Boston Dynamics que vous connaissez tous pour ses chiens robots tueurs de la mort, vient de sortir une vidéo de 40 minutes. Pas de saltos arrière ou de robots qui dansent mais plutôt une loooongue session où ça parle stratégie IA et vision à long terme. Et comme j'ai trouvé que c'était intéressant, je partage ça avec vous !

Zach Jacowski, le responsable d'Atlas (15 ans de boîte, il dirigeait Spot avant), discute donc avec Alberto Rodriguez, un ancien prof du MIT qui a lâché sa chaire pour rejoindre l'aventure et ce qu'ils racontent, c'est ni plus ni moins comment ils comptent construire un "cerveau robot" capable d'apprendre à faire n'importe quelle tâche. Je m'imagine déjà avec un robot korben , clone de ma modeste personne capable de faire tout le boulot domestique à ma place aussi bien que moi... Ce serait fou.

Leur objectif à Boston Dynamics, c'est donc de créer le premier robot humanoïde commercialement viable au monde et pour ça, ils ont choisi de commencer par l'industrie, notamment les usines du groupe Hyundai (qui possède Boston Dynamics).

Alors pourquoi ? Hé bien parce que même dans les usines les plus modernes et automatisées, y'a encore des dizaines de milliers de tâches qui sont faites à la main. C'est fou hein ? Automatiser ça c'est un cauchemar, car pour automatiser UNE seule tâche (genre visser une roue sur une voiture), il faudrait environ un an de développement et plus d'un million de dollars.

Ça demande des ingénieurs qui conçoivent une machine spécialisée, un embout sur mesure, un système d'alimentation des vis... Bref, multiplié par les dizaines de milliers de tâches différentes dans une usine, on serait encore en train de bosser sur cette automatisation dans 100 ans...

L'idée de Boston Dynamics, c'est donc de construire un robot polyvalent avec un cerveau généraliste. Comme ça au lieu de programmer chaque tâche à la main, on apprend au robot comment faire. Et tout comme le font les grands modèles de langage type ChatGPT, ils utilisent une approche en deux phases : le pre-training (où le robot accumule du "bon sens" physique) et le post-training (où on l'affine pour une tâche spécifique en une journée au lieu d'un an).

Mais le gros défi, c'est clairement les données. ChatGPT a été entraîné sur à peu près toute la connaissance humaine disponible sur Internet mais pour un robot qui doit apprendre à manipuler des objets physiques, y'a pas d'équivalent qui traîne quelque part.

Du coup, ils utilisent trois sources de data.

La première, c'est la téléopération. Des opérateurs portent un casque VR, voient à travers les yeux du robot et le contrôlent avec leur corps. Après quelques semaines d'entraînement, ils deviennent alors capables de faire faire à peu près n'importe quoi au robot. C'est la donnée la plus précieuse, car il n'y a aucun écart entre ce qui est démontré et ce que le robot peut reproduire. Par contre, ça ne se scale pas des masses.

La deuxième source, c'est l'apprentissage par renforcement en simulation. On laisse le robot explorer par lui-même, essayer, échouer, optimiser ses comportements. L'avantage c'est qu'on peut le faire tourner sur des milliers de GPU en parallèle et générer des données à une échelle impossible en conditions réelles. Et contrairement à la téléopération, le robot peut apprendre des mouvements ultra-rapides et précis qu'un humain aurait du mal à démontrer, du genre faire une roue ou insérer une pièce avec une précision millimétrique.

La troisième source, c'est le pari le plus ambitieux, je trouve. Il s'agit d'apprendre directement en observant des humains.

Alors est-ce qu'on peut entraîner un robot à réparer un vélo en lui montrant des vidéos YouTube de gens qui réparent des vélos ? Pas encore... pour l'instant c'est plus de la recherche que de la production, mais l'idée c'est d'équiper des humains de capteurs (caméras sur la tête, gants tactiles) et de leur faire faire leur boulot normalement pendant que le système apprend.

Et ils ne cherchent pas à tout faire avec un seul réseau neuronal de bout en bout. Ils gardent une séparation entre le "système 1" (les réflexes rapides, l'équilibre, la coordination motrice, un peu comme notre cervelet) et le "système 2" (la réflexion, la compréhension de la scène, la prise de décision). Le modèle de comportement génère des commandes pour les mains, les pieds et le torse, et un contrôleur bas niveau s'occupe de réaliser tout ça physiquement sur le robot.

C'est bien pensé je trouve. Et dans tout ce bordel ambiant autour de la robotique actuelle, eux semblent avoir trouver leur voie. Ils veulent transformer l'industrie, les usines...etc. Leur plan est clair et ils savent exactement ce qu'ils doivent réussir avant de passer à la suite (livraison à domicile, robots domestiques...).

Voilà, je pense que ça peut vous intéresser, même si c'est full english...

Vous développez un truc en local et vous avez besoin de le montrer à quelqu'un au travers d'Internet, genre pour tester un webhook, faire une démo rapide, ou juste impressionner votre collègue à distance ? Hé bien au lieu de vous farcir une config nginx + certificats SSL + ouverture de ports sur le routeur (Beurk !), y'a Tunnl.gg qui fait tout ça en une SEULE ligne de commande.

Vous tapez une commande SSH, et hop, vous avez une URL publique qui pointe vers votre serveur local. Pas de client à installer, pas de compte à créer, pas de token à configurer, juste SSH, que vous avez forcément déjà sur votre machine.

Donc pour exposer votre app qui tourne sur le port 8080, vous faites :

ssh -t -R 80:localhost:8080 proxy.tunnl.gg

Et c'est parti ! Le service vous file une URL avec un sous-domaine aléatoire, genre abc123.tunnl.gg, et tout ce qui arrive dessus est redirigé vers votre localhost:8080. Et magie magie, HTTPS est automatique, donc pas besoin de vous soucier des certificats.

Du coup, si vous connaissez déjà ce genre d'outils, vous pensez peut-être à Bore que j'ai présenté il y a pas longtemps, ou Portr qui fait sensiblement la même chose, ou encore Chisel pour les amateurs de tunnels TCP/UDP via HTTP. Tous ces outils font du tunneling, mais Tunnl.gg se distingue par son approche "zéro friction" sans binaire à télécharger, et sans compte à vous créer.

Pour le moment, le service est gratuit pour un usage personnel mais les développeurs prévoient des plans payants plus tard avec des features comme les domaines personnalisés, les sous-domaines persistants et des limites de débit plus élevées. On verra bien mais en attendant, pour tester un truc vite fait ou faire une démo, la version gratuite suffira largement.

Bon, y'a quand même quelques trucs à savoir. Primo, ça ne marche qu'avec du trafic HTTP/HTTPS pour l'instant. Deuxio, le TLS est côté serveur, donc techniquement ils peuvent voir votre trafic même s'ils disent ne pas l'inspecter. Donc pour des données vraiment sensibles, gardez ça en tête. Et tertio, comme tout service de ce type, y'a des limites de fair-use pour éviter les abus.

