Tout le monde n'a pas la chance d'avoir un moteur de recherche aussi rapide que le mien . Par exemple, Windows c'est pas le plus rapide pour trouver un fichier sur votre PC avec l'explorateur. Vous tapez le nom exact et ça ne trouve rien... Franchement, c'est relou, et je compatis, parce qu'on est tous passés par là.

Mais c'était sans compter sur WinFindr , un logiciel de recherche de fichiers pour Windows qui fait ce que l'explorateur Windows devrait faire depuis le début. En gros, avec ce freeware, vous pouvez chercher dans vos fichiers, dans la base de registre, et même à l'intérieur des PDF, des documents Word, Excel, PowerPoint, et même des ebooks EPUB.

WinFindr propose une recherche en langage naturel, ce qui veut dire que si vous cherchez un fichier avec "Desiree" dans le nom mais qu'en fait il s'appelle "Désirée" avec des accents, il le trouvera quand même. Pratique quand on sait plus comment on a nommé ce foutu document il y a 3 ans. Et ça va même plus loin puisque le soft gère la recherche phonétique. Du coup, si vous tapez "peace", il trouvera aussi "piece" parce que ça sonne pareil.

Y'a aussi un mode de recherche avec opérateur logique et/ou qui permet de combiner plusieurs critères. Genre vous cherchez un fichier qui contient à la fois "facture" ET "2024" ET qui se trouve dans un dossier spécifique. Vous pouvez même faire des recherches par proximité, c'est-à-dire trouver des termes qui sont à maximum X mots l'un de l'autre dans un document.

Et le truc vraiment cool, c'est que WinFindr cherche aussi dans les archives ZIP et RAR sans avoir besoin de les décompresser. Il peut même fouiller dans les métadonnées de vos MP3 (album, artiste) et de vos images. Du coup, si vous avez 50 000 photos et que vous cherchez celles prises à un endroit précis ou avec un appareil spécifique, ça peut servir.

Le soft pèse 3 Mo (y'a aussi une version portable), tourne sur Windows 7, 8, 10 et 11, et la version de base est totalement gratuite. Après si vous voulez du support technique dédié ou des options en ligne de commande pour l'intégrer à vos scripts, y'a une version Pro payante mais je trouve que la version gratuite suffit pour la plupart des usages. Ah et vous pouvez exporter vos résultats en TXT, CSV ou HTML si besoin.

Bref, si vous en avez marre de galérer à retrouver vos fichiers, WinFindr est là pour vous tenir la main !

Merci à Lorenper pour le partage !

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 !

Source

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 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 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

Ce matin, vous vous êtes levé, motivé, vous vous êtes posé sur l’ordinateur, très concentré, pour vous lancer dans la réparation de votre aspirateur robot qui fait encore des siennes. Vous lancez le tutoriel YouTube et au bout de 3 minutes, d’un seul coup le mec pose son tournevis et se met à vous parler de sa gourde magique sponsorisée durant 90 longues secondes.

Grmpfff… Bon, après on va pas se mentir, les sponsors, c’est ce qui permet aux créateurs de vivre de leur passion et de continuer à produire du contenu gratuit dont vous vous goinfrez comme des petits cochons grassouillets. C’est le deal. Mais parfois, quand on est pressé ou qu’on enchaîne les tutos, on aimerait bien pouvoir zapper ces passages pour y revenir plus tard évidemment (ou pas ^^).

C’est là qu’intervient SponsorBlock, une extension open source qui permet de sauter automatiquement les segments sponsorisés dans les vidéos YouTube. Le principe : quand quelqu’un identifie un passage pub dans une vidéo, il le signale via l’extension, et ensuite tous les autres utilisateurs peuvent choisir de sauter automatiquement ce passage. C’est du crowdsourcing, et plus de 13 millions de personnes utilisent l’extension .

Bien sûr, si vous utilisez ce genre d’outil et que vous appréciez vraiment un créateur, pensez à le soutenir autrement. Que ce soit via un like, un partage, un abonnement à son Patreon, ou tout simplement en désactivant l’extension sur ses vidéos. Les sponsors, c’est souvent ce qui leur permet de bouffer et de continuer à créer du contenu de qualité. Cet outil est pratique, mais il ne faut pas oublier qu’il y a des humains derrière les vidéos.

