La MAJ Windows 11 KB5079473 provoque des problèmes majeurs chez certains utilisateurs : disque C: inaccessible, écrans bleus et ralentissements.

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Une découverte concernant l'architecture RDNA 5 laisse entendre des gains importants de performances dans les jeux. Explications

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On archive nos photos avec Immich , nos documents avec Readur , nos mots de passe avec Vaultwarden ... mais nos emails ? Ah bah non, ça on les laisse chez Google en croisant les doigts pour que tout se passe bien jusqu'à la fin de nos jours. C'est quand même un peu dinguo quand on y réfléchit sérieusement.

Et pourtant, y'a des années de conversations là-dedans ! Des factures en pièce jointe, des confirmations de commande, des échanges pro avec votre comptable, des mots de passe envoyés en clair (oui, hélas, ça arrive encore). Du coup, quand un hébergeur mail décide de changer ses conditions générales ou de fermer boutique, tout part à la poubelle si vous n'y faites pas attention.

Eonvelope , c'est un outil open source en Python qui permet de sauvegarder automatiquement tout ça sur votre propre serveur et qui se lance avec un simple docker compose up.

Le truc, c'est que des outils comme Gmvault font déjà le boulot via cron, mais uniquement pour Gmail et en ligne de commande alors qu'Eonvelope, lui, un peu à la manière de Bichon , tourne en arrière-plan avec une interface web et archive en continu tous vos comptes. Franchement, c'est pas le même délire. Vous branchez vos comptes IMAP, POP3, Exchange, et même JMAP (le protocole poussé par Fastmail qui commence tout juste à se démocratiser), vous réglez la fréquence, et hop, vos mails atterrissent dans votre instance sans que vous ayez à y penser.

Attention par contre, c'est de l'archivage, pas un client mail... vous ne répondrez pas à vos mails depuis l'interface.

Côté installation, c'est du Docker avec seulement 2 conteneurs, le serveur web et la base de données. En fait, comptez 5 minutes chrono si vous avez déjà un serveur dédié ou un VPS, le fichier docker-compose.yml est fourni et les variables d'environnement sont bien documentées sur ReadTheDocs . Y'a même un mode basse consommation pour ceux qui font tourner ça sur un Raspberry Pi 4 avec 2 Go de RAM ou un petit Synology ! SSL et HTTPS sont inclus par défaut, et l'authentification multifacteur aussi.

Mais le vrai point fort, c'est les intégrations avec le reste de l'écosystème self-hosted. Concrètement, vous pouvez envoyer vos pièces jointes PDF vers Paperless-ngx pour l'OCR, les photos vers Immich, et exporter vos contacts vers votre carnet d'adresses Nextcloud. Y'a aussi un endpoint Prometheus pour brancher Grafana et suivre vos stats d'archivage. En gros, si vous avez déjà un homelab qui tourne, ça vient se brancher dessus comme une pièce de Lego.

L'interface web est en PWA (donc utilisable sur votre téléphone), avec un moteur de recherche, du filtrage par date et par expéditeur, des fils de conversation reconstitués et de l'import/export en EML et MBOX. Franchement, c'est propre. Y'a aussi une API REST pour ceux qui préfèrent scripter par-dessus plutôt que de passer par l'interface.

Le projet est sous licence AGPLv3 et son dev déclare l'utiliser lui-même au quotidien, ce qui est souvent bon signe. Notez que la migration depuis un backup existant n'est pas forcément fluide mais qui ne tente rien n'a rien !

Bref, ça comble un vrai manque dans la stack de nos machins auto-hébérgés mais je trouve que l'approche est clairement plus intégrée que ce qui existe (genre MailPiler ou un combo fetchmail+dovecot). À surveiller donc !

Source

Un bricoleur a assemblé un petit montage à base d'ATtiny85 qui joue automatiquement au jeu du dinosaure caché dans Google Chrome. Le tout pour moins de 10 euros de composants et avec un microcontrôleur pas plus grand qu'un pouce.

Deux capteurs et un microcontrôleur, c'est tout

Le projet est signé Albert David, et le principe est assez malin. Une carte Digispark ATtiny85, qui coûte entre 2 et 5 euros, est branchée en USB sur un PC et se fait passer pour un clavier grâce au protocole HID. Pour le reste, vous avez deux modules LM393 photorésistants qui sont collés directement sur l'écran, le premier au niveau du sol pour voir les cactus, et le second plus haut pour voir les oiseaux.

