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 !

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 !

J’sais pas si vous avez vu ça mais OpenAI vient de sortir son propre navigateur web avec ChatGPT intégré en permanence sur le côté. Baptisé Atlas, c’est tout pareil que Comet de Perplexity quoi… L’idée c’est donc d’avoir une IA qui comprend tout ce que vous faites sur le web et qui peut agir à votre place. Genre, vous lui demandez de commander vos courses ou de remplir un formulaire, et elle le fait.

Sur le papier, c’est génial car c’est un assistant intelligent qui ne quitte jamais l’écran, qui voit tous vos onglets ouverts, qui se souvient de ce que vous avez cherché la semaine dernière, et qui peut cliquer dans votre navigateur pour faire des trucs à votre place.

Atlas est basé sur Chromium et la première fois que vous l’ouvrez, il vous propose d’importer vos marque-pages, mots de passe et historique depuis votre navigateur actuel (Safari / Chrome…. mais pas de Firefox). Ça prend 30 secondes et ensuite, vous vous connectez à votre compte ChatGPT, et hop, vous avez ChatGPT qui vous suit partout.

L’interface est minimaliste, y’a pas rien de révolutionnaire visuellement à part cette sidebar ChatGPT qui est le truc central d’Atlas car elle est toujours là, sur le côté droit de votre écran. Vous pouvez donc lui poser des questions en écrivant un truc ou en vocal et l’IA comprendra automatiquement le contexte de la page que vous êtes en train de regarder.

Comme ça si vous êtes sur un article technique, vous pouvez lui demander de le résumer ou de vous faire un tuto. Si vous voulez comparer des produits sur Amazon ou ailleurs, vous lui demandez lequel choisir. Pas besoin de copier-coller, pas besoin de faire des screenshots, ChatGPT voit ce que vous voyez.

J’ai testé ça avec plein de scénarios différents de la recherche d’infos techniques, à la comparaison de prix, en passant par la lecture d’articles longs et c’est assez pratique.

La fonctionnalité “browser memories”, c’est le deuxième gros truc d’Atlas. En gros, ça permet à ChatGPT de se souvenir de tout ce que vous faites sur le web. Les sites que vous visitez, les recherches que vous faites, les produits que vous regardez et il utilise ensuite ça pour personnaliser ses réponses et vous faire des suggestions. Par exemple, si vous avez passé une semaine à regarder des ordinateurs portables, il peut vous dire “Tiens gros, y’a une promo sur le modèle que t’as vu hier”. Ou si vous cherchez un resto, il peut par exemple se souvenir que vous n’aimez pas les fruits de mer.

Bien sûr, vous pouvez les consulter dans les paramètres et les archiver une par une si elles deviennent inutiles… Après c’est toujours un peu flippant de voir tout ce que cette IA (et la NSA par ricochet) sait sur nous.

OpenAI promet que ces données ne sont pas utilisées pour entraîner leurs modèles par défaut et vous pouvez activer le mode incognito pour que ChatGPT arrête de tout logger mais bon, leurs promesses n’engagent que ceux qui y croient. Il y a aussi une option pour bloquer la visibilité de ChatGPT sur certains sites spécifiques. Par exemple, vous pouvez lui dire de ne rien regarder quand vous êtes sur votre banque en ligne, sur un site médical ou sur votre site pour adulte préféré ^^. Bref, c’est bien pensé niveau contrôle.

Y’a aussi le mode Agent qui est LA fonctionnalité star qu’OpenAI a mise en avant. C’est là qu’Atlas devient un “super-assistant” qui peut agir à votre place. Vous lui donnez une tâche, et il se met à cliquer dans votre navigateur pour la faire du genre réserver une table au resto, collecter vos factures, remplir un formulaire administratif, créer une liste de courses à partir d’une recette…etc tout ça sans avoir à toucher à la souris.

Maintenant, je vous le dis, leur promesse c’est de la science-fiction car dans la vraie vie, c’est plus compliqué. J’ai testé le mode Agent sur plusieurs tâches, et les résultats sont très inégaux. Les trucs simples, ça passe mais dès que ça devient un peu plus complexe, ça coince. L’Agent clique lentement, hésite, revient en arrière, se trompe de bouton. C’est pas fluide du tout et l’agent se perd très vite complètement.

Notez que ce mode Agent est pour le moment réservé aux abonnés Plus, Pro et Business donc si vous êtes en gratuit, vous n’y aurez pas accès. Après, OpenAI ne s’en cache pas et a expliqué que ce mode agent, c’était surtout une beta publique et donc qu’il ne fallait pas s’attendre à des miracles.