Ceci étant dit, l’extension ne se limite pas qu’aux sponsors. Vous pouvez aussi la configurer pour sauter les intros interminables, les outros avec les rappels d’abonnement, ou même les passages non-musicaux dans les clips. L’extension affiche des segments colorés sur la timeline YouTube : du jaune pour les sponsors, du vert pour les intros, du bleu pour les outros, violet pour l’auto-promo, rose pour les intermissions… Vous choisissez ce que vous voulez skipper et ce que vous gardez.

Niveau stats, les utilisateurs ont soumis plus de 17 millions de segments et il y a un système de votes qui permet d’évaluer la qualité des signalements, donc les segments mal identifiés finissent par disparaître.

L’extension est dispo sur tous les navigateurs classiques : Chrome, Firefox, Edge, Safari, Opera… Et si vous êtes sur mobile, y’a des solutions aussi. Par exemple sous Android, des apps comme ReVanced intègrent SponsorBlock nativement. Sur iOS, y’a une app dédiée pour Safari. Enfin, pour les plus geeks d’entre vous, des ports existent pour MPV, Kodi, les TV connectées, Android TV, et même Chromecast.

Côté vie privée, la base de données est publique et n’importe qui peut la télécharger ou l’auditer. Le développeur principal, Ajay Ramachandran, a même mis en place un système de requête qui préserve la vie privée, donc l’extension ne sait pas quelle vidéo vous regardez quand elle interroge le serveur.

Voilà, si vous passez beaucoup de temps sur YouTube et que vous cherchez à optimiser votre temps de visionnage, SponsorBlock peut vous intéresser. C’est gratuit et open source.

Microsoft a officiellement enterré le Windows Subsystem for Android (WSA) le 5 mars dernier car le projet n’a jamais réussi à générer d’argent et l’absence de Google Play Services a été le dernier clou dans le cercueil. Du coup, plus de mises à jour, plus de support, plus d’Amazon Appstore dans le Microsoft Store.. Snif…

Sauf que voilà, y’a des gens qui refusent de lâcher l’affaire et c’est comme ça qu’est né le projet WSABuilds dispo sur GitHub qui propose des builds pré-compilées de WSA avec tout ce qui manquait à la version officielle : le Google Play Store, Magisk ou KernelSU pour le root, et des versions stables régulièrement mises à jour !

WSABuilds vous permet donc de continuer à faire tourner des apps Android sur Windows 10 et 11, même après l’abandon de Microsoft et les builds sont disponibles en plusieurs variantes. Soit avec ou sans Google Apps, avec Magisk ou KernelSU pour le root, en version stable ou LTS…etc. Et vous avez aussi le choix entre x86_64 et ARM64 selon votre config.

L’installation est plutôt simple puisque vous n’avez qu’à télécharger l’archive depuis les releases GitHub ou OneDrive, vous extrayez tout ce bordel, vous renommez le dossier en “WSA” (important d’avoir un nom court), et vous lancez l’install via PowerShell. Le projet contient des scripts qui gèrent tout le processus, donc c’est encore plus confortable que votre chaise de gamer acheté sur Aliexpress.

Côté prérequis, il vous faut Windows 11 build 22000.526 ou plus, ou Windows 10 22H2 avec minimum 8 Go de RAM, même si 16 Go sont recommandés pour une expérience fluide. Et bien sûr, faudra activer la virtualisation dans le BIOS.

Et si vous aviez déjà WSA installé d’avant ce 5 mars 2025 fatidique, il continue de fonctionner mais sans aucune mise à jour, donc WSABuilds devient donc la seule option viable pour avoir une version maintenue et avec le Play Store intégré !

Et pour ceux qui préfèrent les alternatives classiques comme BlueStacks ou NoxPlayer , c’est toujours possible mais WSA reste la solution la plus propre car elle s’intègre nativement à Windows sans passer par un émulateur tiers.

Amusez-vous bien !

HandBrake c’est un chef-d’œuvre open source qui fait, en gros, tout ce qu’on peut rêver en terme de conversion vidéo…

Ainsi, si vous voulez juste transformer une vidéo en MP4 qui marche sur votre téléphone, HandBrake est capable de vous proposer 147 options, 23 presets différents, des onglets pour les codecs, les sous-titres, les filtres, l’audio multi-pistes. Ensuite, vous cliquez sur OK en priant pour que le preset par défaut fasse le taf !

