Un dénommé SSShooter, développeur de son état, a concocté un projet open source qui pourrait bien vous aider pour mieux apprendre n’importe quel sujet, à l’aide de cartes mentales. Baptisé Ebook to Mindmap , son outil transforme vos EPUB et PDF en cartes mentales interactives, le tout propulsé grâce à l’intelligence artificielle.

Cela permet de ne plus vous cogner 300 pages d’un traité sur le machine learning tout en griffonnant des notes sur un coin de nappe. Là vous glissez votre fichier dans l’outil et voilà ! Vous obtenez une carte mentale structurée regroupant tous les concepts clés, les relations entre les idées et l’architecture globale du bouquin.

Ce qui est plutôt cool avec cet outil, c’est qu’il ne se contente pas de vous balancer un résumé basique. Le projet utilise Google Gemini ou GPT d’OpenAI pour analyser intelligemment le contenu. Il détermine automatiquement la structure des chapitres, ignore les préfaces et tables des matières inutiles et vous propose trois modes de traitement différents selon vos besoins.

Que vous ayez besoin d’un simple résumé textuel parce que vous êtes pressé, d’une mindmap par chapitre pour une analyse détaillée, ou d’une carte mentale globale du livre entier, c’est vous qui choisissez. Et tout ça avec un système de cache intelligent qui vous épargne de re-traiter les mêmes bouquins encore et encore.

Pour l’installation, rien de compliqué si vous avez Node.js 18+ sur votre machine. Un petit git clone, un pnpm install et hop, vous êtes lancé. Vous configurez votre clé API (Google Gemini ou OpenAI), vous uploadez votre ebook et vous laissez l’outil faire son travail. Y’a même une démo accessible ici en ligne pour tester sans installer.

Mais comme le code est open source, vous gardez le contrôle sur le processus. Vous pouvez ainsi définir la profondeur des sous-chapitres à analyser, choisir le type de livre (technique, fiction, business…) et même ajuster les paramètres avancés selon vos besoins spécifiques.

Pour les étudiants qui doivent se farcir des pavés de 800 pages sur la thermodynamique quantique, ou pour les professionnels qui veulent extraire rapidement l’essence d’un livre business sans y passer le weekend, c’est parfait. Et pour les curieux qui accumulent les ebooks mais n’ont jamais le temps de tous les lire en détail, c’est la solution miracle.

Le seul bémol que je vois, c’est qu’il faut quand même une clé API pour faire tourner l’IA. Mais bon, avec les tarifs actuels de Google Gemini, ça reste largement abordable pour un usage personnel. Et puis si vous êtes développeur, rien ne vous empêche de forker le projet et d’y intégrer votre propre modèle d’IA local comme je l’ai fait pour LocalSite .

Saviez-vous qu’il y a plus de 3,7 millions de fausses étoiles qui polluent GitHub , et que 16% des repos étaient déjà touchés fin 2024. C’est pour cela que DataDog a sorti GHBuster , un outil qui détecte justement les comptes et repos GitHub suspects grâce à des algos heuristiques bien senties.

Le principe c’est qu’au lieu de chercher bêtement des patterns, GHBuster analyse plusieurs comportements louches en même temps. Genre, il repère quand un repo a plein d’étoiles venant de comptes créés le même jour et check aussi d’autres trucs sympas comme les commits avec des emails non liés au profil GitHub (pratique pour repérer les acteurs malveillants qui utilisent plusieurs comptes bidons). Il trouve aussi les utilisateurs qui n’ont que des forks de repos supprimés, ou ceux dont tous les commits viennent d’emails non vérifiés.

L’installation est super simple pour ceux qui veulent tester :

uv pip install "git+https://github.com/DataDog/ghbuster.git"
export GITHUB_TOKEN=votre_token_github
ghbuster

J’sais pas vous, mais moi quand je vois Claude Code ou Cursor pondre du code avec des injections SQL grosses comme des maisons, j’ai envie de pleurer. Le pire, c’est que ces assistants IA sont incapables de vérifier si leur code est bien sécurisé. La plupart du temps ils pissent de la ligne, mais ils ne voient rien en. ce qui concerne d’éventuelles failles.

Du coup la bonne nouvelle, c’est l’arrivée de cet outil génial pour résoudre ce problème : TheAuditor . En gros, c’est une plateforme SAST (Static Application Security Testing) pensée dès le départ pour fonctionner avec les assistants IA.

L’idée c’est qu’au lieu d’avoir une IA qui code dans le vide, TheAuditor lui donne des yeux pour voir ce qu’elle fait vraiment. L’outil analyse le code, trouve les failles de sécurité (il détecte le Top 10 de l’OWASP, les injections, les problèmes d’authentifications…etc), et génère des rapports optimisés pour que l’IA puisse ensuite les comprendre et corriger ses erreurs toute seule.

Et surtout, ça fonctionne avec N’IMPORTE QUEL assistant IA. Pas besoin d’intégration spéciale, pas de SDK, rien. Vous demandez juste à votre IA de lancer aud full (ou vous le lancez vous-même) et elle lit les résultats dans .pf/readthis/. Que vous utilisiez Claude, Cursor, Codex, Windsurf ou Copilot, ça marche pareil.

L’installation est super simple. Vous clonez le repo dans ton dossier d’outils (pas dans votre projet !), vous faites un

pip install -e .

et c’est parti.

Ensuite dans votre projet, vous lancez :

aud setup-claude --target .

puis vous l’initialisez avec :

aud init

et enfin :

aud full

pour avoir votre audit complet.

TheAuditor fait tourner 14 phases d’analyse en parallèle. Ça va de la détection des frameworks (Django, Flask, React…) à l’analyse des dépendances, en passant par le suivi du flux de données pour identifier les points d’injection. Il génère même des graphiques de dépendances avec Graphviz pour visualiser l’architecture de ton code.

Un truc “marrant” que le créateur mentionne dans son projet, c’est que son outil déclenche les antivirus ! Donc c’est pas la peine de m’écrire pour me dire que votre antivirus random à la période d’essai expirée a détecté un grave danger et que vous êtes vachement déçu parce que Korben.info c’est devenu de la merde, et que vous allez portez plainte parce qu’à cause de moi, y’a un virus dans votre imprimante maintenant et ce genre de conneries ^^. C’est normal en fait parce que l’outil doit détailler les vulnérabilités qu’il trouve dans la documentation. Et pour l’antivirus, écrire des patterns de vulnérabilités détectées, c’est suspect. Mais bon, c’est le prix à payer pour avoir un vrai scanner de sécurité.

Le workflow maintenant avec ce truc, ça consiste donc à demander une fonctionnalité à votre assistant IA. Lui, en bonne victime, il la code, puis lance TheAuditor automatiquement, lit ensuite le rapport, corrige les problèmes de sécurité, relance TheAuditor pour vérifier que tout est OK, et ainsi de suite jusqu’à ce que ce soit clean. Comme ça plus besoin de toucher au terminal, l’IA gère tout.

Pour les refactorings, c’est également du bonheur puisque l’outil détecte automatiquement les migrations incomplètes, les incompatibilités d’API entre frontend et backend, les changements de modèles de données mal propagés. Vous pouvez même définir vos propres règles de corrélation dans /correlations/rules/.

Voilà, si vous en avez marre que vos assistants IA génèrent du code troué et que vous voulez dormir tranquille, TheAuditor pourrait bien devenir votre meilleur pote.