Introduction

Tu vois passer des jeux hypnotiques comme AllySpin partout sur TikTok et YouTube, et tu te dis : « Attends… ça, je pourrais le coder moi-même » ?
Bonne nouvelle : oui. Et encore mieux — tu peux le faire tourner comme une borne de casino privée sur ton Raspberry Pi, sans serveur externe, sans argent réel, et sans risque.

Créer ton propre slot machine n’a rien de sorcier : un peu d’HTML, une pincée de JavaScript, un soupçon de CSS, et ton Pi se transforme en machine à rouleaux entièrement personnalisée. Pas question ici de reproduire un vrai casino, mais plutôt d’apprendre, de tester, de comprendre la mécanique… et d’avoir une installation fun à montrer chez toi.

Dans ce tutoriel, tu vas :

• coder un mini-jeu de slot façon Allyspin,
  
• le faire tourner en local sur ton Pi,
  
• l’afficher en mode kiosk plein écran, comme une vraie machine,
  
• et comprendre toute la logique qui se cache derrière un slot simple.
  

Partie 1 : Comprendre le fonctionnement d’une machine à sous (slot machine)

Avant de plonger dans le code, il est essentiel de comprendre comment fonctionne une machine à sous digitale.

Les composants essentiels d’un slot machine

1. Les rouleaux (reels) : Généralement 3 à 5 colonnes qui tournent indépendamment
2. Les symboles : Fruits, chiffres, logos – chaque symbole a une valeur et une fréquence d’apparition
3. Les lignes de paiement (paylines) : Combinaisons gagnantes (horizontales, diagonales, en V…)
4. Le RNG (Random Number Generator) : Algorithme qui détermine le résultat de chaque tour de manière aléatoire
5. Le système de crédits : Gestion des mises et gains (ici, en mode virtuel sans argent)
6. Les animations et effets sonores : Pour créer l’immersion et le feedback utilisateur

La mécanique de jeu expliquée

Quand tu appuies sur le bouton “Spin” :

1. Le jeu génère un nombre aléatoire pour chaque rouleau
2. Ces nombres déterminent quel symbole apparaît sur chaque position
3. Le système vérifie si une combinaison gagnante est formée
4. Les crédits sont mis à jour en fonction du résultat
5. Les animations et sons se déclenchent pour célébrer (ou consoler)

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Partie 2 : Préparer ton Raspberry Pi pour le projet casino

Matériel nécessaire

• Raspberry Pi 3, 4 ou 5 (le Pi 4 avec 4GB RAM est idéal pour la fluidité)
• Carte microSD (minimum 16GB, classe 10 recommandée)
• Écran HDMI (pour l’affichage en mode kiosk)
• Clavier et souris (pour la configuration initiale)
• Alimentation officielle Raspberry Pi
• Boîtier (optionnel mais recommandé pour la protection)
• Enceintes ou haut-parleurs (pour les effets sonores)

Installation du système d’exploitation

1. Télécharge Raspberry Pi OS Lite ou Desktop depuis le site officiel
2. Utilise Raspberry Pi Imager pour flasher la carte SD
3. Configure le Wi-Fi et SSH si nécessaire
4. Effectue les mises à jour système :

Partie 3 : Coder ton slot machine Allyspin

Structure HTML de base

Créons d’abord la structure HTML qui contiendra nos rouleaux et l’interface utilisateur.

Partie 4 : Configurer le mode Kiosk sur Raspberry Pi

Créer un script de lancement automatique

Crée un script pour lancer ton casino en mode plein écran au démarrage :

Partie 5 : Optimisations et personnalisations avancées

Améliorer les performances sur Raspberry Pi

1. Réduire les animations CSS si le Pi rame
2. Optimiser les images (utiliser des emoji plutôt que des images lourdes)
3. Utiliser requestAnimationFrame pour des animations plus fluides
4. Désactiver les effets de transparence dans le CSS

Personnaliser ton casino

Changer le thème visuel

Modifie les couleurs dans le CSS pour créer différentes ambiances :

• Thème Vegas : or, rouge, noir
• Thème Néon : violet, cyan, rose fluo
• Thème Rétro : orange, marron, beige

Ajouter des effets sonores

Créer de nouveaux modes de jeu

• Mode Jackpot : accumulation progressive
• Mode Bonus : tours gratuits après 3 symboles spéciaux
• Mode Multiplicateur : gains doublés pendant 5 tours

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Partie 6 : Sécurité et bonnes pratiques

Important : Aspects légaux

Ce projet est strictement éducatif. Ne jamais :

• Utiliser d’argent réel
• Permettre des paris en ligne
• Installer dans un lieu public sans autorisation
• Encourager le jeu compulsif

Ajouter un système de sauvegarde

Sauvegarde les crédits dans le localStorage :

javascript

// Sauvegarder

localStorage.setItem(‘casinoCredits’, credits);

// Charger au démarrage

credits = parseInt(localStorage.getItem(‘casinoCredits’)) || 1000;

Limites responsables

Ajoute des limites pour un usage sain :

javascript

// Limite de temps

let playTime = 0;

setInterval(() => {

    playTime++;

    if (playTime > 30) { // 30 minutes

        alert(‘Temps de jeu recommandé atteint. Faites une pause!’);

        playTime = 0;

    }

}, 60000);

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Conclusion : Ton casino Raspberry Pi est prêt !

Félicitations ! Tu as maintenant créé ton propre mini-casino sur Raspberry Pi, inspiré d’Allyspin. Ce projet t’a permis d’apprendre :

La programmation de jeux avec HTML5, CSS3 et JavaScript La gestion d’algorithmes aléatoires (RNG) L’animation et l’interface utilisateur La configuration d’un Raspberry Pi en mode kiosk Les bases de la mécanique des machines à sous

Prochaines étapes

• Ajouter un écran tactile pour une expérience arcade complète
• Créer un classement avec localStorage ou une base de données
• Implémenter des mini-jeux bonus
• Construire un boîtier personnalisé avec impression 3D
• Ajouter des boutons physiques avec GPIO pour plus d’immersion

Ressources supplémentaires

• Documentation Raspberry Pi officielle
• MDN Web Docs – JavaScript
• CSS Tricks – Animations

N’oublie pas : ce projet est avant tout un outil d’apprentissage. Amuse-toi, code, expérimente, et partage tes créations avec la communauté maker !

L’article 🎰 Construire ton propre mini-casino façon Allyspin… sur un Raspberry Pi est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

Dans l’effervescence de la création de contenu vidéo à Paris, une petite carte électronique de la taille d’une carte de crédit s’est discrètement imposée comme un outil indispensable pour les vidéastes innovants. Le Raspberry Pi, cette merveille technologique britannique, trouve aujourd’hui sa place dans les studios de production, les tournages en extérieur et même les configurations de streaming les plus sophistiquées de la capitale française.

Le Raspberry Pi : Un allié inattendu pour les vidéastes

Qui aurait cru qu’un ordinateur à 35€ pourrait révolutionner certains aspects de la production vidéo professionnelle ? Pourtant, c’est exactement ce qui se passe dans les rues de Paris, où créateurs de contenu et professionnels de l’audiovisuel intègrent de plus en plus cette technologie à leurs workflows.

Des applications concrètes sur le terrain

Prenons l’exemple d’un videaste paris travaillant sur un documentaire urbain. Traditionnellement, la synchronisation de plusieurs caméras nécessitait un équipement coûteux et encombrant. Aujourd’hui, avec plusieurs Raspberry Pi équipés du module caméra HQ et du logiciel MotionEyeOS, il devient possible de créer un système multi-caméras abordable et performant.

Cas concret n°1 : Le time-lapse automatisé

Un vidéaste parisien spécialisé dans les vidéos corporate a récemment utilisé un Raspberry Pi 4 pour capturer l’évolution d’un chantier de construction dans le 13ème arrondissement. Placé dans un boîtier étanche sur un toit, le dispositif a fonctionné pendant 6 mois en totale autonomie, prenant une photo toutes les 15 minutes. Le résultat ? Une séquence spectaculaire de 3 minutes montrant la transformation du quartier, le tout pour moins de 150€ de matériel.

Des solutions techniques innovantes

1. Le streaming en direct simplifié

Le Raspberry Pi peut être configuré comme serveur RTMP pour gérer des flux vidéo en direct. Pour un événement corporate dans un hôtel particulier du Marais, un setup basé sur Raspberry Pi a permis de diffuser simultanément sur YouTube, Facebook et le site web de l’entreprise, avec un délai minimal et sans nécessiter de matériel de régie onéreux.

Configuration technique :

• Raspberry Pi 4 (8GB)
• Module caméra HQ avec objectif C-mount
• Nginx avec module RTMP
• Script Python pour la gestion automatique des flux

2. Le monitoring de tournage mobile

Les professionnels parisiens utilisent également le Raspberry Pi comme moniteur de retour portable. Avec un écran tactile 7 pouces et le logiciel VLC configuré pour recevoir un flux HDMI via un dongle de capture, le dispositif devient un moniteur de tournage ultra-compact, parfait pour les espaces restreints typiques des appartements parisiens.

L’écosystème parisien de la vidéo et du making

Paris regorge de talents créatifs qui repoussent constamment les limites de la production audiovisuelle. Pour en savoir plus sur les professionnels qui intègrent ces nouvelles technologies à leurs prestations, l’écosystème local offre de nombreuses ressources et expertises.

Cas concret n°2 : Le photobooth intelligent

Un vidéaste parisien a développé un photobooth interactif pour des événements d’entreprise utilisant un Raspberry Pi 4, une caméra, un écran tactile et des LEDs RGB. Le système reconnaît les visages, applique des filtres en temps réel grâce à OpenCV, et permet aux participants de recevoir instantanément leur photo par email ou QR code. Ce type de prestation, autrefois réservé aux grandes agences, devient accessible aux créateurs indépendants.

