKILL.md avant de lancer la première passe, pour vous assurer que tout sera OK au sein de votre harness.

Source : security-audit-skill sur GitHub

Vous avez une carte Radeon dans le PC, et un logiciel boosté à l'IA qui refuse de se lancer ailleurs que sur de la NVIDIA ? Roooh c'est dommage ! Cet outil vous réclame probablement CUDA en dur et malheureusement, personne n'ira faire une version fonctionnelle pour votre carte AMD.

Alors on fait quoi ? On se roule en boule et on chiale ? Bah non, on installe CUDA-for-AMD-Windows comme des guerrier(e)s et on avance dans la vie !

Ce projet est assez unique puisqu'il n'écrit pas une seule ligne de traduction CUDA. En réalité c'est un jeu de scripts PowerShell qui monte la pile à votre place avec ZLUDA d'un côté, qui fait le travail de traduction depuis des années, et le HIP SDK d'AMD de l'autre, qui fournit les bibliothèques de calcul.

Car c'est justement ce qui manquait sous Windows. Le pilote Adrenalin vous donne le runtime, mais pour le reste de ROCm, demmerdez-vous entre un SDK officiel en retard et des compilations nocturnes buggées... Breeeeef.

Du coup, ce script d'installation fait ce tri pour vous. Il repère votre carte et son architecture gfx, vérifie que le pilote AMD et le HIP SDK sont là, télécharge une version précise de ZLUDA et, si votre programme en a besoin, LibTorch. Il compare les empreintes SHA-256 des archives, et finit en lançant le contrôle de ZLUDA sur votre machine. Une fois les prérequis AMD en place, ça tient ensuite en trois lignes :

git clone https://github.com/Speedstu/CUDA-for-AMD-Windows.git
cd CUDA-for-AMD-Windows
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\install.ps1

Prévoyez quand même de la place car ce bon vieux LibTorch pèse 2,66 Go à lui seul. Notez quand même qu'un -SkipLibTorch vous en dispensera si votre logiciel ne s'en sert pas. Après ça, vous lancez votre exécutable avec run-zluda.ps1, qui pose les DLL de compatibilité à côté de lui, met les bibliothèques HIP sur le PATH et passe la main à zluda.exe.

cuBLAS, cuBLASLt, cuSPARSE et cuFFT, sont donc bien redirigés vers rocBLAS, hipBLASLt et rocSPARSE, mais pas cuDNN...

En effet, le HIP SDK Windows stable ne fournit pas la pile IA complète de ROCm, celle qu'on a sous Linux, et les contrôles cuDNN de ZLUDA se plantent sans un backend compatible MIOpen. Donc si le logiciel que vous voulez lancer tape lourdement dans les convolutions, faudra vous arrêter là. NCCL, TensorRT ou une extension CUDA maison peuvent échouer aussi...

Bref, l'auteur ne promet rien de magique ni d'universel mais ça se tente quand même selon ce que vous voulez lancer.

Ajoutez à ça qu'une seule carte est validée, la Radeon RX 9060 XT, et qu'une seule appli est réellement passée de bout en bout. On est donc sur de l'hyper expérimental

Voilà, avant de vous lancer là-dedans, regardez si vous en avez vraiment besoin car AMD a fini par apporter un support officiel de PyTorch et du HIP SDK à Windows, avec les composants ROCm 7.2.1. Sa matrice de compatibilité indique que côté grand public, la RX 9060 XT justement, mais aussi les RX 9070, la RX 7900 XTX et la RX 7700 sont supportés. Si votre besoin c'est donc PyTorch, moi je prendrais cette route-là à votre place car elle est native.

À récupérer sur GitHub si vous avez un logiciel qui refuse de démarrer à cause de CUDA.

Source : Tom's Hardware

Convertir une vidéo avec ffmpeg, ça prend 2 minutes... Mais ça c'est quand on connaît les commandes et les paramètres de l'outil, par cœur. Sinon, vous êtes partis facilement pour une demi-heure de documentation.

Mais votre vie va changer puisque FFmpeg Commander est une page web qui règle ce problème-là. Vous cochez ce que vous voulez obtenir, et la commande s'écrit toute seule en dessous, prête à être copiée.

Le formulaire couvre en réalité ce qu'on demande le plus souvent à ffmpeg. Je pense notamment au conteneur, aux codecs vidéo et audio, au débit ou au CRF (la qualité), mais aussi la résolution, le découpage d'un extrait, sans oublier quelques filtres... Si vous touchez un réglage, la commande se réécrit alors dans la foulée, et vous voyez donc tout de suite quelle option votre clic vient d'ajouter.

Le formulaire et la commande juste en dessous

Et depuis sa refonte, il y a surtout de super "recettes". 34 préréglages rangés par usage, dont six catégories entières arrivées d'un coup : du MP4 en faststart pour le web, du vertical en 1080x1920 pour les réseaux sociaux, du HEVC 10 bits pour l'archivage, le désentrelacement d'un vieux DVD, la stabilisation d'une action cam, ou l'extrait de 10 secondes qu'on doit se faire toujours en urgence.

Ce qui est cool c'est que tous vos réglages sont encodés dans l'URL. Du coup une recette se partage en collant un lien, et la personne en face se retrouvera avec le même formulaire, dont les cases seront déjà cochées. Par contre, vos préréglages maison, eux, resteront dans le stockage local de votre navigateur.