Bref, si vous cherchez un moyen rapide d'exposer un port local sans vous prendre la tête avec la config, Tunnl.gg fera le taf. Au pire vous aurez découvert une alternative de plus à ngrok , au mieux ça deviendra votre outil par défaut pour les démos express...

Merci à Lorenper pour le partage !

Vous savez quoi ? Pendant 20 ans, j'ai fait tout ce qu'il ne fallait pas faire en matière de référencement. Pas de stratégie de mots-clés, pas vraiment d'attention aux liens dofollow ou nofollow, des sujets qui partent dans tous les sens même si ça reste quand même majoritairement "tech", un vocabulaire personnel bourré d'expressions que personne d'autre n'utilise. Bref, le cauchemar absolu de n'importe quel consultant SEO ^^.

Et devinez quoi ? Ça pourrait bien devenir ma plus grande force.

Parce que le monde du référencement est en train de changer radicalement mes amis ! Et ça, c'est à cause de l'IA. Google a déployé son Search Generative Experience (SGE) , les gens utilisent de plus en plus ChatGPT ou Perplexity pour chercher des infos (moi aussi), et les algorithmes deviennent suffisamment "malins" pour comprendre le contexte et l'intention derrière une recherche, et pas juste des mots-clés.

Ce qui se passe en ce moment, c'est que Google privilégie de plus en plus ce qu'il appelle l' E-E-A-T : Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness . En gros, l'expérience de première main, l'expertise réelle, l'autorité dans un domaine, et la confiance. Du coup, les contenus "authentiques" générés par de vrais humains avec de vraies opinions sont en train de surpasser les contenus sur-optimisés pour le SEO. Elle n’est pas belle la vie ??

Regardez Reddit. Le site a vu sa visibilité dans les recherches Google exploser de presque 200% ces derniers mois. Reddit est cité dans 62% des AI Overviews de Google quand il apparaît dans le top 10. Pourquoi ? Hé bien tout simplement parce que c'est du contenu généré par de vrais utilisateurs qui partagent leurs vraies expériences, et pas des articles corporate écrits pour satisfaire un algorithme comme toute la chiasse qu'on peut voir sur LinkedIn (Le LinkedIn de Korben est par ici ! Je ne poste rien pour l'instant, mais j'ai prévu de disrupter le game donc abonnez-vous !).

De mon côté, je suis assez surpris aussi parce que mon trafic remonte en flèche également... En plus, comme l'Indie Web a le vent en poupe, on est biiiiiènnn (à prononcer avec l'accent chelou des sudistes).

Du coup, reprenons un peu mes "faiblesses" une par une.

Tout d'abord, je ne fais pas gaffe aux liens dofollow/nofollow. Je sais c'est maaaal.

Hé bien, figurez-vous qu'en 2019, Google a annoncé discrètement que les nofollow sont maintenant traités comme des "indices" plutôt que des règles strictes . Les profils de liens naturels, avec un mix de dofollow et nofollow, sont désormais considérés comme plus authentiques et les spécialistes estiment qu'un profil sain contient entre 15 et 30% de nofollow. Et le plus important : les mentions de marque sans lien du tout commencent à influencer le référencement. On passe donc d'un SEO basé sur des backlinks à un SEO basé sur des entités et des relations .

Autre défaut, je parle de tout et n'importe quoi sur mon site.

Bon, là c'est vrai que Google préfère les sites spécialisés, mais korben.info existe depuis 2004, avec plus de 20 ans d'historique dans l'univers tech au sens large. Et c'est cette longévité et cette constance dans un domaine (même large) qui construisent une "autorité" que les sites récents ne peuvent pas répliquer. Chè ^^. Et puis, je ne parle pas de finance ET de cuisine ET de mode. Je reste quand même dans la tech, la sécurité, le hacking, le DIY informatique. C'est une niche, qui est juste un peu plus large que ce qu'on pourrait trouver sur un site entièrement consacré aux "claviers mécaniques Cherry MX Red pour gauchers".

Aussi, j'utilise mon propre vocabulaire. Parfois un peu fleuri, très loin du style "journalistique" dont on vous gave à longueur de média. Et ça, je pense que c'est peut-être ma plus grande force. Les IA sont entraînées à détecter les contenus génériques, les patterns répétitifs, les formulations standardisées et un contenu avec une vraie voix personnelle, des expressions uniques, un ton reconnaissable, c'est totalement tout ce que les algorithmes commencent à valoriser. Quand quelqu'un lit un de mes articles (comme vous en ce moment), il sait que c'est moi qui l'ai écrit, et cela même si je m'auto-boost avec l'IA comme tout le monde (voir la FAQ pour les détails).

Et surtout, y'a pas d'autres sites qui ont le même style, les mêmes expressions, la même façon de présenter les choses. C'est donc de l'authenticité pure, et l'authenticité devient le nouveau standard du référencement .

Je n'optimise pas non plus mes contenus sur des mots-clés spécifiques. Bien sûr, j'ai testé ces techniques il y a quelques années dans certains articles, mais c'est tellement chiant à faire... Je pourrais pas être référenceur, j'aurais envie de me foutre en l'air au bout de 5 min. Heureusement, les moteurs de recherche modernes comprennent maintenant le langage naturel et le contexte et par exemple, Google peut faire le lien entre "le truc qui permet de pirater une IA" et "jailbreak LLM" sans que j'aie besoin de bourrer mon texte de mots-clés techniques. L'époque où il fallait répéter 47 fois " meilleur VPN gratuit 2025 " pour ranker est donc révolue.

Ce qui est en train de mourir, donc c'est le SEO manipulatif. C'est-à-dire toutes ces fermes de contenu IA ou ces usines à pigistes qui crachent des milliers d'articles optimisés toute la journée. Je parle des articles de 3000 mots qui répètent la même info sous 15 angles différents pour couvrir tous les mots-clés possibles, sans parler des stratégies de link building agressives avec des guest posts génériques. D'ailleurs, Google a déployé plusieurs mises à jour spécifiquement pour déclasser ce type de contenu.

Ce qui est en train de gagner, vous l'aurez compris, c'est l'authenticité, les vraies personnes avec de vraies opinions, les contenus qui répondent à de vrais besoins plutôt qu'à des requêtes de recherche et les sites avec une histoire, une communauté, une voix.

Bref, après 20 ans à faire du "anti-SEO" par pure flemme et par conviction que le contenu devait parler aux humains plutôt qu'aux robots, il semblerait que l'histoire me donne enfin raison.... niark niark ! Nos amis les bots deviennent maintenant suffisamment intelligents pour apprécier ce que les humains apprécient, et ça, les copains, c'est plutôt une bonne nouvelle pour tous ceux qui, comme moi, ont toujours préféré écrire naturellement plutôt que pour plaire à des algorithmes...

– Article invité, rédigé par Vincent Lautier, contient des liens affiliés Amazon –

Bon vous commencez à le savoir, j’ai une passion sans nom pour les câbles et les chargeurs USB-C. Mais j’imagine que je ne suis pas le seul, On connaît tous cette angoisse du geek en vadrouille : le sac à dos qui pèse un âne mort à cause de la collection de transformateurs qu'on se sent obligé de trimballer. Entre la brique du MacBook, le chargeur rapide du smartphone et celui de la tablette, on se retrouve vite avec une multiprise ambulante. Après avoir bavé devant son annonce, j’ai fini par acheter le tout dernier Anker Prime 160W , et si vous cherchez à optimiser votre setup de voyage, ce petit concentré de technologie risque fort de vous taper dans l'œil. C’est clairement une dinguerie.

