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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Merci à Kiyoshi pour l'info !

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pour l'installer, c'est hyper simple :

pip install sqlit-tui

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ollama run nemotron-3-nano:30b

Si vous avez grandi avec les bips et les blops des consoles 8 bits et que vous avez toujours rêvé de composer vos propres musiques façon NES, Game Boy ou Mega Drive, pas besoin d’investir dans un Ableton Live ou un FL Studio à whatmille boules car je vous ai trouvé un truc qui va vous permettre de composer de la musique 8 bit comme un chef !

Ça s’appelle Furnace et c’est un tracker de chiptune open source qui émule plus de 60 puces sonores différentes et vous fera peut-être regretter de pas avoir appris le solfège quand vous étiez plus jeune..

Alors pour ceux qui ne connaissent pas, un tracker c’est un logiciel de composition musicale où on empile des notes et des patterns les uns sur les autres, un peu comme dans les jeux de rythme (Guitar Hero ?), sauf que là c’est vous qui créez la musique. Et Furnace, c’est probablement le plus gros tracker multi-système jamais créé avec plus de 200 configurations prêtes à l’emploi dispo.

Le truc vraiment cool, c’est que ce logiciel utilise des cœurs d’émulation de qualité comme Nuked, MAME, SameBoy ou encore reSID pour reproduire fidèlement le son du hardware original. Donc que vous vouliez le son crunchy du Commodore 64, les nappes FM de la Mega Drive ou les samples de l’Amiga, tout y est émulé avec une précision quasi parfaite !

Côté puces supportées, y’a vraiment de quoi faire… La famille Yamaha FM au complet (YM2151, YM2612, YM2413, l’OPL3…), les puces Nintendo (NES, SNES, Game Boy), le mythique SID du C64, les puces d’arcade Neo Geo et CPS-1, et même des trucs plus exotiques comme l’Atari 2600 ou le Vectrex. En tout, le tracker gère jusqu’à 32 puces simultanées soit 128 canaux au total… De quoi composer une symphonie 8 bits de compétition.

L’interface est entièrement modulable et vous pouvez arranger les fenêtres comme bon vous semble. Y’a même un oscilloscope par canal avec centrage de la forme d’onde pour les perfectionnistes et si vous utilisiez DefleMask avant, bonne nouvelle puisque Furnace charge et sauvegarde les fichiers .dmf et .dmw donc vous pouvez migrer tranquillou.

Pour l’export, c’est pas mal non plus puisque vous pouvez sortir vos compos en WAV (par puce ou par canal), en VGM, en ZSM pour le Commander X16, et même directement en ROM Atari 2600 ou 400/800. Hé oui, vous pouvez littéralement mettre votre musique sur une vraie cartouche si ça vous éclate, les nerdzzzz.

Le projet tourne sous licence GPL, donc c’est gratuit et open source et il est dispo pour Windows, macOS (Intel et Apple Silicon), Linux et FreeBSD.

Voilà, si vous avez la fibre chiptune et que vous cherchez un outil complet pour composer de la musique rétro, foncez tester Furnace . Peut-être que ça vous permettra enfin de créer la bande son du jeu vidéo de vos rêves !!!

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 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 !

Faire tourner un modèle de langage européen sur votre machine sans avoir besoin d’un serveur surpuissant branché sur une centrale nucléaire, c’est maintenant possible, les amis ! Hé oui, EuroLLM vient de prouver qu’on pouvait faire tourner un modèle à 9 milliards de paramètres dans un peu moins de 6 GB de RAM sur un simple laptop.

Une seule commande Ollama , et c’est parti mon kiki !!!

Bien sûr, il est encore loin des gros modèles proprio comme GPT-5 mais c’est le enfin le premier LLM européen que VOUS pouvez faire tourner en local. C’est respectueux de votre vie privée, des droits d’auteurs et c’est gratuit !

Un projet 100% européen

EuroLLM, c’est en réalité une coalition de labos européens : Instituto Superior Técnico (Lisbonne), University of Edinburgh , Université Paris-Saclay , Unbabel , et d’autres et c’est financé par Horizon Europe et l’ EuroHPC , et ce modèle supporte les 24 langues officielles de l’UE, plus 11 langues supplémentaires (arabe, chinois, hindi, japonais, coréen, russe, turc…).