Les avantages pour la production parisienne

Mobilité et discrétion

Dans une ville comme Paris, où les autorisations de tournage peuvent être complexes, la compacité du Raspberry Pi est un atout majeur. Un vidéaste peut facilement installer plusieurs caméras Pi dans un métro, un café ou un espace public sans attirer l’attention, capturant ainsi des images authentiques de la vie parisienne.

Coût maîtrisé

Pour les jeunes créateurs qui se lancent dans la production vidéo, l’investissement initial peut être intimidant. Le Raspberry Pi permet d’expérimenter avec des concepts avancés (multi-caméras, motion capture, streaming) sans exploser son budget.

Personnalisation infinie

Contrairement aux solutions propriétaires, le Raspberry Pi offre une flexibilité totale. Un vidéaste peut développer des scripts Python personnalisés pour automatiser des tâches répétitives : déclenchement coordonné de plusieurs caméras, traitement batch de rushes, ou même génération automatique de proxies pour le montage.

Projets inspirants à reproduire

Le dolly motorisé DIY

Avec un Raspberry Pi, des moteurs pas-à-pas et quelques rails en aluminium, plusieurs makers parisiens ont construit des systèmes de travelling programmables. Le Pi contrôle la vitesse, gère les accélérations douces et peut même synchroniser le mouvement avec des effets d’éclairage.

Budget estimé : 200-300€ Équivalent commercial : 2000-3000€

La régie multi-caméras portable

En combinant plusieurs Raspberry Pi avec caméras et le logiciel de switching vidéo OBS Studio, il est possible de créer une mini-régie vidéo tenant dans un sac à dos. Parfait pour couvrir des conférences, des concerts intimistes ou des interviews multi-angles dans les espaces confinés parisiens.

L’avenir de cette convergence

La frontière entre le making, l’électronique DIY et la production vidéo professionnelle devient de plus en plus floue. Les vidéastes parisiens qui embrassent cette convergence se distinguent par leur capacité à proposer des solutions créatives et sur-mesure à leurs clients.

Le Raspberry Pi 5, avec ses performances accrues et son support de la capture vidéo 4K, ouvre encore plus de possibilités. Imaginez des installations vidéo interactives dans les galeries du Marais, des systèmes de vidéo-mapping sur les façades haussmanniennes, ou des dispositifs de réalité augmentée pour des visites guidées immersives.

Conclusion : Une synergie créative

Le mariage entre le Raspberry Pi et la production vidéo parisienne illustre parfaitement comment la technologie accessible peut démocratiser la création. Que vous soyez vidéaste professionnel cherchant à optimiser vos workflows, ou créateur de contenu explorant de nouvelles possibilités, cette petite carte électronique mérite sa place dans votre toolkit.

L’innovation ne vient pas toujours des équipements les plus coûteux, mais souvent de l’imagination des créateurs qui osent expérimenter. Dans l’écosystème vibrant de la création parisienne, le Raspberry Pi s’impose comme un catalyseur d’innovation, permettant à chacun de concrétiser ses visions créatives sans compromis budgétaires.

Alors, prêt à intégrer un Raspberry Pi dans votre prochain projet vidéo ?

L’article Quand le Raspberry Pi rencontre la production vidéo parisienne : Une révolution créative est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

L’association entre la puissance des petits ordinateurs raspberry pi et l’intelligence artificielle ne cesse de fasciner. Aujourd’hui, beaucoup souhaitent donner vie à leurs idées grâce à l’automatisation, à la créativité numérique et à la génération d’art par intelligence artificielle. Explorer comment utiliser DALL·E gratuitement pour illustrer automatiquement ses propres projets sur raspberry pi ouvre de nouvelles perspectives, tant pour les passionnés que pour ceux qui débutent dans cette aventure technologique.

Associer le raspberry pi et DALL·E pour dynamiser ses projets

La rencontre du raspberry pi avec un outil tel que DALL·E apporte une véritable évolution dans la manière de visualiser ou de rendre interactifs différents tutoriels et guides pratiques. Automatiser la génération d’images adaptées à chaque étape permet non seulement d’accroître la créativité de vos projets, mais aussi de personnaliser chaque réalisation selon vos besoins spécifiques.

En connectant simplement quelques lignes de code à une API spécialisée dans la génération d’art, même les débutants peuvent ajouter une dimension visuelle unique à leurs créations. Les développeurs disposent ainsi d’un terrain de jeu où idées innovantes et potentiels graphiques s’expriment sans nécessiter de compétences avancées en graphisme classique.

Comment fonctionne l’intégration entre DALL·E et raspberry pi ?

Pour connecter votre raspberry pi à un système d’intelligence artificielle générative comme DALL·E, il suffit d’utiliser efficacement l’API officielle. Accessible directement depuis le terminal, cette méthode permet deux choses essentielles : automatiser la création d’illustrations et personnaliser chaque image selon le contexte du projet.

Des scripts bien conçus interrogent l’IA afin d’obtenir, en temps réel, des images correspondant précisément à l’étape expliquée dans votre guide. Cette automatisation renforce l’intérêt pédagogique et créatif : chaque illustration devient réellement adaptée au contenu présenté, rendant les tutoriels plus attractifs et faciles à suivre.

Quels prérequis pour illustrer ses travaux avec DALL·E via raspberry pi ?

Quelques connaissances de base suffisent pour se lancer : installer Python sur son raspberry pi, maîtriser quelques commandes simples et disposer d’une connexion réseau fiable. Ceux qui souhaitent approfondir pourront explorer différentes bibliothèques Python (comme requests) et blocs de gestion d’API, facilitant la communication entre le micro-ordinateur et le générateur d’art IA.

Une fois ces éléments en place, l’environnement devient très flexible. Il est possible de déclencher la génération d’images personnalisées à la demande, ou encore d’automatiser tout un processus dès qu’un fichier ou dossier apparaît dans un projet. Ce mélange de programmation, guides interactifs et art génératif offre des réalisations uniques et agréables à consulter.

Exemples concrets d’usage et tableau récapitulatif

Automatiser la génération d’illustrations engageantes devient un atout majeur : expliquer l’assemblage d’un composant, illustrer l’évolution d’un algorithme maison ou mettre en valeur la progression d’un tutoriel étape par étape prend alors une toute nouvelle dimension.

Voici un tableau récapitulatif présentant des cas typiques où la combinaison de DALL·E et raspberry pi enrichit considérablement le résultat :

Cas d’utilisation	Bénéfice apporté	Niveau requis
Illustrer l’étape d’assemblage d’un capteur	Visualisation immédiate pour les débutants, ambiance ludique	Basique
Mettre en image un résultat de code spécifique	Clarifie le fonctionnement du projet avec une image automatique	Intermédiaire
Créer un avatar personnalisé pour un assistant vocal DIY	Ajoute une touche de créativité au guide	Débutant à intermédiaire
Personnaliser la documentation interne de ses projets	Rend chaque tutoriel unique et facile à lire	Tout niveau

Étapes principales pour intégrer DALL·E à ses guides Raspberry Pi

L’intégration passe généralement par quelques étapes clés :

• Obtenir une clé d’accès API dédiée à la génération d’images par intelligence artificielle.
• Installer les bibliothèques nécessaires sur le raspberry pi (par exemple python-requests).
• Écrire un script pour saisir une requête textuelle et envoyer la demande à l’API.
• Récupérer et sauvegarder l’image générée localement ou dans un dossier dédié à votre tutoriel.
• Insérer automatiquement cette image dans la documentation du projet.

Chaque étape s’adapte aisément selon le degré de familiarité avec la programmation ou l’ambition créative de chacun.

Grâce à cette méthode simple, nul besoin d’être expert en deep learning ou en graphisme. L’aspect collaboratif ressort naturellement : partager des guides évolutifs, compléter ses explications par des illustrations inédites et accompagner pas à pas devient accessible à tous.

Avantages de la génération d’art par intelligence artificielle pour la communauté

En adoptant cette approche, on gagne en efficacité : la création manuelle d’images ou de schémas demande du temps et peut décourager les débutants. Avec l’intelligence artificielle, ce travail est simplifié : les visuels sont produits instantanément et correspondent précisément à la description souhaitée pour chaque étape du guide ou du tutoriel.

De nombreux utilisateurs remarquent également une motivation accrue à documenter et à partager leurs réalisations. Chaque étape devient plus attrayante et compréhensible grâce aux illustrations personnalisées générées par DALL·E. La diversité des résultats stimule la créativité et encourage à repenser l’approche pédagogique ou à imaginer de nouveaux concepts de développement.

Quelles précautions prendre concernant l’isolation des installations ?

Lorsque l’on utilise un générateur d’images IA dans ses projets raspberry pi, il est crucial d’assurer la sécurisation des accès réseau et la gestion rigoureuse de ses clés API. Isoler le script interagissant avec l’intelligence artificielle limite le risque de fuite accidentelle d’informations sensibles. Utiliser des environnements virtuels dédiés et contrôler les permissions réseau protège lors de partages ou de tests communautaires.

Une séparation stricte des espaces de stockage est recommandée : conserver les fichiers sources indépendamment des dossiers recevant les images générées évite tout écrasement ou perte irrémédiable. Il est aussi judicieux d’archiver régulièrement ses scripts et illustrations afin de sécuriser durablement ses travaux et faciliter leur réutilisation dans d’autres guides ou projets.

Pourquoi penser à l’évolution des dépendances dans ses guides ?

