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Le 20 août 2026, OpenAI a dévoilé un plug-in permettant à ChatGPT d’interagir avec l’app Messages sur Mac. Une nouveauté technique qui prend une tout autre dimension dans le contexte du bras de fer entre Apple et l’Union européenne sur l’ouverture d’iOS.

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Quelques mois après avoir abandonné son application Messenger sur macOS, Meta lance une version bêta de Meta AI pour Mac, avec pour objectif de concurrencer Claude ou ChatGPT. Pour l'instant, ce sont surtout les créateurs et les entreprises qui sont sa cible.

Faire tourner un modèle en local sur un Mac, c'est réglé depuis un moment. Ce qui l'est moins par contre, c'est de brancher un agent de code dessus, parce qu'à chaque reprise de session, le serveur doit malheureusement remouliner des dizaines de milliers de tokens de contexte avant de sortir le premier mot...

Ce calcul, ça s'appelle le cache KV, et la plupart des serveurs le gardent en mémoire. Du coup, quand le modèle se décharge, le cache part avec dans le grand vide...

C'est pourquoi oMLX a pris le parti d'écrire ce cache sur le disque, au format safetensors, car le contexte déjà envoyé une fois, prompt système et fichiers lus compris, se recharge depuis le SSD au lieu d'être recalculé, y compris après un redémarrage du serveur.

De son côté, LM Studio conserve lui aussi son cache MLX sur disque , mais dans un fichier temporaire qu'il efface quand le modèle se décharge. Les deux outils écrivent sur le disque, mais un seul conserve réellement son cache.

Côté raccordement, le serveur oMLX expose l'API OpenAI et l'API Anthropic ce qui permet par exemple à Claude Code de taper directement sur localhost. Et y'a même un tableau de bord qui nous dit quoi faire dans le terminal pour brancher Claude Code ou d'autres avec oMLX.

Sur oMLX, le cache disque est donc actif d'office et son plafond par défaut, parce qu'il en faut bien un, se calcule à 10 % de la capacité du disque qui l'héberge. Sur un SSD d'un téraoctet par exemple, ça fait cent gigaoctets qui peuvent partir en cache sans que personne n'ait rien demandé. Donc prévoyez un peu de place... Après rassurez-vous, ça se vide d'un clic sur un bouton dans le tableau de bord et la taille peut se régler.

Le deuxième piège est plus sournois puisqu'une installation par défaut via pip ne compile pas les kernels Metal, et les modèles GLM-5.2, MiniMax M3 et Qwen3.5 retombent alors sans prévenir sur un chemin générique... Donc je vous incite fortement à utiliser uniquement les DMG proposés qui contiennent déjà les kernels Metal compilés comme il faut.

Reste à savoir ce que ça donne vraiment dans un usage quotidien... Le cache attaque l'attente avant le premier mot mais pas la vitesse à laquelle les mots sortent ensuite donc tout dépend du modèle et de la machine que vous avez. Mais en tout cas, pour un usage avec des agents (coding par exemple), ce sera plus efficace d'utiliser oMLX que Ollama ou LMStudio.

Source : omlx.ai

Hier, je suis tombé sur ce tweet :

Kuber, un développeur de 19 ans a demandé à Claude Code, de lui pondre un pilote pour sa vieille imprimante pour macOS. Et visiblement, ça a intéressé pas mal de monde puisque le tweet a fait +3 millions de vues.

Il a ensuite publié le dépôt sur Github et la transcription complète de la session. Et ce que ça raconte c'est surtout un bras de fer avec macOS, et un montage bidouillesque au possible qui finit par tenir sur une machine virtuelle Linux et un daemon root.

Pour la petite histoire, son imprimante est une HP Laser 1008a. C'est en réalité une Samsung rebrandée car HP a racheté la division impression de Samsung , il y a une dizaine d'années. Et ces machines parlent un langage un peu niche qui est le SPL3. C'est un langage maison qui n'est ni du PostScript ni du PCL standard. Et comme vous vous en doutez, HP n'a jamais sorti de pilote macOS pour cette gamme. Donc officiellement, cette imprimante ne peut pas imprimer depuis un Mac.

La mission a donc consisté à recompiler SpliX, un pilote libre qui parle le SPL3 et à se battre avec macOS pour qu'il puisse causer via l'interface USB de l'imprimante déclarée en IPP-over-USB. Il a fallu ensuite ruser en mettant en place une VM Linux afin de faire tourner h24 un codec de HP uniquement dispo sous Linux. Et voilà ! La file d'impression envoie le travail sur un port local, un daemon root le récupère, le fait passer par le codec dans cette VM, et écrit le résultat directement sur l'USB.

Bref, ça marche et ça imprime maintenant depuis n'importe quelle application.

Alors vous l'aurez compris, ce n'est pas vraiment un dev de pilote pour macOS mais plutôt une espèce d'assemblage de différents éléments pour la plupart libres, afin de réussir à imprimer sous macOS avec ce modèle d'imprimante. Mais ce qui est intéressant, c'est que le mainteneur de SpliX a débarqué sur le dépôt de Kuber avec une archive de fichiers de test et une série de questions. Cela veut dire que si lui et Kuber trouvent l'octet qui diffère, la VM Linux et le daemon root vont disparaître et il ne restera plus qu'un paquet tout ce qu'il y a de plus classique à installer.

