Vous saviez que Claude d’Anthropic avait lancé sa fonction Computer Use et OpenAI son Operator ? Eh bien, pendant que ces géants se livrent une bataille sans merci, un projet open source du nom de ByteBot propose de faire tourner un agent IA autonome sur votre machine. Le tout, avec une approche qui devrait rassurer les plus paranoïaques d’entre nous puisque tout se déroule dans Docker.

Le concept c’est qu’au lieu d’accorder un accès direct à votre système à une IA (ce qui pourrait rapidement virer au cauchemar), ByteBot fait tourner un Ubuntu 22.04 complet avec environnement graphique XFCE dans un conteneur. Ainsi, l’IA peut interagir avec cet environnement isolé via VNC et WebSockets, capturer des images d’écran, cliquer, taper du texte… En somme, elle peut faire tout ce que vous feriez, mais dans sa petite bulle sécurisée.

Il faut donc lui donner vos instructions en langage naturel… par exemple, vous pouvez lui demander de créer un nouveau repository GitHub ou de rechercher des informations spécifiques sur le web. ByteBot analyse alors votre demande, la décompose en étapes et se met au boulot. Il peut même naviguer sur le web, remplir des formulaires, gérer des mots de passe (stockés de manière sécurisée), et bien sûr exécuter des scripts bash ou Python.

Le truc cool, c’est également le mode “takeover”. Si jamais ByteBot galère sur une tâche ou que vous voulez reprendre la main, vous pouvez directement prendre le contrôle du desktop virtuel. C’est comme faire du pair programming avec une IA, sauf que c’est vous qui corrigez ses bêtises au lieu de l’inverse. Et une fois que vous avez montré comment faire, ByteBot apprend et peut reproduire la tâche plus tard.

Pour l’installer, plusieurs options s’offrent à vous. La plus simple reste Docker Compose. Vous clonez le repo, vous créez un fichier .env avec votre clé API (Anthropic, OpenAI ou Google Gemini au choix), et vous lancez le tout avec un docker-compose up. ByteBot se charge de builder les images, de configurer le réseau bridge pour l’isolation, et de monter les volumes persistants pour garder vos données entre les sessions.

git clone https://github.com/bytebot-ai/bytebot.git
cd bytebot
# Ajoutez votre clé de fournisseur d'IA (choisissez-en une)
echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-..." > docker/.env
# Ou : echo "OPENAI_API_KEY=sk-..." > docker/.env
# Ou : echo "GEMINI_API_KEY=..." > docker/.env
docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d
# Ouvrez http://localhost:9992

Pour les amateurs de Kubernetes, des charts Helm sont également disponibles. Et si vous voulez tester sans vous prendre la tête, Railway propose aussi un déploiement en un clic. Mais franchement, pour un usage perso, Docker Compose fera parfaitement le job.

L’architecture technique est d’ailleus plutôt bien foutue puisque le backend Python gère la communication avec les LLMs et l’orchestration des tâches. Et le frontend React vous donne une interface web pour interagir avec ByteBot et voir ce qu’il fabrique en temps réel. Le tout communique via WebSockets pour une latence minimale. Et le conteneur desktop tourne avec un serveur VNC modifié qui permet à ByteBot de capturer l’écran et d’envoyer des événements souris/clavier.

Ce qui distingue vraiment ByteBot des solutions cloud comme Claude Computer Use, c’est surtout le côté self-hosted et privacy-first. Vos données restent chez vous, l’IA ne peut pas fouiner dans vos vrais fichiers système, et vous gardez un contrôle total sur ce qui se passe. En plus, comme c’est open source, vous pouvez auditer le code, contribuer des améliorations, ou même forker le projet si l’envie vous prend.

Les cas d’usage sont très nombreux : Automatisation de tâches répétitives, tests d’interfaces web, scraping de données complexes, ou même apprentissage par démonstration pour créer vos propres workflows automatisés. J’imagine déjà les possibilités pour automatiser des installations de logiciels, des configurations système, des processus de CI/CD un peu tordus ou juste faire ma compta.. ^^

Niveau limitations, ByteBot reste dépendant de la qualité du modèle IA que vous utilisez. Claude 4 Sonnet semble donner les meilleurs résultats pour l’instant, mais GPT-4 et Gemini Pro fonctionnent aussi. Les tâches nécessitant beaucoup de contexte visuel ou de manipulation précise peuvent encore poser problème. Et évidemment, faire tourner un desktop complet dans Docker consomme pas mal de ressources.