Sur raspberry pi, de nouveaux outils ou frameworks liés à l’intelligence artificielle apparaissent fréquemment. Il est donc préférable d’anticiper la nécessité de mettre à jour certains composants (API, bibliothèques Python) pour garantir la compatibilité de ses projets sur le long terme. Ajouter un paragraphe dans chaque tutoriel expliquant comment vérifier et adapter le code renforce la valeur du guide, quel que soit le niveau de la personne qui le consulte.

Intégrer progressivement la mention des versions utilisées, proposer des alternatives ou signaler des ressources courantes facilite la transition lorsqu’il s’agit de développer ou de modifier une partie de sa documentation. Cette démarche profite à toute la communauté : elle encourage l’adoption d’innovations tout en maintenant une base solide pour créer ses propres solutions.

L’article Utiliser DALL·E pour illustrer automatiquement ses projets Raspberry Pi est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

Dans de nombreuses entreprises, des cartes comme le Raspberry Pi sont désormais utilisées bien au-delà du simple projet de laboratoire. Elles servent de base à des systèmes de monitoring d’ateliers, de passerelles IoT, de mini‑serveurs, de solutions de supervision ou de prototypes de produits connectés. Ce mouvement permet de tester rapidement de nouvelles idées à moindre coût, mais il s’accompagne souvent d’une sous‑estimation des risques de cybersécurité. Lorsque ces prototypes finissent par être réutilisés tels quels en production, ils deviennent des maillons critiques du système d’information, sans toujours bénéficier du niveau de sécurité nécessaire.

Quand les prototypes IoT deviennent des briques critiques

Dans un premier temps, les projets IoT ou domotiques naissent souvent sous la forme d’expérimentations : station de mesure de la qualité de l’air dans un atelier, système de contrôle de ventilation, capteur de présence, superviseur de température ou de consommation énergétique. Les équipes techniques ou les “makers” en interne déploient rapidement une solution fonctionnelle autour d’une carte multifonction, de capteurs et d’un minimum de code. Tant que le dispositif reste isolé et utilisé à petite échelle, les risques perçus semblent limités.

La situation change lorsque ces solutions commencent à être interconnectées au réseau de l’entreprise, à des applications métiers ou à des tableaux de bord consultés par plusieurs services. Le Raspberry Pi ou l’objet connecté devient alors un point d’entrée potentiel vers d’autres ressources, en particulier si des accès distants sont ouverts, si les mises à jour ne sont pas suivies ou si les identifiants par défaut n’ont jamais été modifiés. Dans les environnements industriels ou tertiaires, ces systèmes peuvent piloter des équipements physiques (ventilation, éclairage, contrôle d’accès, automates), ce qui renforce encore l’impact possible d’une compromission.

Les principaux risques lors des déploiements IoT et domotiques

Lorsque des dispositifs conçus au départ comme des prototypes sont déployés en entreprise sans démarche structurée, plusieurs familles de risques apparaissent. La première concerne la surface d’attaque réseau : des cartes ou objets connectés accessibles depuis l’extérieur ou mal segmentés peuvent être découverts et exploités par des attaquants, notamment via des services ouverts ou des ports non nécessaires. Les mots de passe faibles ou par défaut, les interfaces d’administration exposées et l’absence de mécanismes d’authentification forte restent des causes fréquentes de compromission dans les environnements IoT.

Un second volet touche aux mises à jour logicielles. Beaucoup de projets embarqués reposent sur des systèmes qui ne sont plus mis à jour une fois le prototype validé, faute de temps ou de procédure établie. Or les vulnérabilités découvertes sur les systèmes d’exploitation, bibliothèques ou services utilisés par ces équipements peuvent être exploitées pendant plusieurs années si aucune politique de maintenance n’est définie. Enfin, la collecte et la transmission de données soulèvent des enjeux de confidentialité et de conformité : mesures environnementales associées à des postes de travail, informations techniques sur des lignes de production, données issues de capteurs en lien avec des locaux sensibles ou des infrastructures critiques.

Intégrer la cybersécurité dès le prototype

Pour limiter ces risques, il est essentiel d’intégrer la cybersécurité dès les premières phases des projets IoT et domotiques. Cela passe d’abord par une analyse des usages envisagés : quelles données seront collectées, où seront‑elles stockées, qui y aura accès, et quelles seraient les conséquences d’une altération ou d’une fuite de ces informations. Ce travail permet de définir un niveau de protection adapté, sans alourdir inutilement les expérimentations. Des choix d’architecture simples, comme la segmentation du réseau, le cloisonnement des accès ou l’utilisation de passerelles dédiées, peuvent déjà réduire fortement la surface d’attaque.

Ensuite, les bonnes pratiques de base doivent être appliquées dès le prototype : changement des identifiants par défaut, activation de mises à jour régulières, restriction des services exposés, journalisation minimale des événements importants. Dans une optique “security by design”, il est utile de prévoir dès l’origine comment les équipements pourront être mis à jour de façon fiable, comment les accès distants seront sécurisés et comment les projets passeront du stade de démonstrateur à celui de solution pérenne. Cette anticipation facilite le passage à l’échelle, évite de devoir tout reconstruire sous la contrainte et limite le risque de laisser en production des systèmes bricolés.

Comment un expert en cybersécurité peut sécuriser vos projets IoT à Lyon

Pour les entreprises qui développent ou déploient des solutions IoT et domotiques autour de plateformes type Raspberry Pi, l’appui d’un spécialiste de la cybersécurité permet de structurer la démarche. Un expert peut intervenir en amont pour cartographier les usages prévus, identifier les points d’exposition, analyser les flux de données et proposer une architecture plus robuste, en tenant compte des contraintes techniques et budgétaires. Il peut également aider à définir un socle de bonnes pratiques à appliquer sur tous les projets, afin d’éviter que des expérimentations locales ne deviennent des vulnérabilités durables.

Dans la région lyonnaise, cet accompagnement prend tout son sens pour les PME industrielles, les bureaux d’études, les intégrateurs ou les structures innovantes qui multiplient les projets connectés. Un prestataire de proximité est en mesure de visiter les sites, de dialoguer avec les équipes techniques et métiers, et de proposer des mesures adaptées au contexte réel des ateliers et infrastructures. Pour aller plus loin et structurer une démarche de sécurité autour de ces usages, vous pouvez découvrir comment Aphelio accompagne les entreprises à Lyon sur la cybersécurité de leurs systèmes d’information et de leurs projets IoT, depuis l’analyse de risques jusqu’à l’intégration de solutions de protection.

L’article Projets IoT et domotique : pourquoi les entreprises doivent intégrer la cybersécurité dès le prototype est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

Un mini-ordinateur, un max de fun (et quelques vraies raisons techniques derrière).

Le Raspberry Pi, c’est le couteau suisse des geeks : serveur web, émulateur rétro, mini-NAS, robot… et oui, même machine de casino. Pas pour miser votre salaire — pour comprendre, tester et jouer d’une manière intelligente, contrôlée et entièrement maîtrisée.

Voici pourquoi ce petit boîtier à 50 € devient un terrain de jeu idéal.

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1. Parce que vous contrôlez tout

Sur un Pi, pas de spyware douteux, pas de pubs agressives, pas de scripts opaques qui tournent dans votre dos.
Vous installez votre OS, vos outils, vos protections. Vous choisissez :

• le navigateur (Chromium, Firefox ESR)
• les extensions anti-tracking
• les DNS filtrants
• le VPN ou le proxy

Résultat : une expérience propre, isolée et beaucoup plus transparente qu’un navigateur blindé de plugins sur un PC classique.

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2. Parce que ça permet de jouer en bac à sable

Le Raspberry Pi est parfait pour créer un environnement “sandbox” :

• vous le branchez, vous jouez
• vous le débranchez, tout s’arrête
• aucun risque d’impacter votre machine principale

Pour tester jouer au casino en ligne sans depot, des jeux gratuits, des plateformes de démo ou des machines open-source, c’est l’idéal.
Même en cas de plantage ou de malware, vous reformatez en 3 minutes.

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3. Parce que le Pi peut devenir une machine dédiée au fun

Pas de distractions, pas d’onglets de travail, pas de notifications.
Un Raspberry Pi dédié au jeu, c’est comme une vieille console : vous l’allumez → ça joue.

Vous pouvez même pousser le concept plus loin :

• brancher le Pi à la TV du salon
• utiliser un thème type “kiosk mode”
• lancer automatiquement une app de casino gratuit ou de simulation

Ça donne une expérience presque “borne d’arcade”.

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4. Parce que c’est parfait pour les jeux gratuits et les simulateurs

Le Raspberry Pi gère sans difficulté :

• les simulateurs de machines à sous open-source,
• les jeux de casino gratuits en HTML5,
• les apps légères de poker IA ou de blackjack.

Objectif : apprendre les règles, tester des stratégies, observer les probabilités, sans aucun enjeu financier.

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5. Parce que ça permet de coder vos propres jeux de casino

Là où le Raspberry Pi devient imbattable, c’est dans l’apprentissage.

Vous pouvez coder :

• un mini-blackjack en Python
• une roulette en Pygame
• un simulateur statistique pour tester des martingales
• un modèle de probabilités pour comprendre la variance

Bref : jouer, oui. Mais surtout comprendre les mécaniques qui font tourner les casinos.

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6. Parce que c’est sécurisé et cloisonné

En jouant sur un Pi :

• aucun accès à vos mots de passe principaux
• aucun accès à vos documents ou comptes pro
• peu de surface d’attaque
• plus simple à protéger qu’un PC complet

En gros : si vous aimez tester des sites, comparer, analyser… c’est la méthode la moins risquée.

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7. Parce que ça coûte presque rien

Un Raspberry Pi consomme environ 3 à 5W.
Un PC portable ? Entre 30 et 60W.
Un PC gamer ? 150 à 300W.

