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Pour accéder au catalogue Gaia-X du CISPE, attention à ne pas suivre le lien que l’association affiche sur la page d’accueil de son site.
Nous en avons fait l’amère expérience. Ledit lien pointe vers une ancienne version du catalogue… qui n’est que partiellement fonctionnelle. Certains filtres sont inopérants (localisation des services, par exemple) tandis que d’autres ne renvoient aucun résultat (tri par fournisseur, par certification, par label Gaia-X). De nombreuses fiches sont par ailleurs en doublon voire plus ; et sur chacune, le JSON source est inaccessible (erreur 503). Les contenus mêmes ne sont plus à jour, reflétant les principes de Gaia-X tels qu’ils étaient essentiellement fin 2022.
Une maintenance depuis la France
À la « bonne » adresse, la spécification Gaia-X référente est celle de mars 2025. L’enregistrement des services passe toujours par le CISPE (démarche gratuite pour les membres et les affiliés). L’exploitation et la maintenance du catalogue restent à la charge de Cloud Data Engine, SASU francilienne née en 2023, quelques semaines avant le passage en prod.
Les services listés respectent un socle minimal d’exigences – dit « conforité standard » – attendues pour pouvoir participer à l’écosystème Gaia-X. Ils peuvent être labellisés à trois niveaux supplémentaires.
Le premier comporte des exigences en matière de droit applicable, de gouvernance et de transparence. Il est obtenu sur la base d’une autocertification.
Le deuxième requiert une possibilité de traiter les données en Europe uniquement. Le troisième ajoute des critères pour assurer l’immunité aux lois extra-européennes. L’un et l’autre impliquent un audit tiers sur la protection des données et la cybersécurité ; pas sur la portabilité et la soutenabilité.
De premières offres labellisées Gaia-X niveau 3
À l’occasion du Sommet Gaia-X 2025, le CISPE a mis en lumière l’intégration d’un premier bouquet d’offres de services labellisées au niveau 3. Au nombre de 9, elles émanent de 5 fournisseurs. Dont 3 français :
Cloud Temple (IaaS open source, IaaS bare metal et PaaS OpenShift)
OVHcloud (Hosted Private Cloud by VMware)
Thésée Datacenter (hébergement dans ses deux datacenters des Yvelines)
Les étiquettes désignant les autres niveaux de conformité n’ont encore été attachées à aucun service (elles l’étaient pour quelques-uns dans l’ancienne version du catalogue).
Cloud Temple rejoint Ikoula, OVHcloud et Thésée Data Center
Côté certifications, certaines étiquettes n’ont, là aussi, pas encore été massivement attribuées. Illustration avec le code de conduite SWIPO, actuellement associé à seulement 4 services.
D’autres étiquettes, à l’instar de C5 (le « SecNumCloud allemand »), ne retournent quasiment pas de résultats, faute de fournisseurs nationaux référencés dans le catalogue. Pour le moment ils sont 13 :
Quatre français (Cloud Temple, Ikoula, OVHcloud, Thésée Data Center)
Deux espagnols (Gigas Hosting, Jotelulu)
Cinq italiens (Aruba, CoreTech, Netalia, Opiquad, Seeweb)
Un néerlandais (Leaseweb)
Un américain (AWS)
Cloud Temple – non membre du CISPE, comme OVHcloud et Thésée Data Center – et Seeweb étaient les seuls de ces fournisseurs à ne pas figurer dans l’ancienne version du catalogue*.
Les quelque 600 services référencés sont presque tous localisés dans l’UE. Les 15 exceptions (États-Unis, Canada, Australie, Singapour) sont liées à OVHcloud.
Les tags relatifs aux catégories de services visent large. « Authentification », par exemple, est attribué autant au remote desktop et au PBX virtuel de Jotelulu qu’à l’hébergement web et au Veeam d’OVHcloud.
* Son intégration « a posteriori » se ressent : elle ne respecte par l’ordre alphabétique (Cloud Temple est positionné après CoreTech dans la liste déroulante du filtre fournisseurs).
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Vous en avez marre du duo Chrome/Safari ? Moi aussi. Alors quand j’ai entendu parler de Ladybird, ce navigateur web développé from scratch sans une seule ligne de code en provenance de Blink, WebKit ou Gecko, j’ai voulu tester la bête. Direction donc le terminal, pour une petite compilation sur mon Mac ARM !