C'est au passage de chaque obstacle que la luminosité change, et donc que le capteur s'active pour envoyer la touche espace ou la flèche du bas pour sauter et baisser la tête, le tout à travers le microcontrôleur, et seulement 8 ko de mémoire flash.

Un système qui s'adapte à la vitesse du jeu

Encore plus fort, l'ensemble intègre un système de timing interactif, avec un firmware qui mesure la largeur des obstacles, et surtout conserve un historique de cinq mesures, pour estimer au mieux la vitesse du jeu.

Le délai entre la détection et l'appui sur la touche est recalculé en permanence, avec des bornes minimales et maximales pour éviter les ratés. Il y a aussi un délai de 400 millisecondes entre chaque action pour ne pas mitrailler les touches.

Côté calibration, il faut quand même un peu de patience. Les deux capteurs doivent être positionnés à 30-40 mm devant le dinosaure, et les potentiomètres des modules LM393 ajustés pour que le fond blanc de l'écran ne déclenche rien mais que les obstacles foncés soient bien détectés.

Si vous utilisez des LLM dans vos projets, vous savez que le plus flippant c'est pas de les faire fonctionner (quoique..lol) mais c'est de vérifier qu'ils ne disent pas n'importe nawak ! Et pour cela, il y a Promptfoo , un outil CLI open source qui permet de tester vos prompts, comparer les modèles et scanner les vulnérabilités de vos apps IA, le tout avec un simple fichier YAML.

Ça s'installe en une commande (npx promptfoo@latest init) et vous voilà avec un fichier promptfooconfig.yaml où vous définissez vos prompts, les modèles à tester et les assertions à vérifier.

Genre, vous voulez que votre traduction contienne bien "Bonjour le monde", Hop, un petit tour dans le YAML, assertion contains, et c'est terminé. Plus besoin de relire 200 outputs à la main en plissant les yeux ! Par contre, attention : le YAML peut vite devenir un plat de spaghetti si vous testez 15 prompts sur 8 modèles en parallèle. Commencez donc petit.

La matrice d'évaluation de promptfoo, sobre mais efficace

L'outil supporte plus de 60 providers différents comme OpenAI, Claude, Gemini, Llama via Ollama, Mistral... vous mettez tout ça dans le même fichier de config et promptfoo les fait tourner côte à côte. Vous voyez alors directement lequel hallucine le moins, lequel répond le plus vite, lequel coûte une blinde pour un résultat bof bof. Le tout avec des assertions typées : contains, llm-rubric (où un autre LLM note la réponse), javascript pour vos critères custom, et même cost et latency pour garder un oeil sur la facture.

Après tester si votre chatbot traduit correctement, c'est sympa, mais vérifier qu'il se fait pas jailbreaker par un "ignore toutes tes instructions", c'est quand même plus critique ! Et c'est pourquoi Promptfoo embarque un scanner de vulnérabilités qui couvre plus de 50 types d'attaques : injections de prompts directes et indirectes, fuites de données personnelles, biais, contenu toxique, escalade de privilèges sur les outils...

Il utilise pour cela des techniques comme le Tree of Attacks with Pruning, un algo qui explore plusieurs chemins d'attaque en parallèle pour trouver les failles sans brute force. Si vous voulez creuser le sujet du red teaming LLM, DeepTeam est un bon complément côté Python.

Le dashboard red teaming de promptfoo avec les vulnérabilités détectées

C'est surtout cette intégration CI/CD qui fait la différence. Vous pouvez brancher promptfoo dans votre pipeline GitHub Actions ou GitLab et chaque pull request qui touche un prompt est automatiquement testée. Bah oui, on a des tests unitaires pour le code depuis 30 ans, mais pour les prompts, jusqu'ici c'est même plutôt le far west !

Bon après, faut pas se mentir non plus, écrire des assertions pour du texte non-déterministe, c'est un autre sport que du assertEqual. Le llm-rubric qui utilise un LLM pour juger un autre LLM, c'est pas con mais ça ajoute aussi une couche de "flou" donc à vous de trouver le bon dosage dans vos tests.

L'équipe a annoncé rejoindre OpenAI début mars ce qui est plutôt une bonne nouvelle pour le développement du projet... mais pas forcément pour l'indépendance quand on évalue les modèles OpenAI avec un outil OpenAI (on verra bien hein ^^ lol).

