docker run -p 8000:8000 zie619/n8n-workflows:latest

Une fois lancé, vous avez accès à une API REST pour chercher et récupérer les workflows. Le endpoint /api/search pour les requêtes, /api/workflow/{id} pour récupérer le JSON d’un workflow spécifique, /api/categories pour la liste des catégories… Tout est documenté évidemment.

Ce truc utilise SQLite avec FTS5 (Full-Text Search) pour les recherches rapides, FastAPI pour le backend, et Tailwind CSS pour le frontend.

Bref, si vous cherchez de l’inspiration pour vos automatisations ou si vous ne voulez pas réinventer la roue à chaque fois, cette collection vaut vraiment le détour.

Source

Du coup, grâce à ces millions d’exemples de situations domestiques authentiques, Memo peut gérer ce qu’ils appellent les “tâches à horizon long”. Ce sont des actions en plusieurs étapes où il faut prendre des décisions selon le contexte comme débarrasser une table, remplir et vider un lave-vaisselle, plier du linge, ranger les chaussures qui trainent dans l’entrée, et même préparer un espresso.

Bon après faudra pas lui demander de gérer un ado en crise existentielle qui n’a plus de Wifi, mais c’est déjà pas si mal.

Côté design, comme vous pouvez le voir, Memo ne ressemble pas du tout aux robots humanoïdes qui font des saltos sur scène. Il a une base roulante au lieu de jambes, ce qui lui permet de rester stable même si le courant se coupe. Donc pas de risque qu’il vous tombe dessus pendant votre sieste.

Son torse peut également monter et descendre pour atteindre des objets à différentes hauteurs et visuellement, il a vraiment un air rétrofuturiste assez mignon avec son corps blanc brillant, ses deux bras super longs, et un visage de cartoon avec des grands yeux en boutons… Ah et vous pouvez même lui mettre différentes casquettes de couleur pour lui donner un look west coast.

Ça me rappelle un peu Baymax dans Big Hero 6. Son corps est également recouvert de silicone souple, ce qui le rend plus dodu et rassurant qu’un robot humanoïde classique froid avec son look de T-1000.

La sécurité a été également bien pensée, d’après ce qu’ils expliquent. Memo est en effet conçu pour être “safe” en présence d’enfants. Si un gamin le pousse ou lui rentre dedans, il ne va pas riposter en lui mettant un coup de savate comme Nawell. Et sa stabilité passive fait qu’il ne peut pas tomber brutalement même en cas de coupure de courant, contrairement à un père de famille bourré et violent.

Et concernant la vie privée, Sunday insiste sur le fait que leur méthode d’apprentissage est respectueuse puisque le robot n’a pas besoin de vous filmer en permanence pour apprendre, vu qu’il utilise les données collectées via le fameux gant et sa bibliothèque de compétences en expansion permanente.

Voilà, le programme de bêta-test “ Founding Families ” a ouvert le 19 novembre et ils vont sélectionner 50 familles qui recevront des exemplaires numérotés de Memo avec un support rapproché de l’équipe. JE ME PORTE VOLONTAIRE POUR TESTER CE TRUC !! Et ensuite, le produit final sera commercialisé au plus tôt fin 2026 avec un prix de départ estimé autour de 20 000 dollars. Ouais, c’est pas donné, mais bon, si vous calculez le coût “d’élevage” d’un enfant jusqu’à ce qu’il soit capable de plier une chaussette correctement, vous vous rendrez compte que c’est peut-être pas si cher ^^.

Source

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

from bytebot import ByteBotClient

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

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

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

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

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

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

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