Si vous faites partie de ces gens qui passent plus de temps à configurer leur barre de tâches qu'à réellement bosser sur leur PC, j'ai déniché un truc qui va vous plaire (ou vous faire perdre encore plus d'heures de sommeil, au choix).
Car on a tous voulu avoir un jour une barre de statut un peu sexy sous Linux et finalement se retrouver à se farcir des fichiers de config imbuvables ou des centaines de lignes de CSS hacky pour simplement changer une malheureuse icône. C’est souvent frustrant, sans parler du temps perdu, et on finit par garder le truc par défaut par pure flemme. Mais avec Quickshell, un nouveau monde devient possible !
Voici quelques exemples de ce qu'on peut faire avec Quickshell, du Material You au style rétro :
L'idée en fait, c'est d'utiliser le QML (le langage de Qt pour les interfaces) pour décrire son bureau de façon déclarative car c'est lisible, et surtout, c'est hyper puissant. Le toolkit vous permet de créer non seulement des barres de statut, mais aussi des widgets et des tableaux de bord, et si vous vous sentez l'âme d'un développeur, vous pouvez même construire vos propres écrans de verrouillage en vous basant sur les capacités du moteur.
Le gros point fort de cet outil, c'est le rechargement à la volée. Bon, c'est pas encore du hot reloading automatique à chaque micro-seconde, mais vous pouvez déclencher la mise à jour de votre config instantanément (souvent via un simple raccourci ou une commande), et hop, la modification apparaît sur votre écran sans avoir à redémarrer toute votre session. Pour itérer rapidement sur un design, c'est juste du bonheur.
Côté technique, le projet envoie du bois puisque c'est écrit principalement en C++, que c'est sous licence LGPL-3.0/GPL-3.0, et que ça supporte aussi bien Wayland que X11 (même si Wayland est clairement le chouchou). Ça s'intègre d'ailleurs plutôt bien avec des compositeurs comme Hyprland ou Sway, selon votre configuration et les protocoles disponibles. Y'a même un module pour PipeWire si vous voulez gérer votre audio aux petits oignons et un support du system tray (via StatusNotifierItem).
La communauté commence d'ailleurs à sortir des trucs assez fous. J'ai vu passer des environnements complets construits avec le toolkit, comme DankMaterialShell qui adaptent les couleurs à votre fond d'écran, ou des délires plus rétro qui nous ramènent direct dans les années 90.
Bref, si vous avez envie de bidouiller votre desktop sans vous arracher les cheveux sur du CSS, foncez tester ça. C'est gratuit, c'est open source, et ça tourne nickel.
Vous voulez faire tourner des modèles d'IA directement sur votre téléphone, sans envoyer vos données à un serveur distant ?
Ça tombe bien puisque Google a sorti
Edge Gallery
, une application open source qui permet d'exécuter des LLM et des modèles multimodaux en local sur Android et iOS. Et vu que c'est sous licence Apache 2.0, personne ne pourra vous la retirer... même si Google décide un jour de passer à autre chose ^^.
Vous l'aurez compris, ce qui est cool avec cette app c'est que tout se passe sur l'appareil. Vos conversations avec l'IA, vos photos analysées, vos notes audio transcrites... rien ne quitte votre smartphone. Et visiblement, ça plaît puisque l'app a dépassé les 500 000 téléchargements en seulement deux mois après sa sortie sur GitHub.
Et comme je sais que parmi vous, y'a pas mal de paranos comme moi et de gens qui ne prennent pas leurs médicaments (pas comme moi), je pense que c'est le genre de solution qui va vous faire plaisir !
Ce qu'on peut faire avec
Edge Gallery embarque plusieurs fonctionnalités qui couvrent pas mal de cas d'usage du quotidien. Concrètement, vous avez :
AI Chat pour discuter avec un LLM comme vous le feriez avec ChatGPT, sauf que tout reste en local. Pratique pour brainstormer, rédiger des mails ou juste poser des questions sans connexion internet.
Ask Image pour analyser vos photos. Vous prenez un truc en photo et vous demandez à l'IA de vous expliquer ce que c'est. Ça marche pour identifier des plantes, décrypter une facture, ou comprendre un schéma technique.
Audio Scribe pour transcrire de l'audio en texte. Vous enregistrez une réunion, une interview, ou vos propres notes vocales, et hop, ça devient du texte exploitable. Et depuis la dernière mise à jour, vous pouvez même traduire directement dans une autre langue.
L'interface d'AI Edge Gallery sur Android
Prompt Lab pour les développeurs qui veulent tester leurs prompts et benchmarker les différents modèles disponibles. Y'a même des métriques en temps réel (temps de première réponse, vitesse de décodage, latence) pour les geeks de l'optimisation.
Tiny Garden, c'est le petit bonus rigolo : un mini-jeu expérimental entièrement offline où vous utilisez le langage naturel pour planter, arroser et récolter des fleurs. Bon, c'est gadget, mais ça montre bien les possibilités du truc.