Si vous voulez pousser plus loin, ByteBot expose aussi une API REST complète. Vous pouvez donc créer des tâches programmatiquement, récupérer les logs, gérer les sessions, et même étendre les capacités avec des plugins custom. La doc est bien fournie avec des exemples en Python, JavaScript et même cURL pour les puristes.

from bytebot import ByteBotClient

client = ByteBotClient(api_key="your-key")
task = client.create_task("Effectue une recherche web")
result = client.wait_for_completion(task.id)
print(result.output)

Et pour la sécurité, ByteBot implémente plusieurs garde-fous . Les conteneurs sont isolés du réseau host par défaut, les capabilities Docker sont limitées au strict minimum, et un système de permissions permet de restreindre ce que l’agent peut faire. Vous pouvez même configurer des règles pour bloquer l’accès à certains sites ou empêcher l’exécution de commandes spécifiques.

Un aspect que j’apprécie particulièrement, c’est la gestion des erreurs. Quand ByteBot se plante (et ça arrive !), il génère des rapports détaillés avec captures d’écran, logs des actions tentées, et suggestions pour résoudre le problème. C’est super pratique pour debugger et améliorer vos prompts.

Une bonne petite communauté commence à se former autour du projet. Un Discord actif, des contributions régulières sur GitHub, et même quelques extensions communautaires qui ajoutent le support pour d’autres LLMs ou des intégrations avec des outils comme Zapier ou n8n. Bref, c’est un projet qui évolue vite, avec des releases toutes les deux semaines environ.

Comparé à ses concurrents, ByteBot se positionne vraiment sur le créneau open source et self-hosted là où OpenAI et Anthropic proposent des solutions cloud propriétaire. C’est, si vous préférez, le Nextcloud des agents IA autonomes.

Après pour ceux qui s’inquiètent des implications éthiques et de sécurité de laisser une IA contrôler un ordinateur, ByteBot apporte à cela des réponses pragmatiques. L’isolation Docker, le mode takeover pour reprendre la main, et la possibilité d’auditer chaque action effectuée permettent de garder un œil sur ce que fait l’agent. C’est bien sûr loin d’être parfait, mais c’est un bon compromis entre automatisation et contrôle.

Donc si vous êtes du genre à automatiser tout ce qui peut l’être, ByteBot mérite vraiment le coup d’oeil. C’est encore un peu but sur les bords, mais le potentiel est énorme. Pour aller plus loin, je vous invite à consulter la documentation complète ici , et le code source sur GitHub .

J’ai déniché un truc sympa pour tous ceux qui passent leur vie dans Docker. Ça s’appelle DCV (Docker Container Viewer) et c’est développé par tokuhirom sur GitHub. En gros, imaginez que quelqu’un ait pris toutes les commandes Docker que vous tapez 50 fois par jour et les ait transformées en une interface accessible via le terminal super classe avec tous vos raccourcis Vim préférés.

Comme ça au lieu de vous taper docker ps, docker logs, docker exec et compagnie en boucle, vous avez tout sous les yeux dans une seule interface TUI (Terminal User Interface). Et le plus beau, c’est que c’est développé avec Bubble Tea , un framework Go qui cartonne pour faire des interfaces terminal qui déchirent (jetez y un oeil à l’occasion..).

Alors oui, je sais ce que vous allez me dire. Il existe déjà Lazydocker , Portainer et une chiée d’autres outils mais DCV a quelques atouts dans sa manche qui le rendent particulièrement intéressant.

D’abord, contrairement à Portainer qui nécessite un serveur web et tout le tralala, DCV reste dans votre terminal. C’est léger, ça démarre instantanément, et ça fonctionne partout où vous avez SSH. Pas besoin d’ouvrir des ports ou de configurer quoi que ce soit de compliqué.

Par rapport à Lazydocker, DCV mise sur une interface encore plus minimaliste et des raccourcis clavier inspirés de Vim. Du coup, si vous êtes du genre à ne jamais toucher votre souris, vous allez kiffer. Le truc cool aussi, c’est qu’il gère nativement Docker-in-Docker, ce qui peut être super pratique pour certains workflows de CI/CD.

L’outil vous permet donc de visualiser :

• Tous vos containers Docker (standalone ou gérés par Compose)
• Les images Docker disponibles
• Les réseaux et volumes
• Les logs en temps réel avec streaming
• L’intérieur des containers (navigation dans les fichiers)

Mais là où ça devient vraiment intéressant, c’est que vous pouvez exécuter des commandes shell directement depuis l’interface. Plus besoin de copier l’ID du container pour faire un docker exec -it. Vous sélectionnez, vous appuyez sur une touche, et bam, vous êtes dans le container.

Pour l’installer, si vous êtes sur macOS ou Linux avec Homebrew :

brew tap tokuhirom/tap
brew install dcv

go install github.com/tokuhirom/dcv@latest

initial_view = "compose"

dcv -debug dcv.log

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