Puis au niveau sécu, l’agent peut aussi se faire manipuler par des instructions malveillantes cachées dans une page web ou un email, du genre, vous visitez un site piégé, l’agent lit une instruction invisible qui lui dit “vire 500 euros sur ce compte”, et il pourrait le faire comme un couillon. OpenAI a bien sûr mis des garde-fous, mais ils disent eux-mêmes que ça arrêtera pas toutes les attaques.

Donc à vous de voir si l’idée de laisser une IA cliquer partout dans votre navigateur pendant que vous êtes connecté à votre banque, votre boite mail ou vos réseaux sociaux vous convient.

Pendant qu’Apple peaufine son IA maison pour Xcode (sans date de sortie, évidemment), Microsoft vient tranquillou installer ses petites affaires dans l’écosystème le plus verrouillé du marché en sortant son extension officielle Github Copilot pour Xcode , pile-poil au moment où les rumeurs nous soufflent qu’Apple travaille aussi sur sa propre solution locale.

Cette extension de Github pour Xcode propose trois fonctionnalités principales. Tout d’abord de la complétion de code en temps réel. Ensuite, pendant que vous tapez, un tchat vous permet de poser des questions sur votre code, et il y a également un mode Agent qui peut modifier directement vos fichiers et lancer des commandes terminal. C’est gratuit jusqu’à 2000 complétions et 50 messages tchat par mois, donc largement de quoi rendre accro la majorité des devs iOS avant qu’Apple ne sorte son propre truc !

Maintenant pour utiliser un outil Microsoft dans un IDE Apple, vous devez accorder trois permissions macOS sacrées : Background, Accessibilité, et Xcode Source Editor Extension. Hé oui, Apple force littéralement ses développeurs à ouvrir toutes ces portes et niveau permissions, c’est l’Accessibilité qui pose régulièrement problème, car faut souvent la désactiver puis la réactiver pour que ça fonctionne correctement.

Ensuite l’installation est assez classique. Soit via Homebrew ou en téléchargeant le DMG directement depuis le dépôt GitHub.

brew install --cask github-copilot-for-xcode

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 !

Source

Les Linuxiens ont beau dire que Linux peut TOUT faire, ils gardent presque tous un dual-boot ou une VM Windows planquée quelque part pour lancer Photoshop ou remplir une page web administrative qui plante sous Firefox. C’est ça la définition du déni, les amis ^^.

Alors bien sûr, y’a Wine qui existe depuis plus de 20 ans, mais bon faut bidouiller des préfixes, installer des DLL manquantes, fouiller sur WineHQ et au final, c’est toujours du rafistolage à se taper.

Alors comme le fait Winapps , il y a aussi WinBoat , un outil capable de faire tourner un Windows dans un container Docker. Pas d’émulation, pas de traduction d’API, pas de prière à saint Wine pour que votre app se lance. Ça lance de vraies apps Windows !

Techniquement, WinBoat utilise donc Docker et KVM pour faire tourner Windows dans un container. Electron gère l’interface, FreeRDP se connecte à Windows via le protocole RemoteApp, et vos apps Windows apparaissent comme des fenêtres normales sur votre bureau Linux.

Vous cliquez sur une icône, hop, l’app se lance, et vous oubliez qu’il y a une VM qui tourne en arrière-plan.

L’installation de Windows est également automatisée. Vous lancez WinBoat, ça télécharge et configure tout, tout seul, et après c’est prêt. L’intégration filesystem permet d’accéder vos fichiers Linux depuis les apps Windows et le passthrough USB et smartcard fonctionne, ce qui règle le problème des signatures électroniques pour les démarches administratives dont je parle un peu plus haut.

Photoshop, Illustrator, InDesign, c’est clair que ces apps ne tourneront jamais correctement sous Wine parce qu’Adobe n’a jamais pensé son code pour être portable alors qu’avec WinBoat, elles tournent. Office 365 aussi, pour les boîtes qui imposent Teams et SharePoint. Ah et Affinity Photo pareil ça roule impecc aussi.

WinBoat assume quand même ses limites dès le départ car y’a pas de passthrough GPU pour le moment, donc les apps lourdes en 3D rameront. Pas de support non plus des jeux avec anti-cheat, mais le Steam Deck fait ça mieux de toute façon. Et notez qu’il vous faudra minimum 4 Go de RAM rien que pour WinBoat, parce qu’un Windows léger ça n’existe pas !

Le projet est open source sous licence MIT, gratuit, dispo en AppImage, .deb, .rpm, ou via AUR pour Arch. Docker CLI est obligatoire, mais pas Docker Desktop et FreeRDP 3.x.x avec le support son aussi. KVM aussi doit être activé sur votre système.