Et c’est ça le problème car c’est un super outil mais pour le maitriser, faut faire 18 formations ;-). Heureusement Magicbrake dit stop à cette folie !

Car Magicbrake c’est une app macOS qui ne permet de faire qu’UNE chose. Vous glissez une vidéo dessus, vous cliquez sur le bouton, et vous récupérez un MP4. Y’a pas de menu, pas d’options et encore moins de documentation à lire et ça c’est cool !

Techniquement, c’est un wrapper GUI qui utilise HandBrakeCLI avec le preset “Very Fast 1080p30” préconfigué. C’est con mais ça fera plaisir aux gens qui n’ont pas envie de se prendre la tête avec l’interface d’Handbrake qui ressemble à un cockpit d’Airbus.

Voilà, Magicbrake c’est juste un problème réel résolu avec le moins de code possible et également un bon rappel que des fois, la meilleure solution c’est la simplicité.

Bref, pour la majorité des gens qui veulent juste convertir une vidéo de leur GoPro, leur drone, ou récupérer un vieux fichier AVI des années 2000, Magicbrake fera bien le taf. Après vous voulez vous lancer dans le choix d’un bitrate ou l’incrust de sous titres, pas le choix, faudra aller sur Handbrake.

Le site officiel Magicbrake est ici !

Vous avez combien de messages iMessage sur votre Mac ?

10 000 ? 50 000 ? Plus ????

Vous en avez des amis, dites moi ! Et maintenant, petite question piège : Combien de ces messages pouvez-vous réellement exploiter en dehors de l’app Messages d’Apple ?

Hé bien la réponse va vous surprendre (non) : zéro !

Hé oui, car vos conversations sont stockées dans une base SQLite quelque part sur votre disque dur , mais Apple a fait en sorte que vous ne puissiez rien en faire. Les pièces jointes sont planqués dans des dossiers obscurs avec des noms aléatoires, les métadonnées sont éclatées sur une quinzaine de tables, et les timestamps sont au format Apple (pas Unix). Vous pouvez donc ouvrir la base avec DB Browser si vous voulez, mais vous allez juste pleurer du sang devant votre écran et perdre votre joie de vivre.

Et le plus beau dans tout ça c’est qu’Apple ne propose AUCUN moyen d’exporter vos messages. Y’a rien. Y’a des boutons d’export pour vos photos, pour vos mails, pour vos contacts, mais pour vos SMS et iMessages, c’est podzob !

Donc si vous voulez quitter l’écosystème Apple et migrer vers Android (mais qui fait ça ??? lol), bonne chance pour récupérer ces 10 ans de conversations torrides avec Monique de la compta. Et si vous avez besoin d’archiver des échanges professionnels pour raisons légales, à part faire des centaines de captures écran ou de copier coller, j’vois pas.

Heureusement, un dev nommé ReagentX en a eu marre de cette situation et a créé imessage-exporter, un outil open source en Rust qui fait exactement ce qu’Apple refuse de faire à savoir vous donner accès à VOS propres données dans un format lisible et portable.

L’outil tourne sur macOS évidemment, mais aussi sur Linux et Windows. Comme ça, même si vous avez viré votre Mac depuis 3 ans, vous pouvez quand même récupérer votre ancienne base iMessage et l’exporter tranquillement depuis votre machine Ubuntu ou Windows.

Et au niveau des formats d’export, vous avez le choix entre du txt et du html. Le format html est particulièrement bien foutu parce qu’il recrée l’interface visuelle d’iMessage avec vos bulles bleues et grises, les heures d’envoi, et surtout il préserve tous les médias : photos, vidéos, audios, tout y passe. Vous vous retrouvez avec un site html statique que vous pouvez ouvrir dans n’importe quel navigateur et parcourir comme si vous étiez dans l’app Messages, sauf que là c’est rien qu’à vous et personne peut vous le reprendre (sauf le karma ^^).

Pour l’install, si vous êtes à l’aise avec Rust, hop, un simple cargo install imessage-exporter fera l’affaire. Sinon y’a un package Homebrew (brew install imessage-exporter) ou des binaires précompilés sur la page du projet pour Mac Intel et Apple Silicon.