L'orchestration tourne en local sur votre machine (les prompts partent chez les providers pour l'évaluation, mais vos fichiers YAML, vos logs et résultats JSON restent sur votre disque dur), c'est sous licence MIT, et y'a déjà plus de 300 000 utilisateurs, ce qui est quand même pas mal !

Voilà, comme ça plutôt que de croiser les doigts à chaque déploiement, en espérant ne pas vous faire virer, autant tester ses prompts comme on teste son code.

Une bataille après l'autre, film de Paul Thomas Anderson avec Leonardo DiCaprio, vient de remporter six Oscars, dont celui du meilleur film. Vous voulez le voir ou le revoir en streaming ?

Né vers le centre de la Voie lactée, notre Soleil a ensuite migré jusqu'à la place qu'il occupe aujourd'hui. De nouveaux travaux montrent qu'il n'a pas fait ce voyage seul, mais avec quelques compagnons.

Numerama avait déjà pris en main le Citroën ë-C5 Aircross. Toutefois, ce modèle 100 % électrique méritait qu’on s’y attarde lors d’un essai sur de plus longues distances. C’est exactement ce que nous avons fait.

Amazon clôt ce soir ses ventes flash de printemps, lancées le 10 mars. Jusqu’à minuit, des réductions restent disponibles sur des produits variés -- une ultime occasion de profiter de ces offres avant leur disparition.

L'équipage dont est membre Sophie Adenot se prépare cette semaine à effectuer sa première sortie spatiale de 2026. Deux astronautes seront mobilisés.

Il n'y aura finalement pas de reboot de Buffy contre les vampires. L'actrice Sarah Michelle Gellar, qui était censée reprendre son rôle, a partagé la mauvaise nouvelle elle-même.

Google n'a jamais sorti d'API publique pour NotebookLM , son outil qui transforme vos documents en podcasts, quiz et autres résumés grâce à l'IA. Pas de SDK, pas de CLI, y'a rien du tout alors on est tous triiiiiste. A peine juste une interface web avec ses boutons moches et ses menus déroulants, mais impossible à scripter ou à intégrer dans le moindre pipeline bash.

Mais un dev bien inspiré a reverse-engineeré les endpoints REST internes et a pondu notebooklm-py, une lib Python de 168 Ko qui fait tout ce que le web UI refuse de faire. Franchement, c'était pas trop tôt ! Vous en avez rêvé, lui l'a fait !

Un pip install notebooklm-py et voilà, vous avez accès à toute la machinerie Notebook LM à savoir : créer des notebooks, injecter des sources (URLs, PDF, vidéos YouTube, fichiers Google Drive, documents Word, images PNG), poser des questions à vos docs, et surtout générer du contenu... podcasts audio en MP3, vidéos explicatives en MP4, quiz, flashcards, slides en PPTX, infographies en PNG, mind maps en JSON.

Carrément dingue ! Et tout ça pilotable depuis votre terminal zsh ou en script Python async.

En fait, le vrai bonus c'est que la lib déverrouille des fonctionnalités que l'interface web ne propose même pas comme télécharger tous vos podcasts d'un coup en batch au lieu de cliquer un par un sur chaque fichier MP3, exporter vos 50 flashcards en JSON structuré au lieu de juste les afficher à l'écran ou encore récupérer vos slides en PPTX éditable plutôt que le PDF figé.

Ce genre de features, on avait fini par accepter que Google s'en fiche mais pourtant, extraire l'arbre complet d'une mind map en JSON pour la balancer dans D3.js ou Mermaid... clairement c'est un truc que Google aurait dû proposer depuis le début !

Côté CLI, c'est propre. Vous vous authentifiez une fois via notebooklm login (ça ouvre Chromium via Playwright pour choper les cookies de session Google), puis vous enchaînez les commandes.

notebooklm create "Ma Recherche" pour créer un notebook vide,

notebooklm source add ./mon-rapport.pdf pour balancer vos fichiers,

notebooklm generate audio "rends ça punchy" --wait pour lancer la génération de podcast,

et notebooklm download audio ./podcast.mp3 pour récupérer le MP3 sur votre disque.

On peut même éditer ses slides individuellement avec des prompts en langage naturel, du genre "ajoute un graphique sur cette slide-là" !