Voilà c'est finalement la seule partie de l'histoire où on répare vraiment quelque chose. Mais ça reste quand même une belle histoire où l'IA permet de s'affranchir des limites techniques imposées par les fabricants et éditeurs de logiciels. Et ça, moi j'adore !

Source : le fil de Kuber sur X , avec la transcription intégrale de la session et le dépôt du projet .

À quelques semaines de sa keynote de rentrée, Apple a vendu la mèche toute seule. En distribuant la version quasi finale de macOS 26.7, Apple a oublié de masquer des dizaines de références à des appareils encore secrets.

[Deal du jour] Depuis la hausse généralisée des prix d’Apple fin juin, le Mac mini M4 d’entrée de gamme avait disparu à 699 €. Amazon rouvre les commandes à ce tarif, contre 949 € sur l’Apple Store, même si sa disponibilité reste encore toute relative.

Une vulnérabilité critique de macOS liée au partage d’écran est exploitée. Elle permet une prise de contrôle avec des privilèges root.

Cet article macOS : une faille critique est exploitée, mettez votre Mac à jour sans attendre a été publié en premier par GinjFo.

Vous glissez une app dans la corbeille du Mac, elle disparaît du dossier Applications, et vous pensez que c'est réglé ? Que vous êtes naïfs ! Hé oui, ce que vous ne savez pas, c'est que ses préférences, ses caches et son container restent bien présent dans votre ~/Library, parfois pendant des années, encombrant votre espace disque pour rien.

Hé bien s'occuper de tout ce merdier, c'est le job de PureMac , une app native codée en SwiftUI qui piste ces fichiers-là pour libérer des ressources sur votre mac. Elle croise l'identifiant du bundle, celui de l'équipe de développement, les entitlements et les métadonnées Spotlight, selon trois niveaux d'agressivité en fonction de ce que vous voulez ratisser.

Elle sait aussi prendre le problème dans l'autre sens puisque son chercheur de fichiers orphelins parcourt ~/Library pour retrouver les restes d'applications que vous avez virées il y a trois ans et dont plus rien ne vous rappelle l'existence.

Et si vous développez, il y a de quoi récupérer bien plus de place avec les DerivedData, les runtimes de simulateur Xcode, les couches Docker, les caches npm, yarn, pnpm et Homebrew. Bon, ça vous savez déjà le faire avec docker system prune, deux ou trois autres commandes, ou avec Mole en ligne de commande dont je vous ai déjà parlé. Mais l'intérêt ici, c'est de tout voir d'un coup avant d'arbitrer.

Côté données, il n'y a rien à surveiller puisque PureMac n'embarque aucune télémétrie ni appel réseau. Et la licence, c'est du 100% licence MIT, là où d'autres outils similaires comme Pearcleaner ajoute une Commons Clause qui en interdit la revente, que AppCleaner, lui, s'arrête à la désinstallation, ou encore que CleanMyMac nécessite d'acheter une licence.

Pour le faire tourner, il vous faut macOS 13 au minimum, et ça s'installe en une ligne avec brew install --cask puremac. Sinon, il y a un .dmg signé et notarisé à récupérer directement.

Par contre, sachez que ça réclame le l'accès complet au disque, soit la permission la plus large que macOS distribue, et il ne garde aucun journal des chemins qu'il a supprimés. Surtout que quand un fichier est supprimé, il l'est pour de bon, donc vérifiez bien les choses avant de les supprimer.

Le nettoyeur de caches, est également une opération sans retour. Alors pour un cache ça n'a pas d'importance, puisqu'il se régénèrera tout seul. Mais pour un reste dans ~/Library qui contenait, j'sais pas, par exemple une licence, un wallet crypto ou vos réglages, c'est une autre affaire.

Donc soyez TRÈS prudent et lisez bien les chemins d'accès vers les fichiers avant de cliquer pour les supprimer, histoire de pas faire de conneries.

PurrPad détourne le retour haptique du trackpad des MacBook pour reproduire les vibrations d’un chat qui ronronne. Une expérience plutôt convaincante, mais qui peut devenir lassante.

Si vous avez un serveur Pi-hole à la maison, il a dû vous arriver qu'un site déconne, qu'une image ne charge pas, ou qu'un simple bouton ne réponde plus. Alors pour remédier à ça, vous ouvrez un onglet vers l'admin Pi-hole, vous fouillez dans les requêtes bloquées, vous whitelistez au jugé, puis vous rechargez pour voir si ça marche. Ça prend 30 secondes à chaque fois, ça casse les couilles et ça arrive plus souvent que ce qu'on aimerait...

Mais heureusement, Holeberry met tout ça dans la barre de menus de macOS pour vous faire gagner grave de temps

L'app détecte l'onglet actif de Safari, Chrome ou Firefox et débloque le domaine correspondant en un clic. Comme ça, plus besoin de deviner lequel des quarante domaines bloqués casse la page. Elle affiche aussi les derniers blocages en direct, et permet de couper le filtrage pour une durée choisie, le temps de finir un achat en ligne qui n'aime pas les bloqueurs.