Pour un usage “casual gaming / casino”, le Pi est économique, silencieux et toujours prêt.

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8. Parce que c’est marrant, et que c’est ça l’idée

Ne cherchons pas midi : on aime aussi le Raspberry Pi pour ce côté “hack sympa” :

• détourner un outil sérieux pour un loisir
• créer une mini borne de jeux
• montrer ça à des amis
• bricoler son propre setup casino geek

C’est fun, c’est safe, et c’est 100 % dans l’esprit Raspberry.

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Conclusion

Jouer au casino avec un Raspberry Pi, ce n’est pas une lubie de geek :
c’est une façon propre, sécurisée, économique et éducative de tester le monde du casino, sans prendre de risques ni polluer votre machine principale.

Pour apprendre, expérimenter, coder, comprendre les probabilités ou juste se détendre… le Pi reste l’une des plateformes les plus intelligentes pour ça.

L’article Pourquoi jouer au casino avec son Raspberry Pi ? est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

DeepSeek, côté utilisateurs, c’est surtout :

• Des modèles type DeepSeek-V3 et surtout DeepSeek-R1, vendus comme très forts en raisonnement, logique et code. euronews+1
• Une origine chinoise assumée, avec une stratégie agressive sur les coûts, ce qui en fait un “disrupteur” dans la guerre des modèles. Business Insider+1

Sur Reddit, les discussions se concentrent moins sur le storytelling corporate que sur trois questions très concrètes :

1. Est-ce vraiment meilleur que ChatGPT / Claude sur les tâches difficiles ?
2. Est-ce fiable au quotidien (bugs, hallucinations, code foireux) ?
3. Est-ce safe d’utiliser un modèle chinois pour du travail sérieux (data, juridique, entreprise) ?

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2. Là où Reddit est impressionné : logique, code, technique

Raisonnement et puzzles

Sur r/OpenAI, un utilisateur explique avoir testé DeepSeek sur des puzzles logiques créés par le modèle o1 d’OpenAI : dans plusieurs cas, DeepSeek avait raison là où o1 se trompait, et o1 a fini par admettre son erreur. Reddit

Le ton est assez brutal : la personne affirme que la Chine a “largement dépassé” les US sur certains aspects de l’IA. Ça reste une opinion, mais ça résume bien le ressenti d’une partie de Reddit technique : DeepSeek n’est pas un gadget, c’est un vrai concurrent.

Expérience développeurs : R1 plébiscité

Sur r/LocalLLaMA, plusieurs devs racontent que DeepSeek-R1 est très solide pour le code :

• Un biologiste qui fait du Python / R pour l’analyse de données dit que là où V3 échouait et Claude Sonnet nécessitait 4–5 prompts, R1 lui génère directement le fichier dont il a besoin en un seul prompt. Reddit
• Un autre thread classe DeepSeek comme “4ᵉ IA la plus intelligente au monde”, avec un focus fort sur le rapport prix/performances par rapport à d’autres modèles payants. Reddit

En résumé côté devs :

Très bon pour le code, la logique complexe, la génération de scripts, le debug pas trop tordu.
Pour le prix, beaucoup trouvent que c’est imbattable.

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3. Les cas d’usage émergents sur Reddit

En recoupant les threads, on voit quelques patterns d’usage récurrents :

• Data / recherche / analyse
  DeepSeek est souvent cité pour du raisonnement multi-étapes, de l’analyse de données et des tâches techniques où on préfère un modèle “froid et logique” à un modèle très verbeux. Learn Hub+1
• Développement logiciel & scripting
  Utilisation massive pour Python, R, front-end, génération de fichiers complets, refonte de code legacy. Les utilisateurs apprécient particulièrement la capacité R1 à détailler sa chaîne de raisonnement (utile pour comprendre pourquoi ça marche… ou pourquoi ça plante). Reddit+1
• Domaines pro spécifiques (ex : e-discovery / juridique)
  Sur r/ediscovery, des pros du juridique discutent de l’impact de DeepSeek sur la relecture documentaire / legal review : la baisse de coût du raisonnement IA met potentiellement la pression sur tout un pan de prestations intellectuelles. Reddit+1

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4. Les critiques : erreurs, instabilité, “pas magique non plus”

L’autre moitié de Reddit est nettement plus nuancée.

Plus d’erreurs que les concurrents sur certains workflows

Sur r/ChatGPTCoding, un dev explique que DeepSeek, utilisé avec l’outil Cline, fait plus d’erreurs et réécrit / supprime plus de code que Claude Sonnet 3.5 dans son expérience. Reddit

Sur un autre thread (en portugais), un utilisateur répond à la question “DeepSeek est-il vraiment supérieur à ChatGPT ?” par un non assez net : modèle utile, mais bourré d’erreurs, parfois totalement inutiles. Reddit

Traduction en langage direct :
Reddit n’est pas en train de dire “DeepSeek écrase ChatGPT partout”.
Les retours ressemblent plutôt à : “monstrueux sur certaines tâches, assez casse-gueule sur d’autres”.

UX et polish

Plusieurs résumés extérieurs basés sur Reddit convergent :

• DeepSeek est très bon techniquement, notamment en logique et multilingue.
• ChatGPT reste plus polyvalent, plus fluide et mieux intégré pour la plupart des usages grand public (contenu, brainstorming, conversation, images). Learn Hub+1

Ça colle bien à ce qu’on lit sur Reddit : les power users techniques sont excités, l’utilisateur moyen est plus mitigé.

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5. Rapport qualité-prix : le gros point fort vu par Reddit

Là-dessus, il y a quasi-consensus :

• DeepSeek est perçu comme l’un des meilleurs modèles “price/performance” du moment. Reddit+1
• Beaucoup voient dans sa stratégie de prix agressifs une pression directe sur les géants US et une course à la baisse des coûts des modèles de raisonnement. Reddit+1

Dans certains threads, les gens écrivent clairement qu’à qualité similaire, ils préfèrent payer DeepSeek plutôt que des modèles plus chers, surtout pour du code ou du raisonnement pur.

Mais il faut être lucide :
“Pas cher” est un avantage énorme pour les hobbyists et petites boîtes.
Pour une entreprise avec risques juridiques / compliance, ce n’est pas suffisant pour trancher.

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6. Gros sujet sur Reddit : confiance, Chine, données & souveraineté

Là, ça devient plus politique et stratégique.

Inquiétudes sur la confidentialité

Des articles et discussions relayés sur Reddit soulignent plusieurs points :

• DeepSeek est très fortement promu dans des régions comme l’Afrique, avec des inquiétudes sur la protection des données et le fait que des infrastructures critiques reposent sur un acteur chinois. Africa Defense Forum+1
• Des reviews orientées “privacy” rappellent que même si certains modèles peuvent tourner localement, beaucoup d’usages passent par des serveurs en Chine, ce qui fait tiquer les utilisateurs sensibles à la souveraineté des données. toksta.com+1

Impact socio-économique

Un chercheur DeepSeek lui-même a récemment expliqué que l’IA pourrait remplacer la plupart des jobs en 10–20 ans, appelant les boîtes tech à jouer le rôle de “gardiens de l’humanité”. Business Insider

Sur Reddit, ça nourrit deux types de réactions :

• des enthousiastes du progrès technique (“let it rip”),
• des gens nettement plus inquiets, qui voient DeepSeek comme un accélérateur de déséquilibres globaux.

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7. En pratique : faut-il tester DeepSeek si tu utilises déjà ChatGPT / Claude ?

Si on synthétise froidement la voix de Reddit:

Quand DeepSeek vaut clairement le coup de s’y intéresser :

• Tu fais beaucoup de code, data, logique, et tu veux un moteur de raisonnement très agressif niveau prix. Reddit+2Reddit+2
• Tu es prêt à t’auto-surveiller : relire le code, vérifier les résultats, croiser avec d’autres modèles.
• Tu veux explorer des workflows hybrides :
  • V3 pour les tâches générales
  • R1 pour les problèmes vraiment durs (schema Reddit classique). BytePlus

Quand rester principalement sur ChatGPT / Claude a du sens :

• Tu travailles dans des secteurs très réglementés (juridique, médical, finance) et la question de la localisation des données / auditabilité est critique. Africa Defense Forum+1
• Tu cherches un modèle polyvalent, stable, bien intégré avec des outils existants, pour toi ou pour une équipe non technique. Learn Hub
• Tu n’as pas envie de multiplier les risques d’erreurs bizarres dans ton workflow.

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8. Conclusion : ce que disent vraiment les commentaires Reddit sur DeepSeek

Si on coupe le bruit marketing, Reddit raconte plutôt ceci sur DeepSeek AI :

• Très fort en raisonnement et code, parfois meilleur que des modèles plus “prestigieux” sur des puzzles logiques et certaines tâches dev. Reddit+2Reddit+2
• Excellent rapport qualité/prix, ce qui en fait un outil quasi incontournable pour les power users et les petites structures tech. Reddit+2BytePlus+2
• Pas plus fiable que les autres, parfois moins : erreurs, code cassé, comportements moins polis que ChatGPT ou Claude sur certains use cases. Reddit+1
• Gros débats sur la confiance (Chine, données, souveraineté), surtout dès qu’on touche au juridique, aux données clients ou à des enjeux géopolitiques. Africa Defense Forum+2Reddit+2

Donc non, ce n’est ni “le tueur de ChatGPT” ni un jouet surcoté.
C’est un acteur sérieux qui force tout le monde – surtout les US – à bouger, avec un gros angle “raisonnement + coût”.

Si tu veux, on peut faire un deuxième article plus opérationnel du style :

“Comment intégrer DeepSeek dans un stack IA existant (ChatGPT / Claude) sans foutre en l’air ta conformité ni ton workflow.”

