Qui n'a jamais eu envie de savoir si "KikouLolDu93" avait aussi un compte sur un site de rencontre ou un forum obscur de haxx0rs ? C'est humain, c'est de la curiosité... ou de l'OSINT (Open Source Intelligence) si vous voulez faire genre vous êtes un pro. Et pour ça, j'ai l'outil qu'il vous faut : Social Analyzer .

Ce script est un détective privé numérique qui va frapper à la porte de plusieurs centaines de sites (Facebook, X (ex-Twitter), Instagram, Tinder, et des trucs bien plus niches) pour vérifier la présence d'un pseudo.

Développé par qeeqbox, Social Analyzer ne se contente pas de tester une URL. Il analyse les pages, vérifie les métadonnées, et vous sort un score de confiance de 0 à 100. Notez qu'un score de 100 n'est pas une preuve d'identité absolue (on n'est pas à la police scientifique), mais une forte probabilité basée sur les signaux trouvés. À l'inverse, un score de 0 peut signifier que c'est un homonyme, ou simplement que le site a bloqué la requête. Ça évite en tout cas de stalker la mauvaise personne trop vite.

L'outil est codé en JavaScript et Python, et vous pouvez l'utiliser en ligne de commande ou via une interface web plutôt propre si le terminal vous donne de l'urticaire.

Comment on installe la bestiole ?

Vous avez plusieurs options, mais la plus simple si vous avez Python 3 d'installé, c'est via pip (vérifiez bien que c'est le paquet officiel) :

pip3 install social-analyzer

Et hop, c'est réglé. Ensuite pour lancer une recherche rapide, c'est aussi simple que :

social-analyzer --username "le_pseudo_a_chercher"

Si vous êtes plus team NodeJS, vous pouvez aussi cloner le dépôt GitHub et lancer ça à la main :

git clone https://github.com/qeeqbox/social-analyzer.git
cd social-analyzer
npm install
npm start

Ça lancera l'interface web sur votre machine (généralement sur le port 9005), et vous pourrez faire vos recherches tranquillement en cliquant sur des boutons.

Et ça marche vraiment ?

Franchement, oui. C'est même assez bluffant de voir tout ce qui ressort. Il peut même tenter d'extraire des infos supplémentaires comme la bio ou l'avatar si les sites ne sont pas trop protégés contre le scraping.

Par contre, petit disclaimer habituel : ce genre d'outil, c'est pour de l'investigation légitime. Genre vérifier vos propres traces numériques pour faire du nettoyage, ou pour des enquêtes de sécu. Ne commencez pas à l'utiliser pour harceler les gens, le web n'a pas besoin de ça.

D'ailleurs, si le sujet de l'OSINT vous branche, jetez un œil à mon article sur Blackbird qui fait un boulot similaire, ou apprenez à analyser un profil GitHub comme un chef.

Bref, Social Analyzer c'est puissant, c'est open source, et ça fait le café. À utiliser avec intelligence évidemment !

Merci à Lorenper !

ChatGPT est certainement le chatbot d'intelligence artificielle générative le plus célèbre au monde. Il compte de nombreux concurrents, notamment aux États-Unis. Pourtant, il existe aussi des agents conversationnels made in Europe qui n'ont pas à rougir. Envie d'une alternative européenne ? Voici deux sélections à considérer.

Pendant qu’on s’écharpe en Europe sur comment réglementer l'IA, la Corée du Sud vient de siffler la fin de la récré chez elle. Nos amis Coréen viennent en effet de pondre leur première loi qui encadre l’intelligence artificielle (l’AI Act coréen, pour les intimes) et ce qu'on peut dire, c’est que leur approche est très très différente de la nôtre, vous allez voir.

En fait, chez nous, avec l’AI Act européen, on régule principalement par le "risque d’usage". Cela veut dire que si vous faites un outil pour du recrutement, de la santé ou du maintien de l’ordre, hop, vous tombez dans la catégorie "haut risque", et cela peu importe que votre IA tourne sur un Raspberry Pi ou un supercalculateur.

Alors oui l’UE a aussi ses seuils de calcul (les fameux 10^25 FLOPs ) pour identifier les modèles à "risque systémique", mais la base reste quand même l’usage. Les Coréens, eux, ont décidé de se simplifier la tâche en plaçant le curseur presque exclusivement sur ce qu’il y a sous le capot.