Mobile Actions pour les plus aventuriers. Vous pouvez utiliser une recette open source pour fine-tuner un modèle, puis le charger dans l'app pour contrôler certaines fonctions de votre téléphone en offline. C'est encore expérimental, mais ça peut donner des idées intéressantes.
Les modèles disponibles
L'app propose plusieurs modèles selon vos besoins. On retrouve la famille
Gemma de Google
(Gemma 3 en 1B et 4B paramètres, Gemma 3n optimisé pour les appareils plus modestes et qui gère maintenant l'audio), mais aussi des modèles tiers comme Qwen2.5, Phi-4-mini de Microsoft, ou encore DeepSeek-R1 pour ceux qui veulent du raisonnement plus poussé.
Et les gardes fous sont facilement contournables...
Il y a aussi des modèles spécialisés comme
TranslateGemma
pour la traduction (55 langues supportées) et FunctionGemma pour l'appel de fonctions et tout ce petit monde tourne grâce à
LiteRT
, le runtime léger de Google pour l'inférence on-device.
D'ailleurs, la communauté Hugging Face propose déjà pas mal
de modèles convertis au format LiteRT
donc si les modèles par défaut ne vous suffisent pas, vous pouvez aller fouiller dans leur collection pour trouver votre bonheur. Et pour les plus aventuriers, vous pouvez même charger vos propres modèles au format .litertlm.
Installation sur Android
Pour Android, c'est simple, direction le
Play Store
et vous cherchez "AI Edge Gallery". Vous pouvez aussi télécharger l'APK directement depuis les
releases GitHub
si vous préférez. Il vous faut Android 12 minimum et un appareil avec au moins 4 Go de RAM (8 Go recommandés pour les gros modèles).
Au premier lancement, l'app vous propose de télécharger les modèles. Comptez entre 500 Mo et 4 Go par modèle selon la taille. Une fois téléchargés, ils sont stockés localement et vous n'avez plus besoin de connexion pour les utiliser.
Et sur iOS / macOS ?
Pour iOS, l'app est disponible en bêta via
TestFlight
. Attention, c'est limité à 10 000 testeurs (premier arrivé, premier servi), et il faut un appareil avec minimum 6 Go de RAM. Moi c'est ce que j'utilise et comme c'est pas encore la version finale, il manque quelques trucs mais ça fonctionne. Google vise une sortie officielle sur l'App Store début 2026. J'ai hâte !
Pour macOS par contre... il n'y a pas de version native. L'app est pensée pour le mobile uniquement donc si vous voulez vraiment tester sur votre Mac, la solution c'est de passer par un émulateur Android comme Android Studio (avec l'émulateur intégré) ou BlueStacks. BlueStacks Air est d'ailleurs optimisé pour les Mac Apple Silicon. C'est pas idéal mais ça dépanne.
Cela dit, si vous êtes sur Mac et que vous voulez faire tourner des LLM en local, regardez plutôt du côté d'Ollama ou de
LM Studio
qui sont nativement compatibles.
Pourquoi c'est intéressant ce truc ?
L'intérêt principal, c'est évidemment la confidentialité. Vos données ne transitent jamais par des serveurs externes donc vous en gardez le contrôle total. C'est particulièrement pertinent si vous bossez avec des documents sensibles ou si vous êtes simplement attaché à votre vie privée.
L'autre avantage, c'est que ça fonctionne hors ligne. Dans le métro, en avion, en zone blanche... votre IA reste disponible. Pas de latence réseau, pas de "serveur surchargé, réessayez plus tard".
Et puis le fait que ce soit open source, ça ouvre pas mal de portes car la communauté peut contribuer, ajouter des modèles, corriger des bugs et même si Google abandonne le projet (ce qui ne serait pas une première), le code restera là et on pourra faire des forks ! (Pourquoi attendre en fait ??)
Voilà, pour ceux qui veulent creuser,
le wiki GitHub du projet
contient pas mal de documentation sur l'ajout de modèles personnalisés et l'utilisation avancée de l'API LiteRT.
Qui n'a jamais eu envie de savoir si "KikouLolDu93" avait aussi un compte sur un site de rencontre ou un forum obscur de haxx0rs ? C'est humain, c'est de la curiosité... ou de l'OSINT (Open Source Intelligence) si vous voulez faire genre vous êtes un pro. Et pour ça, j'ai l'outil qu'il vous faut : Social Analyzer.
Ce script est un détective privé numérique qui va frapper à la porte de plusieurs centaines de sites (Facebook, X (ex-Twitter), Instagram, Tinder, et des trucs bien plus niches) pour vérifier la présence d'un pseudo.
Développé par qeeqbox, Social Analyzer ne se contente pas de tester une URL. Il analyse les pages, vérifie les métadonnées, et vous sort un score de confiance de 0 à 100. Notez qu'un score de 100 n'est pas une preuve d'identité absolue (on n'est pas à la police scientifique), mais une forte probabilité basée sur les signaux trouvés. À l'inverse, un score de 0 peut signifier que c'est un homonyme, ou simplement que le site a bloqué la requête. Ça évite en tout cas de stalker la mauvaise personne trop vite.
L'outil est codé en JavaScript et Python, et vous pouvez l'utiliser en ligne de commande ou via une interface web plutôt propre si le terminal vous donne de l'urticaire.