Bref, WinBoat c’est comme Winapps, très sympa à tester car ça marche très bien même si les perfs ne seront jamais celles d’un Windows natif. C’est dispo sur GitHub avec toute la doc si ça vous chauffe.

Merci à Lorenper pour le soft.

Question flippante, hein ?

Vous postez des stories Instagram, vous faites des snaps, des TikToks, en bon nazi vous likez des tweets, vous répondez à des emails pro…etc. Votre vie numérique ronronne comme un chat sous coke mais si demain, tout ça s’arrêtait…? A votre avis, Combien de temps avant que quelqu’un ne toque à votre porte pour vérifier que vous allez bien ?

Un jour ? Deux jours ? Une semaine ?

On est tous hyperconnectés 24/7 mais personne ne surveille vraiment notre silence et vos 500 meilleurs amis de Facebook ne prendront jamais la peine de signaler votre disparition.

C’est de ce constat un peu morbide qu’est né Wellness Ping, un projet open source développé par micr0 et hébergé sur GitHub qui fonctionne comme ceci : Vous vous inscrivez dessus, et vous recevez un email régulier pour confirmer que vous allez bien. Si vous ne répondez pas, vos contacts d’urgence sont alors automatiquement alertés.

C’est ce qu’on appelle un dead man’s switch, le joujou préféré des cons de terroristes qui se font exploser dans les films des années 80. En gros, tant que vous confirmez votre présence, tout va bien mais si le silence se prolonge, l’alarme se déclenche.

Vous pouvez l’auto-héberger vous-même ou utiliser directement le site wellness-p.ing (C’est gratuit). Vous choisissez alors la fréquence des pings, soit quotidien ou hebdomadaire, selon votre niveau de paranoïa ou de solitude et quand vous recevez l’email, vous cliquez sur un lien ou vous répondez “PONG” et c’est tout. Pas de dashboard compliqué, pas de machins de gamification débiles…

Et si vous ne répondez pas parce que vous êtes coincé au chiottes depuis 3 jours, le système vous envoie un rappel. Si vous ne répondez toujours pas, il attend encore un peu. Et si le silence persiste, vos contacts d’urgence reçoivent alors automatiquement une alerte.

C’est clairement fait pour activistes, les journalistes, les chercheurs, et les gens qui vivent seuls. Bref, tous ceux dont la vie pourrait basculer sans que personne ne s’en rende compte immédiatement. Je pense pas exemple à tous ceux qui bossent en remote et qui n’ont pas de collègues pour remarquer leur absence.

Au Japon, il y a un mot pour ça d’ailleurs. Ils disent kodokushi pour “Mort solitaire” car là bas, des milliers de personnes par an meurent seules chez elles, et on ne les découvre que des jours ou des semaines plus tard. C’est d’ailleurs souvent parce que les voisins sentent que ça schlingue ou parce que le courrier s’entasse sous la porte. Je sais, c’est gore mais c’est la triste réalité.

Avec Wellness Ping on inverse donc la logique… Au lieu d’attendre que quelqu’un remarque votre absence, vous créez un système proactif où vous choisissez les contacts, vous qui décidez de la fréquence et comme ça, si un jour vous ne pouvez plus répondre, le filet de sécurité se déploie automatiquement.

Côté technique, le projet est développé en Go donc c’est léger, rapide, et la démo tourne sur un serveur en Suède parce que ce pays a une législation stricte sur les données personnelles.

Bref, c’est Wellness Ping, c’est une idée simple mais qui protège alors pensez-y !

Et si on pouvait pirater une IA non pas en la forçant, mais en la convainquant qu’elle est toujours du bon côté de la barrière ?? Ce serait pas un truc fun à faire ça quand même ? Hé bien c’est exactement ce que vient de faire une équipe de chercheurs en sécurité avec LatentBreak, une technique qui ressemble plus, je trouve, à de l’hypnose qu’à du véritable hacking.

Ainsi, plutôt que de bombarder ChatGPT ou Llama avec des prompts bizarres bourrés de caractères spéciaux pour les faire bugger (comme le font les anciennes techniques de jailbreak), LatentBreak joue sur la perception interne du modèle. L’IA croit en fait sincèrement répondre à une question innocente alors qu’elle génère du contenu dangereux. Un peu comme quand votre pervers narcissique préféré vous manipule pour vous faire croire que vous faites un truc bien et important alors que c’est de la merde et que ça vous enfonce encore plus…

Comme expliqué dans le document de recherche , les anciennes attaques comme GCG , GBDA ou AutoDAN ajoutaient des suffixes louches aux prompts, ce qui augmentait ce qu’on appelle la “perplexity”. La perplexity, c’est un indicateur de bizarrerie textuelle et cela, les filtres de sécurité sont maintenant capables de les détecter et de les bloquer.