L’article C’est quoi DeepSeek AI, vu depuis Reddit ? est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

Depuis quelques jours, la communauté Arduino grince des dents : les nouvelles Conditions d’utilisation et la Politique de confidentialité, fraîchement mises en ligne après l’acquisition par Qualcomm, changent sensiblement la donne. Entre collecte élargie de données, droits très étendus sur les contenus publiés et restrictions de rétro-ingénierie, beaucoup s’interrogent : l’esprit open-source d’Arduino est-il en […]

Cet article Arduino change ses Conditions d’utilisation : quels risques pour l’open-source ? Analyse complète a été publié en premier sur Framboise 314, le Raspberry Pi à la sauce française.....

Le Raspberry Pi est devenu l’un des moyens les plus accessibles pour apprendre à créer un serveur, héberger un site web, configurer un serveur cloud personnel ou encore tester Linux. Que vous souhaitiez faire un serveur web, installer Raspbian, stocker des fichiers ou comprendre les bases du réseau local, le Raspberry Pi offre un terrain d’expérimentation idéal.

Mais lorsque votre installation commence à évoluer — hébergement d’un site, exposition sur Internet, usage dans un cadre scolaire ou professionnel — se pose alors une question essentielle :
Le Raspberry Pi peut-il réellement faire office de serveur durable, sûr et fiable ?

Ce tutoriel détaillé vous montre comment héberger un service sur Raspberry Pi, comment configurer un serveur étape par étape, comment sécuriser votre adresse IP, et surtout quand envisager une infrastructure professionnelle.

Pourquoi utiliser un Raspberry Pi comme serveur ?

Héberger un service sur Raspberry Pi présente plusieurs avantages :

• faible consommation électrique,
• coût très réduit,
• compatibilité avec de nombreux logiciels (Apache, PHP, MySQL, Python, Nextcloud…),
• système Linux complet basé sur Debian (Raspberry Pi OS),
• idéal pour apprendre à installer, configurer et sécuriser un serveur web.

Pour un simple serveur web, un serveur cloud personnel, un petit site WordPress ou un partage de fichiers NAS, le Raspberry Pi est un excellent point de départ.

Étape 1 — Installer Raspberry Pi OS et préparer la carte SD

Pour créer un serveur fiable, commencez avec Raspberry Pi OS (32-bit) sur une carte microSD de qualité :

1. téléchargez l’image via Raspberry Pi Imager,
2. flashez la carte microSD,
3. activez SSH si vous souhaitez accéder au Raspberry Pi à distance,
4. configurez le mot de passe, la langue et le réseau.

Une fois connecté au Raspberry Pi (SSH ou interface directe), mettez tout à jour :

 sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Étape 2 — Installer un serveur web (Apache, PHP, MySQL)

Pour servir des pages web ou héberger un site, installez un serveur HTTP :

sudo apt install apache2 -y sudo apt install php libapache2-mod-php -y sudo apt install mariadb-server -y

Cela vous permet déjà de :

• servir des pages web,
• utiliser PHP,
• héberger des bases de données,
• installer WordPress ou d’autres applications.

Étape 3 — Configurer l’adresse IP et la redirection de ports

Pour que votre serveur Raspberry Pi soit accessible depuis Internet :

• donnez-lui une adresse IP statique,
• configurez le routeur pour rediriger les ports 80 et 443,
• mettez en place un DNS dynamique si vous n’avez pas de nom de domaine fixe.

Exemple pour fixer une IP statique :

 sudo nano /etc/dhcpcd.conf

Étape 4 — Sécuriser votre serveur Raspberry Pi

Le Raspberry Pi est souvent exposé à des attaques dès qu’il devient accessible en ligne. Voici les actions essentielles :

• changer le mot de passe par défaut,
• installer un pare-feu :

 sudo apt install ufw sudo ufw allow 80 sudo ufw allow 443 sudo ufw enable 

• limiter les accès SSH,
• activer les sauvegardes régulières,
• mettre à jour Raspbian fréquemment,
• utiliser un certificat SSL (Let’s Encrypt).

Cette étape est cruciale avant de rendre un serveur Raspberry Pi disponible publiquement.

Raspberry Pi vs serveur professionnel : quelles limites ?

Même bien configuré, un Raspberry Pi reste :

• peu performant en cas de forte charge,
• dépendant d’une carte SD fragile,
• limité en RAM (4 Go / 8 Go selon modèle),
• sans redondance matériel,
• sans supervision 24/7,
• sans garantie de continuité en cas de panne.

Pour un site professionnel, un outil d’entreprise, un cloud privé critique ou un système exposé, le Raspberry Pi atteint vite ses limites.

C’est souvent à ce moment-là que les organisations (TPE, PME, écoles) se tournent vers une infrastructure plus robuste.

Quand faut-il passer à une solution professionnelle ?

Voici les signes qu’il est temps de migrer vers un vrai serveur :

• votre site devient public,
• vous avez besoin de haute disponibilité,
• vous stockez des données sensibles,
• plusieurs utilisateurs se connectent simultanément,
• vous souhaitez un serveur cloud fiable,
• vous ne pouvez pas vous permettre une interruption.

Une infrastructure professionnelle permet :

• sauvegardes externalisées,
• stockage sur SSD haute performance,
• pare-feu avancé,
• supervision continue,
• plan de reprise d’activité (PRA),
• hébergement en datacenter français.

C’est à ce stade qu’un prestataire expert devient indispensable.

Alternatives professionnelles : quand le Raspberry Pi montre ses limites

Pour les projets qui dépassent l’expérimentation ou qui nécessitent une sécurité solide, des solutions d’hébergement et d’infogérance professionnelles offrent un environnement pensé pour la fiabilité, la performance et la sécurité.

Elles permettent notamment :

• de migrer vos scripts ou votre application Raspberry Pi vers un serveur sécurisé,
• de bénéficier d’une architecture réseau conforme,
• de garantir la disponibilité 24/7,
• de protéger vos données sensibles,
• d’éviter les interruptions liées au matériel.

C’est la continuité logique lorsque votre prototype devient un service utilisé par des collaborateurs ou des clients.

Le Raspberry Pi est un excellent serveur… jusqu’à un certain point

Le Raspberry Pi est parfait pour apprendre comment installer un serveur, comprendre Linux, manipuler des bases de données, héberger un site simple ou créer un serveur cloud personnel.

Mais lorsque la fiabilité, la sécurité ou la performance deviennent essentielles, il est indispensable d’envisager une infrastructure professionnelle.

Grâce à des solutions d’hébergement et d’infogérance professionnelles, vous pouvez faire évoluer votre projet sans repartir de zéro, tout en garantissant la sécurité et la pérennité de votre système.

L’article Raspberry Pi comme serveur : tutoriel, bonnes pratiques et alternatives professionnelles est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

Monétiser ses compétences du quotidien: tendances des microjobs

Le marché des microjobs transforme les petites compétences en sources de revenus rapides et flexibles. De la rédaction au design, chacun peut désormais vendre son savoir-faire en ligne. Ces activités permettent d’apprendre, d’expérimenter et de générer un revenu supplémentaire, tout en favorisant la liberté professionnelle.

Comprendre le concept des microjobs

Un microjob est une tâche courte, rémunérée à la mission, que l’on peut aisément gérer depuis une application ou un site — un peu comme lorsqu’on choisit de télécharger 1xBet pour accéder à une plateforme en ligne pratique et rapide. Elle dure souvent moins d’une heure et ne demande pas d’engagement long. Ces tâches incluent la traduction, le support client, la gestion de données, le montage vidéo, ou encore la création de visuels simples.

Les avantages majeurs

Les microjobs, c’est un peu la liberté à portée de clic. On bosse quand on veut, comme on veut, sans patron qui regarde par-dessus l’épaule. Certains enchaînent plusieurs petites missions, d’autres se concentrent sur ce qu’ils savent faire le mieux — tout dépend des compétences et du temps qu’on a sous la main.

Et franchement, le plus chouette, c’est que ça coûte presque rien pour commencer. Pas besoin d’un gros budget : un ordi, une connexion Internet correcte et un peu de motivation suffisent largement. En plus, ces petits boulots ouvrent souvent des portes inattendues. On découvre de nouveaux domaines, on apprend sur le tas, et petit à petit, ça enrichit vraiment le parcours pro.

Secteurs les plus actifs

Le domaine numérique reste le plus dynamique. Les microservices liés à la création de contenu, au marketing et à la gestion de réseaux sociaux connaissent une forte demande. Les entreprises préfèrent externaliser des tâches spécifiques plutôt que d’embaucher à plein temps. Cela ouvre des opportunités à des millions de freelances dans le monde.

Catégories les plus populaires

• Rédaction et traduction
• Graphisme et design
• Saisie de données et transcription
• Tests d’applications et retours utilisateurs
• Micro-tâches en intelligence artificielle
  

Les tâches simples, comme corriger un texte ou étiqueter des images, paient en moyenne entre 5 et 20 unités monétaires selon la complexité. Certaines missions spécialisées, comme l’analyse de données, peuvent atteindre 100 unités pour quelques heures.

Microjobs et intelligence artificielle

Les plateformes d’intelligence artificielle ont créé de nouvelles formes de microtravail. Les utilisateurs aident à améliorer les algorithmes en classant des images, en relisant des textes ou en vérifiant des données.

Ces tâches sont essentielles au fonctionnement de nombreuses entreprises technologiques. L’automatisation ne supprime pas le microtravail. Elle le transforme. De nouvelles tâches apparaissent autour de la supervision des outils IA et du contrôle de qualité des données.

Gérer ses revenus de manière responsable

Même si les microjobs offrent des gains rapides, ils ne garantissent pas une stabilité financière. Il est important de traiter ces revenus comme un complément, pas comme une source principale.