Elle peut aussi gérer deux instances Pi-hole en parallèle avec synchronisation, pratique quand on a un Pi principal et un secondaire qui prend le relais. Les identifiants partent dans la Keychain macOS et pas dans un fichier de conf qui traîne comme ça c'est sécurisé. Et surtout, ça supporte Pi-hole v5 et v6 aussi bien en local qu'à distance.

Si ça vous branche, notez que l'app n'est pas notarisée, donc Gatekeeper va faire la gueule. La commande pour passer outre est indiquée dans le README :

xattr -cr /Applications/Holeberry.app

Mais vous pouvez aussi utiliser Sentinel pour faire ça.

À récupérer sur GitHub pour ceux qui veulent !

À l’approche de la rentrée, Apple relance son offre réservée aux étudiants (et aux professionnels de l'éducation). Jusqu’au 22 octobre 2026, l’achat d’un MacBook Air, d’un MacBook Pro, d’un iPad Air ou d’un iPad Pro permet de recevoir jusqu’à 120 € en carte Apple.

L'humain est paresseux par nature, mais alors je ne vous raconte pas quand il s'agit de taper des lignes de commande... Mais bon, l'IA est arrivée dans nos vies et maintenant nous ne sommes plus que des gros sacs de viande et de graisse dont le cerveau se ramollit jour après jour. Donc, foutu pour foutu, autant y aller à fond et c'est pour cela qu'aujourd'hui, je vais vous parler de l'application Deja.

Deja est un outil de remplacement intelligent pour un autre outil dont je vous ai déjà parlé qui s'appelle ZSH Auto Suggestions qui va carrément deviner votre prochaine commande ZSH. C'est un truc qui fait donc de la prédiction de commande. Pour l'installer, vous pouvez passer par homebrew ou curl et hop, comme par magie, ce sera intégré directement à votre fichier .zshrc. Ensuite, vous rechargez votre terminal et c'est parti.

Deja remplace zsh-autosuggestions, le plugin de complétion dont dépend aussi zsh-copilot , donc il ne faut surtout pas garder les deux dans votre plugins=(). En effet, les deux réécrivent les mêmes widgets ZLE, et heureusement, quand deja détecte que l'autre est chargé, il affiche une ligne d'avertissement et se met en retrait plutôt que de coincer votre éditeur de ligne. Si vous gérez votre zsh avec Oh My Zsh ou zinit, il existe aussi une intégration dédiée pour chacun, et dans ce cas il faut enlever la ligne eval que l'installeur a ajoutée au .zshrc, sinon l'intégration est chargée deux fois.

Autre chose à savoir tout de suite, sinon vous allez chercher un moment : la suggestion s'accepte avec la flèche droite, pas avec Entrée (ça c'est pour envoyer la commande). Ensuite, Ctrl et flèche droite n'acceptent que le mot suivant, Tab ouvre la liste des alternatives classées sans quitter la ligne, et Ctrl+X coupe les suggestions pour toute la session.

Ça se base sur tout un tas de paramètres que je ne vais pas tous vous lister, mais en gros Deja est au courant du répertoire où vous êtes. Ensuite, si vous tapez des commandes mal fichues, il sera capable de vous en suggérer qui devraient correspondre à votre besoin. Et puis après, il y a l'historique et un score de fréquence ce qui fait que l'outil est vraiment hyper prédictif. Il n'y a pas d'IA derrière, c'est vraiment de l'algorithmie pure, mais ça rend bien des services. Surtout si vous tapez à peu près tout le temps les mêmes commandes au même moment, aux mêmes endroits.

Par exemple, l'outil retient que vous lancez make test après make build, et pondère la suggestion en conséquence. Les quatre signaux, correspondance floue, fréquence combinée à la récence avec une demi-vie d'une semaine, affinité avec le répertoire courant et probabilité d'enchaînement, sont fondus dans un score unique.

Le "flou", lui, se règle en trois crans selon l'écart toléré entre les lettres que vous tapez. Tight n'en laisse passer qu'un seul, smart jusqu'à quatre (c'est le réglage par défaut), et loose jusqu'à huit. En smart, taper par exemple gco proposera git checkout main ; alors qu'en loose, ça partira chercher beaucoup plus loin. Et Shift + flèche droite permet de passer au cran de "flou" suivant sans quitter la ligne.

Bref, je pense que ça va vous faire gagner un max de temps.

deja est publié sous licence MIT, se pose sur macOS et Linux, et ne connaît que zsh. Et si l'essai ne vous convainc pas, la désinstallation se fait en 4 étapes : enlever la ligne eval du .zshrc, tuer le démon avec pkill -f 'deja daemon', supprimer ~/.local/share/deja/, puis retirer le binaire avec brew uninstall deja ou, si vous êtes passé par le script curl, en supprimant le fichier posé dans ~/.local/bin/.

Vous ouvrez une de vos notes écrite en Markdown pour corriger 3 lignes et PAF vous voilà dans un éditeur qui met 3 siècles à se charger, à mater des balises tout en pestant contre le bouton de prévisualisation que vous ne trouvez pas... Bref, vous êtes grognon !