LatentBreak contourne donc le problème en restant parfaitement naturel. L’algorithme remplace des mots par des synonymes, mais pas n’importe comment puisqu’il choisit chaque substitution pour déplacer la représentation interne du prompt vers les zones “sûres” du modèle, c’est à dire celles qui ne déclenchent aucune alarme. Le prompt reste alors fluide, compréhensible, inoffensif en apparence mais dans l’“inconscient” de l’IA, dans cet espace latent invisible où elle calcule ses réponses, le sens glisse subtilement vers quelque chose de complètement différent.

À chaque itération, l’algorithme de LatentBreak prend un mot du prompt et génère jusqu’à 20 alternatives via un autre modèle comme GPT-4o-mini et chaque variante est évaluée sur deux critères : est-ce qu’elle rapproche le vecteur interne du prompt d’un “centre de sécurité” dans l’espace latent, et est-ce que le sens global reste cohérent ?

La meilleure option est alors intégrée, et le nouveau prompt est testé sur le modèle cible. Si ça provoque une réponse normalement interdite, c’est gagné. Sinon, on recommence jusqu’à 30 fois de suite.

Et apparemment, les résultats sont impressionnants. Ils ont testé cette approche sur 13 modèles différents dont Llama-3, Mistral-7B, Gemma-7B, Vicuna-13B et Qwen-7B et LatentBreak affiche un taux de réussite entre 55 et 85% selon les cas. Les anciennes techniques tombant de toute façon à zéro face aux défenses modernes et tout ça en allongeant que de très peu la longueur du prompt.

LatentBreak passe d’ailleurs à travers des défenses réputées solides… Par exemple, R2D2 et Circuit Breakers, des systèmes qui analysent les signaux internes des neurones pour détecter les anomalies, se font totalement avoir parce qu’ils scannent le texte visible et les patterns de surface, mais pas la “pensée interne” du modèle.

Cette technique révèle quelque chose de fondamental à comprendre sur l’architecture des LLM modernes. Ces derniers ont une forme de dissonance cognitive qui est exploitable. Leur représentation interne ne correspond pas toujours à leur comportement affiché, et d’ailleurs les substitutions les plus efficaces se produisent près des dernières couches du modèle, là où la “décision” finale se forme. C’est à ce moment précis qu’on peut glisser le prompt dans une zone cognitive différente sans que les alarmes ne sonnent.

Bien sûr, LatentBreak nécessite un accès aux structures internes du modèle (donc pas de panique, ChatGPT ne va pas se faire pirater comme ça demain), ce qui limite son usage à des contextes de recherche ou aux modèles open source.

Le parallèle avec les techniques de social engineering qu’on connait est d’ailleurs frappant parce que quand vous manipulez quelqu’un, vous ne le forcez pas brutalement. Vous trouvez les bons mots, le bon contexte, vous lui donnez une perception qui correspond à ce que vous voulez… Bref, vous faites en sorte que la personne croie agir selon ses propres valeurs alors qu’elle fait exactement ce que vous voulez. Hé bien LatentBreak fait à peu près la même chose avec les IA en n’attaquant pas de front les protections, mais en les contournant en douceur en réécrivant la “mémoire de travail” du modèle.

Sympa non ?

Source

Vous vous souvenez quand ChatGPT vous cassait les couilles dès que vous osiez lui demander d’écrire une scène un peu olé-olé pour votre “roman” ? Eh bien, Sam Altman vient d’annoncer que c’est bientôt fini .

Hé oui, en décembre, ChatGPT va enfin traiter les adultes comme des adultes ! L’IA va pouvoir vous pondre des histoires de fesses à la demande ! Mis à part la démission de Macron, que pourrait on demander de plus ?

L’entreprise qui vous empêchait de dire “zut”, “prout”, “merde” à son chatbot parce que ce sont des gros mots qui choquent l’Amérique, va donc maintenant vous laisser générer du contenu pour les grands garçons et les grandes filles.

Quel virage !

D’ailleurs, sur X, Sam Altman justifie ce changement avec toute la diplomatie d’un PDG qui sait qu’il va se faire déchirer dans les deux sens. D’un côté, il explique qu’OpenAI avait rendu ChatGPT ultra-restrictif pour “faire attention aux problèmes de santé mentale” et de l’autre, il admet que ça rendait le truc “moins utile et agréable” pour les utilisateurs.