La première chose qui frappe quand on déballe la bête, c'est le contraste entre sa taille et sa fiche technique. Anker a réussi à faire tenir une puissance totale de 160 Watts dans un boîtier de plus en plus compact qui n'est pas beaucoup plus gros qu'un boîtier d'AirPods Pro. Grâce à l'utilisation massive du GaN (Nitrure de Gallium), ils obtiennent une densité énergétique de plus en plus folle, rendant ce chargeur environ 70 % plus petit que si vous deviez empiler les trois chargeurs standards nécessaires pour obtenir la même puissance. C'est fini l'époque où puissance rimait forcément avec encombrement. Mais ce qui est fou c’est quand on compare ce chargeur à des chargeurs GaN d’il y a un ou deux ans, les progrès sont encore fous…

Sous le capot, la gestion de l'énergie est impressionnante grâce à leur puce PowerIQ 5.0. Si vous êtes pressé et que vous branchez uniquement votre ordinateur portable sur le port principal, le chargeur est capable de délivrer 140 Watts en continu, ce qui permet par exemple de remonter la batterie d'un MacBook Pro 16" de 0 à 50 % en seulement 25 minutes. Mais la vraie force du produit réside dans sa capacité à gérer trois appareils simultanément sans sourciller. Vous pouvez brancher votre laptop, votre iPhone 16 et votre iPad en même temps, et le chargeur va négocier intelligemment la tension pour chaque port afin d'optimiser la vitesse de charge globale sans surchauffe.

Là où Anker va chercher notre petit cœur de geek, c'est avec l'intégration de la technologie AnkerSense View. Le chargeur est équipé d'un écran tactile et rotatif qui vous donne toutes les infos en temps réel. C'est peut-être un détail pour le commun des mortels, mais voir s'afficher la puissance exacte délivrée à chaque appareil ou la température interne du chargeur procure une satisfaction assez particulière.

Screenshot

Le tout est même connecté en Bluetooth, ce qui vous permet via l'application dédiée de surveiller les courbes de consommation, de vérifier la santé de la charge ou même de définir une priorité sur un port spécifique directement depuis votre smartphone.

Au final, même si le tarif dépasse les 100 euros (souvent en promo) ce qui peut sembler élevé pour un accessoire, c'est un investissement que je recommande vivement à ceux qui bougent beaucoup. Remplacer trois blocs d'alimentation par un seul objet aussi design, performant et intelligent, c'est un vrai gain de confort au quotidien. C'est typiquement le genre d'accessoire qu'on regrette de ne pas avoir acheté plus tôt une fois qu'on l'a glissé dans sa poche. Il est disponible par ici sur Amazon !

Article invité publié par Vincent Lautier . Vous pouvez aussi faire un saut sur mon blog , ma page de recommandations Amazon , ou lire tous les tests que je publie dans la catégorie "Gadgets Tech" , comme cette liseuse Android de dingue ou ces AirTags pour Android !

Vous voulez tester un service, télécharger un truc, ou vous inscrire sur un site que vous n'utiliserez probablement qu'une fois et là, une fois encore, on vous demande votre email. Alors vous pétez un câble, vous retournez votre bureau en hurlant, vous jetez votre tasse de café sur le visage de votre collègue, et vous essayez de vous suicidez en mettant frénétiquement votre langue dans la multiprise. Ne rigolez pas, ça arrive tous les jours !

Heureusement, voici une solution qui va vous permettre de contourner le problème. Ça s'appelle MephistoMail , et c'est un service d'email jetable, anonyme, et qui ne garde aucun log de vos activités. Vous allez sur le site, vous copiez l'adresse temporaire qui vous est attribuée, vous l'utilisez pour vous inscrire quelque part, et hop, les mails de confirmation arrivent dans votre inbox temporaire. Une fois que c'est fait, vous fermez l'onglet et tout disparaît.

Vous allez me dire, le concept n'est pas nouveau, y'a des dizaines de services de temp mail qui existent depuis des années. Mais MephistoMail se distingue par son approche "privacy first" assez radicale. Pas de tracking, pas de logs, pas de collecte de données et surtout l'inbox est vraiment volatile et peut être supprimée à tout moment par le système.

Du coup, y'a quelques limitations à connaître avant de vous lancer. Ce service est prévu principalement pour recevoir des emails, pas pour en envoyer. Certains sites ont également commencé à bloquer les domaines de temp mail connus, donc ça marchera pas partout. Et surtout, ne l'utilisez jamais pour des trucs sensibles comme votre banque ou des services critiques. Si vous perdez l'accès à l'inbox avant d'avoir récupéré votre lien de confirmation, c'est game over.

L'utilisation est par contre hyper simple et surtout y'a pas de compte à créer, pas de mot de passe à retenir, bref pas d'emmerdes.

Voilà, si vous en avez marre de donner votre vraie adresse mail à n'importe qui et de vous retrouver noyé sous les newsletters non désirées, MephistoMail fera bien le taf. Et en plus c'est gratuit !

Vous savez que depuis quelques années, des startups équipent les camions poubelle et les bus de caméras IA pour cartographier automatiquement l'état des routes ? Comme ça, pendant que le chauffeur fait sa tournée, une intelligence artificielle détecte les nids-de-poule, les fissures et autres joyeusetés routières en temps réel. Chaque défaut est géolocalisé, scoré par gravité, et hop, les équipes de maintenance savent exactement où intervenir.

Bon apparemment, là où j'habite, ils n'utilisent pas ça parce que les routes sont des champs de mines, mais si le Maire se chauffe en DIY, ce projet maintenu par un certain Peter va l'intéresser.

C'est sur GitHub et c'est un stack complet pour faire exactement la même chose que les startups spécialisées en nids de poule... un vrai projet end-to-end avec l'entraînement du modèle sur du GPU cloud, une API backend containerisée, et même une app mobile React Native pour scanner les routes depuis votre téléphone.

Le projet s'appelle pothole-detection-yolo et ça utilise YOLOv8, le modèle de détection d'objets qui fait fureur en ce moment dans le domaine de la vision par ordinateur. Concrètement, le modèle a été entraîné sur un dataset de nids-de-poule disponible sur HuggingFace, avec des images de 640x640 pixels. L'entraînement s'est fait sur Nebius Cloud avec des GPUs H100, donc du sérieux, pas du Colab gratuit qui timeout au bout de 20 minutes.

Ce qui est cool avec ce projet, c'est qu'il ne s'arrête pas au modèle. Y'a une API FastAPI complète qui expose deux endpoints : /detect pour envoyer une image et récupérer les bounding boxes avec les scores de confiance, et /health pour vérifier que le service tourne. Le tout est containerisé en Docker avec support GPU automatique. Et si vous avez pas de carte graphique, ça bascule sur CPU.