Notez qu’il vous faudra aussi installer ImageMagick et ffmpeg pour la conversion des pièces jointes, mais rien de sorcier. Ensuite, côté utilisation, c’est de la ligne de commande pure et dure. Par exemple, pour exporter toutes vos conversations en html avec les médias dans votre dossier personnel, vous tapez :

imessage-exporter -f html -c clone

imessage-exporter -f html -c clone -t "0612345678"

Google a YouTube Music ave un budget illimité, des équipes entières de devs, des serveurs partout dans le monde… et pourtant une autre app Android open source fait mieux le job ! Cette app c’est SimpMusic et vous allez l’adorer !

Car oui, YouTube Music officiel , c’est bridé à mort. Y’a pas lecture possible en tâche de fond sans l’option premium, y’a des pubs et des trackers partout et pas de canvas comme sur Spotify (canvas, ce sont les petites vidéos qui tournent en boucle quand vous lisez une chanson). Bref, c’est pas ouf.

Du coup, le dev de SimpMusic a eu pour idée de balancer tout ce que YouTube Music officiel refuse de vous donner : De la lecture sans pub ET en tâche de fond (vous pouvez sortir de l’app et la musique continuera à jouer), de quoi vous balader dans les nouveaux podcasts et les tubes du moment et autres playlists et y’a même du cache offline et la possibilité de vous lancer dans la lecture de paroles synchronisées avec la musique. SimpMusic offre aussi un SponsorBlock intégré, et des fonctionnalités comme le retour des dislike, le support Android Auto, des suggestions et traduction IA, et un timer qui coupe tout au bout d’un moment si vous vous endormez en musique… Bref, que des bonnes idées !

Et tout cela est codé en Kotlin et utilise les API cachées de YouTube Music. C’est donc du bon gros reverse engineering pur et simple. D’où le côté beta de l’app qui peut parfois se comporter bizarrement. Mais si ça vous dit de tester, vous pouvez choper ça sur F-Droid, IzzyOnDroid, ou directement sur les releases GitHub. Évidemment, vous ne la trouverez pas sur le Play Store puisque Google n’aime pas ce genre d’app. Ils ont même banni Spotube de leur store officiel.

Quoiqu’il en soit, si un jour Google peut décider de couper les API “cachées” ou de bannir l’app, ça sera très facile pour eux. Comme d’hab, c’est un jeu du chat et de la souris entre les devs et le géant de la tech.

Merci à Lorenper de m’avoir signalé ce projet et chapeau à maxrave-dev pour avoir osé coder ce que Google refuse de donner.

Vous êtes admin réseau et vous en avez marre de jongler entre différents outils pour calculer un masque de sous-réseau, vérifier un enregistrement DNS, ou tester une config DHCP ?

Ça tombe bien puisque Networking Toolbox débarque avec tous les outils réseau dont vous avez besoin dans une seule interface plutôt propre et carrée.

Le projet est développé par Alicia Sykes , une développeuse qui a déjà pas mal de projets open-source à son actif et son idée c’est de regrouper plus d’une centaine d’utilitaires réseau au même endroit, sans dépendances tierces, sans tracking, et avec une interface qui fonctionne aussi bien sur desktop que sur mobile.

Le site propose des outils dans cinq grandes catégories. Du calcul de sous-réseaux, avec des calculateurs IPv4 et IPv6, de la planification VLSM, des outils CIDR pour convertir des masques ou générer des plages IP. Ensuite, les diagnostics réseau : lookups DNS, vérifications TLS, tests de connectivité, analyses HTTP et email. Vous avez aussi des générateurs pour DHCP et DNS, avec création d’enregistrements, validation DNSSEC, et configuration de zones complètes. Et bien sûr, tout un tas d’utilitaires divers pour convertir, valider, et manipuler des données réseau.

Ce qui est pratique, c’est que vous pouvez bookmark n’importe quel outil avec un clic droit. Ça le rend accessible offline et l’épingle en haut de votre page d’accueil. Si vous utilisez souvent les mêmes choses, ça évite de naviguer dans les menus à chaque fois. L’interface supporte ausis plusieurs langues, plusieurs thèmes visuels, et se contrôle entièrement au clavier.