Pour ceux qui veulent brancher ça dans leurs pipelines, y'a comme je le disais l'API Python async complète. Vous pouvez donc monter un petit cron qui ingère vos derniers bookmarks le vendredi soir, et génèrer un résumé audio de 5 minutes, puis balancer le MP3 directement sur votre NAS Synology.

D'ailleurs, si vous avez déjà joué avec des outils pour booster votre productivité avec l'IA , c'est un peu dans la même veine... sauf qu'ici on tape directement dans les tripes des serveurs Google, sans intermédiaire. Ça tourne avec du Python, et y'a même un mode "agent" (un skill en fait) pour brancher ça dans Claude Code ou Codex. Pas mal, hein ?

Le fait que ça gère aussi la recherche web et Drive avec import automatique des résultats dans vos notebooks, c'est top, un peu comme Oboe qui génère des cours complets via IA , mais en version terminal. Et surtout, pas d'abonnement mensuel à payer, c'est votre propre compte Google qui fait tourner la machine.

Bien sûr, ça reste du reverse-engineering d'APIs non-documentées de Google, ce qui fait que les endpoints REST peuvent changer du jour au lendemain et tout péter. Le projet le dit clairement, c'est plutôt taillé pour du prototypage, de la recherche ou des projets perso et SURTOUT PAS pour de la prod sur un serveur Nginx en front avec 10 000 utilisateurs près à ruer dans les brancard en cas de panne.

Et puis faut quand même s'authentifier via un vrai compte Google avec Playwright et Chromium, donc pas question de faire tourner ça sur un serveur headless sans un minimum de config.

Bref, tant que Google ne coupe pas ses endpoints, c'est open bar.

Profitez-en !

Monter un pipeline RAG, c'est un peu le parcours du combattant... entre le choix de la base vectorielle, le modèle d'embedding, l'orchestrateur, le parser de documents, vous en avez pour des heures de config avant de pouvoir poser la moindre question à vos PDF.

Mais c'était sans compter sur OpenRAG qui emballe tout ça dans un seul paquet prêt à l'emploi !

En gros, c'est un package open source (Apache 2.0) qui vous colle un orchestrateur visuel, un moteur de recherche vectorielle et un parser de documents hyper costaud, le tout déjà branché ensemble. Bon, dit comme ça, on dirait juste un assemblage de trucs existants... sauf que l'architecture est propre (FastAPI derrière, Next.js devant) et que tout est câblé d'entrée.

L'installation tient en une commande : uv run openrag (il vous faudra Python 3.10+ et uv, le gestionnaire de paquets rapide en Rust) et ensuite vous aurez un serveur local avec une interface de chat prête à bouffer vos documents. Vous uploadez vos fichiers (PDF, Word, HTML, Markdown...), le système les découpe, les indexe, et vous pouvez commencer à poser des questions dessus. Pas besoin de choisir un modèle d'embedding, de configurer une base Chroma ou Qdrant, ni de câbler un pipeline LangChain à la main. C'est plutôt confortable comme outil !

Et c'est pas juste un chatbot documentaire puisque la plateforme déploie une couche agentique qui va bien au-delà de la simple recherche de similarité. En fait, quand vous posez une question, le système ne se contente pas de chercher le passage le plus proche dans vos documents... il reformule, il croise plusieurs sources, il re-classe les résultats par pertinence. Et tout ça se configure visuellement dans Langflow, en mode drag-and-drop, sans écrire une ligne de code.

L'interface d'OpenRAG

D'ailleurs, pour ceux qui veulent aller plus loin, y'a des SDK Python et JavaScript pour intégrer ça dans vos propres apps. Un petit pip install openrag-sdk et vous pouvez interroger votre base documentaire depuis n'importe quel script. Et l'autre truc super chouettos, c'est le serveur MCP intégré : un pip install openrag-mcp et vous connectez directement votre base de connaissances à Claude Desktop ou Cursor. J'utilisais pour ma part LEANN jusqu'à présent mais je pense que je vais basculer rapidement sur OpenRAG. Et grâce à ça votre IDE / Claude Code / Ce que vous voulez, a accès à toute votre documentation technique sans quitter l'éditeur.

Côté technique, le projet est porté par l'équipe de Langflow (DataStax), ce qui explique la qualité de l'intégration. Et le déploiement se fait aussi en Docker, Podman ou Kubernetes pour ceux qui veulent du plus fiable.