Et la cerise sur le gâteau, c'est l'app mobile Expo/React Native. Vous ouvrez l'app, vous prenez une photo d'une route avec votre smartphone, l'image est envoyée à l'API, et vous récupérez les détections en temps réel avec les rectangles dessinés autour des nids-de-poule et les pourcentages de confiance affichés. Bref, c'est exactement ce que font les boites tech à plusieurs millions, sauf que là c'est open source sous licence Apache 2.0.

YOLOv8 atteint facilement entre 93 et 99% de précision pour la détection de nids-de-poule selon les variantes utilisées et des chercheurs ont même combiné YOLOv8 avec des données de nuages de points 3D pour atteindre 95.8% de précision sur des tronçons de tests d'environ 5 km. Bref, c'est du solide et ça fonctionne .

Le truc intéressant pour les bricoleurs, c'est que le modèle entraîné est directement téléchargeable sur HuggingFace donc vous pouvez donc skip toute la partie entraînement si vous voulez juste tester le résultat. Une seule commande Docker pour lancer l'API, et vous êtes opérationnel. Pour les plus motivés qui veulent entraîner leur propre modèle avec des données locales de vos routes françaises pleines de cratères, le code d'entraînement est là aussi avec les configs Ultralytics.

Bref, si vous êtes une petite mairie qui veut cartographier l'état de vos routes sans claquer 50 000 euros dans une solution proprio, ou juste un dev curieux de voir comment fonctionne la stack derrière ces caméras intelligentes qu'on voit de plus en plus sur les véhicules de service, ce projet est une mine d'or.

Tout est là , documenté, et ça fonctionne du feu de dieu.

Qui se rappelle de Stunt Car Racer ?

C'était un jeu de course complètement barré sur Amiga où on pilotait une voiture avec un énorme V8 qui crachait des flammes sur des circuits surélevés dans le vide. Si vous avez connu ça à l'époque, vous savez à quel point c'était addictif et ce jeu de 1989 signé Geoff Crammond (le mec derrière les simulations Grand Prix ultra-réalistes) reste encore aujourd'hui une référence en termes de physique de conduite.

Hé bien bonne nouvelle les amis, un remake PC est en cours de développement par des fans passionnés ! Le projet existe depuis 2019, initié par D. Vernon et A. Copland, et il est maintenant maintenu par omenoid et ptitSeb qui continuent de le faire évoluer et contrairement à pas mal de projets fans qui tombent dans l'oubli, celui-ci est bien vivant.

Le concept original était déjà dingue pour l'époque. Vous aviez des circuits surélevés comme des montagnes russes géantes, avec des sauts impossibles, des virages relevés, et surtout le fameux Ski Jump qui faisait flipper tout le monde. Le truc, c'est que si vous ratiez un saut ou que vous alliez trop vite dans un virage, votre caisse tombait dans le vide. Pas de barrières de sécurité, pas de seconde chance, pas de Lakitu Pêcheur... ^^ et votre voiture accumulait aussi des dégâts au fil des courses.

Trop de crashes et au bout d'un moment, c'était game over pour la saison.

Le remake reprend donc tout ça avec une modélisation complète des circuits et une physique de suspension fidèle à l'original. Les développeurs ont aussi récemment intégré un patch qui améliore considérablement le framerate, ce qui rend l'expérience beaucoup plus fluide que le jeu d'origine.

Geoff Crammond en 1987 sur un vrai kart relié à un Commodore 64

Pour ceux qui veulent tester, le projet est disponible sur GitHub avec une version Windows prête à l'emploi . Y'a aussi une version Linux en développement pour les manchots du dimanche.

Ce qui est cool avec ce genre de projet, c'est qu'il permet de redécouvrir des jeux qui ont marqué l'histoire du jeu vidéo mais qui sont devenus quasi injouables sur du hardware moderne. Geoff Crammond avait passé trois ans à développer Stunt Car Racer, en partant d'un simple simulateur de terrain pour Commodore 64 avant de transformer le concept en jeu de course aérien et à l'époque, ce résultat avait été salué, comme l'un des meilleurs jeux de course jamais créés, par Amiga Power qui l'avait classé dans son top 10 de tous les temps.

Bref, si vous avez la nostalgie des années Amiga ou si vous êtes simplement curieux de découvrir un classique qui a influencé pas mal de jeux de course modernes, c'est le moment de tester ce remake. Au pire vous aurez passé un bon moment à vous casser la figure sur le Ski Jump, au mieux vous comprendrez pourquoi les "vieux" en parlent encore 35 ans plus tard...

Source

Si vous cherchez un utilitaire en ligne de commande simple à utiliser qui permette de transférer des fichiers et des répertoires entre 2 ordinateurs, voici un projet très cool qui mérite vraiment le coup d'œil.

Le projet s'appelle Croc et il permet d'envoyer ou recevoir des fichiers au travers d'Internet via un serveur relais, directement depuis le terminal, et cela aussi bien depuis un Mac qu'un Linux ou un Windows. Les transmissions sont chiffrées de bout en bout à l'aide de la méthode PAKE (Password-Authenticated Key Exchange), ce qui permet de générer des clés de chiffrement robustes même à partir de mots de passe faibles. Du coup, même si quelqu'un intercepte votre code de transfert, il ne pourra pas décrypter vos données.

Vous pouvez transférer plusieurs fichiers en même temps, et si par malheur un transfert est interrompu, Croc saura automatiquement le reprendre. Et si vous voulez vraiment améliorer les choses niveau confidentialité, vous pouvez même spécifier un proxy Tor.

L'outil fonctionne sans avoir besoin de configurer quoi que ce soit côté réseau. Pas de serveur à installer, pas de port forwarding à configurer sur votre box, ça passe à travers les firewalls et les NAT sans broncher. Et le petit plus sympa, c'est qu'il supporte IPv6 en priorité avec fallback IPv4.

Pour l'installer, c'est hyper simple. Avec curl :

curl https://getcroc.schollz.com | bash

Sur Mac avec Homebrew :

brew install croc

Sur Windows avec Scoop ou Chocolatey :

scoop install croc

choco install croc

Y'a aussi des packages pour Arch (pacman), Fedora (dnf), Nix, Conda, et même une image Docker si vous préférez.

Pour envoyer un fichier, vous tapez :

croc send FICHIER_OU_DOSSIER

Vous obtiendrez alors un code (genre trois mots random) que vous devrez transmettre à votre destinataire. Celui-ci n'aura qu'à entrer :

croc LE-CODE-RECU

Et hop, la connexion s'établit et le fichier se transfère direct. Vous pouvez même envoyer du texte au lieu d'un fichier avec :

croc send --text "votre message secret"

Et pour les paranos qui ne veulent faire confiance à personne, il est possible de lancer votre propre serveur relais avec :

croc relay

Du coup vous n'êtes plus dépendant des relais publics et tout reste chez vous.

Bref, Croc c'est le genre d'outil qu'on installe une fois et qu'on utilise durant des années car c'est simple, efficace, sécurisé. Et comme ce projet a plus de 33 000 étoiles sur GitHub, je pense que c'est pas juste moi qui trouve ça cool...