EuroLLM-9B , le modèle de base, a été entraîné sur 4 trillions de tokens avec le supercalculateur MareNostrum 5 à Barcelone (400 GPUs Nvidia H100) et l’architecture utilise du Grouped Query Attention, RoPE, SwiGLU et RMSNorm, comme tout LLM moderne qui se respecte.

Mais il existe d’autres versions comme EuroLLM-1.7B pour smartphones et bientôt EuroLLM-22B pour plus de puissance, ainsi qu’une version vision-language (EuroVLM-9B) et un modèle Mixture-of-Experts (EuroMoE-2.6B).

Et surtout c’est sous licence Apache 2.0. Donc l’usage commercial est autorisé, vous pouvez le fine-tuner sur vos données, et les modifications sont libres, sans redevance à payer. Ce n’est pas la première fois qu’il y a des LLM européens mais ils étaient soit sous licence trop restrictives ou un peu trop lourd pour être utilisé localement par les gens normaux comme vous et moi.

Maintenant comment l’installer ?

La méthode la plus simple, c’est via Ollama :

ollama run hf.co/bartowski/EuroLLM-9B-Instruct-GGUF

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "utter-project/EuroLLM-9B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

inputs = tokenizer("Explique-moi ce qu'est un LLM en français simple", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

ollama run cas/eurollm-1.7b-instruct-q8

Vous avez besoin de partager un gros fichier avec un pote au travers d’Internet ? Bon, y’a WeTransfer et ce genre de choses mais ça reste limité en taille de fichier et c’est stocké on ne sait où… Après vous pouvez tenter scp en priant pour qu’il n’ait pas 15 couches de NAT, mais bon galère quoi…

Bienvenue dans sur le nouvel Internet, où le peer-to-peer est mort et enterré sous des tonnes de NAT, de pare-feu et de FAI qui bloquent tout. Du coup, on a tous abandonné le P2P pour le cloud et on upload nos fichiers comme des cons, lentement, parfois en payant, au lieu de balancer la sauce en direct.

Heureusement, y’a SendMe qui vient nous rappeler qu’Internet peut fonctionner autrement. C’est un outil de transfert de fichiers qui connecte deux machines directement, sans serveur intermédiaire. Vous lancez sendme send ~/mes_photos, ça génère un ticket unique, vous envoyez ce ticket à votre destinataire, il tape sendme receive blobQmFoo..., et c’est parti mon kiki pour un transfert direct à l’ancienne, device-to-device.

Pas de compte, pas de limite, que dalle à configurer, juste deux machines qui se parlent directement, comme au bon vieux temps !

Le truc cool, c’est que SendMe utilise Iroh , un protocole P2P qui contourne tous les problèmes de NAT et compagnie puisqu’il fonctionne avec un système de “dial by public key” où chaque endpoint a une clé publique unique de 256 bits. Et ensuite, vous vous connectez en utilisant cette clé plutôt qu’une adresse IP.

Quand vous générez un ticket avec SendMe, ce ticket contient la clé publique de votre machine que le destinataire utilise pour se connecter chez vous. Peu importe que vous soyez derrière un NAT, que votre adresse IP change, ou que vous n’ayez aucune idée de ce qu’est un port forwarding. Iroh gère le NAT hole punching automatiquement, et si vraiment la connexion directe est impossible, il passe par un serveur relai en fallback.

Iroh, c’est du QUIC pur jus, un protocole de transport moderne dont je vous ai déjà parlé, qui apporte pas mal de trucs cools comme du chiffrement, de l’authentification par défaut (TLS 1.3), du multiplexage de streams, pas de head-of-line blocking, et connexion en zéro round-trip. Du coup, une fois connecté, les transferts peuvent saturer une connexion 8 Gbps sans problème !

Les fichiers sont ainsi streamés avec vérification Blake3, donc vous êtes sûr de l’intégrité des données et si le transfert est interrompu, pas de problème, il reprend là où il s’était arrêté. Et comme tout passe en chiffrement de bout en bout via QUIC, personne ne peut voir ce qui transite dans les tutubes de votre Internet.

L’installation sur Unix/Linux/macOS, un petit curl et hop, c’est plié :

curl -fsSL https://iroh.computer/sendme.sh | sh

Sur Windows:

iwr https://www.iroh.computer/sendme.ps1 -useb | iex

Vous vous retrouvez avec un binaire sendme prêt à l’emploi.