Niveau techno, c’est du Svelte avec TypeScript, compilé en SvelteKit. Les calculs se font côté client, donc pas de latence serveur et le code est publié sous licence MIT. Vous pouvez donc le déployer sur votre propre infrastructure si vous ne voulez pas utiliser l’instance publique.

3 options principales s’offrent à vous : un conteneur Docker qui se lance avec une ligne de commande, un déploiement sur des plateformes cloud comme Vercel ou Netlify, ou un build statique que vous hébergez où vous voulez.

Pour Docker, c’est hyper fastoche. Vous tapez

docker run -p 3000:3000 lissy93/networking-toolbox

et l’interface est alors accessible sur localhost:3000. Si vous préférez compiler depuis les sources, le repo est ici sur Codeberg . Vous le clonez, vous installez les dépendances avec yarn, et vous lancez le serveur de dev avec yarn dev. Le projet se compile en build statique, en build Node.js, ou avec des adaptateurs pour GitHub Pages et autres hébergeurs statiques…

Le plus intéressant, c’est que Networking Toolbox propose aussi une API gratuite, sans clé, sans restrictions CORS. Si vous développez vos propres outils ou scripts d’automatisation réseau, vous pouvez interroger l’API directement sans config particulière pour par exemple, convertir un masque, valider une plage IP, ou générer un enregistrement DNS programmatiquement !

Voilà, si vous administrez des réseaux ou si vous étudiez les infras, testez-le. Je pense que vous gagnerez du temps et vous arrêterez de chercher “subnet calculator” sur Google toutes les cinq minutes.

Merci à Lorenper pour l’info !

Vous avez installé Ollama sur votre Mac et vous êtes le plus joyeux de tous les mammifères car vous faites tourner Llama 3.x en local comme un chef. Et puis un soir, posé dans votre canapé avec votre iPad de bourgeois capitaliste, vous vous dites que ce serait bien de pull un nouveau modèle. Et là, vous réalisez qu’il va falloir sortir le MacBook, ouvrir un terminal, taper ollama pull mistral, attendre et attendre… Grosse flemme non ?

Hé oui, Ollama reste un outil en ligne de commande. C’est génial pour les devs, mais galère pour le reste et vous avez beau avoir de la puissance de calcul dans votre poche avec un iPhone ou un iPad, c’est impossible de gérer vos modèles sans SSH et sans Terminal.

Heureusement, MocoLlamma vient combler ce fossé. C’est une app de gestion Ollama pour macOS, iOS, iPadOS, et même visionOS si vous avez ce truc. C’est donc une vraie app native avec interface graphique, développée en Swift et SwiftUI dans laquelle ous ajoutez vos serveurs Ollama, et où vous gérez vos modèles, et vous testez vos LLM via un chat basique.

L’app s’organise autour de trois onglets. Le premier, Server, vous permet d’ajouter et de switcher entre plusieurs serveurs Ollama. Vous pouvez ainsi renommer chaque serveur, gérer les connexions, bref, tout ce qu’il faut pour jongler entre votre Mac local, votre serveur, ou votre instance cloud si vous en utilisez une.

Le second onglet, Model, affiche tous les modèles disponibles sur le serveur sélectionné. Vous voyez ainsi les infos de chaque modèle, vous pouvez les trier par taille, les ajouter ou les supprimer. Comme ça, plus besoin de taper ollama list pour savoir ce qui tourne. Tout est là, visuellement, avec la possibilité de gérer vos modèles d’un tapotage bien senti.

Le troisième onglet, Chat, permet de tester rapidement un modèle. C’est volontairement basique et l’idée n’est pas de remplacer ChatGPT ou Open WebUI, mais juste de vérifier qu’un modèle répond correctement. Genre, vous venez de pull Qwen 3, et vous voulez voir s’il fonctionne avant de l’intégrer dans votre workflow. Hop, quelques questions rapides dans le chat, et vous savez.

Il existe bien sûr des tonnes d’alternatives de GUI pour Ollama comme Open WebUI , LM Studio , Jan , GPT4All … Mais aucune ne supporte nativement visionOS ou les iPad / iPhone. Alors que MocoLlamma, si.

C’est actuellement la seule app qui vous permet de gérer vos LLM locaux depuis ces appareils Apple… C’est assez niche c’est vrai mais ça peut rendre service.