Article publié initialement le 15/12/2021 et mis à jour le 19/12/2025

Vous vous souvenez des radios pirates clandestines qui diffusaient de la musique interdite depuis des appartements ou des camionnettes ? Hé bien le même concept revient en force, mais cette fois avec un Raspberry Pi et quelques lignes de Python.

BotWave , c'est un projet open source qui transforme n'importe quel Raspberry Pi en émetteur FM fonctionnel. Vous branchez une antenne sur le GPIO 4 (la broche 7), vous lancez le script, et hop, vous diffusez sur la bande FM comme un vrai pirate des ondes. Vos voisins peuvent alors vous capter sur leur autoradio sans le savoir.

⚠️ Attention : diffuser sur la bande FM sans autorisation de l'ANFR est illégal en France (et dans la plupart des pays). Les sanctions peuvent aller jusqu'à 6 mois de prison et 30 000 € d'amende. En pratique, avec une antenne bricolée, la portée se limite à quelques mètres, mais légalement, même ça reste interdit. Les développeurs recommandent d'ailleurs d'utiliser un filtre passe-bande pour limiter les interférences.

Le truc que j'ai trouvé intéressant avec BotWave, c'est son architecture client-serveur. Vous pouvez contrôler plusieurs Raspberry Pi depuis un seul serveur central, du coup, si vous voulez monter un réseau de diffusion avec des émetteurs disséminés un peu partout, c'est possible. L'interface en ligne de commande permet d'envoyer des fichiers audio, de démarrer ou stopper les diffusions à distance, et de gérer tout ça de manière centralisée.

Pour l'installation, c'est hyper simple. Une seule commande suffit :

curl -sSL https://botwave.dpip.lol/install | sudo bash

Le script vous demande alors si vous voulez installer le serveur, le client, ou les deux. Et c'est parti mon kiki ! Le système détecte automatiquement votre Pi (compatible avec les modèles 0, 1, 2, 3 et 4) et configure tout ce qu'il faut.

Sous le capot, ça utilise PiFmRds pour générer le signal FM et c'est du Python à 75% avec un peu de Shell pour l'installation. Le projet est sous licence GPLv3, donc vous pouvez l'auditer, le modifier, le redistribuer, bref, faire ce que vous voulez avec.

Car quand tout tombe, la radio FM reste un des rares moyens de communication qui fonctionne sans infrastructure centralisée. Pas besoin de serveurs, pas besoin de tours cellulaires. Juste un émetteur, un récepteur, et un peu d'électricité. Les radioamateurs le savent depuis toujours, et avec BotWave, chacun peut monter son propre réseau de diffusion.

En bon geek accro au shopping, vous avez claqué des centaines d'euros dans un SSD NVMe PCIe 5.0 qui promet d'atteindre des vitesses de ouf, mais malheureusement, vous avez l'impression que votre Windows n'en tire pas tout le potentiel... snif... Et ce n'est pas qu'une impression, vous avez raison, et youpi, Microsoft vient enfin de faire quelque chose pour corriger ça.

Le problème, c'est que depuis des années, Windows traite tous les périphériques de stockage comme s'ils étaient de vieux disques SCSI des années 80. En effet, Windows convertit toutes les commandes à destination de votre SSD NVMe ultrarapide, en langage SCSI avant de les exécuter. Un peu comme si vous deviez traduire du français vers le latin puis vers l'anglais à chaque fois que vous voulez dire bonjour. C'est inutilement compliqué et forcément plus lent.

Du coup, Microsoft a décidé de moderniser tout ça avec Windows Server 2025 qui supporte enfin le NVMe natif. Concrètement, plus de traduction SCSI, le système communique maintenant directement avec votre SSD dans sa langue maternelle et les résultats sont plutôt impressionnants !

Car si on en croit Microsoft, en termes de performances, ça représente une augmentation de 80% des IOPS (opérations d'entrée/sortie par seconde) par rapport à Windows Server 2022. Pour vous donner un ordre de grandeur, on passe d'environ 1,8 million d'IOPS à 3,3 millions sur un SSD PCIe 5.0. Et en bonus, le CPU consomme environ 45% de cycles en moins pour chaque opération I/O. Bref, c'est plus rapide ET plus efficace.

Et il y a bien sûr, une raison technique à ces gains massifs. Les SSD NVMe modernes supportent jusqu'à 64 000 files d'attente avec 64 000 commandes chacune. Sauf que l'ancien système SCSI était conçu pour des disques rotatifs avec une seule file et 32 commandes max. Ouch...

Pour l'instant, cette amélioration est disponible uniquement sous Windows Server 2025 et elle est désactivée par défaut. Donc faut l'activer manuellement via le registre avec une commande PowerShell mais Microsoft précise que Windows 11 devrait aussi en bénéficier dans une future mise à jour, une fois que la techno aura fait ses preuves côté serveur.

Voici la fameuse commande :

reg add HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Policies\Microsoft\FeatureManagement\Overrides /v 1176759950 /t REG_DWORD /d 1 /f

Bon bah voilà, tout le monde peut redescendre en pression après cette polémique quand Mozilla a annoncé qu'il allait intégrer des fonctionnalités IA dans Firefox. C'est vrai que les forums Reddit sont entrés en fusion, les puristes du logiciel libre en mode révolution, et je ne vous parle pas des menaces de migration vers je ne sais quel fork obscur... Hé bien Mozilla vient de calmer le jeu un bon coup en annonçant un "kill switch" capable de désactiver complètement toutes les fonctionnalités IA.

Ouf...

Le nouveau PDG Anthony Enzor-DeMeo l'a annoncé clairement : Il y aura un moyen simple et définitif de désactiver toutes les fonctions IA de Firefox. Ce truc arrive au premier trimestre 2026 et surtout, une fois activé, aucune fonction IA ne reviendra se glisser en douce après une mise à jour.

C'est définitif.

Ils ont aussi confirmé que toutes les fonctionnalités IA seraient en opt-in. Pour les non-anglophones du fond de la salle, ça veut dire que vous devrez les activer vous-même, car elles ne seront pas activées par défaut. C'est la base du respect utilisateur, mais comme c'est devenu tellement rare, il faut le préciser.

Pour ceux qui utilisent vraiment Firefox au quotidien (comme moi) et qui flippaient de voir leur navigateur préféré se transformer en assistant IA bavard (pas comme moi), vous pouvez souffler. Le kill switch arrive, l'opt-in est confirmé, et Mozilla a visiblement compris que forcer des fonctionnalités dont les gens ne veulent pas c'est le meilleur moyen de les faire fuir.

À noter également que pour les plus radicaux, le fork Waterfox a annoncé qu'il n'intégrerait tout simplement aucune IA, ni maintenant ni dans un futur... C'est donc une alternative pour ceux qui préfèrent la méthode "pas de bouton off parce qu'il n'y a rien à éteindre".

Voilà, affaire classée, on peut passer à autre chose.

Source

Vous pensez que les IA vont nous remplacer et dominer le monde ?