Une fois que vous avez la commande qu'il vous faut, vous ouvrez votre terminal, vous collez la commande et puis ça va lancer FFmpeg et convertir votre fichier tranquillement.

Pour le reste, c'est du MIT et c'est gratuit. L'auteur prévient lui-même que son outil ne couvre pas tout ffmpeg et que le résultat dépend aussi de votre version. Relisez donc bien la commande avant de la lancer, surtout sur un fichier que vous n'avez pas en double.

À tester sur ffmpeg-commander.com , et le code est sur GitHub si vous voulez le faire tourner chez vous.

Source : FFmpeg Commander

Pour fabriquer une application Windows native, le passage par Visual Studio était jusqu'ici la voie normale. Mais c'était sans compter sur Microsoft qui a publié winapp , un outil en ligne de commande qui permet de faire tout pareil directement depuis un terminal : il crée le projet, le construit, le lance avec son identité de paquet et sort le résultat sous la forme d'un fichier d'installation MSIX.

C'est encore estampillé en version "expérimentale" par ses auteurs, mais ça fonctionne déjà très bien pour des trucs basiques. C'est pour ça qu'aujourd'hui, je vous propose un petit tuto pour afficher un Hello World dans une vraie fenêtre Windows. Vous allez voir, c'est fastoche !

Ce qu'il faut avant de commencer

Il vous faut donc Windows 10 version 1809 au minimum, le mode développeur activé dans Paramètres, Système, Options avancées, et le SDK .NET 10 ou plus récent. Visual Studio, non par contre, y'en a pas besoin. Les deux installations se font via winget, dans un terminal normal :

winget install Microsoft.DotNet.SDK.10
winget install Microsoft.winappcli --source winget

Faites ensuite un winapp --version et vous saurez si le CLI répond.

Créez le projet

La commande new fabrique l'application à partir des modèles WinUI 3 officiels, qu'elle télécharge toute seule dès qu'on la lance. Sans option elle vous pose des questions, mais avec celles que je vous mets ci-dessous, elle ne demandera rien et prendra le modèle le plus dépouillé du lot :

winapp new --template winui --name HelloKorben --use-defaults
cd HelloKorben

Vous récupérez alors un projet C# complet, avec son manifeste de paquet et ses icônes. Et surtout, le modèle winui vous donne une fenêtre vide, ce qui tombe bien puisqu'on va écrire dedans. Notez que le pack de modèles est encore publié en 0.0.6-alpha, donc si un nom de fichier a bougé depuis, winapp new --list vous sortira la liste de ce que le vôtre propose.

Écrire le Hello World

Attention, là y'a un petit piège ! Le fichier qui décrit la fenêtre s'appelle MainWindow.xaml, sauf que ce n'est pas celui-là qu'il faut toucher. Ouvrez plutôt MainPage.xaml, qui est à la racine du projet, et remplacez son <Grid /> vide par ces quelques lignes :

<Grid>
 <TextBlock Text="Hello World !"
 HorizontalAlignment="Center"
 VerticalAlignment="Center"
 FontSize="48" />
</Grid>

Ensuite, un petit winapp run construira le projet, l'enregistrera auprès de Windows avec une identité de paquet qui pointe droit sur votre dossier de build, et le lancera. Votre fenêtre s'ouvre alors avec le Hello World au milieu :

winapp run

La fenêtre HelloKorben ouverte par winapp run, et derrière, le terminal qui vient de la construire en 12 secondes

Bon, là, on a fait un Hello World, mais bien sûr, si vous faites chauffer une IA là-dessus, vous pouvez faire des trucs un peu plus complexes sans forcément savoir coder, et tout ça, une fois encore, sans Visual Studio.

Sortir le fichier d'installation

Maintenant, à quoi bon empaqueter ?

Cette identité de paquet, ce n'est pas de la paperasse. En fait c'est elle qui ouvre à votre application les notifications natives, les associations de fichiers, les protocoles maison et les API d'IA locale de Windows. Donc si vous voulez du sérieux, il faut publier l'application compilée dans un dossier, et ça, c'est possible comme ceci directement dans votre terminal :

dotnet publish -o ./publish

L'empaquetage fabrique au passage un certificat de développement et l'installe dans le magasin Personnes de confiance de la machine mais faut que je vous prévienne, la commande qui suit réclame un terminal ouvert en admin dans lequel il faudra refaire le cd vers votre dossier de projet pour qu'il s'y retrouve.

winapp pack ./publish --generate-cert --install-cert

Le MSIX signé sort dans le dossier du projet, nommé d'après le GUID du paquet

Vous obtenez alors un .msix signé, nommé d'après l'identité du paquet, sa version et son architecture, qui s'installe chez vous d'un double clic. Et cette identité, le modèle la génère sous forme de GUID : ne cherchez pas le nom de votre application dans le nom du fichier. Par contre, ne l'envoyez pas tel quel à un collègue, parce que le paquet réclamera le runtime Windows App SDK. Ajoutez --self-contained à la commande pack et le runtime partira dans le paquet. Le certificat, lui, reste un certificat de développement local : sur le PC d'en face, Windows refusera le paquet tant que ce certificat n'y sera pas installé aussi.

Maintenant, si vous vous demandez à quoi sert vraiment ce CLI, c'est surtout l'étape MSIX qui sera moins douloureuse car vous n'aurez pas besoin de lancer Visual Studio.

Source : Neowin

Vous vous souvenez de GTA Vice City ?