Hé bien Wander retire ce choix et vous propose de travailler uniquement en WYSIWYG même si derrière, ce sont toujours des fichiers .md stockés bien au chaud dans votre dossier "Plan de conquête du web". (Quoi y'a que moi qui ait un dossier comme ça ?)

Dans cet éditeur d'un nouveau genre, les tableaux, les images et les listes de tâches se manipulent comme des blocs. Les raccourcis Markdown restent là pour ceux qui les ont dans les doigts, avec une barre de mise en forme pour les autres. Vous corrigez donc une note longue en gardant son rendu sous les yeux, sans refaire l'aller-retour entre le texte brut et l'aperçu pour chaque tableau de travers.

L'interface de Wander à côté du Markdown et du diff correspondant

Le dossier peut être un simple tas de .md ou un coffre Obsidian déjà trop rempli, c'est pas grave puisque Wander conserve les wikiliens, les pièces jointes, les tags et le front matter, et ajoute même la recherche plein texte et les backlinks. Vous circulez ainsi dans les notes sans import ni conversion, et leur organisation actuelle ne bougera pas.

Les commentaires, de leur côté, vivent dans un dossier caché .wander à côté des fichiers. Comme ça, tout l'historique de versions reste sur votre Mac et permet de comparer ou restaurer une note sans avoir à vous monter un serveur Git juste pour récupérer un paragraphe effacé bêtement la veille. Si vous mettez tout ça sur iCloud ou Dropbox, vous serez tranquille. Les commentaires peuvent également être suivis via Git si vous préférez.

Wander est gratuit sur l' App Store et il vous faut iOS ou iPadOS 17, ou un Mac Apple Silicon sous macOS 15 au minimum pour le faire tourner. L'app est encore toute jeune mais si votre matériel suit et que vous voulez garder la main sur vos .md, je pense que ça peut coller à votre usage !

Si vous avez un Mac Apple Silicon et que vous en avez assez de payer des tokens à chaque requête, Rapid-MLX vaut le détour. C'est un moteur d'inférence local maintenu par Raullen Chai, qui tape directement dans les kernels MLX d'Apple, sans repli sur llama.cpp ni couche Metal intermédiaire. Et si le nom vous dit vaguement quelque chose, c'est normal puisque c'est un fork de vLLM-MLX, le serveur de Wayner Barrios dont je vous parlais en mai . Rapid-MLX a juste pris un rythme de publication plus soutenu des deux.

Ce que ça vous donne, c'est donc un serveur HTTP qui parle le même langage que l'API d'OpenAI et celle d'Anthropic. Vos scripts, Cursor, Aider, LangChain ou Claude Code continuent de fonctionner, sauf qu'ils tapent sur votre machine au lieu d'un datacenter.

Donc je vous propose de voir ensemble comment installer ça.

Étape 0 : Vérifier que votre Mac est éligible

Le script d'installation contrôle plusieurs choses avant de lancer quoi que ce soit, et autant les connaître d'avance. Il faut une puce Apple Silicon et il n'y a pas de version Linux ni Windows, ni de support CUDA ou AMD.

Le script d'installation accepte encore macOS 13 Ventura, mais le vrai plancher est macOS 14 Sonoma. La formule Homebrew l'exige, et surtout MLX, la brique Apple sur laquelle tout repose, ne publie de paquets macOS que pour les versions 14, 15 et 26. Sur un Mac resté en Ventura, ça cassera donc à l'installation des dépendances, quel que soit le chemin choisi.

Dernier point à avoir en tête, c'est pensé pour votre machine à vous et pas pour un serveur. Vous n'y trouverez donc ni authentification multi-utilisateurs, ni quotas de requêtes.

Étape 1 : Installer Rapid-MLX

Le plus simple, c'est Homebrew :

brew install rapid-mlx

Si vous gérez déjà vos environnements Python vous-même, les autres chemins existent :

uv tool install rapid-mlx@latest
python3.12 -m pip install rapid-mlx

Il y a aussi un installeur en une ligne (curl -fsSL https://rapidmlx.com/install.sh | bash) qui détecte votre RAM et vous propose un modèle adapté. Il crée un venv isolé dans ~/.rapid-mlx/ et pose le binaire dans ~/.local/bin/. Un curl | bash reste un curl | bash. La formule Homebrew fait exactement le même boulot, donc l'installeur en ligne perd de son intérêt.

L'installation de base pèse dans les 460 Mo et la vision, l'audio et les embeddings sont des extras optionnels, vous les ajouterez seulement si vous en avez l'usage.

Étape 2 : Choisir un modèle qui tient dans votre RAM

C'est là que la plupart des gens se plantent, en chargeant un modèle trop gros et en concluant que "ça rame". Sur Mac, la RAM est unifiée, donc le modèle mange directement dans la mémoire que se partagent le CPU et le GPU.

Les paliers recommandés par le projet :

Le catalogue complet se liste avec la commande rapid-mlx models, et rapid-mlx info <alias> vous donne le profil détaillé d'un modèle. Si vous voulez sortir du catalogue maison, le filtre matériel de Hugging Face que je vous montrais fin juin fait exactement ce tri à votre place.