Ladybird, c’est le projet fou d’
Andreas Kling
, un ancien ingénieur WebKit chez Apple qui a décidé de créer son propre système d’exploitation (
SerenityOS
) pour se remettre d’une addiction. Code un OS entier comme thérapie, je trouve ça assez cool… Et dedans, il y avait un petit visualiseur HTML qui a fini par devenir un projet à part entière avec 8 développeurs full time et des sponsors comme Shopify, Cloudflare ou encore le co-fondateur de GitHub.
Le concept de Ladybird, c’est zéro code emprunté aux moteurs existants. Tout est écrit en C++ (avec une migration vers Swift prévue), du moteur de rendu LibWeb au moteur JavaScript. C’est donc actuellement le seul navigateur vraiment indépendant en développement actif. Et ça, dans un monde où même Firefox commence à faire un peu polémique sur son indépendance, ça fait du bien.
Mais parlons de mon test. J’ai cloné le repo, lancé la compilation sur mon ordi, et… ça compile. Déjà, c’est une victoire… Le navigateur se lance, affiche des pages, gère le CSS, fait tourner du JavaScript. Les bases sont là.
MAIS on est clairement en pré-alpha car ça rame pas mal et sur YouTube les vidéos refusent même de se lancer. C’est parfaitement normal car le navigateur ne supporte pas encore tous les codecs et APIs nécessaires pour le web moderne et l’alpha est prévue pour l’été 2026, avec une bêta en 2027 et une version stable en 2028. Donc on n’y est pas encore.
Mais c’est encourageant ! En octobre dernier, l’équipe a même fait passer
1,9 million de tests
de conformité web (Web Platform Tests) et verdict, le pinch-to-zoom fonctionne sur Mac, le local storage et OK et même Windows commence à être supporté par la communauté.
L’autre truc cool, c’est leur business model. Comme y’a pas de deal avec un moteur de recherche par défaut qui vous piste ni de crypto-tokens chelou et pas de monétisation de données des utilisateurs, le projet se doit d’être financé uniquement par des dons et des sponsors corporate via une structure à but non lucratif. C’est cool et ça nous change de ce monde où Google paie des milliards à Apple pour être le moteur par défaut de Safari.
Donc mon verdict après mes tests, c’est qu’en l’état,
Ladybird
n’est pas utilisable au quotidien. Et c’est complètement normal vu le stade de développement. Ce n’est donc pas encore un Firefox-killer, mais un projet de recherche et développement qui pourrait, dans 3 ans, devenir une vraie alternative.
Voilà, donc en attendant, Firefox reste mon navigateur principal mais je garde un œil sur cette petite coccinelle parce qu’avoir un quatrième moteur de rendu vraiment indépendant sur le marché, sans les tentacules de Google, Apple ou des régies pub, c’est top !
Vous vous souvenez quand je vous avais parlé de
la formation gratuite de Microsoft sur GitHub Copilot
? Hé bien ils remettent le couvert, mais cette fois c’est pour nous apprendre la science du Machine Learning from scratch ! Et c’est pas un petit tuto de 2h fait à l’arrache comme sur ma chaine Youtube… Non, c’est un bon gros programme complet en 12 semaines avec 26 leçons et tout ça dans la langue Gims.
Le repo s’appelle ML-For-Beginners et le truc cool c’est que Microsoft a choisi de se concentrer sur le Machine Learning “classique” avec Scikit-learn et pas du deep learning de richou qui demande des GPU à 3000 balles. Du coup c’est accessible à n’importe qui avec un laptop normal !
Leur programme couvre à peu près tout ce qu’il faut savoir pour débuter : Régression, classification, clustering, traitement du langage naturel, séries temporelles, et même un peu d’apprentissage par renforcement. Chaque leçon démarre par un quiz pour voir où vous en êtes, suivi de contenu avec des explications pas à pas, des challenges à faire, et un autre quiz de fin pour vérifier que vous avez bien tout capté.
La
version française du README
est dispo sur le repo et tout est traduit dans plus de 50 langues, du chinois à l’arabe en passant par le croate… Microsoft a automatisé la traduction via GitHub Actions, donc soyez souple d’esprit si vous croisez quelques phôtes…
L’approche pédagogique de cette formation est basée sur des projets concrets du genre prédire le prix des citrouilles, classifier des cuisines du monde (forcement, la française arrivera en premier ^^), analyser de la musique pour du clustering…etc. Bref, c’est un peu original !
Voilà si vous êtes en vacances ou en reconversion IA, pour commencer, il suffit de forker le repo et de le cloner sur votre machine.
Voilà, si vous avez toujours voulu comprendre comment fonctionne le Machine Learning sans vous taper des formules de maths pendant 6 mois ou vendre un rein pour un abonnement à un cours en ligne, c’est le bon moment je pense !