Le nom “MocoLlamma” est ce qu’on appelle un mot valise de “Model”, “Control”, “Ollama”, et “Manage”. C’est moche de ouf, c’est pas super à retenir, mais au moins ça décrit exactement ce que fait l’app.

Y’a la version gratuite qui est disponible sur GitHub, mais uniquement pour macOS (c’est sous license MIT) et la version payante, à 1,99 dollars sur l’App Store, supporte macOS, iOS, iPadOS, et visionOS. La différence principale pour l’app macOS c’est surtout les mises à jour automatiques. Vous payez 2 balles pour le confort.

Et là, un point crucial, sachez que MocoLlamma ne collecte AUCUNE donnée utilisateur. Bref, cette appli vient combler le trou qui se trouve entre “j’ai installé Ollama” et “je peux gérer mes modèles depuis mon iPhone”. Si vous avez ce besoin, c’est donc à considérer.

Merci à Lorenper pour la découverte.

Je suis dégoûté parce que je viens de payer un abonnement pour un logiciel qui fait exactement ça, sauf que bah là, Handy , c’est gratuit. L’idée derrière ce logiciel, c’est un outil de speech to text qui fonctionne uniquement en local. Pas d’abonnement, tout est gratuit, et pas de cloud… il faut juste configurer un raccourci clavier. Et ensuite vous parlez et le texte apparaît comme par magie.

A la base, l’idée de cet outil est venue d’un accident. CJ se casse le doigt et il est plâtré pendant six semaines. Du coup il lui est impossible de taper normalement. Il cherche alors des outils de transcription vocale.

Par exemple, Dragon NaturallySpeaking, mais bon, 100 balles, ça fait chier. Google Docs aussi propose ce genre de fonctionnalités, mais uniquement en ligne. Et ça envoie tout dans le cloud, donc bonjour à confidentialité. Quant à Windows Speech Recognition, c’est bugué et assez limité. Bref, toutes les alternatives qu’il a trouvées étaient soit payantes, soit nécessité une connexion permanente vers des serveurs tiers.

Alors CJ a fait ce que font les devs quand un problème les agace. Non pas aller sur Reddit pour dire de la merde random sur moi, mais plutôt coder une solution qui fonctionne super bien !

Et au lieu de la garder pour lui ou de la rendre payante lui il a décidé de tout mettre en open source avec une licence MIT.

Et ce que vous êtes en train de lire précisément maintenant, et bien je suis en train de le dicter. Et ça marche dans les emails, les formulaires web, les éditeurs de texte, peu importe. Et comme je vous le disais, toute la transcription se fait localement sur votre machine. Et tout ça grâce à quoi ? Et bien grâce à Whisper d’OpenAI, dont je vous ai déjà parlé beaucoup de fois.

Handy est codé en Rust pour la performance et la sécurité et surtout cross plateforme, c’est-à-dire qu’il marche ou Linux, macOS et Windows. Et au niveau de la config, il y a quelques options comme le choix de la langue ou le mode d’enregistrement avec le raccourci clavier, soit vous faites du push to talk, soit vous faites une écoute en continu.

Ce truc est génial aussi bien pour l’accessibilité que pour la reconnaissance vocale en elle-même qui est plutôt utile dans la vie de tous les jours. D’ailleurs, il y a plusieurs modèles IA disponibles, comme tous les modèles Whisper, mais aussi un modèle que je ne connaissais pas, qui s’appelle Parakeet et qui franchement fonctionne très bien. C’est celui que j’utilise actuellement.

Testez si ce truc fonctionne bien sur votre vieux PC mais moi en tout cas sur mon Mac de dernière génération c’est encore plus rapide que ce que j’avais avec un modèle Whisper sur mon outil payant.

Voilà, si vous cherchiez un outil de reconnaissance vocale, vous pouvez vous arrêter là parce que vous venez de trouver. Et non pas parce qu’il est parfait, mais parce que comme c’est open source, vous pouvez vous-même le rendre parfait pour vos usages (Le code est sur GitHub ).

Merci à Lilian pour le partage de ce projet absolument génial !