Ahaha, bah y'a encore un peu de boulot... car laissez-moi vous raconter l'histoire de Claude, l'IA d'Anthropic, qui s'est fait rouler comme un bleu par une bande de journalistes et a perdu plus de 1000 dollars en gérant... un distributeur automatique.

L'histoire se passe dans les locaux du Wall Street Journal où Anthropic a eu la brillante idée de tester son IA en situation réelle. Le projet s'appelle "Project Vend" et il s'agit pour Claude, rebaptisé "Claudius" pour l'occasion, de gérer un distributeur automatique. Il peut donc commander les stocks, fixer les prix, et discuter avec les clients via Slack. Budget de départ : 1000 dollars. Autonomie pour les achats jusqu'à 80 dollars pièce.

Que pouvait-il bien se passer de travers ?

Et la réponse c'est : Absolument tout !! Les journalistes du WSJ, visiblement ravis d'avoir un nouveau jouet à casser, se sont mis à tester les limites de la bête et ils n'ont pas eu à chercher longtemps. La journaliste Katherine Long a passé plus de 140 messages à convaincre Claudius qu'il était en fait une machine soviétique de 1962, ce qui a permis à l'IA de déclarer un "Ultra-Capitalist Free-for-All" (oui, c'est assez paradoxal) et a mis tous les prix à zéro. Gratuité pour tout le monde, camarades !

Voilà un outil qui va plaire à ceux qui chassent les failles de sécurité... Ce projet s'appelle Security Skills et c'est un système de compétences pour agents IA (genre Claude Code ou Gemini CLI) qui transforme votre proxy mitmproxy en chasseur de failles automatisé. Vous lui dites "trouve-moi des problèmes de sécurité sur example.com" et l'IA se met à analyser le trafic HTTP intercepté en appliquant des patterns qu'elle a appris de vrais bugs rémunérés.

Le mec derrière cet outil a commencé par récupérer 10 000 rapports de bugs sur HackerOne via un dataset Hugging Face, qu'ensuite, il a filtré pour ne garder que les 4000 qui ont reçu un paiement, partant du principe que si une boîte a sorti le portefeuille, c'est que la faille était sérieuse. Et avec ces 4000 exemples concrets, il a créé 17 Skills différents qui savent détecter des trucs comme les IDOR (quand vous pouvez accéder aux données d'un autre utilisateur juste en changeant un ID dans l'URL), les SSRF, les injections SQL, les fuites de secrets et j'en passe.

Ce qui est malin avec cette approche, c'est qu'il n'a pas essayé de tout coller dans le prompt système du LLM. Comme sa première version avec 150 descriptions de bugs collées directement dans les instructions faisait exploser les coûts et le contexte, il a décidé de découper ça en modules réutilisables. Chaque Skill étant un fichier markdown avec ses propres patterns de détection, quand vous demandez à l'IA de chercher des failles d'authentification, elle va chercher le bon Skill et l'appliquer intelligemment.

Le système tourne avec CodeRunner, un serveur MCP open source qui exécute du code IA dans une sandbox isolée sur Mac donc c'est plutôt moderne, et ça utilise aussi les conteneurs natifs d'Apple pour l'isolation et ça supporte pas mal de LLM différents comme Claude, ChatGPT, Gemini ou même des modèles locaux.

Et le succès est au rendez-vous car l'auteur raconte avoir testé son système sur Vercel et trouvé une faille sur leur endpoint /avatar?u=USERNAME qui permettait d'énumérer les noms d'utilisateurs. Le genre de bug classique IDOR que l'IA a repéré automatiquement en analysant le trafic capturé. Bon, c'est pas le hack du siècle, mais ça prouve que le système arrive à appliquer ce qu'il a appris des vrais rapports de bug bounty.

Pour l'installer, faut cloner le repo CodeRunner, puis lancer l'installeur et le serveur MCP deviendra accessible localement. Ensuite vous pouvez l'utiliser avec n'importe quel client compatible MCP, que ce soit Claude Desktop, Gemini CLI ou même votre propre interface. Les Security Skills sont dans un repo séparé et contiennent toute la logique de détection dérivée des 4000 rapports en question.

Voilà encore un bel exemple de comment on peut vraiment utiliser les LLM pour des tâches de sécurité concrètes, et pas juste pour générer du code. Et j'ai trouvé l'idée d'apprendre à partir de vrais bugs payés plutôt que de documentation théorique, plutôt pas con.

Voilà, si vous faites du bug bounty ou que vous voulez automatiser vos tests de sécu, ça vaut le coup d'y jeter un œil .

Commander Keen, je pense que pas grand monde ne s'en souvient car c'est tellement vieux !! Pour vous rafraichir la mémoire, c'est ce petit gamin au casque de football américain et sa pogo stick qui fait des bonds partout !

Si ça vous parle c'est que vous êtes assez vieux pour avoir connu les débuts d'id Software. Alors vous serez content d'apprendre qu'un passionné du nom de K1n9_Duk3 vient de libérer le code source "reconstruit" des épisodes 1 à 3, pile pour les 35 ans de la série.

Avec ce projet, si vous compilez le code source avec les bons outils d'époque, vous obtiendrez des exécutables 100% identiques aux originaux. Identiques au bit près une fois compressés avec LZEXE ou PKLITE et cela mes amis, ça veut dire que K1n9_Duk3 a réussi à reconstituer exactement ce que John Carmack et sa bande avaient codé en 1990, simplement en analysant les binaires.

J'vous passe les détails techniques que vous pouvez retrouver ici , mais sachez que si vous voulez compiler tout ça, vous aurez besoin de Turbo C++ 1.00 (et surtout pas la 1.01 qui génère du code légèrement différent !) ainsi que Turbo Assembler 2.0 ou supérieur.

Et ce qui est amusant dans l'histoire, c'est que le code de Keen 1-3 réutilise pas mal de bouts de Dangerous Dave, The Catacomb et Hovertank, des projets sur lesquels les futurs fondateurs d'id Software bossaient quand ils étaient encore employés chez Softdisk. Des droits qu'ils n'avaient probablement pas le droit d'exploiter... Mais bon, à l'époque, c'était un peu le far west du shareware.

D'ailleurs, en parlant de cette époque, faut quand même rappeler l'histoire complètement dingue de la naissance de Keen. En septembre 1990, John Carmack bosse de nuit chez Softdisk quand il réussit enfin à créer un scrolling horizontal fluide sur PC. À l'époque, c'était considéré comme impossible, et seules les consoles comme la NES savaient faire ça.

Vous avez des tonnes de vieux documents papier qui traînent dans des cartons, des factures scannées à l'arrache, des formulaires remplis à la main, des tableaux Excel imprimés puis re-scannés par quelqu'un qui n'a visiblement jamais entendu parler du concept de "bien faire son boulot" ?

Considérez que ce problème est réglé puisque Mistral AI vient de sortir OCR 3, un modèle de reconnaissance de documents qui promet de transformer tout ça en données exploitables, et pour pas cher en plus.

Le modèle est capable de déchiffrer du cursif dégueulasse, des annotations griffonnées dans les marges, voire du texte manuscrit par-dessus des formulaires imprimés. Mistral montre même une démo avec une lettre au Père Noël écrite par un gamin et l'OCR arrive à en extraire le contenu structuré. Bon, c'est cool pour les lettres au Père Noël, mais surtout ça veut dire qu'il peut gérer vos ordonnances médicales ou les notes de réunion de votre collègue qui écrit comme un cochon.