Certains travailleurs fixent un objectif mensuel de revenus, d’autres se concentrent sur la qualité et non la quantité. Une gestion équilibrée du temps évite la fatigue et favorise la progression durable.

Bonnes pratiques pour une activité saine

• Fixer des horaires réguliers
• Alterner les types de tâches
• Prendre des pauses fréquentes
• Évaluer ses gains et ses efforts chaque semaine

Ces habitudes réduisent le stress et maintiennent la motivation.

L’avenir du microtravail

Les microjobs s’intègrent peu à peu dans les stratégies d’emploi. De plus en plus d’entreprises utilisent ces missions pour tester de nouveaux collaborateurs. Les travailleurs, eux, profitent d’une souplesse inédite.

La demande pour des compétences spécifiques — comme la création de contenu, le montage vidéo ou la vérification d’informations — continue de croître.

Une économie plus inclusive

Les microjobs montrent qu’une simple compétence peut devenir une source de revenus flexible. Ils encouragent l’autonomie, la curiosité et la discipline. Leur croissance prouve qu’il est possible de bâtir une activité stable à partir de petits gestes quotidiens.

L’article Microjobs et revenus: comment valoriser ses compétences est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

Pourquoi surveiller la qualité de l’air dans votre atelier ?

En tant que makers, nous passons des heures dans nos ateliers et laboratoires électroniques, souvent dans des espaces confinés où s’accumulent vapeurs de soudure, poussières de découpe et divers composés volatils. Saviez-vous que l’air d’un atelier d’électronique peut contenir jusqu’à 10 fois plus de particules fines que l’air extérieur ? Ce projet combine Raspberry Pi, capteurs environnementaux et automatisation pour créer un système intelligent de surveillance et de contrôle de la qualité de l’air, avec activation automatique de la ventilation lorsque des seuils critiques sont dépassés.

Matériel requis pour le projet

Pour reproduire ce projet, vous aurez besoin des composants suivants :

• Raspberry Pi 4 (2GB ou plus) avec alimentation
• Carte SD 16GB minimum avec Raspberry Pi OS
• Capteur BME680 (température, humidité, pression, COV)
• Capteur SDS011 (particules fines PM2.5/PM10)
• Capteur SGP30 (CO2 et COV)
• Module relais 5V 2 canaux
• Écran OLED SSD1306 128×64 (optionnel)
• Boîtier avec ventilation pour Raspberry Pi
• Câbles Dupont et breadboard
• Alimentation 5V pour les capteurs

Architecture du système et schéma de câblage

Notre système repose sur une architecture modulaire où chaque capteur communique via I2C ou UART avec le Raspberry Pi. Le schéma de connexion est le suivant :

Connexions I2C (Bus commun)

• BME680 : SDA → GPIO2, SCL → GPIO3, VCC → 3.3V, GND → GND
• SGP30 : SDA → GPIO2, SCL → GPIO3, VCC → 3.3V, GND → GND
• SSD1306 : SDA → GPIO2, SCL → GPIO3, VCC → 3.3V, GND → GND

Connexion SDS011 (UART)

• RX → GPIO15 (TXD), TX → GPIO16 (RXD), VCC → 5V, GND → GND

Module relais

• IN1 → GPIO17, IN2 → GPIO18, VCC → 5V, GND → GND

Installation et configuration logicielle

Commencez par mettre à jour votre système et installer les dépendances nécessaires :

sudo apt update && sudo apt upgrade -ysudo apt install python3-pip python3-venv i2c-tools python3-smbussudo pip3 install RPI.GPIO adafruit-circuitpython-bme680sudo pip3 install adafruit-circuitpython-sgp30 sds011-librarysudo pip3 install pillow adafruit-circuitpython-ssd1306

Activation des interfaces

Activez I2C et UART via raspi-config :

sudo raspi-config# Interface Options → I2C → Yes# Interface Options → Serial Port → No pour console, Yes pour hardware

Développement du script Python principal

Créons notre script principal qui va collecter les données et contrôler le relais :

import timeimport boardimport busioimport adafruit_bme680import adafruit_sgp30from sds011 import SDS011import RPi.GPIO as GPIOfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport adafruit_ssd1306# Configuration GPIORELAY_PIN = 17GPIO.setmode(GPIO.BCM)GPIO.setup(RELAY_PIN, GPIO.OUT)# Initialisation I2Ci2c = busio.I2C(board.SCL, board.SDA)# Initialisation capteursbme680 = adafruit_bme680.Adafruit_BME680_I2C(i2c)sgp30 = adafruit_sgp30.Adafruit_SGP30(i2c)# Initialisation SDS011sensor_sds = SDS011('/dev/ttyAMA0')sensor_sds.sleep(sleep=False)# Initialisation OLEDoled = adafruit_ssd1306.SSD1306_I2C(128, 64, i2c)# Seuils d'activation ventilationCO2_THRESHOLD = 800 # ppmVOC_THRESHOLD = 200 # ppbPM25_THRESHOLD = 25 # μg/m³def read_sensors(): ""Lecture de tous les capteurs"" data = { 'temp': bme680.temperature, 'humidity': bme680.humidity, 'pressure': bme680.pressure, 'co2': sgp30.eCO2, 'voc': sgp30.TVOC, 'pm25': sensor_sds.query().pm25, 'pm10': sensor_sds.query().pm10 } return datadef control_ventilation(data): ""Contrôle du relais en fonction des seuils"" if (data['co2'] > CO2_THRESHOLD or data['voc'] > VOC_THRESHOLD or data['pm25'] > PM25_THRESHOLD): GPIO.output(RELAY_PIN, GPIO.HIGH) return True else: GPIO.output(RELAY_PIN, GPIO.LOW) return Falsedef display_data(data, ventilation_on): ""Affichage sur écran OLED"" image = Image.new('1', (oled.width, oled.height)) draw = ImageDraw.Draw(image) font = ImageFont.load_default() draw.text((0, 0), f"CO2: {data['co2']} ppm", font=font, fill=255) draw.text((0, 16), f"VOC: {data['voc']} ppb", font=font, fill=255) draw.text((0, 32), f"PM2.5: {data['pm25']} μg/m³", font=font, fill=255) draw.text((0, 48), f"VENT: {'ON' if ventilation_on else 'OFF'}", font=font, fill=255) oled.image(image) oled.show()# Boucle principaletry: while True: sensor_data = read_sensors() vent_status = control_ventilation(sensor_data) display_data(sensor_data, vent_status) print(f"Temp: {sensor_data['temp']:.1f}°C") print(f"CO2: {sensor_data['co2']} ppm") print(f"Ventilation: {'ACTIVE' if vent_status else 'INACTIVE'}") print("-" * 20) time.sleep(10) except KeyboardInterrupt: GPIO.cleanup() sensor_sds.sleep(sleep=True) 

Intégration avec Home Assistant (Optionnel)

Pour ceux qui utilisent Home Assistant, voici comment intégrer notre station météo :

# configuration.yamlsensor: - platform: mqtt name: "Air Quality CO2" state_topic: "air_quality/co2" unit_of_measurement: "ppm" - platform: mqtt name: "Air Quality PM2.5" state_topic: "air_quality/pm25" unit_of_measurement: "μg/m³"automation: - alias: "Activer ventilation si CO2 élevé" trigger: platform: numeric_state entity_id: sensor.air_quality_co2 above: 800 action: service: switch.turn_on entity_id: switch.ventilation_relay

Calibration et optimisation des capteurs

La calibration est cruciale pour des mesures précises :

Calibration du SGP30

Le capteur SGP30 nécessite une calibration de base. Placez-le dans un environnement extérieur propre pendant 30 minutes :

# Script de calibrationbaseline = sgp30.baseline_eCO2sgp30.set_iaq_baseline(baseline)

Optimisation BME680

Pour améliorer la précision du BME680, utilisez ces paramètres :

bme680.sea_level_pressure = 1013.25bme680.humidity_oversample = 2bme680.temp_oversample = 2

Contrôle de systèmes de ventilation externes

Notre système peut contrôler divers types de ventilation via le module relais. Pour les ateliers où des travaux de soudure ou d’usinage génèrent beaucoup de fumées et de poussières, un ventilateur extracteur de fumée professionnel peut être connecté directement au relais. Ces systèmes, conçus pour un débit d’air important, sont idéaux pour les ateliers de makers où la qualité de l’air peut rapidement se dégrader. Le relais GPIO peut commander la mise sous tension de l’extracteur lorsque les seuils de pollution sont dépassés.

Améliorations et extensions possibles

Notre projet peut être étendu de multiples façons :

Ajout de notifications

# Notification Telegramimport requestsdef send_telegram_alert(message): bot_token = 'YOUR_BOT_TOKEN' chat_id = 'YOUR_CHAT_ID' url = f'https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendMessage' data = {'chat_id': chat_id, 'text': message} requests.post(url, data=data)

Stockage des données dans une base SQLite

import sqlite3from datetime import datetimedef init_db(): conn = sqlite3.connect('air_quality.db') c = conn.cursor() c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS measurements (timestamp TEXT, co2 INTEGER, voc INTEGER, pm25 REAL)''') conn.commit() conn.close()def save_measurement(data): conn = sqlite3.connect('air_quality.db') c = conn.cursor() timestamp = datetime.now().isoformat() c.execute("INSERT INTO measurements VALUES (?, ?, ?, ?)", (timestamp, data['co2'], data['voc'], data['pm25'])) conn.commit() conn.close()

Interface web avec Flask

Créez une interface web pour visualiser les données en temps réel :

from flask import Flask, render_template, jsonifyimport sqlite3app = Flask(__name__)@app.route('/')def dashboard(): return render_template('dashboard.html')@app.route('/api/data')def api_data(): conn = sqlite3.connect('air_quality.db') c = conn.cursor() c.execute("SELECT * FROM measurements ORDER BY timestamp DESC LIMIT 100") data = c.fetchall() conn.close() return jsonify(data)

Dépannage et optimisation des performances

Problèmes courants et leurs solutions :

• Capteurs non détectés : Vérifiez les connexions I2C avec
• i2cdetect -y 1
• Mesures incohérentes : Laissez les capteurs s’acclimater 30 minutes
• Interférences RF : Utilisez des câbles blindés pour les connexions longues
• Consommation mémoire : Optimisez le garbage collector Python

Conclusion : Vers un atelier intelligent et sain

Ce projet démontre comment un Raspberry Pi couplé à des capteurs appropriés peut transformer la gestion de la qualité de l’air dans votre atelier. Le système non seulement surveille en temps réel les paramètres critiques, mais agit également de manière proactive pour maintenir un environnement de travail sain. La modularité du projet permet d’ajouter facilement de nouveaux capteurs ou fonctionnalités selon vos besoins spécifiques. N’hésitez pas à partager vos améliorations et variantes de ce projet dans les commentaires !