Leur critère magique c'est la puissance de calcul cumulée lors de l’entraînement. Et c'est cela qui leur permet de définir ce qu’ils appellent la "high-performance AI" (ou Frontier AI). Pour les devs, c’est un changement complet car si vous codez un petit outil IA bien foutu mais léger, vous aurez une paix royale. Vous esquiverez une paperasse infinie ou de la mise en conformité bloquante si votre projet ne dépasse pas les seuils techniques fixés par le MSIT (le ministère coréen de la science et des TIC).

Et c’est d’ailleurs ce qui rend leur approche très orientée innovation. Le gouvernement coréen a d'ailleurs été très clair : le but n’est pas de bloquer le développement mais de poser un cadre de confiance. Ils ont même prévu une période de grâce d’au moins un an sans aucune sanction administrative le temps que tout le monde s’adapte. Et même après ça, on est loin du climat carcéral car il n'y a pas de sanctions pénales prévues dans cette loi, mais juste des ordres de correction et des amendes plafonnées à 30 millions de won (environ 21 000 euros) si vous ignorez les injonctions.

J’avoue, j’ai dû relire trois fois le texte pour piger la subtilité, mais le diable se cache dans les FLOPS. Parce qu'au moment où j'écris cet article, il n'y a actuellement aucune entreprise en Corée qui dépasse les seuils de puissance de calcul qui rentrent dans le cadre de leur loi. Même Naver, leur géant de la Tech local est loin de ça . C’est dire si la marge est grande.

Après côté transparence, c’est plus classique mais efficace car tout contenu généré par IA qui pourrait être confondu avec la réalité (les deepfakes, pour faire court) doit être clairement indiqué. C’est le minimum syndical aujourd’hui, vous allez me dire, mais là encore, ils ont eu le nez creux en excluant les usages personnels ou non commerciaux du cadre réglementaire, histoire de ne pas fliquer le moindre mème rigolo.

Voilà... alors on va voir qui de la méthode "compteur de tours" ou "check-list de risques" gagne la course, mais bon j'ai ma petite idée. En Europe, on a tendance à vouloir tout border par secteur, alors qu’en Corée, visiblement, ils préfèrent économiser du temps et de l'énergie en surveillant uniquement les gros muscles et en laissant les petits grandir sans les emmerder.

Et même si je ne connais pas du tout l'écosystème tech coréen, force est de constater que leur vision a l'air sacrément plus pragmatique pour l’écosystème tech que la notre.

Source

Un nouvel outil open source, Humanizer, propose d’exploiter les critères utilisés sur Wikipédia pour repérer les textes générés… afin d’aider l’IA à mieux imiter l’écriture humaine.

On croirait encore lire le scénario d'un nouveau Terminator, mais pour une fois, ce n'est pas de la science-fiction. Tenez vous bien, il y a actuellement ne résistance souterraine qui est réellement en train de s'organiser pour lutter contre les géants de l'IA.

Leur nom de code : "Poison Fountain".

Je suis tombé sur cet article de Craig Smith chez Forbes que je vous invite à lire et qui détaille ce mouvement d'un nouveau genre. Alors pour le moment, ça tient plus du manifeste un peu énervé que du logiciel de résistance clé en main, mais l'intention est claire. Ce que veut faire Poison Fountain c'est "miner" le web avec des données piégées pour que les prochaines générations d'IA s'intoxiquent en les ingérant.

Leur méthode repose sur des outils comme Nightshade , dont je vous ai déjà parlé, avec lequel vous prenez une image, disons une vache et l'outil modifie les pixels de façon invisible pour l'œil humain, de sorte que l'IA l'interprète ça comme... un camion. Alors que nous, avec nos petits yeux nous voyons toujours Marguerite.

Ainsi, si un modèle avale trop de ces données corrompues, il ne devient pas juste moins performant, mais commence également à faire des associations délirantes. C'est le principe du data poisoning et si Poison Fountain parvient à encourager massivement cette pratique, les crawlers d'OpenAI ou Google vont avoir des sueurs froides.

