Je ne suis pas très client des livres audio parce que mon cerveau, en général, part faire des trucs dans son coin et je me retrouve à rien écouter du tout. Je préfère un petit podcast où ça rigole qu'une œuvre littéraire qui demande de la concentration.

Mais je sais que vous appréciez beaucoup les livres audio et il arrive très souvent qu'un bouquin n'ait pas sa version audio. Un vieux roman qui n'est plus édité, un PDF technique, une fanfiction de 800 pages, un article de korben.info ou juste un truc que personne chez Audible ne prendra le temps d'enregistrer parce que ça n'intéresse que vous.

Mais youpi, Finrandojin, un internaute, en a eu marre d'attendre l'audiobook de ses rêves et a codé Alexandria, un générateur de livre audio qui tourne 100% en local sur votre ordi.

Vous balancez un fichier .txt, .md ou .epub, dans l'appli, puis un LLM découpe le texte et annote chaque ligne avec le personnage qui parle et la manière dont il le dit, puis le moteur Qwen3-TTS joue le tout en local comme une vraie troupe de doubleurs professionnels. Et le résultat est assez propre, même si ça ne vaut pas encore un vrai enregistrement fait par un vrai humain. M'enfin, faute de mieux, pourquoi pas !

Et surtout, ce LLM qui fait le découpage, vous le branchez où vous voulez. En local via LM Studio ou Ollama, ou dans le cloud avec OpenAI ou n'importe quelle API compatible. Ensuite, une fois le script annoté, Alexandria vous propose 9 voix pré-entraînées avec contrôle de l'émotion et du ton.

Vous pouvez aussi cloner une voix à partir de 5 à 15 secondes d'échantillon, ou carrément en fabriquer une à partir d'une simple description écrite. Vous tapez par exemple "Une voix masculine chaude et grave, au ton calme et posé" (c'est ma voix quoi...lol) et hop, il vous la fabrique.

La fonctionnalité de génération de personnas fait également gagner un temps de dingue puisqu'en un clic, le LLM analyse le bouquin, invente une description de voix pour chaque personnage, génère l'audio de référence et assigne tout automatiquement.

Et pour les obsédés du détail, il y a même un éditeur web où vous regénérez n'importe quelle ligne individuellement, du training LoRA pour vous fabriquer des voix persistantes, et un export en MP3 en pistes séparées pour bidouiller ça ensuite dans Audacity, ou en M4B chapitré qui rentre direct dans Audiobookshelf, Apple Books ou VLC. Et tout ça bien sûr, dans une dizaine de langues, français compris.

Alexandria exigera par contre une carte graphique avec 8 Go de VRAM au minimum, 16 et plus si vous voulez du débit correct. Et si vous êtes sur Mac, mauvaise nouvelle, l'accélération MPS d'Apple Silicon n'est pas encore supportée, donc ça tournera en mode CPU, donc ce sera lent. Mais c'est pas très grave, vous lancez la génération, et vous retournez lire d'autres articles sur mon site pour passer le temps.

Même galère aussi pour les gens qui ont de l'AMD sous Windows. Les chanceux par contre, ce sont les possesseurs de NVIDIA sous Windows ou Linux et les AMD sous Linux. Maintenant si vous tenez juste à faire parler votre Mac sans y passer trois heures par chapitre , vous serez mieux servi ailleurs qu'avec Alexandria.

Pour l'installation, le plus simple passe par Pinokio en deux clics, et si vous n'avez pas le GPU qui va bien, il y a un notebook Google Colab pour tourner sur un T4 gratuit dans le navigateur. Comptez quand même un téléchargement de 3,5 Go pour les modèles TTS à la première utilisation, ils ne sont pas inclus dans l'install.

Vous l'aurez compris, c'est du DIY un peu gourmand en GPU, mais pour tous vos ebooks à écouter qui n'auront jamais de narrateur, ça ouvre les perspectives ! Le code est sous licence MIT et je vous invite quand même à tester avec un chapitre avant de vous lancer dans un roman entier.

Source

Je ne sais pas si vous manipulez souvent des fichiers CSV, mais sans savoir coder, en tirer un graphique correct, c'est souvent la croix et la bannière !

Excel nous sort en général un camembert tristoune qui pue comme un vrai, et les outils de dataviz exigent que vous sachiez bidouiller du D3.js. Heureusement, RawGraphs se glisse pile dans ce trou, et propose une appli web gratuite et open source développée par le DensityDesign Lab du Politecnico di Milano, épaulé par les studios Calibro et Inmagik.

C'est un super outil pour les utilisateurs d'Excel ou de Google Sheets, qui ont envie de plus de liberté ou qui souhaitent rester le seuls propriétaires de leurs données sans avoir à pisser une seule ligne de code.

Le principe est simpeuuuul. Vous balancez vos données, un CSV, un TSV, un JSON ou un copier-coller depuis Google Sheets, vous choisissez un modèle parmi la trentaine proposée, vous glissez vos colonnes sur les variables du graphe puis vous exportez ! Et voilà, vous obtenez un graph parfait en SVG ou PNG, sans rien installer !

Tout est calculé en local, dans votre onglet, et rien ne part sur un serveur, ce qui nous change d'outils comme Datawrapper ou Flourish (ce sont des SaaS) qui captent toutes vos données sur leurs serveurs.

Et puis RawGraphs sait faire les graphiques que votre tableur ne fera jamais. Comme il est construit au-dessus de D3.js, il vous pond des diagrammes alluviaux, des sankey, des beeswarm, des streamgraphs, des treemaps, des voronoi...etc... Vous n'avez rien compris ? C'est normal ! A vous de choisir le graph qui vous plait le plus parmi une trentaine de modèles au total.

Il n'a donc rien à envier aux classiques du genre et surtout, il va beaucoup plus loin avec notamment un export en SVG, que vous pourrez ensuite ouvrir et peaufiner dans Illustrator, Inkscape ou Figma.

Et si vous doutiez du sérieux du machin, sachez qu'il traîne dans la boîte à outils d'investigation de Bellingcat . Hé oui, les journalistes d'investigation s'en servent pour rendre lisibles les montagnes de données qu'ils collectent. Ce serait bien utile, par exemple, pour faire une dataviz des notes de frais de Laurent Wauquiez ... Ahaha !

C'est par exemple avec un diagramme alluvial fait sous RawGraphs qu'un journaliste a permis à tous de visualiser une partie des Panama Papers, ces flux entre sociétés offshore et leurs vrais propriétaires. Bref, transformer n'importe quel tableau bancaire imbuvable en schéma que n'importe qui peut comprendre, c'est ça la came de RawGraphs !