Non ? C'est normal, c'est un petit jeu qui est passé relativement inaperçu ^^. Dans ce jeu, on est plongé dans le Miami des années 80, avec ses chemises à fleurs, Tommy Vercetti et la radio à fond dans une décapotable volée.

Eh bien bonne nouvelle pour les fans, le jeu tourne aujourd'hui en entier dans un onglet de votre navigateur, sans rien avoir à installer, et ça s'appelle reVCDOS.

Derrière, c'est reVC, on retrouve la décompilation du moteur du jeu dont je vous ai déjà parlé, recompilée en WebAssembly par l'équipe de DOS.Zone. Autrement dit, ce n'est pas de l'émulation mais le vrai moteur d'origine qui tourne direct dans un browser.

Et ça se joue comme vous voulez, au clavier et à la souris, à la manette, ou carrément du bout de votre doigt tout gras sur un téléphone en portrait comme en paysage.

Les codes de triche marchent aussi, tapés au clavier comme à l'époque, et vous pouvez charger vos propres mods dans le navigateur avec des fichiers dff et txt qui sont supportés tels quels, sans conversion.

Si vous êtes chaud, pour jouer, ça se passe sur la page du projet . Le jeu a besoin des données de Vice City, et le site vous propose cinq façons de les lui donner : Il y en a 2 qui les téléchargent pour vous, dont un torrent, et 3 qui vous laissent envoyer les vôtres, en dossier, en fichiers ou en zip. Je vous conseille la deuxième méthode, car la première, c'est du piratage, et le piratage, c'est maaaal ! Et ouais, il faut bien financer les petits studios comme Rockstar.

Bref, il vous faut les fichiers du jeu d'origine mais bonne nouvelle : sur Steam, on trouve encore aujourd'hui la Definitive Edition, à 59,99 €. Franchement, pour un jeu sorti y'a 24 ans, c'est vraiment donné, non ? Ah bah oui, je vous l'ai dit, il faut financer les petits studios.

Et si vous préférez héberger le bidule vous-même, sachez que le dépôt Github du projet publie les binaires et une image Docker qui convertit vos fichiers au format attendu ! Comptez une cinquantaine de mégas au démarrage, le reste arrive en cours de partie.

Un truc à savoir avant de vous lancer, parce que ça pique : les sauvegardes locales sont pétées depuis des mois, et l'auteur a fini par lâcher sur son forum que "les sauvegardes ne sont disponibles qu'avec un abonnement". Donc si vous vous lancez dans une partie, il faudra jouer jusqu'au bout. Ou alors, vous vous démerdez pour débuguer votre install.

Et profitez-en tant que c'est là, parce que Take-Two a déjà fait tomber ce portage à coups de DMCA l'an dernier. Bref, un tour à Vice City ce soir, ça ne se refuse pas.

Source : Tom's Hardware

Faire tourner un modèle en local sur un Mac, c'est réglé depuis un moment. Ce qui l'est moins par contre, c'est de brancher un agent de code dessus, parce qu'à chaque reprise de session, le serveur doit malheureusement remouliner des dizaines de milliers de tokens de contexte avant de sortir le premier mot...

Ce calcul, ça s'appelle le cache KV, et la plupart des serveurs le gardent en mémoire. Du coup, quand le modèle se décharge, le cache part avec dans le grand vide...

C'est pourquoi oMLX a pris le parti d'écrire ce cache sur le disque, au format safetensors, car le contexte déjà envoyé une fois, prompt système et fichiers lus compris, se recharge depuis le SSD au lieu d'être recalculé, y compris après un redémarrage du serveur.

De son côté, LM Studio conserve lui aussi son cache MLX sur disque , mais dans un fichier temporaire qu'il efface quand le modèle se décharge. Les deux outils écrivent sur le disque, mais un seul conserve réellement son cache.

Côté raccordement, le serveur oMLX expose l'API OpenAI et l'API Anthropic ce qui permet par exemple à Claude Code de taper directement sur localhost. Et y'a même un tableau de bord qui nous dit quoi faire dans le terminal pour brancher Claude Code ou d'autres avec oMLX.

Sur oMLX, le cache disque est donc actif d'office et son plafond par défaut, parce qu'il en faut bien un, se calcule à 10 % de la capacité du disque qui l'héberge. Sur un SSD d'un téraoctet par exemple, ça fait cent gigaoctets qui peuvent partir en cache sans que personne n'ait rien demandé. Donc prévoyez un peu de place... Après rassurez-vous, ça se vide d'un clic sur un bouton dans le tableau de bord et la taille peut se régler.

Le deuxième piège est plus sournois puisqu'une installation par défaut via pip ne compile pas les kernels Metal, et les modèles GLM-5.2, MiniMax M3 et Qwen3.5 retombent alors sans prévenir sur un chemin générique... Donc je vous incite fortement à utiliser uniquement les DMG proposés qui contiennent déjà les kernels Metal compilés comme il faut.

Reste à savoir ce que ça donne vraiment dans un usage quotidien... Le cache attaque l'attente avant le premier mot mais pas la vitesse à laquelle les mots sortent ensuite donc tout dépend du modèle et de la machine que vous avez. Mais en tout cas, pour un usage avec des agents (coding par exemple), ce sera plus efficace d'utiliser oMLX que Ollama ou LMStudio.