L’article Station Air Intelligent Raspberry Pi : Contrôle Ventilation est apparu en premier sur Raspberry Pi France.

Bonjour à tous,

J'ai eu l'occasion, de récupérer une ancienne tablette Galaxy Tab 6 (2019) et son clavier Bluetooth. Un système Android malheureusement plus tenu à jour en 2025 donc à l'utilisation déconseillée.

Clavier Galaxy Tab S6 (Bluetooth)

Contre toute attente, il m'a été impossible d'appairer ce clavier avec un autre système. Ceci dit, cela n'est pas très étonnant d'être confronté à un système fermé.

A contre-courant de l'obsolescence

Si je n'ai pas encore trouvé comment reconvertir la tablette (n'hésitez pas à commenter), je me suis lancé dans la reconversion du clavier pour une future application MicroPython.

Cela commence forcement par l'ouverture du clavier qui n'est pas bien difficile (il y a 4 vis sous chacun des anti-dérapant.

Clavier Galaxy Tab S6

On y retrouve un clavier à membranes connecté sur un connecteur 26 broches, un accu Lipo de faible puissance, un touchpad I2C et un microcontroleur bluetooth (non visible de ce côté de la carte).

Clavier Galaxy Tab S6

Loin moi l'idée de reprogrammer le microcontrôleur Bt de la carte (ses protections matérielles sont certainement active), je me suis dit qu'il serait plus facile de réutiliser directement la membrane avec un Pico.

C'est que l'on imagine cette membrane comme un clavier de KeyPad dont le fonctionnement est sommaire.

Avec un peu d'analyse, j'ai rapidement repéré des résistances pull-down de 35 KΩ sur chacune des lignes (excepté les 5 premières). D'autres lignes marquée sont elles équipées d'un composant spécifique (voir les points blancs sur l'image ci-dessous).

Je pensais avoir repéré les colonnes, les autres signaux étant alors les lignes.

Malheureusement, les choses ne furent pas si simples!

Un peu de hacking

Je commence donc par souder des fils vernis 0.2mm sur le connecteur en vue de réaliser des tests. Les fils sont maintenus bien en place à l'aide de colle chaude (pour éviter  de casser les fragiles soudures des fils).

Quelques fils soudés sur le connecteur (pin 1 à droite).

J'ai procédé de même avec les 26 contacts ensuite reporté sur une plaque de prototypage (bien dans l'ordre).

report des connexions sur une plaque de prototypage offrant un accès via connecteur 2.54mm

Connexion au Pico

J'ai utilisé 2x MCP23017 (GPIO expander 16 bits) pouvant être contrôlé via bus I2C, donc avec seulement deux lignes connectés sur le Pico.

Matrice clavier branché sur des MCP23017

Brochage du MCP23017

L'intérêt des MCP23017 est d'avoir les broches 1 à 26 du connecteur clavier branchés scrupuleusement dans l'ordre croissant des GPIOs des MCP23017. Pas de mathématiques complexes, il y a une relation 1-à-1 entre les MCP et la matrice clavier.

Correspondance broche clavier (1..26) vers MCP (0..15) + MCP (0..9)

Enfin, j'ai aussi remarqué que l'usage de résistance pull-down sur les 5 premières lignes améliorait la stabilité de la détection. Ces pull-down manquantes sur le connecteur clavier était probablement activée sur le microcontroleur bluetooth.

Décoder la matrice clavier

Après un premier échec sur l'identification des colonnes et des lignes de la matrice, un second script a été écrit pour tester une à une chaque ligne comme une colonne considérant alors les 25 autres lignes pour détecter une touche.

Le script tester2.py publié sur le dépôt agit comme suit:

1. Presser une touche du clavier
2. Au démarrage, toutes les broches sont configurées en entrée.
   Elles présentent toutes une haute impédance.
3. Ensuite le script sélectionne une ligne -- dite driver pin--, la configure en sortie et la place au niveau haut. Cette broche présente donc une faible impédance et est capable de fournir du courant.
4. Ensuite, les 25 autres broches --read pin-- sont interrogés une par une pour y détecter un niveau haut.
   Note: la touche pressée doit permettre au courant de circuler vers une des broches en lecture.
   
5. S'il N'Y A PAS de détection de niveau haut ALORS
   * le script repasse la driver pin au niveau bas
   * PUIS  reconfigure celle-ci en entrée.
   * ENFIN, le script passe la driver pin sur la broche suivante
   * et recommence le cycle de détection au point 3.
6. S'il Y A détection d'un niveau haut  ALORS le script a détecté un couple (driver_pin, read_pin) permettant de détecter la touche enfoncée.

Après avoir testé toutes les touches et répertorié les combinaisons dans une feuille calcul. Nous avons enfin un description de la matrice du clavier.

feuille calcul des détection de touches

La feuille de calcul reprend les couples drive_pin,read_pin dans la 2ieme colonne. 

Puisque le contact électrique se fait dans les deux sens entre drive_pin--et--read_pin alors il est possible d'écrire la relation de détection de F12 comme 7,13 ou 13,7 (d'ailleurs, les deux options sont indiquées par tester2.py ). 

Par souci de simplicité, la relation est écrite avec le plus petit numéro de broche d'abord (donc 7,13 pour la touche F12).

Compilation des broches

Maintenant que nous disposons d'une description de la matrice, il serait opportun d'identifier les driver_pin et les read_pin utilisés dans la matrice.... cela revient à identifier les lignes et les colonnes du keypad présenté plus haut dans l'article.

C''est justement l'objectif du script tester2-driver-pin-detect.py disponible dans le dépôt.

Ce dernier permet d'identifier:

• driver pin = [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]
• read pin = [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26]

Remarque:

Il y a un recouvrement des broches driver_pin et read_pin. Suivant les circonstances, une broche de la matrice clavier agit tantôt comme broche driver_pin tantôt comme broche de read_pin (de lecture).

Lecture optimisée

Sur base des informations obtenue, le script tester3.py disponible dans le dépôt effectue une détection optimisée des touches du clavier.
La détection s'étend aux combinaisons de touches avec Shift,Ctrl,Alt.

Il reste encore un peu de travail mais le plus gros est fait :-)

 

 

Il y a un peu plus de trois ans, je vous présentais déjà la carte NadHAT MK2, basée sur un modem 4G A7682E, imaginée et fabriqué en France par Garatronic et distribuée par McHobby. Cette carte bénéficie d’un support sérieux et de bibliothèques bien suivies, ce qui la distingue de nombreuses productions asiatiques. Aujourd’hui, place […]

Cet article La 4G avec un Raspberry Pi Pico ? C’est possible ! a été publié en premier sur Framboise 314, le Raspberry Pi à la sauce française.....

Beaucoup d’équipes ne peinent pas à adopter l’IA par résistance au changement, mais par manque de cadre pour bien apprendre à l’utiliser. Offrir une formation structurée à l’IA permet de donner à chacun le contexte, la confiance et les limites nécessaires pour exploiter ces outils de manière responsable et efficace. Voici les raisons clés pour […]

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Amis de MicroPython... Bonjour,

Cela faisait longtemps que nous n'avions pas eu l'occasion de porter un nouveau pilote sous MicroPython. 

Renesas FS3000

Cette fois, nous nous sommes penchés sur le capteur FS3000  de Renesas qui mesure la vélocité de l'air. Capteur que l'on retrouve sur les breakout FS3000 de SparkFun.

Capteur FS3000 de SparkFun

Ce type de capteur est principalement utilisé dans des systèmes de refroidissement ou de conditionnement d'air. Comme il dispose d'une interface I2C, il est très facile de l'exploiter avec de nombreux microcontrôleur.

Les cartes breakout existent en deux versions:

• FS3000-1015 mesurant des flux jusqu'à 15m/s (54 Km/H).
• FS3000-1005 mesurant des flux jusqu'à 7ms/s  (25 km/H).

Pilote MicroPython

Bien que SparkFun propose un pilote MicroPython --ce que je salue-- celui-ci est construit sur une surcouche d'abstraction permettant permettant d'utiliser le capteur avec CircuitPython et MicroPython.

Etant un fan inconditionnel de MicroPython, je pense qu'il est préférable de disposer d'un code qui va droit au but... avec le moins de détour possible! C'est ainsi que l'on maintient une efficacité optimale d'exécution.

J'ai décidé de recréer un pilote à partir du code Arduino. En effet, il à été plus facile de travailler à partir du code Arduino que de suivre la couche d'abstraction CircuitPython/MicroPython.

Le pilote alternatif est disponible sur notre dépôt esp8266-upy/qwiic-ait-velocity .