Maintenant, si vous préférez une interface graphique plutôt que la ligne de commande, il existe aussi AltSendme , une application desktop cross-platform qui utilise le même protocole Iroh. L’app est développée en Rust avec Tauri pour le backend et React + TypeScript pour le frontend et le gros avantage, c’est qu’elle est compatible avec SendMe CLI. Vous pouvez donc générer un ticket avec l’interface graphique et quelqu’un peut le recevoir en ligne de commande, ou vice-versa.

AltSendme ajoute également une couche d’interface utilisateur sympa tout en gardant toute la puissance technique d’Iroh… Même chiffrement de bout en bout (QUIC + TLS 1.3), même NAT hole punching, même vérification Blake3, mêmes téléchargements résumables. C’est dispo sous Windows, macOS (Intel et Apple Silicon), et Linux (deb et AppImage) et comme d’hab, le projet est open-source sous licence AGPL-3.0.

En février dernier, les dev ont ajouté le support navigateur via WebAssembly, ce qui signifie qu’à terme, vous pourrez faire du P2P directement depuis votre navigateur. Ils bossent aussi sur QUIC Multipath, une extension qui permet d’utiliser plusieurs chemins réseau simultanément pour encore plus de performance et de résilience.

L’idée derrière Iroh, c’est donc de redonner aux internautes le contrôle de leurs réseaux plutôt que de tout centraliser comme des teubés sous crack sur des serveurs Amazon, Google ou Microsoft. Ce protocole permet ainsi aux machines de se parler directement, comme Internet était censé fonctionner à l’origine.

SendMe et AltSendme ne sont que deux applications construites sur Iroh et ce protocole lui-même offre d’autres modules comme iroh-blobs (pour le transfert de fichiers verified) et iroh-gossip (pour la communication en temps réel). Vous pourriez donc construire du streaming vidéo avec priorisation de streams, du networking de jeux, de la communication temps réel, ou n’importe quelle app qui a besoin de connexions directes rapides et sécurisées entre devices, avec ce truc.

Merci à Lorenper pour le partage de cette découverte.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

.\silverbullet.exe mes-notes

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

Vous êtes en train de lire un truc, vous avez une idée géniale comme d’habitude, et là vous vous dites que vous noterez ça plus tard… Sauf que si vous êtes comme moi, plus tard, c’est jamais. Snif !

Et bien Notefox règle exactement ce problème. Il s’agit d’une extension Firefox qui vous permet d’associer des notes directement sur les pages web / domaines que vous visitez. Un peu comme des post-it virtuels, mais en mieux fichus…

Avec Notefox, vous pouvez donc créer des notes à deux niveaux. Soit une note pour un domaine entier (genre tous vos meilleurs passages de Korben.info, le site préféré de votre informaticien préféré), soit une note pour une page précise (genre ce tuto que vous venez de lire sur mon site et sur lequel vous avez quelques petites réserves à ajouter). Et voilà !! Les notes se sauvegardent alors automatiquement, et quand vous revenez sur le site, hop, elles sont là !

L’extension propose de l’import / export, un système d’étiquettes de couleurs, de la mise en forme (gras, italique, liens… vous connaissez), de la recherche et vous avez bien sûr la possibilité de supprimer des trucs. Et tout est synchronisé entre vos machines. Vous pouvez aussi personnaliser les raccourcis clavier si vous aimez aller vite.

Mon point noir par contre, c’est que le thème par défaut est vraiment pas terrible. Mais avant de fuir, sachez que vous pouvez tout personnaliser dans les options de l’extension. Couleurs, apparence, police…etc y’a tout et après c’est nickel !

L’extension est développée par Saverio Morelli et le code est en open source sur GitHub si vous voulez jeter un œil sous le capot.

Après si vous cherchez des alternatives, il en existe quelques unes sur Firefox comme Notes by Firefox qui est l’extension officielle de Mozilla, mais elle est très minimaliste, et plus mise à jour depuis 2020.

Bref, si vous passez votre temps à perdre vos idées entre deux onglets, ça vaut le coup d’essayer !

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)

Vous connaissez l’Article 175 du Code Pénal japonais ?

Non ? Hé bien croyez le ou non, mais c’est une loi de 1907 qui interdit les représentations explicites d’appareils reproducteurs. Les japonais sont des anges, ils n’ont ni zézette, ni pépette ^^. Du coup, tous les films adultes japonais sont pixelisés depuis plus d’un siècle. 118 ans que ça pixelise à tout va mais LADA vient de sortir et va changer cela ! En fait c’est une IA open source qui retire la pixelisation sur les vidéos.