Pour utiliser un autre modèle que celui par défaut, il suffit de reprendre l'alias affiché par rapid-mlx models et de le passer en argument. Et si vous préférez télécharger les poids à l'avance, sans rien lancer, c'est le boulot de rapid-mlx pull, qui accepte aussi bien un alias du catalogue qu'un identifiant Hugging Face :

rapid-mlx pull qwen3.5-9b-4bit

Le modèle atterrit dans le cache Hugging Face de votre machine, et ensuite rapid-mlx chat qwen3.5-9b-4bit ou rapid-mlx serve qwen3.5-9b-4bit chargeront ce modèle-là. Le pull préalable reste facultatif, chat et serve téléchargent d'eux-mêmes ce qui manque, mais autant rapatrier les gigas tranquillement avant plutôt qu'au moment où vous voulez bosser.

Étape 3 : Vérifier que ça tourne

Avant de bricoler des intégrations, testez en direct :

rapid-mlx chat

Ça part sur qwen3.5-4b-4bit par défaut, télécharge les poids au premier lancement (comptez 2,5 Go) et vous lâche dans une interface (REPL). /help listera les commandes slash, et /exit vous permettra de quitter le chat.

Une subtilité qui évite de mal interpréter ce premier test, c'est que dans le chat, le raisonnement est coupé par défaut, histoire que le modèle ne vous déballe pas sa réflexion à l'écran. En mode serveur par contre c'est l'inverse, et ça change la vitesse ressentie du tout au tout. J'y reviens plus bas.

Étape 4 : Lancer le serveur

Le vrai intérêt, c'est le mode serveur :

rapid-mlx serve qwen3.5-4b-4bit

Vous récupérez un endpoint sur http://localhost:8000. Le test qui confirme que tout est en place :

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"model":"default","messages":[{"role":"user","content":"Dis bonjour !!"}]}'

Et côté Python, vous gardez le SDK OpenAI tel quel, seule l'URL de base change :

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")
print(client.chat.completions.create(
 model="default",
 messages=[{"role": "user", "content": "Say hello"}],
).choices[0].message.content)

Pointez n'importe quel client compatible OpenAI sur http://localhost:8000/v1 et c'est réglé. Cursor, Aider, LibreChat, Open WebUI, LangChain, tous marchent avec ce seul changement d'URL. Il y a aussi /v1/embeddings pour du RAG local et /v1/responses pour le Codex CLI.

Étape 5 : Brancher Claude Code dessus

C'est le morceau le plus intéressant du lot, et il tient en deux variables d'environnement. Serveur lancé d'un côté, puis dans un autre terminal :

ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8000 ANTHROPIC_API_KEY=not-needed claude

Attention quand même, l'URL de base doit être la racine, sans /v1 à la fin. Le SDK Anthropic ajoute /v1/messages tout seul, donc si vous mettez /v1 vous obtenez /v1/v1/messages et ça casse.

Depuis la 0.10.14, l'appel d'outils passe par une grammaire contrainte activée par défaut, donc plus besoin de bidouiller un --tool-call-parser à la main pour que les tool calls soient parsables. Pour du Claude Code sérieux, visez plutôt un gros modèle, la doc officielle recommande par exemple qwen3.6-35b-4bit en exemple.

Quand ça coince

Le réflexe à avoir avant de chercher ailleurs :

rapid-mlx doctor

Les trois pannes les plus courantes sont toujours les mêmes.

Débit décevant côté serveur, c'est le raisonnement : les Qwen 3.5 et 3.6 démarrent en mode réflexion, donc ils pensent à voix haute avant de répondre, et --no-think règle l'affaire.

Plantage mémoire, votre modèle est trop gros pour la RAM disponible, redescendez d'un palier ou prenez une quantification plus agressive. Appels d'outils qui arrivent en texte brut, la récupération automatique gère la plupart des cas, sinon vous forcez le parser correspondant à votre modèle.

Voilà, grâce à ça, votre Mac est maintenant un serveur d'IA super rapide ! Plus de facture au token, et vos prompts ne sortent plus de la pièce.

Merci à Philobois pour le lien !

Odysseus, c'est le workspace IA que PewDiePie a balancé sur GitHub fin mai. Chat, agents, recherche web, email, calendrier, notes et documents, tout est réuni dans un superbe cockpit auto-hébergé dans lequel les modèles et l'historique peuvent rester sur VOTRE machine. Vous avez aussi un éditeur Markdown avec historique de versions, une génération d'images intégrée, et un mode Compare pour opposer deux modèles côte à côte en aveugle (exclusion faite des services tiers liés à la recherche web, l'email et le calendrier, évidemment...).

J'ai voulu l'installer sur mon Mac, mais j'ai quand même rencontré un petit piège qui a failli transformer l'expérience en échec... Voici donc comment le faire tourner correctement sous Mac + quelques idées de ce que vous allez pouvoir faire avec ce truc.

Avant de commencer

Odysseus évolue vite. La branche main est stable et testée, mais la branche dev peut casser n'importe quand. Privilégiez la branche stable en la clonant explicitement :

git clone https://github.com/odysseus-dev/odysseus.git
cd odysseus
git checkout main

Étape 1 : Oubliez Docker sur Mac

Sur Apple Silicon, Docker ne peut pas accéder au GPU Metal. Les modèles tournent sur le CPU, et ça rame comme pas permis. Du coup, sur Mac, on est obligé d'installer ça en natif.