Article dictée intégralement à l’aide de Handy (et corrigé manuellement pour les quelques erreurs de transcription)

J’aime bien les bruits blancs pour me concentrer ou taper une petite sieste dans un endroit pas adapté pour ça :). Mon préféré c’est tout ce qui est bruit de cabine d’avion de ligne et je sais que d’autres préfèrent les effets genre feu qui crépite, bruit de la pluie…etc. Y’a des playlists entières de ça sur Spotify et même des applications même si en général elles sont un peu nazes.

Ces apps, ça démarre toujours avec une version gratuite limitée à 5 minutes, puis un vieux paywall pour débloquer les sons, et une notification tous les soirs à 22h pour vous rappeler de méditer. Sans parler des pubs qui cassent l’ambiance toutes les 10 minutes. Bref, c’est tellement relou qu’on finit par chercher “bruit de pluie 10 heures” sur YouTube comme un sauvage.

Mais y’en a quand même une qui sort du lot. Elle s’appelle Ambi et elle fait… du bruit. De la pluie, des vagues, des oiseaux, du bruit brun…etc. Y’a pas de coach virtuel à la con, pas de communauté à rejoindre, pas d’abonnement à payer… Elle fait juste du bruit et ça c’est cool car c’est plutôt rare de nos jours.

L’app fonctionne 100% offline. Tous les sons sont embarqués, et vous pouvez mixer plusieurs sons ensemble avec des volumes individuels pour chaque piste. Genre pluie + vagues + oiseaux si vous voulez recréer une plage tropicale sous l’orage. Vous avez aussi un timer qui va de 5 minutes à 10 heures, ou infini si vous voulez juste laisser tourner toute la nuit.

Puis comme c’est gratuit et sans tracker pourquoi s’en priver ?

Vous pouvez la télécharger ici sur l’ App Store .

Source

Fin de journée, c’est presque le week end et en plus les vacances scolaires sont là ! Mais je ne pouvais pas finir ma journée sans vous parler de Vault. Vault c’est une application Electron pour Mac, Windows et Linux qui vous permet de sauvegarder vos liens, vos notes et vos images à 100% en local sur votre machine.

Vous installez l’app, vous créez un ou plusieurs “coffres” (des dossiers qui organisent votre contenu), et vous commencez à sauvegarder tout ce qui vous intéresse. L’app extrait automatiquement les métadonnées des liens que vous lui donnez, le temps de lecture estimé, les infos produit si c’est une page e-commerce, et comme ça, tout reste bien organisé dans votre interface.

Les CSV, c’est comme les cafards et les politiciens. Tout le monde les déteste, mais ils survivront à l’apocalypse nucléaire. Ainsi, pendant que les formats propriétaires disparaissent avec leurs éditeurs au fil des ans, ce petit fichier texte avec des virgules continue tranquillement de faire tourner le monde.

Par exemple, 80% des datasets sur Kaggle sont en CSV et toutes les APIs qui valent quelque chose proposent un export CSV. Même votre comptable, ce gros nullos en informatique vous envoie des CSV.

Et vous, vous ouvrez ça avec quoi ? Excel ?

Aïe aïe aïe, Excel, votre meilleure ennemi en ce qui concerne les CSV ! Vous double-cliquez sur un fichier de 100 Mo, et le ventilo de votre machine s’emballe comme si vous miniez du Bitcoin ! La RAM explose et, PAF, 15 minutes plus tard, l’outil de Microsoft se crash. Ou pire, il ouvre le fichier, mais il a transformé les IDs en formules de maths, vos dates en n’importe quoi, et votre UTF-8 est massacré.

Bref, pas merci Microsoft.

Et c’est pas un problème théorique. Rien qu’en 2020, le Royaume-Uni a égaré 16 000 cas de COVID parce qu’Excel a une limite de 65 000 lignes par feuille, du coup des milliers de cas positifs n’ont jamais été contactés par les services de santé. Même JP Morgan a perdu 6 milliards de dollars à cause d’une erreur dans un fichier Excel. Et des centaines d’articles scientifiques ont dû être retirés parce qu’Excel avait corrompu des noms de gènes en les transformant automatiquement en dates.

Le problème, c’est qu’Excel n’a jamais été conçu pour éditer des CSV. Excel, c’est fait pour les tableaux croisés dynamiques et les graphiques en camembert que personne ne lit mais surtout pas pour bosser proprement avec des fichiers texte qui font 500 Mo.