Source : omlx.ai

Enfin !! Le compteur du projet de décompilation de GoldenEye 007 affiche dorénavant 208 fichiers traités sur 208, et cela pour les trois versions de la cartouche, japonaise et européenne comprises. Le dernier commit du dev KholdFuzion est d'ailleurs classe, puisqu'il porte le titre "*james bond will return. *".

Oh yeah !

Techniquement, le code C reconstitué ressort du compilateur sous la forme d'une ROM identique à celle de 1997, octet pour octet. C'est précisément ce que veut dire le mot "matching" dans ces projets. Ce n'est donc pas un jeu équivalent qui se comporterait pareil que le jeu d'origine... Non, c'est exactement le même binaire !

Après comme vous vous en doutez, le dépôt, lui, n'embarque pas tous les assets nécessaires à la compilation, pour des questions de droits d'auteur comme d'hab. Le README du projet nous explique ainsi qu'il faut posséder une copie du jeu, et que les scripts iront extraire ce qui manque de votre côté.

Après c'est pas cette recompilation qui fait que GoldenEye devient soudainement "moddable". En effet, il l'est depuis longtemps, via le GoldenEye Setup Editor de SubDrag, Wreck et Zoinkity, capable d'importer vos propres modèles 3D dans le jeu.

Ce qui change par contre, c'est que jusqu'ici on éditait des structures dans un binaire, alors que maintenant on modifie le moteur en C et on recompile. C'est le même chemin qu'avait pris ce bon vieux Duke Nukem Zero Hour l'an dernier .

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Et c'est d'ailleurs ce que fait KholdFuzion à côté, avec GoldenRecomp , qui recompile la ROM en exécutable PC natif. Avec ça, le jeu peut tourner sur un ordinateur. Apparemment, c'est plutôt stable, et le son est bon.

Mais toute l'interface multijoueur reste à faire, le ciel du barrage part en vrille parce que le moteur de rendu ne digère pas les commandes de dessin maison, et certaines armes tirent trop vite maintenant que tout tourne à 60 images par seconde. Ce n'est donc pas encore vraiment jouable.

Aucune release n'a été publiée à ce jour, ni même un tag, ce qui veut dire qu'on est encore loin d'un portage installable comme celui de Zelda 64 . Faudra compiler vous-même, après avoir "build" une ROM depuis la branche du projet conçue pour ça.

Dans le même style, n'oubliez pas l'existence de GoldenEye-Recomp de SunJaycy , qui lui, est déjà jouable avec du multijoueur en ligne, mais qui n'a rien à voir avec tout ça puisqu'il recompile la version Xbox 360 qui n'est jamais sortie, et pas la N64.

Bref, si vous attendiez un exécutable à lancer ce soir, ce n'est pas ce que vous aurez mais ce qui s'annonce ensuite est très prometteur !

Source

Allez, on va faire un jeu. Cherchez un disque dur externe sur Amazon et regardez où pointe le premier lien de la page. Bingo, ça part sur une adresse en /sspa/click, autrement dit un emplacement publicitaire. Et c'est pas le mieux noté, c'est pas le moins cher, non, c'est juste celui qui a payé le plus pour être là.

Et moi, ce qui me saoule vraiment, c'est que les filtres n'y peuvent rien.

Pour remédier à cela il faut sortir l'artillerie. J'ai d'abord pensé à faire un filtre uBlock Origin, puis à me coder une extension Firefox, avant de me rappeler que Tampermonkey tournait déjà dans mon navigateur.

Direction le repo Greasy Fork, donc, où traîne un script qui fait exactement ça . Une cinquantaine de règles CSS, qui dégagent du DOM les résultats sponsorisés de la recherche, les carrousels promo, les encarts publicitaires de la fiche produit, l'upsell Prime et les bannières de marque.

On passe ainsi de ça :

À ça :

Et ça fonctionne super sur toutes les versions d'Amazon, y compris Amazon.fr.

Trois réglages attendent dans le menu du gestionnaire de scripts. Un compteur qui affiche en bas de page ce qui a été retiré et pourquoi, une journalisation console pour les curieux, et une option qui redirige les pages de navigation vers la vraie liste de résultats.

Attention quand même à ce qui saute en plus des pubs. Le bloc "Les gens qui ont acheté ça, ont aussi acheté ça". Le script s'attaque aussi à Rufus, l'assistant d'achat maison et côté installation, il vous faut Tampermonkey, Violentmonkey ou Greasemonkey. Sur Firefox, ça s'arrête là. Par contre sur Chrome, depuis la version 138, il faut en plus activer un switch "Allow User Scripts" sur la fiche de l'extension, coupé par défaut sur toute extension fraîchement installée.

Voilà, j'espère que ça vous aidera à avoir un Amazon un peu plus propre. Maintenant, n'oubliez pas, Amazon, c'est le mal, donc si vous avez les moyens de payer 2x plus cher la même chose et que vous aimez passer votre vie dans les transports ou en bagnole à faire une espèce de chasse au trésor à travers toute la ville, pour trouver le produit qu'il vous faut, le mieux reste encore et toujours d'acheter dans des magasins physiques. Lol.

Depuis ce printemps, sachez qu'un git clone ordinaire peut maintenant récupérer un dépôt qui n'existe sur aucun serveur spécifique. En fait, le code est stocké dans Freenet, le réseau pair-à-pair qu'Ian Clarke a relancé en mars. Et comme y'a plus d'hébergeur, bah y'a plus personne pour fermer un compte ou shooter le dépôt.