Étape 2 : Installer Odysseus en 2 commandes

Ouvrez un terminal et lancez ça :

git clone https://github.com/odysseus-dev/odysseus.git
cd odysseus
./start-macos.sh

Le script installe alors les dépendances et démarre le serveur. Sur mon Mac, AirPlay squattait le port 7000, donc l'interface s'est ouverte automatiquement sur http://127.0.0.1:7860. Ensuite, au premier lancement, il faut renseigner un nouveau mot de passe pour le compte admin.

Si vous accédez à Odysseus depuis une autre machine (VPS ou serveur distant), ouvrez un tunnel SSH plutôt que d'exposer le port directement sur Internet :

ssh -L 7860:127.0.0.1:7860 [email protected]

Ensuite, accédez simplement à http://127.0.0.1:7860 en local. C'est plus sécurisé que d'ouvrir le port sur le public.

Étape 3 : Un modèle rapide, genre Qwen

Pour du rapidos sans que ça devienne stupidos, j'ai choisi pour mes tests Qwen3-30B-A3B. Ce modèle n'active qu'une partie de ses paramètres à chaque réponse, ce qui colle bien à la RAM unifiée d'un gros Mac.

La première fonctionnalité assez cool dans cet outil, c'est le Cookbook qui permet de télécharger des modèles adaptés à notre config. Ce dernier a correctement reconnu mon M4 Max et ses 128 Go mais s'est ensuite planté comme une merde sur llama.cpp avec cette option --flash-attn auto invalide. Après avoir retiré le paramètre, le serveur restait aux abonnés absents tandis que l'interface l'affichait toujours comme actif. Bref, j'ai laissé tombé llama.cpp.

Le Cookbook reconnaît bien le M4 Max et propose des modèles adaptés. Le lancement, lui, a planté.

L'autre option qui s'est offerte à moi, ça a été Ollama ( je vous ai montré comment l'installer par ici ). Vous récupérez le modèle qui vous intéresse avec et vous lancez le serveur ouvert sur le réseau local :

ollama pull qwen3:30b-a3b
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

Dans les réglages d'Odysseus, ajoutez ensuite http://localhost:11434/v1. Et hop, ça fonctionne !! La version 1.0.2 propose aussi maintenant MLX dans le Cookbook, mais Ollama reste le chemin qui a vraiment tenu bon durant mes tests. Vous aurez peut-être plus de chances que moi.

L'ajout manuel de l'endpoint Ollama a été le chemin le plus fiable.

Bonus : Si vous n'avez pas de GPU ou que vous préférez la fiabilité, vous pouvez aussi connecter une API externe comme OpenAI ou OpenRouter. Dans les réglages, ajoutez simplement votre clé API et Odysseus basculera sur ces modèles cloud. C'est moins gratuit que du local, mais ça marche sans galère.

3 cas d'usages

Alors, cet outil fait plein de choses et on peut l'utiliser vraiment pour ce qu'on veut, mais pour ma part, je vous ai isolé trois cas d'usage compatibles avec mon activité.

Premier scénario, la tournée de veille du matin. Je lui donne les liens reçus durant la nuit, il les classe par sujet, repère les doublons et propose trois angles courts. Je garde les sources dans un document local, avec les objections et les points à vérifier. Et comme vous l'avez vu sur mes captures d'écran, le chat sait déjà faire du brainstorming puisqu'il m'a sorti trois angles exploitables en quelques secondes...

Trois angles d'articles en 29 secondes, avec un brouillon versionné ouvert à droite.

Deuxième scénario, un dossier par article. J'y range le brief, les liens primaires, les citations, les captures et les versions du texte. L'éditeur Markdown récupère le titre depuis le premier H1 et conserve l'historique. Avec deux modèles configurés, le mode Compare permet d'opposer deux intros ou deux plans côte à côte sans envoyer le brouillon chez un fournisseur.

Troisième scénario, le secrétaire de rédaction local. Il surveillerait une boîte dédiée aux alertes de sécurité, préparerait la liste des sujets urgents et poserait des rappels dans le calendrier. Sur le papier, c'est exactement le type de corvées chiantes qu'un agent devrait pouvoir absorber mais en pratique, jamais de la vie, je ne lui laisse faire des actions automatiques comme envoyer des mails, ou gérer mon calendrier. Pour moi, c'est pas encore assez safe.

J'ai demandé à l'agent de retrouver un document et de le résumer. Il a dépensé près de 1 800 jetons à deviner comment appeler manage_documents, sans jamais lancer l'outil de recherche. De son côté, le calendrier a terminé sur un Could not extract JSON puis la recherche web a trouvé le bon dépôt GitHub, mais le modèle en a choisi un faux.

Le pompon, c'est la fonctionnalité Deep Research. Après 4 minutes de boulot, ça m'a généré 13 pages issues de 6 sources retenues. L'outil a donné la bonne conclusion au document, mais ensuite, a totalement inventé une vidéo, un numéro de marque et plusieurs statistiques. Donc pour l'utiliser dans un cadre journalistique, sans contre-vérification intégrale, ça ne sera pas possible.