Bon, il ne faut pas s'emballer non plus car nettoyer un dataset contaminé est un enfer technique (il faut parfois tout réentraîner), mais les ingénieurs en face ont de la ressource. Ils finiront probablement par filtrer plus agressivement ou par se rabattre sur des données certifiées et sous licence. C'est plus cher, c'est moins frais, mais c'est la parade logique.

En tout cas, c'est le genre de dérive que craignait Geoffrey Hinton en quittant Google sauf que la perte de contrôle n'est pas accidentelle mais provoquée volontairement par des artistes et des activistes.

Alors est-ce du cyber-vandalisme comme l'a été le DDoS à une époque, ou est-ce de la légitime défense ?

Le débat est lancé, tout comme la guérilla de la data !

Dans un message publié sur X le 22 janvier 2026, Shane Legg, Chief AGI Scientist chez Google DeepMind, annonce recruter un économiste en anticipation de l’arrivée de l’intelligence artificielle générale. Une démarche qui interroge directement la pérennité de notre modèle économique actuel.

Une banale invitation dans votre calendrier Google Agenda peut mener à une fuite d'informations en manipulant l'IA Gemini via une injection de prompt indirecte.

Le post IA : comment Gemini a transformé Google Agenda en cheval de Troie ? a été publié sur IT-Connect.

Après la polémique provoquée par Grok, l’IA de xAI sur le réseau social X, de premières estimations chiffrées émergent. Selon une étude du Center for Countering Digital Hate, reprise par The Guardian, environ 3 millions d’images à caractère sexuel auraient été produites à l'aide de cet outil en l’espace de quelques jours.

Un visage robotique capable d’apprendre à synchroniser ses lèvres avec la parole et le chant : c’est la prouesse dévoilée par des chercheurs de la Columbia University dans une vidéo publiée par Reuters le 22 janvier 2026. Un résultat aussi fascinant que dérangeant.

Apple, qui a déjà confirmé à la mi-janvier une refonte de Siri s’appuyant sur l’IA Gemini de Google, pourrait aller bien plus loin en remplaçant son assistant vocal par un chatbot à la manière de ChatGPT.

Bouygues Telecom a dévoilé, le 22 janvier 2026, son nouveau décodeur b.tv, présenté comme le premier décodeur TV d’un opérateur français avec une qualité d’image améliorée grâce à l’IA.

NVIDIA envisagerait de réduire la production des GeForce RTX 5060 pendant plusieurs mois. En cause, une demande massive liée à l’IA

Cet article NVIDIA prête à freiner la production des RTX 5060 a été publié en premier par GinjFo.

Les chatbots d'intelligence artificielle peuvent fournir des réponses convaincantes, tout en demeurant largement incompris de l’intérieur. Pour déconstruire cette « boîte noire », des chercheurs d’Anthropic développent des méthodes d’interprétabilité mécaniste, qui cartographient certains mécanismes internes des modèles de langage.

Tous les coups sont-ils permis dans la course effrénée à l'intelligence artificielle ? La question se pose avec des documents judiciaires qui allèguent que Nvidia aurait activement cherché à récupérer le contenu d'Anna's Archive (une célèbre bibliothèque clandestine d'ouvrages piratés) pour entraîner ses IA. Et cela, en toute connaissance de cause.

Vous rêvez de lancer Claude sur un projet et de le laisser bosser tout seul pendant que vous faites autre chose, du genre jouer à Animal Crossing en attendant la fin de la journée ? Hé bien c'est exactement ce que propose Auto-Claude, un outil open source qui transforme l'assistant IA préféré des devs en armée de développeurs plus autonomes que votre mère quand il s'agit d'échanger un billet de train.

J'avais déjà parlé de Claude Engineer c'est vrai. C'est un framework CLI en Python qui permettait de faire bosser Claude en autonomie. Mais Auto-Claude, alalalala, c'est un autre délire les amis ! Déjà c'est une vraie application desktop avec interface graphique, tableau Kanban pour gérer vos tâches, et surtout... 12 terminaux qui peuvent tourner en parallèle. Oui, DOUZE agents Claude qui bossent simultanément sur votre code pendant que vous candy crushez pépouze dans les WC de votre entreprise.

Les terminaux d'Auto-Claude en action, chacun gérant un agent autonome

Le truc génial, c'est que chaque agent travaille dans son propre git worktree. Du coup, pas de conflit (de canard ^^ - J'ai pas pu résister désolé), pas de branches qui s'emmêlent, et chaque tâche est isolée proprement.