Car Git est décentralisé depuis toujours et fonctionne très bien comme ça, puisque chaque clone contient l'historique complet, ce qui permet à 2 clones de se synchroniser directement. Ce qui lui manquait par contre, c'était l'hébergement, et c'est là-dessus que les forges que nous connaissons, Github en tête, sont venues capitaliser. Y'a bien des initiatives comme Grasp qui essaie d'en sortir grâce au protocole Nostr mais freenet-git lui range carrément le dépôt dans un contrat que les nœuds recopient, et se publie lui-même à l'adresse freenet::99TmCayXn6Tm/freenet-git.

Cloner ou publier du code exige donc le paquet freenet-git et un nœud qui tourne sur votre machine, ce qui fait qu'on ne supprime pas vraiment le serveur, mais on le ramène juste chez soi.

Charger la vidéo depuis YouTube Ce clic autorise une connexion à Google : adresse IP transmise et traceurs possibles. En savoir plus Voir cette vidéo sur YouTube

Le socle compte plus que l'application dans cette présentation. Les contrats et les delegates forment la couche où une app tourne sans backend, et quatre tournent déjà dessus : River pour le chat de groupe, Delta pour les sites, Atlas pour la recherche, et freenet-git pour le code. Mail, Raven et Harvest existent aussi, à un stade plus jeune.

L'adresse du dépôt sort des 12 premiers caractères de la clé publique de son propriétaire, et à ce stade expérimental, lui seul peut pousser dedans. Y'a pas non plus de pull requests, ni d'issues puisque c'est le modèle du noyau Linux d'avant les forges, où chacun publie son clone et le mainteneur vient y piocher ce qui l'intéresse.

Reste le plus dur maintenant, retrouver un dépôt.

Car sans annuaire, un nœud doit deviner lequel de ses voisins mettra le moins de temps à trouver ce qu'on lui demande. Le réseau traite ça comme un problème d'apprentissage et parie sur le bon voisin à partir des requêtes passées grâce à Renegade, une bibliothèque open source sortie en 2021, capable de faire ce calcul.

Installer freenet-git

Il faut une chaîne Rust, et ~/.cargo/bin doit être dans votre PATH. Les installeurs du nœud sont sur freenet.org/quickstart.

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

Rust n'entre dans le PATH qu'au shell suivant, donc ouvrez un nouveau terminal avant la commande d'après. Elle dépose deux binaires, freenet-git et le remote helper que Git appellera tout seul.

cargo install freenet-git

Cloner un dépôt qui existe déjà

Aucune identité n'est nécessaire pour lire. La bibliothèque standard de Freenet fait un bon test, elle porte son historique complet et ses tags.

git clone freenet::96rknpy1GYhZ/freenet-stdlib

Publier le vôtre

C'est create qui publie réellement le contrat. Il affiche PUT confirmed by host et l'adresse du dépôt, dont le préfixe se recopie dans le remote. La phrase de passe voyage par une variable d'environnement parce que Git garde la main sur l'entrée standard durant le push.

freenet-git init-identity --name "Votre Nom" --email [email protected]
cd ~/code/mon-projet
freenet-git create --name mon-projet
# -> URL: freenet:VOTRE_PREFIXE/mon-projet
git remote add freenet freenet::VOTRE_PREFIXE/mon-projet
export FREENET_GIT_PASSPHRASE='votre-phrase-de-passe'
git push freenet main

Et voilà ! Avec ça vous pouvez faire du vrai git décentralisé même si la vraie limite est ailleurs...

En effet, les nœuds gardent en cache ce qu'on leur réclame et évacuent le reste, donc un dépôt que personne ne clone finit au bout d'un moment par ne plus être clonable. Et ça c'est dommage... C'est pourquoi une commande (rescue), le remet en circulation depuis une machine qui a encore les données. Le projet ne présente toutefois pas ça comme un bug, mais comme son modèle de durabilité actuel.

Mais autant le savoir avant d'y déposer votre code.

Source

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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Diagram-design , c'est un skill pour Claude Code, Codex et Pi qui vous fabrique un schéma technique sous forme de fichier HTML autonome. Vous double-cliquez, ça s'ouvre dans le navigateur, et le diagramme est là, super clean et sans avoir à faire de build ou importer des images.

27 types de diagrammes sont couverts, du schéma d'architecture au diagramme de séquence en passant par la machine à états, le Gantt et le quadrant, chacun en 3 variantes : claire, sombre et éditoriale. Bref, de quoi illustrer une doc ou un article de blog sans dessiner les boîboîtes vous-même, une par une comme dans un Excalidraw .

Le type Loop, avec son moyeu de mémoire partagée. Les pointillés sont les écritures en retour.

Il sait aussi partir de ce que vous avez déjà. Vous lui pointez un fichier draw.io ou un bloc Mermaid planqué dans un README, et il le reprend. Attention, ce n'est pas une conversion hein, mais un re-dessin (ça se dit ?? j'sais pas mais je m'en fous) complet. Il va même récupérer le diagramme embarqué dans un .drawio.png, vous savez, celui qui ressemble à du charabia quand vous ouvrez le fichier dans un éditeur.

Ce qu'il jette au passage ce sont les coordonnées de la source, sa palette, ses polices, les connecteurs en diagonale de draw.io et la mise en page automatique de Mermaid. Ce qu'il garde par contre, ce sont les composants, les relations, les regroupements et le sens de lecture.