Mais avant, revenons un peu sur cette loi bizarre. L’Article 175 date de la période Meiji, et il classe comme obscènes les représentations explicites d’organes génitaux. Cette définition légale de l’obscénité, c’est donc du contenu qui excite sexuellement, offense la pudeur, et viole les concepts moraux. Et les sanctions sont assez élevées : 2 ans de prison et 2,5 millions de yens d’amende. Du coup, tous les studios auto-censurent leurs productions à base de pixelisation, floutage, barres de censure et j’en passe. Leur traditionnelle mosaïque, n’est donc pas une coutume, mais un moyen de contourner cette loi centenaire.

C’est pour cela qu’ un dev anonyme a sorti LADA , un outil Python open source qui retire la pixelisation des vidéos. Vous prenez une vidéo JAV censurée (Japanese Adult Video), vous la passez dans LADA, et l’IA détecte alors les zones pixelisées et les restaure. Et tout cela en temps réel si vous avez un bon GPU ou via un export si vous êtes plus patient.

Techniquement, LADA utilise deux types de modèles IA . Le premier pour la détection et le second pour la restauration. Plusieurs déclinaisons des modèles sont dispo si vous voulez plus de précision ou de qualité… Et pour les faire tourner, vous avez besoin d’un GPU Nvidia CUDA, idéalement une RTX 20xx ou plus récent, avec 4 à 6GB de VRAM pour du 1080p. Et pour les fans de 4K, comptez 6 à 8GB de RAM.

Après au niveau des résultats, c’est assez aléatoire. Parfois ce sera bien, parfois ce ne sera pas foufou(ne).

Et sinon comme ça s’installe ? Et bien ce sera via Flatpak pour Linux via Flathub , Docker en CLI si vous aimez les conteneurs, ou en décompressant l’archive .7z standalone sur Windows.

Y’a une interface CLI pour les puristes, une GUI pour les autres puis vous chargez votre vidéo, vous choisissez vos modèles de détection et restauration, vous lancez, et ça traite. Vous pouvez regarder ensuite le résultat (en temps réel si votre GPU suit).

Maintenant, concernant la légalité de la dé-censure, j’imagine que c’est OK si c’est pour une utilisation personnelle hors du Japon. Par contre, si vous êtes au japon, interdiction d’utiliser ce truc évidemment !

Merci à ce coquin de Lorenper pour la découverte 🙏

Quand je bossais comme consultant y’a genre 10 000 ans, je devais tracker le temps que je passais pour chaque client dans un fichier Excel. Et ça mes amis, c’était super chiant mais nécessaire. Après peut-être que vous de votre côté, vous n’êtes pas tropfliqué mais vous vous imposez l’envoi de messages Slack stratégiques juste avant de vous déconnecter, ou vous faites partir des emails à 23h pour montrer que vous êtes un esclave acharné du capitalisme ?

Bienvenue dans l’ère du grand théâtre de la productivité.

Après quand on est freelance ou qu’on essayer de bien équilibrer son temps de travail, c’est sympa aussi de pouvoir tracker ce qu’on fait en temps réel, pour nous-même, sans forcement que personne d’autre ne regarde.

Hé bien c’est exactement ce que propose Neura Hustle Tracker qui est un tracker de temps open-source, écrit en Rust, qui tourne dans votre terminal et stocke TOUT en local sur votre machine dans un PostgreSQL. Comme ça, aucune donnée ne quitte votre ordinateur.

L’idée, c’est donc de reprendre le pouvoir sur vos propres données de productivité en enregistrant automatiquement les applications que vous utilisez, le temps passé sur chacune, et afficher ça sous la forme de graphiques directement dans votre terminal.

Comme ça vous verrez le temps pharamineux que vous passez sur Korben.info ou Slack au lieu de vraiment bosser. Pour l’installer, ça marche sous Windows, macOS et Linux et ça peut tourner dans un Docker. La doc est ici.

Vous pouvez même le lancer au démarrage de l’ordi, comme ça, le tracking démarre instantanément dès que vous commencez à bosser. Par contre, n’oubliez pas de le couper quand vous voulez faire un truc en dehors des radars hein ^^.