Le rapport affirme que le site est vide alors qu'il contient un guide complet. Jolie hallucination, présentée comme une preuve.

Bon, je suis content de l'avoir testé mais Odysseus ressemble encore à un super cockpit dont plusieurs boutons ne sont pas encore reliés au moteur. Le chat via Ollama et les documents sont utilisables, mais le Cookbook, les agents, le calendrier et la recherche factuelle restent trop fragiles. Mais attention, n'allez pas croire que je critique le travail de PewDiePie, car le projet est encore très jeune, donc tous ces petits défauts sont normaux. Le potentiel d'Odysseus est énorme, mais pour le moment, je ne suis pas prêt de lui confier la gestion de mes sources, ou la rédaction d'un brouillon d'article sans perdre des heures à tout vérifier.

Voilà, le code est sur GitHub sous licence AGPL . Je vous laisse découvrir ça !

Merci à Remouk pour le partage et pour finir, je vous laisse avec cette vidéo de Renaud Dékode qui a aussi testé Odysseus :

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Microsoft vient de publier Mage-Flow, un modèle de génération d'images de 4 milliards de paramètres, et dont l'objectif est d'atteindre la qualité des gros modèles sans en avoir la taille. Là où FLUX.2 embarque 32 milliards de paramètres, Qwen-Image 20 et Z-Image 6, Mage-Flow joue dans la même cour mais seulement avec 4 milliards de paramètres.

Le pari de Microsoft, c'est ce qu'on appelle le co-design. Au lieu d'empiler les paramètres, Mage-Flow mise sur deux briques taillées ensemble. D'abord Mage-VAE, un tokenizer latent qui encode et décode les images avec 12 à 22 fois moins de calcul par pixel que le VAE de FLUX.2, à qualité de reconstruction équivalente. C'est ce qui débloque la haute résolution, habituellement le point où ces modèles s'étranglent.

Et ensuite un transformer de diffusion multimodal baptisé NR-MMDiT, entraîné en rectified flow matching, avec Qwen3-VL comme encodeur de texte. Un seul checkpoint génère alors de 512 à 2048 pixels, dans n'importe quel ratio, jusqu'à des formats extrêmes en 4:1 sans buckets ni padding. Vous demandez du 512×2048 ou du 2048×512, il vous le sort.

Le modèle existe en trois saveurs. La Base qui tourne en 30 étapes de débruitage, la version RL-aligned à 20 étapes, et la Turbo distillée qui crache une image en 4 étapes seulement. Et il y a son jumeau, Mage-Flow-Edit, qui fait de l'édition d'image par instruction. Vous lui donnez une photo et une consigne en langage naturel, et lui la modifie. Le tout sous licence MIT, poids libres sur Hugging Face, usage commercial compris.

Côté chiffres officiels, tout vient d'un A100 donc c'est pas représentatif sur nos machins mais en gros, on est à 0,59 seconde par image en Turbo, avec un pic mémoire de 18 à 20 Go. Sauf que moi, je n'ai pas d'A100. J'ai un Mac Studio. Et le dépôt ne parle que de CUDA. La doc d'install vous fait compiler flash-attn, qui est une extension qui a besoin d'un toolkit NVIDIA. Zéro mention d'Apple Silicon, zéro mention de MPS, et les exemples sont tous en mode device="cuda" en dur. Bref, pour le moment, je ne suis pas invité à la fête.

Mais en fouillant le code, j'ai trouvé la porte de sortie. Un fichier planqué dans les modules expose un backend alternatif basé sur scaled_dot_product_attention, le mécanisme d'attention natif de PyTorch, prévu JUSTEMENT pour quand flash-attn n'est pas dispo.

Et ce backend-là, il tourne nickel sur Metal. Le piège, c'est que le modèle réclame lui aussi flash-attn par défaut à deux endroits : le transformer, mais aussi l'encodeur Qwen3-VL. Le transformer accepte qu'on bascule plus tard alors que l'encodeur non. Lui, il lit son réglage au moment où il se construit et plante si flash-attn manque. Il faut donc forcer le mode SDPA avant de charger le modèle.

Voici ce que j'ai fait tourner, pour de vrai. On monte un environnement Python, on installe tout sauf flash-attn :

python3 -m venv mageflow && source mageflow/bin/activate

pip install torch torchvision diffusers==0.38.0 "transformers>=5.3,<5.6" accelerate safetensors huggingface_hub einops pydantic pillow loguru

pip install "git+https://github.com/microsoft/Mage.git#subdirectory=mage_flow" --no-deps

Une fois que c'est fait, y'a plus qu'à vous créer un petit script mage.py par exemple qui basculera l'attention sur SDPA avant le chargement, pointera sur mps et génèrera votre image :

import os
os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"] = "1"
from mage_flow.models.mage_flow import ModelConfig
ModelConfig.model_fields["attn_type"].default = "sdpa" # AVANT de charger, sinon Qwen3-VL exige flash-attn
ModelConfig.model_rebuild(force=True)

from mage_flow import MageFlowPipeline
pipe = MageFlowPipeline.from_pretrained("microsoft/Mage-Flow-Turbo", device="mps")
img = pipe.generate(["un barista avec un chapeau de cowboy qui réalise un latte art, lumière chaude"], heights=[1024], widths=[1024], steps=4, cfg=1.0)[0]
img.save("out.png")

Ensuite, lancez le script :

python3 mage.py

Le PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK sert de filet comme ça si une opération n'existe pas côté Metal, elle basculera sur le CPU au lieu de tout faire tomber. Premier lancement, le modèle se téléchargera, donc comptez une bonne dizaine de Go entre le transformer 4B, l'encodeur Qwen3-VL et le VAE.