Puis quand c'est fini ? Hop, vous validez et ça merge parfaitement sans vous prendre la tête. Ce truc est fou !

Installation

Alors pour commencer, il vous faut un abonnement Claude Pro ou Max. Pas le choix...

Ensuite, installez Claude Code via npm si c'est pas déjà fait :

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Maintenant on clone Auto-Claude :

git clone https://github.com/AndyMik90/Auto-Claude.git
cd Auto-Claude

Et on installe les dépendances. L'outil gère à la fois le frontend Electron et le backend Python :

npm run install:all

Et c'est tout. Si si sérieux. Bon, là je vous l'ai fait en mode installe de barbu.e.s mais sachez aussi qu'il y a des binaires à télécharger directement pour Windows, macOS (Intel ou Silicon) et Linux (AppImage, deb ou flatpak).

Lancement et utilisation

Pour démarrer l'interface graphique, ensuite, c'est :

npm start

Une fenêtre s'ouvre avec le fameux tableau Kanban. Vous ajoutez vos tâches, vous les assignez aux agents disponibles, et c'est parti. Chaque terminal affiche en temps réel ce que fait son agent.

Le tableau Kanban pour orchestrer vos agents IA

Pour les fans de ligne de commande, y'a aussi un mode CLI :

python run.py --spec 001

Le numéro correspond à un fichier de spec dans le dossier specs/. Vous écrivez ce que vous voulez, et Auto-Claude s'occupe du reste.

Comment ça fonctionne ?

L'architecture est plutôt bien pensée puisque le frontend Electron communique avec un backend Python via WebSocket. Chaque agent a son propre processus isolé, sa propre branche git, son propre contexte.

Ainsi, quand vous lancez une tâche, Auto-Claude :

1. Crée un worktree git dédié
2. Lance un agent Claude Code dessus
3. Monitore l'avancement en temps réel
4. Gère le pipeline QA automatiquement

Le tout avec une interface qui vous permet de suivre 12 conversations en parallèle, soit de quoi bien jouer au chef d'orchestre si vous avez un gros projet à abattre.

Je commence à peine à découvrir l'outil et faut que je le ponce un peu plus pour voir ce que je peux faire avec ça, mais si vous êtes chaud bouillant comme moi sur ce genre de truc, je vous invite à tester l'autonomie IA poussée à fond avec Auto-Claude.

C'est gratuit, open source, et ça tourne sur Mac, Windows et Linux . Et un grand merci à Louis pour la découverte !

Le futur du jeu vidéo va être génial ! J'en suis convaincu !

Souvenez-vous, je vous avais parlé de Voyager , ce petit robot qui explorait Minecraft tout seul comme un grand grâce à GPT-4. Eh bien, l'équipe de MineDojo (avec des chercheurs de chez NVIDIA, Caltech et Stanford) ont remis le couvert avec un truc encore plus costaud : NitroGen.

Là où les anciens modèles tâtonnaient ou avaient besoin de lire des tonnes de texte, cette nouvelle IA se base uniquement sur ce qu'elle voit à l'écran. C'est un modèle "vision-action".

Schéma de fonctionnement du modèle NitroGen ( Source )

En gros, elle regarde les pixels du jeu comme vous et moi, et elle en déduit sur quel bouton (virtuel) de gamepad appuyer pour ne pas finir en pâté pour castors sous cocaïne.

Analyse du dataset multi-jeux NitroGen ( Source )

Pour en arriver là, les chercheurs armés de leur gros cerveaux n'ont pas fait les choses à moitié. Leur bousin a été entraîné sur un dataset colossal de 40 000 heures de gameplay piochées sur Internet (ouuuh ça a pératé youteub ^^), couvrant plus de 1 000 jeux différents.

De l'Action-RPG au jeu de plateforme, NitroGen a tout bouffé et ce qu'on obtient à la fin, c'est un agent IA encore plus énervé qu'un streamer Twitch de 15 ans. Cette bestiole est capable de s'adapter à des jeux qu'elle n'a jamais vus, moyennant un petit coup de "post-training" (affinage) pour qu'elle pige les spécificités du titre. On appelle ça le "behavior cloning" (ou apprentissage par imitation pour les intimes) mais à l'échelle d'Internet... Du coup, au lieu de devoir réapprendre chaque règle, l'IA pige les concepts visuels du jeu vidéo et se lance sans filet !