À la fin de l'import, il rend même un genre de relevé de fidélité en vous indiquant les noeuds en entrée, les noeuds qu'il a dessinés et les noeuds orphelins qu'il a supprimé.

Un fichier draw.io de 12 nœuds redessiné en niveau de détail équilibré, pour un billet de blog.

La sortie se règle ensuite sur 4 critères. Le format d'abord, HTML, SVG ou PNG. Puis la taille, qui ne touche pas que le cadre. Une planche 16:9 destinée au vidéoprojecteur reçoit des libellés en 16px, une image de doc en reçoit des 12px.

Le troisième critère élague votre dessin, avec 24 nœuds au maximum en mode fidèle, 12 en équilibré, 7 en simplifié, et la coupe suit toujours le même ordre : les décorations, puis les doublons, puis les grappes de feuilles, puis l'infrastructure.

Le quatrième change le vocabulaire, mais pas le nombre de boîtes pour s'adapter au public à qui est destiné le diagramme. Pratique pour passer d'un diagramme hyper technique à quelque chose qui pourra être compris de la direction ou des commerciaux.

Reste l'allure du diagramme... Vous lui donnez par exemple l'URL de votre site, il lit la page d'accueil, en tire la couleur de fond, celle du texte, celle des boutons et la pile de polices, puis range tout ça dans des rôles, et voilà vous avez le design de vos rêves.

Mais surtout, avant d'écrire quoi que ce soit, il contrôle le contraste en AA. Si une de vos couleurs ne tient pas la route à la taille où vivent les libellés, entre 9 et 12px, il propose une valeur corrigée et explique pourquoi. Vous validez le diff, et le guide de style du skill est mis à jour pour tous les schémas suivants.

Et au premier schéma dans un nouveau projet, il refusera même de partir sur le thème par défaut sans vous demander. Il vous proposera naturellement d'aller consulter votre site, de coller vos couleurs à la main, ou encore d'assumer le défaut en connaissance de cause.

Côté installation, ça passe par les plugins pour Claude Code et Codex, par npx pour Codex, par une ligne pour Pi. C'est sous licence MIT et c'est gratuit. Tout est ensuite produit en local, et l'import Mermaid se contente de lire le texte, sans rendu ni appel réseau. Il n'y a que l'export PNG qui réclame un extra, à savoir Playwright, à installer à côté.

Maintenant, c'est pas le même usage qu'un bloc Mermaid qui lui est destiné à évoluer en permanence. Là c'est vraiment pour faire des rendus sous la forme d'une image finie et jolie. Donc à vous de voir !

À découvrir ici !

Dark Hours est à l'origine une petite web app qui vous dit ce qu'il y a à voir dans le ciel ce soir et si ça vaut le coup de mettre le museau dehors. Le développeur Terry Godier l'a construite avec l'aide de Claude et lancée début août mais au moment où j'écris ces lignes, elle n'existe plus... En effet, son site darkhours.io redirige maintenant vers DarkHours.app , un autre projet signé Miguel Beher et sous licence MIT.

C'est ce dernier qui a vu le problème, et je vais vous expliquer...

En fait, les 2 apps avaient non seulement le même nom, mais également les mêmes fonctions, et le même nom de domaine (à part le TLD). Quand Beher a signalé le souci à Godier , ce dernier a d'abord proposé de changer de nom et de différencier les fonctionnalités mais une heure plus tard il retirait tout, annulait l'app iOS qu'il préparait, et publiait un mea culpa où il parle de son "usage irresponsable de l'IA".

Et ce qui l'a décidé à tout stopper comme ça, c'est juste un bug. En effet, son application envoyait les gens observer les étoiles au milieu de champs perdus au Mexique, ou dans l'océan Pacifique et Beher avait exactement le même souci de son côté à ce moment-là (il l'a résolu depuis).

Alors se ressembler sur des fonctionnalités, ça arrive et ça ne me choque pas mais se ressembler jusque dans les bugs, là ça pique un peu beaucoup. Les procès en pompage IA, j'en ai déjà parlé , et ils se trompent souvent de coupable, et dans le cas de Godier, celui-ci n'a pas pompé le code du Dark Hours original. Non, il a juste développé son app avec Claude Code, sans se poser trop de question.

Pour lui, il est juste parti d'un code d'éphémérides qu'il a écrit en janvier mais comme Dark Hours est un projet open source, et bien ce qui s'est passé, c'est que son agent IA a récupéré de gros bouts de cette app, jusqu'à son nom pour en faire sa nouvelle app. Hé oui, la vie c'est facile quand on se repose sur le code des autres.

Dark Hours, le vrai

En effet, Claude Code, Codex et les autres sont des outils connectés. Ils lisent des pages, clonent des dépôts, fouillent GitHub quand ça les arrange, du coup, si votre demande ressemble à un truc qui existe déjà, et bien l'agent peut aller le consulter et s'en servir de modèle. Et même sans aller sur le net, comme les modèles ont été entraînés sur tout ce qui traîne publiquement sur le net, dépôts de code compris, il est capable de restituer une structure vue mille fois, sans même aller la chercher sur le net. Un peu comme les modèles de diffusion d'images qui reproduisent le style des artistes.