Évidemment, la vraie raison derrière ces restrictions, c’était surtout le drame d’ Adam Raine , ce jeune de 16 ans qui s’est suicidé après avoir développé une dépendance émotionnelle à son chatbot. OpenAI s’était alors pris une tempête médiatique monumentale du coup, ils ont serré la vis. Et beaucoup trop à mon goût, à tel point que ChatGPT refusait de vous aider à écrire une blague un peu graveleuse ou à imaginer un dialogue erotico-romantique pour votre prochaine nouvelle d’écrivain maudit et solitaire.

Du coup, les utilisateurs se sont plaints, les créateurs de contenu ont râlé (pas moi, je précise) et évidemment, les concurrents les moins frileux se sont faufilés dans la brèche et ont donc commencé à grignoter des parts de marché. Bref OpenAI a fait ce que toute boîte tech fait dans cette situation, à savoir un gentil petit pivot marketing camouflé en “évolution basée sur les retours utilisateurs”.

Donc à partir de décembre, si vous êtes un adulte vérifié, vous pourrez demander à ChatGPT de vous pondre du contenu érotique. Ce sera heureusement optionnel. Vous ne l’aurez que si vous le demandez explicitement donc y’aura pas de mauvaise surprises dans vos discussions ambiguës du style sur “Quelles sont les meilleures croquettes pour ma chatte” ou “J’ai besoin d’une recette de moules marinières”.

OpenAI va donc se reposer sur son système de détection d’âge et si le système vous catégorise par erreur comme mineur, vous devrez uploader une pièce d’identité pour prouver que vous avez plus de 18 ans. Mais ce n’est pas tout car Altman annonce aussi que ChatGPT va retrouver une personnalité plus “humaine” un peu comme l’était GPT-4o qui était beaucoup plus sympa et collait des émojis à la con partout.

Pour bien montrer qu’ils prennent le truc au sérieux, OpenAI a aussi annoncé la création d’un comité d’experts sur le bien-être et l’IA. Huit personnes vont donc conseiller l’entreprise sur comment l’intelligence artificielle affecte la santé mentale, les émotions et la motivation des utilisateurs. Rien sur la dégradation de notre intelligence par contre…

Maintenant, autoriser ChatGPT à générer du contenu érotique pour adultes, c’est rigolo mais j’ai quand même quelques interrogations… D’abord comment OpenAI va gérer les demandes vraiment limites ? Parce qu’entre “écris-moi une scène romantique un peu osée” et “génère-moi du contenu illégal pour détraqué”, la frontière peut devenir floue… J’imagine que leurs systèmes de modération vont avoir du boulot. Ensuite, il y a le risque de dépendance car si ChatGPT devient trop “humain” et trop complaisant, certains utilisateurs risquent de développer des relations émotionnelles malsaines avec l’IA… Vous verrez que dans 2 ans, y’en a qui vont se marier avec leur ChatGPT.

Mais surtout, il y a un truc qu’on oublie trop souvent… tout ce que vous tapez dans ChatGPT peut potentiellement être stocké, analysé, et un jour retenu contre vous. Ah bah oui, vous pensez vraiment qu’OpenAI va juste effacer vos conversations érotiques dans un coin sans y toucher ? Que nenni ! Ces données vont servir à entraîner les futurs modèles, vos petites fantaisies vont nourrir l’IA de demain et la NSA connaitra le moindre de vos fantasmes.

Puis si un jour il y a une fuite de données ou une assignation judiciaire qui force OpenAI à fournir l’historique complet de votre compte ? Ouch l’air con… Ça me fait un peu penser à Ashley Madison , ce site de rencontres extraconjugales qui s’est fait hacker en 2015 et à cause duquel des millions de vies ont explosé en vol quand les données ont fuité… Bref, gardez quand même ça dans un coin de la tête avant que ça parte en couille.

Voilà… Alors est ce qu’autoriser du contenu érotique généré par IA, c’est un progrès ou pas ? Perso, je pense que oui, car c’est très bien que ces services qui sont avant tout des outils arrêtent de traiter leurs utilisateurs comme des bambins. Mais d’un autre côté, ça pose plein d’autres soucis notamment sur la vérification de l’age (est ce que ce sera fiable ?) et sur ce qu’ils feront de ces conversations aussi intime ?

Perso, je ne suis pas en méga confiance…

Source

Vous savez, ce script bash de backup que vous avez écrit en 2018 et que vous n’osez plus toucher ? Celui avec les 150 lignes de mysqldump + tar + gzip + aws s3 cp qui marche à moitié et que vous relancez manuellement quand il plante ?

Hé bien vous allez pouvoir le foutre à la poubelle parce que maintenant y’a GoBackup !

