Risk of Rain 2 a revêtu un nouveau défi avec le Collective Alloyed, introduisant des ennemis redoutables, mais parvenir au boss final, Solus Wing, peut être un véritable défi. Que vous soyez un joueur expérimenté ou nouveau dans le jeu, connaître les étapes pour atteindre Solus Wing peut vous donner un avantage dans cette aventure […]

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Google a YouTube Music ave un budget illimité, des équipes entières de devs, des serveurs partout dans le monde… et pourtant une autre app Android open source fait mieux le job ! Cette app c’est SimpMusic et vous allez l’adorer !

Car oui, YouTube Music officiel , c’est bridé à mort. Y’a pas lecture possible en tâche de fond sans l’option premium, y’a des pubs et des trackers partout et pas de canvas comme sur Spotify (canvas, ce sont les petites vidéos qui tournent en boucle quand vous lisez une chanson). Bref, c’est pas ouf.

Du coup, le dev de SimpMusic a eu pour idée de balancer tout ce que YouTube Music officiel refuse de vous donner : De la lecture sans pub ET en tâche de fond (vous pouvez sortir de l’app et la musique continuera à jouer), de quoi vous balader dans les nouveaux podcasts et les tubes du moment et autres playlists et y’a même du cache offline et la possibilité de vous lancer dans la lecture de paroles synchronisées avec la musique. SimpMusic offre aussi un SponsorBlock intégré, et des fonctionnalités comme le retour des dislike, le support Android Auto, des suggestions et traduction IA, et un timer qui coupe tout au bout d’un moment si vous vous endormez en musique… Bref, que des bonnes idées !

Et tout cela est codé en Kotlin et utilise les API cachées de YouTube Music. C’est donc du bon gros reverse engineering pur et simple. D’où le côté beta de l’app qui peut parfois se comporter bizarrement. Mais si ça vous dit de tester, vous pouvez choper ça sur F-Droid, IzzyOnDroid, ou directement sur les releases GitHub. Évidemment, vous ne la trouverez pas sur le Play Store puisque Google n’aime pas ce genre d’app. Ils ont même banni Spotube de leur store officiel.

Quoiqu’il en soit, si un jour Google peut décider de couper les API “cachées” ou de bannir l’app, ça sera très facile pour eux. Comme d’hab, c’est un jeu du chat et de la souris entre les devs et le géant de la tech.

Merci à Lorenper de m’avoir signalé ce projet et chapeau à maxrave-dev pour avoir osé coder ce que Google refuse de donner.

Call of Duty : Black Ops 7 a fait la une pour toutes les mauvaises raisons. Officiellement qualifié de jeu Call of Duty le moins bien noté de l’histoire sur Metacritic, il affiche un score utilisateur décourageant de seulement 1,6 sur 10. Les joueurs expriment leur déception principalement en raison de la campagne mal exécutée […]

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Ce qui est super relou avec les IA qu’on peut utiliser en local, genre avec Ollama, c’est que si on lui demande des infos un peu trop récente, ça nous sort des vieux chiffres de 2023 avec la confiance d’un vendeur de voitures d’occasion. Bon bah ça, c’est fini puisqu’ Ollama vient de sortir une API de recherche web qui permet enfin à vos modèles locaux d’accéder à des infos fraîches dispo sur le net.

Woohoo \o/ !

Baptisée Ollama Web Search, cette API REST permet donc à vos modèles de faire des recherches sur le web en temps réel comme ça plus besoin de se contenter des données d’entraînement figées dans le temps. Selon la doc officielle , l’API fournit “les dernières informations du web pour réduire les hallucinations et améliorer la précision”. En gros, votre IA locale devient aussi à jour que ChatGPT, mais sans envoyer vos données perso à OpenAI.

Les modèles compatibles avec cette nouvelle fonctionnalité incluent qwen3, LLama, gpt-oss (la version open source d’OpenAI), deepseek-v3.1, et plein d’autres. Et d’après les premiers tests de la communauté , qwen3 et gpt-oss sont même plutôt doués pour exploiter cette fonctionnalité. Le modèle comprend qu’il lui manque une info, fait sa recherche, analyse les résultats et nous sort une réponse documentée !