C'est pour ça que je trouve la mésaventure de Godier et Beher intéressante. Ça nous enseigne qu'il faut faire extrêmement attention quand on code avec l'IA. Pour limiter les risques qu'elle aille se servir dans du code libre, il faut donc indiquer expressément à l'agent de NE PAS récupérer le code source de projets open source, ne pas l'analyser, ne pas pomper du code ni les interfaces. Bref, lui dire qu'on part d'une page blanche...

C'est le même principe que celui de la clean room qui a permis à Compaq de cloner légalement le BIOS d'IBM, comme on peut le voir dans la série Halt and Catch Fire... On implémente les bonnes idées, mais jamais les lignes de code.

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Pour ma part, je fais quasiment que des outils internes et des bidules perso, mais je le précise quand même pour que tout soit clean. Toutefois, ça ne règle pas le problème de l'entraînement qui a été fait en amont pour forger le modèle IA.

Donc avant de coder, deux réflexes à avoir : 1/ Chercher le nom de votre app (ou de votre nouvelle entreprise) pour de vrai, ce qui vous évitera de vous lancer dans un move de contrefaçon sans le savoir. Et 2/ Installer tout ce qui existe dans le même genre pour être sûr de ne pas vous faire berner par l'IA... Sachez que rien que cette année, j'ai été victime moi-même 2 fois, de gens qui n'ont pas pris ces précautions et qui se sont attribués les noms de mes projets pour leurs propres trucs en se reposant, je le suppose, uniquement sur l'IA sans se poser la moindre question. Pour l'un des projets, VoxDrop, j'ai changé le nom en Kassis pour pas me prendre le chou car c'était un projet jeune. Mais pour l'autre problème, c'est plus épineux et je ne peux pas vous en parler encore mais rassurez-vous, dès que je le pourrais, vous ferai un article qui détaillera tout en détail pour vous raconter cette histoire hallucinante qui m'arrive.

Après, ce que je vous conseille de faire aussi c'est qu'une fois que votre projet est fini, pensez à lancer une phase de contrôle. Ça personne ne le fait, mais c'est pas mal de récupérer le code des projets qui vous ont inspiré ou projet concurrents, de le poser à côté du vôtre et faire vous-même ou demander à un agent IA une comparaison, un peu comme la passe sécurité que vous faites en fin de projet.

Reprendre une fonctionnalité qu'on trouve bien ailleurs et la réimplémenter dans son projet, c'est normal et c'est ce que tout le monde fait d'ailleurs. Mais reprendre le nom, le look de l'interface et le code, qui plus est, sans mentionner la licence, c'est vraiment moche. Et c'est exactement ce que peut faire votre agent IA dans votre dos, alors soyez vigilant parce qu'après, vous pourrez dire que vous ne le saviez pas, tout le monde vous traitera de voleur. La frontière est là, et il n'y a qu'une comparaison explicite du code et de l'interface qui vous dira de quel côté vous êtes tombé...

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Jonas Eschenburg se tape un petit délire cet été, en portant Command & Conquer sur Atari ST, et il vient de s'occuper des cinématiques du jeu, le tout sur une machine équipée d'un Motorola 68000 cadencé à 8 MHz. Le même garçon avait déjà fait tourner Doom dessus.

Le décalage vaut le détour. Command & Conquer sort en 1995 sur PC, en VGA 256 couleurs, soit dix ans après l'Atari ST, qui affiche lui 16 couleurs en 320 par 200 points.

Envoyer les pixels bruts à l'écran est hors de question sur ce genre de matériel. La machine n'a ni le débit de lecture ni la puissance de calcul pour ça.

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Eschenburg a donc écrit son propre codec, baptisé STV, adapté du format VQA que Westwood utilisait à l'époque pour ses vidéos. Le principe repose sur un codebook, autrement dit un dictionnaire de petits carrés de pixels : au lieu de transmettre chaque image entière, le fichier envoie surtout des numéros qui pointent vers des motifs déjà connus du lecteur.

L'astuce est en réalité ailleurs. Les blocs sont découpés pour tomber pile sur l'organisation mémoire de l'Atari, qui range ses couleurs en plans séparés plutôt qu'en pixels contigus, ce qui permet au processeur de recopier les motifs sans passer son temps à réorganiser les bits.

La palette et le dictionnaire se mettent à jour en continu pendant la lecture, et pas une fois pour toutes au début du fichier. Ça évite le gros pâté de blocs baveux qu'on attendrait d'une compression aussi agressive.

Le tout fonctionne sur un 8 MHz d'origine. Sans accélérateur. A priori, aucun jeu Atari ST n'avait affiché de vidéo plein écran avant celui-là.

Le jeu, lui, reste beaucoup plus poussif pour le moment : quelques images par seconde en 16 couleurs, correct seulement à partir d'un Falcon, et il réclame 4 Mo de mémoire. Autour du codec, Eschenburg a publié une dizaine d'utilitaires, dont un encodeur pour fabriquer les fichiers STV et un lecteur natif pour les regarder sur la machine.

Tout est sous licence GPL sur GitHub, le portage se récupère sur itch.io, et il faut fournir ses propres fichiers du jeu d'origine puisque le projet n'a rien à voir avec EA.

Détail amusant, le son ne sort que sur STe et Falcon. Sur un ST de base, les cinématiques défilent en silence complet. La question étant maintenant de savoir si tout ça ne m'a pas donné envie de rejouer à Command and Conquer, pour ressortir mon premier pseudo de game : Moissonneuse killer (vraiment).