Alors en bon geek, vous vous êtes surement déjà dit : OK, je vais utiliser autre chose. LibreOffice ? Même combat mais en moche. Un chouette éditeur de texte comme Notepad++ ou Sublime ? Super pour voir les virgules, mais nul pour visualiser la structure. Et les outils en ligne ? Lents, pas sécurisés, et vous envoyez vos données chez oncle Sam la plupart du temps. Bref, vous êtes coincé !

Et c’est après cette intro interminable (je m’en fous, c’est vendredi) qu’arrive SmoothCSV3, un éditeur CSV développé par kohii et dispo sur GitHub et dont l’ambition affichée par le dev est claire : devenir le VS Code des éditeurs tabulaires. Rien que ça !

Le logiciel tourne sur macOS et Windows, avec Linux en approche. Comme vous pouvez le voir sur ma capture écran, l’interface ressemble à un tableur classique, mais sous le capot, c’est du costaud. Le dev annonce une execution 12× plus rapide qu’Excel sur un fichier de 100 Mo et niveau fonctionnalités, vous avez la recherche et le remplacement, le tri, le filtrage, l’édition multi-cellules mais surtout, vous avez des requêtes SQL directement dans le CSV. Oui, du SQL dans un fichier texte avec des virgules. Ça vous permet de sélectionner vos colonnes avec un WHERE, de faire des JOINs entre plusieurs fichiers, et de les grouper avec un GROUP BY. C’est encore plus magique qu’Eric Antoine !

Il y a aussi une palette de commandes à la VS Code. Vous tapez Cmd+Shift+P et vous avez accès à toutes les fonctions du logiciel sans quitter le clavier. Si vous avez déjà utilisé VS Code, Sublime Text ou IntelliJ, vous êtes donc en terrain familier.

Alors oui, le CSV, c’est moche, c’est fragile, c’est chiant à parser, mais c’est universel, ça marche partout et surtout, ça traverse les époques. Ce qui lui manquait c’était surtout un outil qui le traite comme une princesse, avec le respect qu’il mérite.

Téléchargez SmoothCSV3 ici !

Vous téléchargez une image sur le web et vous vous retrouvez avec un fichier WebP ou AVIF que votre logiciel de retouche refuse d’ouvrir ? Vous vouliez juste une image en JPG ou PNG normale quoi, mais ce foutu site vous force à récupérer un format trop récent pour votre logiciel graphique préféré, genre Photoshop. C’est la lose !

Heureusement, voici WebP / Avif image converter , une extension Firefox développée par Nullbrains qui règle ce souci en un clic droit. L’idée est simple, vous faites un clic droit sur n’importe quelle image WebP ou AVIF, vous choisissez “Convert and save image” dans le menu contextuel, et l’extension convertit automatiquement l’image en JPG ou PNG avant de l’enregistrer sur votre disque.

L’extension propose des réglages avancés pour la qualité de l’image et la conversion. Vous pouvez configurer l’emplacement de téléchargement et le nom du fichier. Elle supporte également d’autres types d’images au-delà de WebP et AVIF et les permissions demandées sont assez standards : stockage, téléchargements, menus contextuels, et accès à toutes les URLs pour pouvoir convertir les images de n’importe quel site.

Malgré ses avantages, WebP a une compatibilité limitée. Bien que les navigateurs modernes comme Chrome, Firefox et Edge le supportent, certains logiciels et anciens navigateurs ne le prennent pas en charge. Et pour AVIF, c’est encore pire puisque le format est encore plus récent.

D’ailleurs, ce format mérite qu’on s’y attarde deux secondes. C’est celui que j’utilise ici sur mon site car AVIF combine une qualité d’image exceptionnelle avec des fichiers ultra-légers. Publié en 2019 par l’Alliance for Open Media, il compresse 30% mieux que WebP et jusqu’à 50% mieux que JPEG. Et tous les navigateurs modernes le supportent ! Même WordPress a même ajouté le support AVIF nativement.

Mais bon, même si tous ces nouveaux formats sont très cools, si vous en avez marre de jongler avec des convertisseurs en ligne qui vous limitent à 5 images par jour, cette extension Firefox fera le boulot discrètement. Un clic droit, une conversion, et vous avez votre JPG ou PNG à l’ancienne, prêt à l’emploi

Merci à Lorenper pour le partage !