Le projet est encore jeune, mais il évolue rapidement. Adolfo, le développeur principal, a d’ailleurs récemment ajouté des commandes pour naviguer dans l’historique complet (touches h pour history et b pour breakdown) et améliore régulièrement la qualité des visualisations.

Voilà, donc si vous en avez marre que votre productivité soit transformée en KPI pour votre manager, et que vous voulez juste comprendre comment vous passez vraiment votre temps sans avoir à rendre de comptes à personne, Neura Hustle Tracker mérite le coup d’oeil. C’est gratuit, et c’est open-source !

Un grand merci à Lorenper pour le partage !

Vous vous souvenez quand Paragon Software a sorti son driver NTFS3 pour Linux en 2021 ? Bien sûr que vous ne vous en souvenez pas parce que vous êtes gens normaux. Mais le titi barbus sous Linux étaient très contents !! Enfin un driver NTFS kernel-space performant et maintenu par une boite sérieuse !

Mais le problème c’est qu’un an plus tard, le développeur principal du driver a disparu de la circulation. Silence radio total et depuis les bugs se sont accumulés et il n’y a plus eu de patch. Et aujourd’hui en 2025, les utilisateurs Linux continuent d’utiliser ce vieux ntfs-3g (driver FUSE) préhistorique de 2008.

Heureusement, Namjae Jeon a décidé de tout refaire from scratch !! C’est super ça non ? Alors moi je connaissais pas Namjae, mais c’est lui qui a créé le driver exFAT pour Linux et qui maintient le code du serveur KSMBD dans le kernel (à vos souhaits !). Le gars sait coder proprement, et surtout contrairement à l’autre qui a disparu, il maintient ses projets sur la durée.

Son nouveau driver s’appelle NTFSPLUS et contrairement à ce qu’on pourrait penser, il est reparti de l’ancien driver NTFS read-only qui existe depuis des années dans le kernel Linux parce que ce vieux code est beaucoup plus propre et bien commenté d’après ses propres dires. Comme ça au lieu de partir sur une base Paragon qui ressemble à un champ de mines mal documenté, il a juste repris le code legacy du driver NTFS actuel et et y a ajouté le support en écriture.

Le résultat c’est donc un patch de 34 500 lignes de code qu’il vient de soumettre sur la mailing list du kernel Linux et niveau features, ça envoie du paté de manchot : IOmap, pas de buffer head, des utilitaires user-space publics, support IDMAPPED mount, delayed allocation, et même du journaling prévu dans les prochaines versions. Bref, tout ce que NTFS3 devait faire mais n’a jamais vraiment fait.

Et niveau perfs, c’est solide puisque les benchmarks montrent +5% en single-thread write et carrément +110% en multi-thread write par rapport à NTFS3. Par exemple, le montage d’une partition de 4 To prend moins d’une seconde, l’affichage des listings de fichiers est plus rapide. Bref, techniquement, c’est mieux que NTFS3 sur tous les tableaux !

Maintenant la vraie question c’est : est-ce que les gens vont faire confiance à ce nouveau driver ? Parce que NTFS3, ça avait l’air super aussi au début pour finalement être boudé par la communauté. Les utilisateurs Linux ont été hypés et déçus une fois… Et ça c’est dramatique car on peut tromper 1 linuxiens mille fois…non, c’est pas ça mais vous avez compris…

Bref, nos barbus en culottes courtes ne sont pas pressés je pense, de retenter l’expérience NTFS en écriture car même si NTFSPLUS affiche +110% de perfs sur le papier, ça ne garantit rien sur la fiabilité à long terme et surtout sur la maintenance. Mais bon j’ai confiance en Namjae Jeon qui a un excellent track record avec exFAT et KSMBD ! Donc je garde la foiiiii !

Et puis il y a la question de l’adoption par les distributions car même si NTFSPLUS est intégré dans le kernel Linux principal, ça ne veut pas dire que Debian, Ubuntu ou Fedora vont switcher dessus par défaut. Elles ont encore les doigts un petit peu brûlés avec NTFS3 et vont probablement attendre 2-3 ans pour voir comment ça évolue avant de faire le changement. En attendant, ntfs-3g continuera de vivre sa vie peinarde malgré ses 17 ans d’âge.

En attendant que ce jour de gloire arrive pour NTFS, si vous voulez tester NTFSPLUS, le code est dispo sur Github !

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