Niveau performances, Mistral annonce un taux de victoire de 74% sur leur précédent modèle OCR 2 et sur les solutions concurrentes. Et comme c'est testé sur des cas réels d'entreprises avec des mesures de précision en fuzzy-match, on n'est pas dans du benchmarks théoriques bidon. Le modèle gère les scans pourris avec compression JPEG, les documents de travers, les faibles résolutions, le bruit de fond... Bref, tout ce qui fait que l'OCR traditionnel vous sort de la bouillie.

Et ce qui est vraiment intéressant, c'est surtout la reconstruction structurelle car contrairement aux OCR classiques qui vous crachent un bloc de texte en vrac, Mistral OCR 3 reconstruit la structure du document. Les tableaux complexes avec cellules fusionnées et hiérarchies de colonnes ressortent en HTML propre avec les colspan et rowspan préservés. Vous obtenez du markdown enrichi en sortie, directement exploitable par vos systèmes sans avoir à nettoyer le bordel derrière.

Côté tarifs, c'est 2 dollars pour 1000 pages et si vous passez par l'API Batch, c'est moitié moins cher à 1 dollar les 1000 pages. Pour un modèle qui se dit plus petit que la plupart des solutions concurrentes tout en étant plus précis, c'est plutôt compétitif. Le modèle peut traiter jusqu'à 2000 pages par minute sur un seul nœud, donc même si vous avez des millions de documents à numériser, ça devrait pas prendre des plombes.

Si vous utilisez des conteneurs Docker au quotidien, vous allez sauter de joie car Docker vient d'annoncer que ses Docker Hardened Images (DHI), ces fameuses images ultra-sécurisées qui étaient réservées aux entreprises prêtes à cracher le pognon, sont maintenant gratuites pour tout le monde. Et c'est pas encore un truc limité avec des restrictions à la noix, non non... C'est du vrai open source sous licence Apache 2.0.

Ils proposent donc plus de 1 000 images conteneur prêtes à l'emploi, construites sur Debian et Alpine et ces images sont "durcies", c'est-à-dire qu'elles ont été débarrassées de tous les composants inutiles qui traînent habituellement dans les images de base et qui ne servent qu'à augmenter la surface d'attaque. Du coup, ça leur permet d'annoncer une réduction des vulnérabilités de plus de 95% par rapport aux images classiques. C'est pas maaaal, hein ?

Vous faites un peu de l'électronique et vous utilisez KiCad pour vos PCB ?

Et si l'avenir de la conception électronique c'était aussi l'IA ? J'en sais rien mais ce qui a l'air de se profiler à l'horizon avec ce dataset qui vient de sortir sur Hugging Face et qui devrait intéresser pas mal de monde. Ça s'appelle Open Schematics et c'est une collection de plus de 84 000 schémas électroniques au format KiCad, prêts à être utilisés pour entraîner des modèles d'IA.

Le truc c'est que jusqu'à maintenant, si vous vouliez créer une IA capable de comprendre ou de générer des schémas électroniques, y'avait pas vraiment de dataset propre et bien structuré pour ça. Bhupendra Hada (alias bshada sur Hugging Face) a donc décidé de combler ce manque en compilant tout ça à partir de projets hardware open source trouvés sur GitHub.

Chaque entrée de son dataset contient donc le fichier schéma brut au format .kicad_sch, une image PNG du rendu, la liste des composants utilisés, et des métadonnées en JSON et YAML. Du coup vous avez tout ce qu'il faut pour entraîner un modèle à faire du text-to-image, de l'image-to-text, ou de la génération de circuits à partir de specs.

Le dataset pèse 6,67 Go au format Parquet et couvre une variété de projets assez dingue. On y trouve des cartes de programmation UART, des amplificateurs à tubes, des onduleurs triphasés open source, des points d'extrémité Zigbee, des projets ESP32+RS232, et même des macropads custom. Bref, y'a de tout, du projet étudiant au truc bien avancé.

Ce qui est cool c'est que le dataset est structuré pour plusieurs cas d'usage. Vous pouvez l'utiliser pour entraîner une IA à reconnaître des composants sur un schéma, à générer de la documentation automatique depuis un circuit, à détecter des erreurs de conception, ou même à suggérer des améliorations. Y'a aussi un potentiel éducatif évident pour créer des outils d'apprentissage interactifs en électronique.

Bien sûr, la qualité et la complexité des schémas varient pas mal d'un projet à l'autre. Certains ont des métadonnées incomplètes, et les conventions de nommage des composants sont pas toujours cohérentes... C'est le souci quand on scrappe des projets open source, y'a du bon et du moins bon mais pour un dataset de cette taille, c'est déjà une base de travail solide.

Le tout est sous licence CC-BY-4.0, donc vous pouvez l'utiliser librement du moment que vous créditez la source. Que vous bossiez sur de l'IA appliquée à l'électronique ou que vous cherchiez juste une grosse base de schémas KiCad à explorer, c'est clairement une ressource à bookmarker.

Source

Vous pensiez que les cafards servaient juste à vous faire flipper quand vous allumez la lumière de la cuisine de votre Airbnb à 3h du mat (Oui c'est une histoire vraie que j'ai vécue) ?

Hé bien une startup allemande a décidé de leur donner une seconde vie un peu plus... stratégique. SWARM Biotactics , fondée en 2024 et basée à Kassel, développe des cafards de Madagascar équipés de mini sacs à dos bourrés d'électronique pour des missions de reconnaissance militaire.

Le concept c'est assez dingue quand on y pense car ces cafards siffleurs de Madagascar (les gros qui font du bruit, vous voyez le genre...) sont équipés de petits sacs à dos de 15 grammes contenant des caméras, des microphones, un radar Doppler et des modules de communication sécurisés. L'objectif c'est de descendre à 10 grammes pour optimiser leur mobilité, mais ces bestioles peuvent déjà transporter une charge utile significative.

Y'avait exactement ça dans le film Le Cinquième Élément, j'sais pas si vous vous souvenez.

Et le truc encore plus fou c'est leur système de contrôle. Des électrodes sont fixées sur les antennes du cafard pour stimuler sa navigation naturelle. En gros, quand on active l'électrode gauche, le cafard pense qu'il y a un obstacle de ce côté et tourne à droite. C'est Dora l’exploratrice version télécommandée, le bordel.

Alors pourquoi des cafards plutôt que des drones classiques ou des petits vieux trépanés ? Hé bien parce que ces petites bêtes sont quasi indestructibles. Elles résistent à la chaleur, aux produits chimiques, aux radiations, et peuvent se faufiler dans des endroits où aucun robot ne pourrait passer. Que ce soit des décombres après un tremblement de terre, des zones contaminées, des bâtiments effondrés... Tout comme BHL, le cafard s'en fout, il passe.