Après comme c'est une solution tout-en-un, ça embarque pas mal de dépendances. OpenSearch à lui seul est connu pour être gourmand en ressources et si vous avez déjà votre propre stack RAG bien rodée avec une base vectorielle légère comme LEANN , c'est peut-être overkill. En fait, OpenRAG s'adresse plutôt à ceux qui partent de zéro ou qui veulent un truc clé en main pour une équipe, parce que tout est déjà branché.

Prêt à chatter avec vos docs ?

Le vrai intérêt par rapport à un assistant comme Khoj , c'est le côté plateforme extensible. Langflow vous permet de construire des workflows RAG personnalisés visuellement, d'ajouter des étapes de filtrage, de brancher plusieurs LLM en parallèle, ou de créer des agents spécialisés par type de document. C'est donc clairement plus "usine" que "bricolage"... mais parfois c'est ce qu'il faut, surtout si vous bossez en équipe et que le bricolage perso finit toujours par casser au bout de 3 mois.

Si vous en avez marre de bricoler vos pipelines de recherche augmentée à la main, allez jeter un oeil !

Splitter son terminal en plusieurs panneaux, gérer des sessions persistantes, le tout avec les mêmes raccourcis que tmux... mais sous un bon gros Windows des famille, nativement, en Rust et sans avoir besoin de se galérer avec WSL !

C'est exactement ce que fait psmux , un multiplexeur de terminal conçu pour PowerShell et cmd.exe qui utilise directement l'API ConPTY de Windows 10/11. Du coup, pas de couche d'émulation Unix, pas de Cygwin, pas de MSYS2... ça tourne direct sur votre bécane.

Pour ceux qui débarquent, un multiplexeur de terminal ça permet de découper votre console en plusieurs zones (des "panes" que j’appellerai "panneau" parce que merde c'est + français), de jongler entre plusieurs sessions, et surtout de retrouver votre boulot exactement là où vous l'avez laissé même après une déconnexion. Sous Linux, tout le monde utilise tmux pour ça mais sous Windows, jusqu'ici c'était soit WSL (installer tout un sous-système Linux juste pour splitter un terminal, c'est un peu overkill quand même !), soit des splits basiques via Windows Terminal qui ne gèraient ni les sessions persistantes ni le détachement. Snif...

psmux en action sous PowerShell

L'installation est rapide. Un petit winget install psmux et hop, c'est réglé. Ça passe aussi par Cargo, Scoop ou Chocolatey pour les puristes. Ensuite, vous tapez psmux dans PowerShell 7 et vous retrouvez vos marques : Ctrl+B pour le prefix, les mêmes commandes split-window, new-session, attach... L'outil implémente 76 commandes tmux avec plus de 126 variables de formatage. Et y'a même un mode copie Vim avec 53 raccourcis clavier.

Bref, si vous avez une mémoire musculaire ultra développée pour tmux, vous êtes chez vous !

Et le truc cool, c'est que psmux lit directement vos fichiers .tmux.conf existants. Du coup, vos raccourcis custom et pas mal de thèmes (Catppuccin, Dracula, Nord...) fonctionneront directement, même si les configs tmux les plus complexes avec des scripts bash ou TPM peuvent nécessiter des ajustements. Et y'a aussi Tmux Plugin Panel pour vous accompagner dans l'ajout de plugins et de thèmes.

Alors je vous connais les raloux sous OuinOuin, vous allez me dire "Windows Terminal fait déjà des splits avec Alt+Shift+D"... sauf que non, c'est pas pareil. Windows Terminal découpe votre fenêtre visuellement mais ne gère ni les sessions persistantes, ni le scripting, ni le détachement. Avec psmux, vous lancez une session le lundi, vous fermez votre terminal, vous revenez le mardi et tout est encore là : vos panneaux, vos processus, votre historique. C'est ça la vraie différence avec un simple split visuel.

D'ailleurs, si vous utilisez Claude Code ou d'autres agents IA en ligne de commande , psmux intègre un support pour les agent teams qui permet à chaque agent de spawner dans son propre panneau automatiquement.

Côté support souris, c'est complet : clic pour sélectionner un panneau, drag pour redimensionner les bordures, molette pour remonter dans l'historique du buffer. Tout est activé par défaut, pas besoin de rajouter set -g mouse on comme sous tmux. L'outil tourne sous Windows 10 et 11, et le projet est sous licence MIT.