Source : Hackaday

Anthropic, le concurrent direct d'OpenAI sur les modèles d'IA, a publié hier un billet de recherche qui a fait pas mal de bruit : son modèle Claude Mythos Preview a trouvé en 60 heures une faiblesse dans HAWK, un schéma de signature post-quantique que deux ans de relecture humaine n'avaient pas repérée.

La cryptographie post-quantique, ce sont ces nouveaux algorithmes conçus pour résister aux futurs ordinateurs quantiques, qui pourraient un jour casser une partie du chiffrement actuel. Le NIST, l'organisme américain qui normalise ces standards, organise depuis des années un concours public, et HAWK y concourt au troisième tour pour les signatures numériques, ce mécanisme qui prouve qu'un message vient bien de vous.

Sauf que voilà, ce que l'IA a réellement cassé, c'est HAWK-256, un paramètre de défi mis à disposition des chercheurs pour être attaqué, pas les versions HAWK-512 et HAWK-1024 pensées pour un usage réel. L'attaque fait passer le coût d'une récupération de clé de 2 puissance 64 à 2 puissance 38 opérations, de quoi diviser par deux la taille de clé effective sur un schéma qui n'est déployé nulle part.

Deuxième résultat mis en avant : une attaque 200 à 800 fois plus rapide que la meilleure méthode connue contre AES-128 réduit à 7 tours. AES, c'est le chiffrement le plus utilisé au monde, celui qui protège votre navigateur, vos sauvegardes ou votre disque dur.

Un tour, c'est une passe de brouillage des données, et AES-128 en enchaîne dix. Les cryptographes attaquent depuis toujours des versions volontairement raccourcies pour jauger la marge de sécurité du vrai chiffre, du coup 7 tours, c'est un exercice académique, rien de plus.

Même sur cette version affaiblie, l'attaque suppose de faire chiffrer environ 2 puissance 105 messages choisis par l'attaquant, une quantité de données que personne ne réunira jamais. Anthropic l'écrit noir sur blanc : aucun système en production n'est touché.

Le sujet est ailleurs. La technique contre AES, que le modèle a baptisée le pont de Möbius, est sortie de trois jours de travail quasi autonome pour environ 100 000 dollars de calcul, avant plusieurs centaines d'heures de vérification par des chercheurs humains, seuls capables de confirmer que l'attaque tient debout.

Anthropic a d'ailleurs prévenu les auteurs de HAWK dès juin et coordonné sa publication avec le NIST. Chez Keyfactor, une société spécialisée dans la gestion du chiffrement, on y voit la preuve que le processus d'évaluation fait son travail : mieux vaut découvrir ces faiblesses maintenant qu'une fois le standard déployé partout.

Une IA qui trouve toute seule des failles dans du chiffrement, c'est franchement impressionnant. Les titres qui enterrent déjà le chiffrement mondial, beaucoup moins.

Source : Anthropic

La startup chinoise Moonshot AI, que vous connaissez peut-être pour son assistant Kimi et qui compte Alibaba parmi ses soutiens, a publié hier sur Hugging Face les poids complets de Kimi K3, un modèle de 2 800 milliards de paramètres qui devient du même coup le plus gros jamais mis en libre téléchargement. Personne n'était jamais allé aussi loin.

Ces fameux poids, ce sont les milliards de réglages internes que le modèle a accumulés pendant son entraînement, et c'est précisément ce qu'il faut posséder pour faire tourner l'IA sur ses propres machines plutôt que de passer par les serveurs de l'éditeur.

Le fonctionnement est d'ailleurs intéressant. Le modèle est découpé en 896 blocs spécialisés dont seuls 16 s'activent à chaque requête, ce qui ramène le calcul réel autour de 50 milliards de paramètres et rend l'engin à peu près exploitable.

La fenêtre de contexte grimpe en plus à un million de tokens, ces fragments de texte qui servent d'unité de mesure aux IA, de quoi envoyer une dizaine de romans dans une seule et même conversation.

Sur les classements du moment, K3 vient se glisser juste derrière les meilleurs modèles fermés d'OpenAI et d'Anthropic, quand il ne passe pas carrément devant sur les tests de programmation, ce qui est quand même un drôle de résultat pour un modèle que n'importe qui peut récupérer gratuitement.

Sauf que voilà, récupérer est un grand mot : le téléchargement pèse 1,4 To, et il faut ensuite une machine capable de charger tout ça en mémoire, ce qui suppose environ huit serveurs remplis de cartes graphiques professionnelles et une facture à plusieurs millions de dollars. Personne ne fera donc tourner K3 dans son salon.

Et puis il y a la licence, un texte maison que Moonshot se garde bien d'appeler open source, et qui vise directement les gros hébergeurs : toute société qui revend l'accès au modèle et encaisse plus de 20 millions de dollars sur douze mois devra signer un accord commercial séparé avant de continuer.

Les très gros services, au-delà de 100 millions d'utilisateurs mensuels, doivent en plus afficher "Kimi K3" bien en vue dans leur interface. Du coup, les Amazon et autres Microsoft qui voudraient proposer le modèle à leurs clients passeront eux par la case négociation.

Pour tous les autres, l'API officielle est ouverte depuis mi-juillet, à 3 dollars le million de tokens en entrée.

Moonshot qui offre gratuitement son meilleur modèle au monde entier tout en gardant la main sur ceux qui pourraient en vivre, c'est de la générosité très bien calculée.

Source : Simon Willison