GoBackup c’est un binaire codé en Go qui remplace tous vos scripts de backup maison d’un coup. MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, peu importe. Local, FTP, S3, Google Cloud, Azure, peu importe. Vous installez, vous configurez un fichier YAML, et c’est fini.

Ensuite, vous n’aurez plus jamais besoin de retoucher à tout ce bordel.

Avant GoBackup y’avait backup/backup, une gem Ruby qui faisait exactement ce job avec de la sauvegarde automatique, multi-bases, multi-destinations et c’était bien. Sauf que Ruby c’est lourd et les dépendances Ruby c’est l’enfer. Du coup le projet est mort tout doucement. Heureusement, huacnlee, un dev chinois, en a eu marre alors il a tout réécrit en Go. Zéro dépendance externe et un seul binaire compilé (installable aussi avec Brew pour ceux qui sont sous macOS).

Vous pouvez l’installer comme ceci (vérifiez le script) :

curl -sSL https://gobackup.github.io/install | sh

Ou via homebrew comme ceci :

brew install gobackup

Avec GoBackup, vous définissez vos bases de données, vos fichiers à archiver, vos destinations de stockage, votre planning, tout dans un fichier YAML propre et ensuite le binaire gère tout : Compression, chiffrement, upload, rotation des backups, notifications si ça échoue…etc. Bref, tout ce que vous faisiez à la main avec vos scripts pourris.

Et GoBackup est pas juste un CLI (Interface en ligne de commande). C’est un CLI + un daemon + une Web UI + un scheduler. Comme ça vous lancez “gobackup start” et ça tourne en background.

Le daemon surveille alors le planning défini dans votre config et lance les backups automatiquement. Et l’interface web vous permet de voir l’état des backups, les logs, les erreurs.

Avec GoBackup, vous remplacez littéralement 5 outils en un : votre script bash + cron + un monitoring pourri + un truc pour lire les logs + l’interface d’admin que vous avez jamais eu le temps de faire.

Votre config ressemble à ça :

models:
 mon_app:
 compress:
 type: tgz
 databases:
 mon_mysql:
 type: mysql
 host: localhost
 database: ma_base
 username: user
 password: $MYSQL_PASSWORD
 storages:
 mon_s3:
 type: s3
 bucket: mes-backups
 region: eu-west-1
 access_key_id: $AWS_KEY
 secret_access_key: $AWS_SECRET
 schedule:
 every: 1day
 at: "04:05"

Et c’est tout. Avec ce fichier, GoBackup dump votre base MySQL tous les jours à 4h05, compresse en .tar.gz, chiffre si vous voulez, et upload sur S3. Et si ça échoue vous recevez une notif. Et si ça marche vous avez les logs comme ça, pas besoin de surveiller, ni de débugger à 3h du matin parce que le backup a planté et que vous avez perdu 6 mois de données.

Notez quand même que GoBackup fait du backup classique, et pas du backup incrémental intelligent à la Restic ou à la Borg donc si vous avez 500 GB de données à backup tous les jours vous allez peut-être préférer un outil plus sophistiqué mais pour 90% des cas d’usage sysadmin standard, GoBackup suffira largement.

Votre script bash dégeu a eu une belle vie, il peut maintenant partir à la retraite.

Alors que les entreprises cherchent à suivre le rythme des innovations technologiques, la modernisation est trop souvent perçue comme une refonte totale, impliquant la réécriture d’applications complexes et vitales, souvent développées en COBOL. En réalité, moderniser consiste avant tout à faire évoluer intelligemment ce qui fonctionne déjà. Tribune par Scot Nielsen, VP Product Management, Rocket […]

Vous payez 20 balles par mois pour que ChatGPT vous dise “bonjour” ? Vous attendez 5 secondes qu’une réponse revienne du cloud d’Anthropic ? Vous avez l’impression de louer votre intelligence artificielle comme vous louiez vos MP3 sur iTunes à la grande époque ?

Et bien j’ai une excellente nouvelle qui va vous plaire !! Il existe une extension de navigateur qui fait tourner de l’IA en local, sur votre machine, sans envoyer un seul octet dans le cloud. Ça s’appelle NativeMind et c’est du 100% local.

Vous installez l’extension sur Chrome, Firefox, Brave ou Edge, vous installez Ollama ou vous utilisez WebLLM directement dans le navigateur. Ensuite, vous téléchargez un modèle (DeepSeek, Qwen, Llama, ce que vous voulez) et c’est tout. Vous avez maintenant votre IA personnelle qui tourne sur votre laptop sans rien demander à personne, et accessible directement sur votre navigateur.

