C'est officiel, la firme de Cupertino vient d'annoncer par le biais d'un communiqué de presse (voir ici) la sortie de son AirTag de nouvelle génération, autrement dit l'AirTag 2
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Si vous utilisez un Mac et un iPhone, vous savez que l'app Photos d'Apple c'est un peu beaucoup une prison dorée. C'est génial tant qu'on reste chez Apple, mais dès qu'on veut sortir ses photos pour en faire une vraie sauvegarde sur un NAS ou un disque externe, ça devient vite compliqué.
Y'a bien une option "Exporter les originaux non modifiés" qui fait le job, mais elle n'inclut pas vos retouches, vos recadrages et la structure des dossiers est souvent inexistante. Du coup, on se retrouve avec un vrac de fichiers IMG_1234.JPG pas très sexy.
Mais vous me connaissez, j'suis toujours dans les bons coup et j'ai une bonne nouvelle pour vous. Rui Carmo, un développeur qui en a eu marre (comme nous), a codé un petit outil en Swift baptisé PhotosExport . Ça fonctionne en ligne de commande et ça va piocher directement dans votre librairie Photos pour extraire vos fichiers proprement.
Par défaut, l'outil se concentre sur l'année en cours, mais avec les options --year et --end-year, vous pouvez remonter le temps et tout récupérer d'un coup.
PhotosExport crée une hiérarchie Année/Mois (genre 2024/01/) et renomme chaque fichier avec un timestamp précis. Ça évite les collisions de noms (avec un petit suffixe si besoin) et ça met de l'ordre dans le chaos.
Ce qui est cool, c'est que si vous ajoutez l'option --metadata, il tente aussi d'exporter les infos (lieux, dates, données techniques...) dans un fichier JSON à côté de l'image. C'est du "best effort" (car il ne va pas forcément récupérer la reconnaissance des visages ou des trucs trop spécifiques à Apple), mais ça permet de garder une trace des infos essentielles si un jour vous changez de crémerie.
Attention quand même, il y a un petit prérequis : il faut être sous macOS 13 (Ventura) ou plus récent. Et au premier lancement, macOS va vous demander d'autoriser l'accès à vos Photos (le fameux TCC). C'est normal, c'est pour la sécurité.
L'installation se fait via make build si vous avez Xcode ou les outils de développement. Ensuite, vous lancez la commande, et hop, ça mouline. Le mode incrémental est pas mal aussi car il ignore les fichiers qui existent déjà dans le dossier de destination, ce qui permet de relancer l'outil sans tout réécrire.
Vous pouvez même imaginer scripter ça pour que ça tourne régulièrement vers votre NAS, à condition de bien gérer les permissions d'accès au niveau du terminal ou du script (ce qui peut être un peu sioux avec les sécurités d'Apple, mais ça se fait).
Si vous cherchez aussi à sécuriser le reste de votre vie chez Apple, jetez un œil à ma méthode pour sauvegarder vos données Apple Notes ou encore comment sauvegarder votre iPhone sur un disque externe . C'est toujours mieux d'avoir une copie locale, car on ne sait jamais ce qui peut arriver à un compte iCloud (Genre si Donald Trump décide de tout couper...).
Si vous bidouillez un peu avec des modèles CoreML sur votre Mac Silicon, vous savez que c'est vite la croix et la misère comme je dis souvent... Car dès qu'il s'agit de tester un truc rapide, faut ouvrir Xcode, pisser du Swift, ou se battre avec des scripts Python... Bref, l'usine à gaz juste pour vérifier une prédiction vite fait.
Hé bien bonne nouvelle les amis, un petit outil en ligne de commande vient de sortir pour nous éviter de trop galérer.
Ça s'appelle coreml-cli et comme son nom l'indique, c'est une interface pour inspecter et lancer vos modèles depuis le terminal. L'objectif c'est de pouvoir manipuler vos fichiers .mlmodel sans jamais avoir besoin de lancer l'IDE d'Apple.
Si vous êtes chaud bouillant, ça s'installe hyper facilement via Homebrew :
Connexionbrew tap schappim/coreml-cli
brew install coreml-cli
Et une fois que c'est là, vous pouvez TOUT faire. Genre vous voulez voir ce qu'il y a dans un modèle ? Hop, un petit coreml inspect MobileNetV2.mlmodel et vous avez toute la structure, les entrées et les sorties qui s'affichent.
Et pour lancer des prédictions, c'est également très simple plus simple. Par exemple, avec le modèle MobileNet qui détecte les objets présents dans une image, vous lui donnez une image, et avec l'option --json, il vous sort le résultat proprement.
coreml predict MobileNetV2.mlmodel --input photo.jpg --json
Et pour ceux qui veulent automatiser des traitements, le mode "batch" permet de traiter tout un dossier d'images d'un coup. C'est quand même plus rapide que de le faire à la main un par un, comme le ferait un ingé de Perpignan nourri aux graines de chia.
Le développeur a même intégré un outil de benchmark pour mesurer la latence. Ça vous permet de lancer des tests sur le CPU, le GPU ou le fameux Neural Engine d'Apple pour comparer les perfs. C'est le top pour optimiser vos apps avant de les déployer.
Du coup, si vous bossez avec de l'IA locale sur Mac, un peu comme ce qu'on a déjà testé par le passé avec MocoLlamma ou sur de gros clusters Mac Studio comme ce furieux, ce petit binaire risque de vite devenir indispensable dans vos scripts CI/CD.
Amusez-vous bien !