Graphique de la qualité des actions extraites par NitroGen ( Source )

En termes de performances, les mecs annoncent même une amélioration relative de 52 % du taux de succès sur certaines tâches par rapport à un modèle qui partirait de zéro à chaque jeu.

C'est pas rien quand même et si vous voulez mettre les mains dans le cambouis, vous allez devoir d'abord sortir votre doigt du nez et ensuite aller récupérer le code, les poids du modèle (sur Hugging Face) et même le benchmark puisque tout est dispo et ouverts à la communauté. On n'est pas sur un produit de GAFAM fermé, mais bien sur un projet de recherche qui veut faire avancer les "embodied agents" (les agents incarnés, quoi... calmez vous les podologues).

Votre navigateur ne supporte pas la lecture de vidéos HTML5. Voici un
<a href="/nitrogen-minedojo-ia-gaming-agent/nitrogen-minedojo-ia-gaming-agent-1.mp4">lien vers la vidéo</a>.

git clone https://github.com/MineDojo/NitroGen.git
cd NitroGen
pip install -e .

Si vous aimez les globes 3D qui en jettent, j'ai un petit projet sympa à vous présenter. Ça s'appelle TerraGuessr et c'est Fred, un lecteur de longue date (coucou Fred !), qui m'a envoyé ça !

L'idée de Fred est assez géniale. Il propose d'utiliser un globe terrestre interactif pour visualiser la "déformation" du monde sous le poids des inégalités. En gros, au lieu de voir une sphère parfaite, vous voyez les continents s'étirer ou se contracter en fonction d'indicateurs comme la richesse, l'éducation ou encore la santé.

C'est ce que les profs de Géographie appellent un cartogramme en 3D. C'est hyper visuel et ça permet d'apprendre plein de choses !

Pour la petite histoire, Fred a codé tout ça... sans savoir coder au départ. Il a utilisé pour cela l'éditeur Cursor , Google AI Studio et ChatGPT. Et voilà, sa bonne idée s'est transformée avec un peu d'huile de coude et beaucoup de patience en ce site de carto incroyable.

L'interface de TerraGuessr - un globe 3D pour visualiser les data mondiales

Si vous allez sur son site, vous verrez concrètement comment ces outils d'IA tant critiqués permettent à des passionnés comme Fred et d'autres, de sortir des outils complexes qui n'auraient jamais vu le jour, hormis dans leurs rêves.

Et techniquement, ça envoie du bois puisque c'est basé sur Three.js. Fred s'appuie sur des sources de données sérieuses telles que la Banque Mondiale, Our World in Data et Gapminder. Et au final, il a réussi à mouliner tout ça pour nous proposer une expérience fluide et des stats enfin concrètes.

TerraGuessr propose plusieurs modes pour s'amuser (et s'instruire, du coup) :

• Des quiz et des "stories" pour mieux comprendre les statistiques mondiales.
• Un jeu "Ultimate Countries" pour deviner tous les pays du monde avec des niveaux de difficulté de débutant à légende.
• Et un mode "public" pensé pour les animations sur TikTok ou Insta .

Il propose même une API et un back-office à prix libre pour ceux qui veulent créer des quiz et des stories, tout ça connecté à LLM pour générer les textes. Le mec est fou !

Voilà, si vous avez déjà passé des heures à essayer de devenir un pro à GeoGuessr , vous allez adorer le concept sauf qu' au lieu de chercher un poteau électrique au fin fond de la toundra, vous allez vraiment apprendre des trucs sur l'état (catastrophique) de notre planète.

A découvrir ici : TerraGuessr.org et encore bravo à Fred !

Sur Amazon France, Nvidia occupe l’ensemble des places du TOP 5 des meilleures ventes de carte graphiques. Bilan de la situation

Cet article Carte graphique, le TOP 5 des meilleures ventes sur Amazon a été publié en premier par GinjFo.

La période d’essai gratuite d’un an à Le Chat Pro de Mistral AI, déployée en février 2025 arrive bientôt à son terme, alerte Busyspider le 21 janvier 2026. Passé cette échéance, l’abonnement bascule automatiquement à 17,99 € par mois.