C’est trop incrrrr ! Vous allez pouvoir booster vos scripts / bots / outils d’IA locale pour qu’ils puissent surveiller des choses dispo en ligne, les comparer, générer des résumés à partir de sites web, fact checker ou compléter des infos…etc.

Mais alors comment s’en servir ? Bon, on est vendredi soir et j’ai la flemme de tourner un tuto vidéo, donc même si je risque de détailler tout ça bientôt à mes Patreons d’amour , voici quand même quelques explications.

D’abord, il faut créer une clé API Ollama . La doc explique que vous avez un essai gratuit généreux pour commencer, mais s’il vous en faut plus, il faudra prendre un petit abonnement Ollama Cloud …

Une fois votre clé en poche, exportez-la dans votre environnement comme ceci :

export OLLAMA_API_KEY="votre_clé_ici"

Le plus simple ensuite pour tester, c’est avec curl :

curl https://ollama.com/api/web_search \ --header "Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY" \ -d '{ "query": "dernières vulnérabilités CVE janvier 2025" }'

Mais bon, soyons honnêtes, on va plutôt utiliser Python car c’est quand même plus cool ;-) . Voici donc un exemple de script basique qui compare une réponse avec et sans recherche web :

import ollama
from ollama import chat, web_search, web_fetch

model = "qwen3:4b"

# 1. Sans recherche web
response_classic = chat( # pas ollama.chat
 model=model,
 messages=[{
 "role": "user",
 "content": "Quelles sont les features de React 19?"
 }]
)
print("Sans recherche web:", response_classic.message.content[:500]) # .message.content

# 2. Avec recherche web
search_results = web_search("React 19 features dernières nouveautés")
print("Résultats:", search_results)

# 3. Avec outils
available_tools = {'web_search': web_search, 'web_fetch': web_fetch}
messages = [{
 "role": "user",
 "content": "Utilise la recherche web pour me dire les dernières features de React 19"
}]

response_with_tools = chat(
 model=model,
 messages=messages,
 tools=[web_search, web_fetch],
 think=True
)

# Accès aux tool_calls
if response_with_tools.message.tool_calls:
 for tool_call in response_with_tools.message.tool_calls:
 function_to_call = available_tools.get(tool_call.function.name)
 if function_to_call:
 args = tool_call.function.arguments
 result = function_to_call(**args)
 print(f"Outil utilisé: {tool_call.function.name}")
 print(f"Résultat: {str(result)[:500]}...")

print("Réponse finale:", response_with_tools.message.content)

import ollama
from ollama import chat, web_search

class SecurityAgent:
 def __init__(self):
 self.model = "qwen3:4b"

 def check_vulnerabilities(self, technologies):
 rapport = "🛡️ RAPPORT SÉCURITÉ\n\n"

 for tech in technologies:
 # Recherche directe des CVE récentes
 results = web_search(f"{tech} CVE vulnerabilities 2025 critical")

 # Demande au modèle d'analyser
 response = chat(
 model=self.model,
 messages=[{
 "role": "user",
 "content": f"Résume les vulnérabilités critiques de {tech}: {results}"
 }]
 )

 rapport += f"### {tech}\n{response.message.content}\n\n"

 return rapport

# Utilisation
agent = SecurityAgent()
rapport = agent.check_vulnerabilities(["Node.js", "PostgreSQL", "Docker"])
print(rapport)

from ollama import web_search, web_fetch, chat

# 1. Recherche d'articles pertinents
search_results = web_search("React 19 vs Vue 3 comparison 2025")
top_url = search_results.results[0]['url'] # ou .url selon le type
print(f"📰 Article trouvé: {search_results.results[0]['title']}")

# 2. Récupération du contenu complet de la page
page_content = web_fetch(top_url)
print(f"📄 {len(page_content.content)} caractères récupérés")

# 3. Analyse approfondie du contenu
response = chat(
 model="qwen3:4b", # ou "gpt-oss" si disponible
 messages=[{
 "role": "user",
 "content": f"""
 Analyse cette comparaison technique:
 {page_content.content[:4000]}

 Donne-moi:
 1. Les points clés de chaque framework
 2. Le gagnant selon l'article
 3. Les cas d'usage recommandés
 """
 }]
)

print(f"\n🔍 Analyse:\n{response.message.content}")