Et la startup ne compte pas s'arrêter au contrôle individuel. Elle développe des algorithmes pour coordonner des essaims entiers de cafards cyborgs de manière autonome. Ça représente des dizaines, voire de centaines d'insectes opérant ensemble, du coup ça ressemble de plus en plus à un épisode de Black Mirror, mais c'est bien réel.

SWARM travaille déjà avec la Bundeswehr, l'armée allemande, pour tester ses cafards sur le terrain. Et c'est vrai que contexte géopolitique aide pas mal car avec la guerre en Ukraine, l'Allemagne repense sérieusement sa défense et s'intéresse à ce genre de technologies alternatives. En juin, la startup a levé 10 millions d'euros en seed, portant son financement total à 13 millions d'euros.

Pour l'instant, SWARM se concentre donc sur la défense et la reconnaissance donc pas question de transformer les cafards en kamikazes avec des explosifs, même si Wilhelm reconnaît que les applications pourraient évoluer "légalement" à l'avenir. Et au-delà du militaire, il voit aussi un potentiel pour les opérations de sauvetage, comme envoyer des cafards dans des bâtiments effondrés pour localiser des survivants.

Voilà, les premiers déploiements opérationnels à grande échelle sont prévus pour dans 18 à 24 mois alors d'ici là, si vous croisez un cafard avec un truc bizarre sur le dos, c'est peut-être pas une bonne idée de l'écraser...

Source

Vous utilisez Claude Code ? Alors vous savez probablement que l'outil d'Anthropic peut être étendu avec des "Skills", c'est à dire des modules qui ajoutent des capacités supplémentaires à Claude. Y'a un fichier SKILL.md, des scripts optionnels, et comme ça, votre assistant sait faire de nouvelles choses. Sauf que pour trouver ces skills quand on n'a pas envie de se les palucher à la main (ou à l'IA), faut aller les chercher dans les repos GitHub, fouiller les README, comparer les étoiles... La flemme quoi...

C'est la raison d'être de SkillsMP qui vient résoudre ce problème. C'est en fait un marketplace communautaire (pas affilié à Anthropic) qui agrège plus de 26 000 skills Claude provenant de dépôts GitHub publics, le tout présenté dans une interface qui ressemble à un App Store, avec des catégories, des stats, et tout le toutim.

Je vous préviens d'emblée, le site est un peu bordélique. Entre les filtres, les catégories (Développement, Outils, Data & AI, DevOps...), les tris par popularité ou mise à jour récente, et l'interface du tur-fu, faut un peu tâtonner au début. Mais une fois qu'on a pigé comment ça marche, c'est vraiment cool de pouvoir explorer tout ça au même endroit.

Le truc intéressant c'est que SkillsMP filtre automatiquement les repos de mauvaise qualité. Pour qu'un skill apparaisse, il faut minimum 2 étoiles sur GitHub. Ça évite de se retrouver avec des trucs abandonnés ou mal foutus. Y'a même un badge "Marketplace Ready" pour les skills qui ont un fichier marketplace.json bien configuré.

Pour installer un skill que vous avez trouvé, vous avez alors 3 options. Soit vous le mettez dans ~/.claude/skills/ pour l'avoir disponible partout sur votre machine. Soit vous le collez dans .claude/skills/ dans votre projet si vous voulez le partager avec votre équipe via Git. Soit vous passez par l'installation plugin avec une commande du genre /plugin marketplace add anthropics/skills.

La différence avec les commandes slash c'est que les skills sont "model-invoked". Ça veut dire que c'est Claude qui décide tout seul quand les utiliser en fonction du contexte de votre demande. Vous n'avez donc pas besoin de taper /truc pour activer un skill, il se déclenche automatiquement quand c'est pertinent.

Attention quand même, comme toujours avec du code open source venu d'Internet, les développeurs de SkillsMP le précisent bien, ils filtrent les repos pourris mais ça reste votre responsabilité de vérifier ce que vous installez. Un skill a accès à pas mal de trucs sur votre machine, donc prenez 2 minutes pour auditer le code avant d'installer un truc d'un développeur inconnu.

Bref, si vous passez beaucoup de temps sur Claude Code et que vous voulez découvrir ce que la communauté a créé comme extensions, SkillsMP c'est un bon point de départ. C'est gratuit, y'a pas besoin de compte, et ça vous évite de passer des heures à fouiller GitHub manuellement.

Un grand merci à Lorenper pour le partage !

Parfois, c'est galère de chercher des logiciels sur GitHub... et je sais de quoi je parle car je passe littéralement mes journées à faire ça... Faut trouver un projet cool, faut aller dans les releases ou le compiler, l'installer, le tester et ensuite déterminer si ça vous sera utile avant de passer à la rédaction d'un article comme celui que vous êtes en train de lire.

J'adore faire ça mais aller digger Github, ça peut vite devenir pénible.

Alors ça tombe bien car voici un projet qui transforme GitHub en véritable App Store. Ça s'appelle Github Store , c'est disponible sur Android et desktop (Windows, macOS, Linux), et ça vous propose une interface propre qui présente les logiciels open source comme dans un store classique, avec des catégories, des screenshots, des descriptions, et un bouton pour installer en un clic.

Comme c'est bien pensé, l'application va automatiquement indexer les repos GitHub qui contiennent des binaires installables dans leurs releases. Elle filtre les vrais installeurs (.apk, .exe, .msi, .dmg, .pkg, .deb, .rpm) et ignore les archives de code source que GitHub génère automatiquement, du coup, vous ne voyez que les trucs que vous pouvez réellement installer.

L'interface est organisée avec des sections "Populaire", "Récemment mis à jour" et "Nouveautés" et vous pouvez aussi filtrer par plateforme pour ne voir que les apps compatibles avec votre système. Puis quand vous cliquez sur une app, vous avez tous les détails : nombre d'étoiles, forks, issues, le README complet rendu en markdown, les notes de release, et la liste des fichiers disponibles avec leur taille.

Pour qu'un repo apparaisse dans Github Store, il faut qu'il soit public, qu'il ait au moins une release publiée (pas de brouillon), et que cette release contienne un installeur dans un format supporté. Et y'a pas de soumission manuelle à faire, puisque tout est automatique.

Côté technique, c'est du Kotlin Multiplatform avec Compose pour l'interface. Sur Android, quand vous installez une app, ça délègue au gestionnaire de paquets natif et sur desktop, ça télécharge le fichier et l'ouvre avec l'application par défaut de votre système.

Vous pouvez vous connecter avec votre compte GitHub via OAuth. C'est pas obligatoire, mais ça permet de passer de 60 à 5000 requêtes par heure sur l'API GitHub, ce qui est bien si vous êtes du genre à explorer plein de repos.

L'app est dispo sur les releases GitHub du projet et aussi sur F-Droid pour Android. C'est sous licence Apache 2.0, donc vous pouvez en faire ce que vous voulez.

Attention quand même, les développeurs le précisent bien que Github Store ne fait que vous aider à découvrir et télécharger des releases. La sécurité et le comportement des logiciels que vous installez, c'est la responsabilité de leurs auteurs respectifs et la votre, donc comme d'hab, faites gaffe à ce que vous installez.

Un grand merci à Lorenper pour l'info !