Le projet est open-source sous licence AGPL v3.0 et NativeMind supporte deux backends : Ollama, qui est recommandé si vous voulez de vraies performances et un contrôle total sur vos modèles ou WebLLM si vous voulez juste tester sans installer quoi que ce soit, directement dans le navigateur via WebAssembly.

Ollama c’est donc clairement la meilleure option. Vous lancez le serveur en local, il expose une API, et NativeMind s’y connecte. Vous pouvez faire tourner DeepSeek, qui est gratuit et open-source, et avoir des performances comparables à GPT-4, sans payer un centime de plus !

Vous pouvez ensuite lui demander de résumer n’importe quelle page web, de traduire un texte en gardant la mise en page intacte, d’analyser un PDF ou une image et même d’écrire pour vous !! Il est également capable de faire des tâches multi-étapes comme un agent le ferait.

Bref, tout ce que fait ChatGPT, mais sans que vos prompts partent sur les serveurs de Sam Altman.

Alors c’est moins immédiat que ChatGPT, je vous l’accorde et faut installer des trucs, mais une fois que c’est en place, vous êtes tranquille et surtout y’a pas de limite en terme de tokens ou de forfait… Puis vos données ne s’échappent pas.

Voilà, donc si vous voulez utiliser un peu d’IA pour comprendre des trucs sur des pages web, reformuler des mails que vous envoyez, générer des tweets à partir d’un contenu…etc, Nativemind est fait pour vous ! C’est largement suffisant pour des besoins d’IA classiques.

Rendez-vous sur le dépôt Github pour plus d’infos et sur le site officiel pour télécharger les extensions.

Vous avez déjà passé plus de temps à configurer Sphinx qu’à coder votre projet Python ? Bienvenue au club !

Et oui, paradoxalement, parfois documenter son code devient plus compliqué que d’écrire le code… Vous voulez juste afficher vos docstrings joliment, mais avant ça il faut vous taper 200 pages de doc, choisir parmi 47 thèmes, configurer des dizaines d’extensions et comprendre la syntaxe reStructuredText. Breeeef, la flemme !

Heureusement, il existe une alternative qui va vous réconcilier avec la documentation : pdoc.

pdoc, c’est un outil de documentation Python qui ne nécessite pas de documentation. Vous tapez simple pdoc votre_module et c’est tout. Pas de fichier de config interminable, pas de choix existentiels entre différents builders, pas de migration depuis votre version de Sphinx de 2018 qui refuse de compiler.

Ça génère directement une belle doc à partir de votre code existant !!

Si vous avez déjà écrit des docstrings propres et utilisé les type annotations de Python, vous avez déjà fait 100% du boulot car pdoc se contente de prendre ce qui existe et de l’afficher élégamment. Pas de traduction, pas de réécriture, pas de fichiers .rst à maintenir en parallèle de votre code.

Votre code EST la documentation et ça c’est beau !

L’outil comprend les docstrings au format numpydoc et Google-style, fait des liens automatiques entre les identifiants, respecte votre variable __all__ et génère du HTML standalone que vous pouvez héberger n’importe où. Il y a même un serveur web intégré avec live reload pour développer votre doc en temps réel.

Pour mettre ça en place, faut installer pdoc avec

pip install pdoc

Puis vous lancez

pdoc ./votre_projet.py

ou

pdoc nom_de_votre_module

Et c’est tout !

Bien sûr si vous bossez sur un gros projet avec des besoins spécifiques, des guides utilisateurs complexes, des dizaines de pages de tutoriels et une doc multilingue, Sphinx reste le roi, mais pour la grande majorité des projets Python, ceux qui ont juste besoin d’une doc API claire et lisible, pdoc fait ça comme un chef, sans que vous ayez besoin d’un doctorat en outil de documentation.

Bref, si vous en avez marre de passer plus de temps sur votre documentation que sur votre code, pdoc mérite le détour car documenter son code devrait être aussi simple que de le coder, non ?

Pour tester pdoc, direction pdoc.dev ou directement le repo GitHub .

Vous connaissez ces outils qui promettent de créer des apps web juste en discutant avec une IA ? Genre Lovable, v0, Bolt, Replit…etc. C’est magique, sauf que tout tourne dans le cloud, vos données passent par leurs serveurs et vous êtes du coup enfermés dans leur écosystème.

Hé bien Dyad fait la même chose, mais un peu différemment puisque tout tourne en local sur votre machine. En plus c’est open-source et c’est gratuit.

Guillaume, fidèle lecteur de Korben.info depuis un looong moment, s’était bricolé un script bash pour gérer ses connexions SSH. Vous savez, c’est le genre de script qu’on améliore petit à petit, puis qu’on finit par ne plus oser toucher de peur de tout casser. C’est pratique, mais pour reprendre les mots de Guillaume dans le mail qu’il m’a écrit, c’est pas très “élégant”.