Brancher sur un Raspberry-Pi Pico

Le schéma suivant indique comment brancher le capteur sur un Pico à l'aide d'un câble Qwiic (qui transporte un bus I2C).

Brancher un capteur FS3000 sur un Raspberry-Pi Pico

 

Du code pour le peuple

Après avoir transféré la bibliothèque airspeed sur la plateforme MicroPython, il ne reste plus exécuter l'exemple ci-dessous.

from machine import I2C,Pin
from airspeed import FS3000, AIRFLOW_RANGE_15_MPS
import time

# Raspberry-Pi Pico
i2c = I2C( 1, sda=Pin.board.GP6, scl=Pin.board.GP7 )
# Adresse par défaut
air_speed = FS3000( i2c )

# air_speed.set_range( AIRFLOW_RANGE_7_MPS )
air_speed.set_range( AIRFLOW_RANGE_15_MPS )

while True:
	print( "FS3000 lecture brute:", air_speed.read_raw() ) # 125ms acquisition
	#  lecture en metre par seconde, retourne un float de 0 - 7.23 pour FS3000-1005, 0 - 15 pour FS3000-1015 
	airflow_mps = air_speed.read_mps()
	if airflow_mps != None: # retourne None en cas d'erreur CRC!
		print( "   m/s:", airflow_mps ) 
		airflow_kmh = airflow_mps*3600/1000
		print( "   Km/h:", airflow_kmh ) 
		airflow_mph = airflow_mps*2.2369362912
		print( "   Miles/h:", airflow_mph ) 
	time.sleep( 1 )

Ressources

• Bibliothèques FS3000 pour MicroPython
• Gamme Raspberry-Pi Pico
  

Le 1/1000ème de seconde est sans doute superflu, mais il illustre bien la précision qu’il est possible d’obtenir avec un microcontrôleur moderne comme le Raspberry Pi Pico. Ce projet vous propose de réaliser un chronomètre autonome, pensé pour des jeux ou activités scolaires, doté d’un écran OLED bien lisible et alimenté par une batterie LiPo. […]

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TikTok est aujourd’hui l’une des plateformes les plus populaires du monde. Des millions d’utilisateurs y publient chaque jour des vidéos créatives, humoristiques ou inspirantes. Mais parfois, une question revient souvent : comment télécharger une vidéo TikTok pour la regarder hors ligne, la sauvegarder ou la partager ?

Cet article complet vous explique toutes les méthodes fiables pour enregistrer vos vidéos TikTok préférées, les précautions à prendre, et pourquoi des outils modernes comme TikTokio sont devenus la référence pour un téléchargement rapide, gratuit et en haute définition.

1. Pourquoi vouloir télécharger une vidéo TikTok ?

Il existe de nombreuses raisons de vouloir enregistrer une vidéo TikTok sur son téléphone ou son ordinateur :

• Sauvegarder vos propres créations avant suppression ou archivage
  
• Regarder vos vidéos préférées sans connexion Internet
  
• Réutiliser des extraits pour le montage ou la création de contenu
  
• Conserver des tutoriels, recettes ou astuces utiles
  
• Éviter de perdre une vidéo si elle est supprimée de la plateforme
  

Cependant, TikTok ne permet pas toujours de télécharger directement toutes les vidéos, surtout lorsque l’utilisateur a désactivé cette option. C’est là qu’intervient l’utilité d’un outil externe fiable.

2. Peut-on télécharger directement depuis l’application TikTok ?

Oui, mais avec des limites.
TikTok offre un bouton « Enregistrer la vidéo » pour certains contenus. Toutefois, plusieurs vidéos ne peuvent pas être téléchargées directement :

• Le créateur a désactivé la fonction de téléchargement.
  
• La vidéo comporte des restrictions régionales.
  
• Vous souhaitez obtenir la vidéo sans le filigrane TikTok (le logo et le pseudo apparaissant en boucle).
  

C’est pour cette raison que de nombreux utilisateurs préfèrent utiliser un outil spécialisé comme TikTokio, qui permet un téléchargement complet, rapide et propre, sans filigrane.

3. TikTokio : la solution la plus simple pour télécharger vos vidéos TikTok

Si vous cherchez une méthode simple et efficace, le meilleur choix reste télécharger vidéo TikTok avec TikTokio, un service en ligne rapide et sans inscription.

Cet outil vous permet de sauvegarder vos vidéos préférées en quelques secondes, directement depuis votre navigateur, sans installer d’application.

Les avantages de TikTokio :

• Téléchargement gratuit et illimité
  
• Aucune installation requise
  
• Fonctionne sur mobile, tablette et PC
  
• Téléchargement en HD (haute définition)
  
• Suppression automatique du filigrane TikTok
  
• Interface claire et sans publicité intrusive
  

Que vous soyez créateur de contenu, community manager ou simple passionné de TikTok, TikTokio rend le processus incroyablement facile et sécurisé.

4. Étapes pour enregistrer une vidéo TikTok avec TikTokio

Voici comment procéder pas à pas :

1. Ouvrez TikTok sur votre téléphone ou ordinateur.
   
2. Trouvez la vidéo que vous souhaitez enregistrer.
   
3. Appuyez sur Partager → Copier le lien.
   
4. Rendez-vous ensuite sur un outil comme download TikTok video.
   
5. Collez le lien dans la barre prévue à cet effet.
   
6. Cliquez sur « Télécharger » et choisissez le format souhaité (MP4 ou HD).
   

En quelques instants, la vidéo sera enregistrée sur votre appareil, prête à être visionnée ou partagée, sans logo TikTok.

5. Pourquoi préférer TikTokio à d’autres outils ?

De nombreux sites promettent de télécharger des vidéos TikTok, mais beaucoup sont remplis de publicités ou demandent l’installation d’extensions douteuses.
TikTokio, au contraire, offre une expérience fluide et sécurisée.

• Aucun risque de virus ou de malware.
  
• Pas de perte de qualité.
  
• Compatible avec toutes les versions de TikTok (Android, iOS, Web).
  
• Téléchargement rapide même pour les vidéos longues.
  

C’est un service que des milliers d’utilisateurs utilisent chaque jour pour télécharger, archiver et partager leurs contenus préférés.

6. Télécharger des vidéos TikTok sans filigrane

L’un des plus grands avantages de TikTokio est sa capacité à supprimer automatiquement le filigrane TikTok.
Cela permet d’obtenir des vidéos plus nettes et plus professionnelles, idéales pour le montage ou la réutilisation sur d’autres plateformes (Instagram, YouTube Shorts, etc.).

Cependant, il est important de respecter le droit d’auteur. Si la vidéo ne vous appartient pas, ne la republiez pas sans l’accord du créateur.
L’utilisation personnelle (hors ligne, étude, inspiration) reste, elle, parfaitement légitime.

7. TikTokio et la haute définition (HD)

Pour ceux qui recherchent une qualité d’image optimale, la version télécharger vidéo TikTok HD de TikTokio est idéale.
Elle conserve le format original, sans compression ni perte de qualité.
C’est parfait pour les créateurs souhaitant retravailler leurs clips ou les présenter sur un écran plus grand.

La technologie utilisée par TikTokio analyse directement le flux vidéo TikTok et le reconstruit sans watermark ni altération visuelle – une approche rare parmi les téléchargeurs en ligne.

8. Astuces pour un téléchargement rapide et organisé

Pour mieux gérer vos téléchargements TikTok, suivez ces conseils simples :

• Créez un dossier « TikTok » sur votre smartphone ou ordinateur.
  
• Nommez vos fichiers avec le nom du créateur ou la date de publication.
  
• Supprimez régulièrement les vidéos inutiles pour économiser de l’espace.
  
• Conservez une copie dans un cloud (Drive, iCloud, Dropbox).
  

Avec un peu d’organisation, vous pourrez facilement retrouver et réutiliser vos vidéos préférées à tout moment.

9. Légalité et respect du contenu sur TikTok

Le téléchargement d’une vidéo TikTok est autorisé pour un usage personnel tant qu’il ne viole pas les droits d’auteur.
Voici quelques règles simples :

• Ne republiez pas les vidéos d’autres utilisateurs sans crédit.
  
• N’utilisez pas de vidéos téléchargées à des fins commerciales sans autorisation.
  
• Évitez de modifier ou de couper le contenu original de manière trompeuse.
  

TikTokio est un outil neutre : il fournit simplement un moyen technique d’enregistrer le contenu, mais c’est à l’utilisateur de l’utiliser de manière éthique.

10. Alternatives à TikTokio : pourquoi elles ne valent pas la peine

Certains outils prétendent offrir la même qualité, mais ils imposent souvent des limites :

• Téléchargements payants après quelques essais gratuits.
  
• Qualité inférieure ou compression excessive.
  
• Pop-ups, redirections ou publicités invasives.
  

Comparé à ces services, TikTokio reste 100 % gratuit, rapide et sécurisé, ce qui en fait le choix le plus populaire en 2025 pour télécharger des vidéos TikTok sans complication.

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Le biais de projection est un de ces pièges cognitifs qui affecte notre manière de comprendre et d’interagir avec les autres dans la vie quotidienne, au travail, et dans nos relations sociales. Il consiste à supposer, bien souvent inconsciemment, que nos émotions, nos croyances et nos opinions sont universelles, et qu’autrui les partage forcément avec […]

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Ah, les install parties… On y vient pour respirer le parfum du libre, réanimer de vieux PC et prouver qu’un pingouin bien motivé vaut mieux qu’un écran bleu. 🐧Cette fois, c’est un Acer Aspire ES15 équipé d’un vaillant Pentium N4200 qui a décidé de jouer les rebelles. Tout semblait prêt : clé Rufus, ISO officielle, […]

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