Après c'est encore jeune et y'a quelques galères connues notamment le support des caractères CJK et UTF-8 multi-octets qui peut se planter comme une merde sur des textes longs. Et split-window -c ne préserve pas toujours le répertoire courant (oubliez pas de vérifier votre pwd après un split). Par contre, le dev répond en quelques heures, et des PR externes sont mergées régulièrement... donc c'est bon signe !

Bref, c'est propre, c'est natif, et ça lit vos .tmux.conf ! Que demande le peuple barbus emprisonné sous Windows, finalement ? Hé bien pas grand chose de plus pour être heureux.

La Station Spatiale Internationale file à 28 000 km/h au-dessus de nos têtes, et y'a un mec qui a décidé de suivre ça en direct depuis un petit écran 3.5 pouces posé sur un Raspberry Pi 3b. Le projet s'appelle ISS Tracker , c'est open source, et franchement... c'est plutôt classe !

Concrètement, l'écran affiche un globe terrestre en 3D qui tourne, avec la position de l'ISS en temps réel. Latitude, longitude, altitude, vitesse, et même la région survolée. En fait, la position est récupérée toutes les 30 secondes via des APIs gratuites et interpolée entre les mises à jour pour que le rendu reste fluide. Vous branchez le câble micro-USB, vous attendez le boot, et ça tourne tout seul !

L'ISS Tracker monté au mur, façade alu et globe 3D sur l'écran

Côté matos, c'est sobre : un Pi 3b (ou plus récent), un écran LCD Waveshare 3.5 pouces qui se clipse directement sur le GPIO, et un interrupteur à bascule optionnel. Celui-là, c'est la petite touche sympa effet NASA. En un coup de "switch", vous passez ainsi du tracking orbital à la liste des astronautes actuellement en orbite, groupés par vaisseau. Du coup vous savez qui est là-haut en ce moment, et dans quel engin (merci Lorenper).

Mais le truc vraiment cool dans ce projet, c'est le boîtier. Filbot a imprimé la structure en 3D avec du PLA renforcé carbone (les fichiers STL sont sur MakerWorld ), puis a fraisé la façade en aluminium sur sa CNC personnelle. Plus d'une heure d'usinage pour une plaque (les vrais machinistes pleurent ^^) et la cerise sur la Lune (non c'est pas une hallucination IA, c'est juste que je suis fou) c'est qu'il a séché la peinture dans la chambre chauffée de son imprimante 3D. L'IA qu'il a utilisé pour le guider lui a dit que c'était du génie... on va pas la contredire.

Pour la touche finale, une décalcomanie en transfert à l'eau avec le logo NASA "worm" et des données inventées pour faire officiel + le garde-interrupteur en alu style aviation qui protège le switch, c'est purement cosmétique mais ça envoie grave !

Le globe 3D en action avec la position de l'ISS et la télémétrie

Sous le capot, le globe est affiché sous forme de 144 frames pré-calculées avec Cartopy . Au premier lancement, comptez quelques minutes sur un Pi 3b pour générer le cache et ensuite ça démarre en 3 secondes. Par contre, attention, il faut augmenter le buffer SPI à 307 200 octets parce que le défaut de 4 Ko est beaucoup trop petit pour pousser des frames complètes sur l'écran. Oubliez pas ça, sinon l'affichage ne marchera pas.

D'ailleurs, si vous voulez que l'engin tourne H24, y'a un service systemd fourni avec watchdog, auto-restart et limitation mémoire à 250 Mo. Notez que le fichier theme.toml permet de changer toutes les couleurs, polices et le layout sans toucher au code. Ambiance cockpit Boeing par défaut (labels verts, valeurs blanches sur fond noir), mais vous pouvez faire du cyan fluo si ça vous chante et que vous avez des goûts de chiottes ^^.

Les APIs utilisées sont toutes gratuites et sans clé : Where the ISS at? en principal, Open Notify en fallback. Pas d'inscription, pas de token, ça marche direct ! Et si vous aimez les projets Raspberry Pi dans cet esprit, vous pouvez jeter un oeil au rover martien à imprimer en 3D ou aux talkies-walkies DIY à base de Pi.

Bref, de quoi passer kiffer ses soirées à regarder un point lumineux traverser le globe. C'est plutôt méditatif !

Source

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