Comment on installe la bestiole ?
Vous avez plusieurs options, mais la plus simple si vous avez Python 3 d'installé, c'est via pip (vérifiez bien que c'est le paquet officiel) :
pip3 install social-analyzer
Et hop, c'est réglé. Ensuite pour lancer une recherche rapide, c'est aussi simple que :
social-analyzer --username "le_pseudo_a_chercher"
Si vous êtes plus team NodeJS, vous pouvez aussi cloner le dépôt GitHub et lancer ça à la main :
git clone https://github.com/qeeqbox/social-analyzer.git
cd social-analyzer
npm install
npm start
Ça lancera l'interface web sur votre machine (généralement sur le port 9005), et vous pourrez faire vos recherches tranquillement en cliquant sur des boutons.
Et ça marche vraiment ?
Franchement, oui. C'est même assez bluffant de voir tout ce qui ressort. Il peut même tenter d'extraire des infos supplémentaires comme la bio ou l'avatar si les sites ne sont pas trop protégés contre le scraping.
Par contre, petit disclaimer habituel : ce genre d'outil, c'est pour de l'investigation légitime. Genre vérifier vos propres traces numériques pour faire du nettoyage, ou pour des enquêtes de sécu. Ne commencez pas à l'utiliser pour harceler les gens, le web n'a pas besoin de ça.
D'ailleurs, si le sujet de l'OSINT vous branche, jetez un œil à mon article sur
Blackbird
qui fait un boulot similaire, ou apprenez à
analyser un profil GitHub
comme un chef.
Bref, Social Analyzer c'est puissant, c'est open source, et ça fait le café. À utiliser avec intelligence évidemment !
Vu nos relations actuelles avec les États-Unis, il est peut-être temps d’amender, si ce n’est supprimer, l’article 6 de la directive copyright.
Cette suggestion revient régulièrement dans les réponses à un appel à témoignages lancé par la Commission européenne. L’initiative est censée préfigurer une nouvelle stratégie open source pour l’UE. Il est question de la publier parallèlement au CAIDA (Cloud and AI Development Act)*, pour lequel une consultation publique a déjà été organisée.
Face à la directive copyright, l’argument souverain
Bruxelles sollicite des informations concernant :
Les forces et faiblesses de ce secteur, notamment les barrières à l’adoption et aux contributions
Sa valeur ajoutée pour le public et le privé
Les mesures à prendre pour en soutenir le développement
Les domaines technologiques à prioriser
Le potentiel de gain en compétitivité et en cyberrésilience pour les secteurs économiques
L’appel à témoignages est ouvert jusqu’au 3 février 2026. En une semaine, il a réuni quelque 350 réponses – un volume notable en comparaison à d’autres consultations. Elles sont, donc, nombreuses à mentionner le fameux article 6 de la directive copyright (de 2001). Il a pour effet, entre autres, de criminaliser la rétroingénierie de certaines technologies.
S’en passer permettrait aux entreprises européennes de développer des outils simplifiant le basculement vers l’open source depuis des solutions propriétaires, note un des répondants. D’autres expliquent que cela permettrait de rendre des plates-formes conformes au DMA. Ou de réduire le risque géopolitique en pouvant reprendre la main sur une technologie à laquelle l’accès serait coupé.
Taxer l’usage de l’open source ?
Certains témoignages visent des technos spécifiques, invitant par exemple à soutenir le projet de BIOS ouvert coreboot ou à remplacer HDMI par DisplayPort sur les téléviseurs. D’autres se concentrent sur les mécanismes de financement. Ils vont jusqu’à proposer de taxer l’usage de l’open source par les grandes entreprises du numérique – mettant ces ressources sur le même plan que les infrastructures financées par l’argent public.
Autre recommandation : obliger les éditeurs à publier le code source de toute version de logiciel pour laquelle ils ne fournissent plus de support ; et, éventuellement, qu’ils n’en tirent plus de revenus.
Quant aux domaines à prioriser, certains conseillent les dépôts de code, puisque les projets open source en dépendent. D’autres incitent, pêle-même, à se focaliser sur les projets qui souhaitent passer des certifications de conformité ou à ceux qui se focalisent sur l’intégration de multiples composantes open source au sein de systèmes.
Du côté de la Commission européenne, on se félicite que certaines initiatives aient « porté leurs fruits ». Sont cités NGI (Next Generation Internet), GenAI4EU (pour faire émerger des pionniers de l’IA générative), le Chips Act (plus particulièrement, l’investissement sur RISC-V consenti dans ce cadre), le framework FIWARE (destiné au développement de plates-formes de gestion de données), et le programme Simpl (soutien de middlewares pour les data spaces). Bruxelles rappelle aussi la création du DC-EDIC (consortium pour les communs numériques).
* Cette proposition d’acte législatif – dont la nature n’est pas déterminée à date – porte principalement deux objectifs. D’une part, lever des barrières à l’accroissement de la capacité de calcul disponible dans l’UE. De l’autre, aider au développement d’une offre compétitive de services cloud.
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