Et ça marche !!! Sur mon M4 Max de 128 Go, le modèle charge en une vingtaine de secondes puis génère une image 1024×1024 en 10 secondes une fois chaud.

Mon barista à chapeau de cowboy est sorti impeccable.

Ma toute première génération Mage-Flow sur le Mac Studio : un barista, 1024x1024, 4 etapes en Turbo.

Cette image 1920x1080 a été générée en moins de 6 secondes,

Pour du batch industriel, une carte NVIDIA restera toujours mieux mais pour générer tranquillement chez soi des petites images sans envoyer ses prompts dans le cloud, c'est parfaitement utilisable, et ça rejoint la logique de l'IA qui tourne en local sur votre Mac que je creuse depuis un moment.

Deux détails à connaître avant de vous lancer. Chaque prompt passe par un filtre de contenu obligatoire côté encodeur, sans option pour le désactiver : les prompts jugés interdits reviennent en images de refus. Et chaque image générée porte un watermark Gaussian-Shading planqué dans le bruit initial, lui non plus désactivable. Hé oui, Microsoft trace ses sorties, donc autant le savoir.

Y'a des garde-fous ! J'ai donc très hâte que ce modèle se fasse "libérer".

Reste que c'est un très joli cadeau de la part de Microsoft ! Un modèle libre, compact, qui gère l'édition et n'importe quel ratio, et qui tient sur une machine Apple avec un petit réglage bien caché ^^...

ps: L'image d'illustration de cet article a été générée avec ce modèle.

bHive, c'est une app Mac qui lit l'intérieur de vos fichiers au lieu de se contenter de leur nom, et qui sait maintenant répondre à des questions dessus. Vous lui demandez "qu'est-ce que dit mon bail sur la résiliation anticipée ?", elle va fouiller vos PDF et vous sortir la réponse en clair, tout ça en local sur votre machine, sans rien envoyer nulle part.

Vous pointez bHive vers des dossiers que vous avez déjà, et elle lit ce qu'il y a dedans. Vos documents, les PDF, les images dont elle fait l'OCR, et depuis la 2.0 l'audio et la vidéo, transcrits directement sur le Mac. Ensuite vous cherchez en décrivant ce que vous voulez, plutôt qu'en essayant de vous souvenir du nom que vous aviez collé au fichier. Rien ne bouge, rien n'est copié dans une bibliothèque, vos fichiers restent exactement où ils sont, ils sont tout simplement indexés dans un RAG.

La vraie nouveauté de cette version, c'est "Ask bHive". Vous posez une question, l'app trouve les fichiers concernés, les lit, et vous répond en langage clair. Elle vous montre alors quels fichiers elle a utilisés, donc vous pouvez les ouvrir et vérifier vous-même et surtout, quand elle ne sait pas, elle le dit, au lieu d'inventer un truc qui sonne juste. Ça paraît con dit comme ça, mais c'est avec ça que la plupart des assistants IA vous plantent.

Bon, moi, je n'en ai pas vraiment besoin de cet outil parce que j'ai mis en place mes propres RAG, mais je me dis que si j'avais trouvé ça avant, je ne me serais pas fait chier.

Côté moteur, tout tourne en local, et le modèle intégré à macOS marche tout de suite, donc vous n'avez rien à télécharger. Si vous voulez de la recherche plus fine, il y a bien sûr un modèle plus costaud à récupérer, de 515 Mo.

Il y a aussi une vue "santé de la bibliothèque", histoire que vous sachiez ce qui n'est pas cherchable et pourquoi. Fichiers déplacés, disque externe débranché, format illisible, OCR raté, éléments encore dans la file d'attente. En gros, un tableau de bord de confiance au lieu de vous laisser deviner si la recherche couvre vraiment tout. Vous pouvez aussi sauvegarder vos collections, tags et notes dans un fichier pour les restaurer plus tard.

Je vous avais déjà parlé de Cardinal , qui rend la recherche de fichiers instantanée sur Mac sauf que Cardinal cherche par nom, là où bHive lit ce qu'il y a à l'intérieur et sait vous répondre avec beaucoup plus de richesse. On est une gamme au-dessus selon moi.

Après, bHive 2.0 réclame macOS 26 et une puce Apple Silicon donc si vous êtes resté sur macOS 15 comme un homme de cro-magnon, vous devrez rester sur la vieille version 1.3.1 qui continue de tourner, mais sans toutes ces nouveautés... sniiif.

Voilà, c'est gratuit, et ça respecte vos données puisque tout reste en local.

À tester !