Puis il est tombé sur deux articles que j’avais écrits : un sur ssh-list , un sur ggh qui sont deux outils sympas pour gérer les connexions SSH depuis le terminal. Mais de son point de vue, incomplets. Et là, il a eu un déclic : “Et si je combinais les deux, en ajoutant ce qui me manque ?”

Et un mois plus tard, SSHM était né . On est loin du script du départ puisqu’il a codé un véritable outil en Go avec Bubble Tea , dans une interface TUI moderne, avec un support complet du ~/.ssh/config, une organisation par tags, un historique des connexions, et même du port forwarding avec mémoire. Bref un truc super abouti.

Puis environ 1 mois après la sortie de la première version, Guillaume a continué à implémenter pas mal de nouveautés : gestion interactive des hôtes SSH, recherche intelligente multi-mots, indicateurs de statut en temps réel, support ProxyJump, directives Include gérées correctement, personnalisation des raccourcis clavier, compatible Linux/macOS/Windows. Le tout dans un binaire unique sans dépendances.

Faut vraiment que vous testiez car c’est c’est chouette. Je trouve que SSHM a dépassé largement ses inspirations. Par exemple, ssh-list organise vos serveurs en groupes alors que SSHM utilise des tags. Ça permet de marquer un serveur “prod” + “web” + “urgent” et du coup c’est beaucoup plus flexible que de ranger ça dans des dossiers statiques.

ggh fait également du session recall. Cela veut dire qu’il se souvient de vos dernières connexions SSH et vous permet de les relancer rapidement. Et bien SSHM fait ça AUSSI, mais en plus il gère toute votre config SSH : Ajout, édition, suppression d’hôtes, directement depuis l’interface TUI. En vrai, Guillaume n’a pas copié-collé les idées de ces outils mais a repensé totalement l’organisation même de la gestion SSH.

Prenez le port forwarding. Combien de fois vous avez perdu vos notes sur vos tunnels SSH ? Hé bien SSHM lui se souvient de vos dernières configs de tunnels locaux, distants, SOCKS…etc. Si vous forwardez toujours le port 3306 de votre base MySQL de dev, SSHM retiendra les paramètres. Ça fait gagner grave de temps car vous n’avez plus à vous rappeler de la syntaxe “ssh -L 3306:localhost:3306 user@serve” à chaque fois. C’est un petit détail qui prouve bien que cet outil a été créé par quelqu’un qui UTILISE vraiment SSH au quotidien, et pas juste pour faire un script vite fait.

L’interface TUI est plutôt fluide, avec des raccourcis clavier configurables et vous pouvez même désactiver ESC si vous êtes un puriste vim qui déteste les touches d’échappement. Les indicateurs de connectivité SSH s’affichent en couleur en temps réel (vous voyez d’un coup d’œil quels serveurs répondent) et il y a une superbe recherche (un filtre en réalité) par nom et par tags, qui supporte plusieurs mots. Et si vous préférez scripter, SSHM fonctionne aussi en CLI pur. Par exemple, “sshm connect prod-web-01” dans un script bash, et ça marchera en gardant l’historique des connexions.

Un autre point technique important pour les admins qui ont des configs SSH complexes : SSHM gère correctement les directives Include . Hé oui, beaucoup d’outils cassent quand vous avez un ~/.ssh/config qui include des fichiers séparés comme ~/ssh/work et ~/ssh/perso. SSHM est capable non seulement de les lire mais aussi de les éditer correctement.

Concernant l’installation c’est ultra-simple. Sur macOS, Homebrew fait le job. Sur Unix/Linux, il suffit d’un script d’une ligne. Enfin, sous Windows, y’a un script PowerShell. Ou alors vous pouvez télécharger direct le binaire depuis les releases GitHub .

Homebrew pour macOS :

brew install Gu1llaum-3/sshm/sshm

Unix/Linux/macOS :

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Gu1llaum-3/sshm/main/install/unix.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/Gu1llaum-3/sshm/main/install/windows.ps1 | iex

Bref, Guillaume a plutôt bien géré son truc je trouve ! Comme quoi, la barrière entre “bidouille perso” et “outil communautaire reconnu” n’a jamais été aussi basse. Avec un bon framework comme Bubble Tea, une idée claire sur ce qui manque aux outils existants, et un ou deux mois de travail sérieux, et hop, on fait un miracle !

Voilà, donc si vous gérez plusieurs serveurs SSH au quotidien, SSHM vaut vraiment le coup d’œil. Un grand merci à Guillaume pour le partage, c’est trop cool !