Chez KIOXIA, un nouveau SSD M.2. est annoncé. Il porte le nom de Exceria Basic. C'est un SSD M.2. NVMe qui exploite une interface PCI Express 4.0x et qui embarque de la mémoire BiCS Flash QLC.
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World Labs, startup spécialisée dans l’intelligence spatiale et la génération de mondes virtuels 3D à partir d’images, de textes ou de vidéos, a dévoilé le 12 novembre 2025 son nouveau modèle d’IA.
Anthropic a annoncé un plan d’investissement colossal de 50 milliards de dollars pour renforcer l’infrastructure informatique américaine. Ce projet, réalisé en partenariat avec la plateforme cloud Fluidstack, vise à construire plusieurs centres de données à travers le pays, avec des sites déjà confirmés au Texas et à New York — et « d’autres à venir ». Anthropic: Des […]
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Tellement vrai !
« Ecrire ne nous permet pas seulement de communiquer, mais nous aide à organiser nos idées. Recourir aux générateurs de texte par intelligence artificielle revient donc à laisser les milliardaires de la Silicon Valley penser notre place. »
NVIDIA est en train de déployer une nouvelle mise à jour à destination de l'ensemble de ses boîtiers Shield TV et Shield TV Pro. La mise à niveau permet de basculer verrs Shield Experience 9.2.2.
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Huit mois après Gemini 2.5 Pro, encore considéré aujourd'hui comme un des modèles d'IA le plus performant du marché, si ce n'est le meilleur, Google s'apprête à publier Gemini 3.0 Pro. Tout laisse penser que le lancement est imminent.
Selon une enquête publiée le 12 novembre 2025 par Deezer et Ipsos, 97 % des auditeurs seraient incapables de faire la différence entre des chansons générées par l’intelligence artificielle et celles composées par des humains.
La course au développement de modèles d’IA avancés pousse des géants de la technologie comme Meta et OpenAI à construire d’immenses centres de données à la pointe de la technologie. Au milieu de cette compétition, une startup soutenue par Microsoft a fait un pas en avant, affirmant avoir créé un élément clé nécessaire à ce […]
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Le paysage de l’intelligence artificielle évolue rapidement, et une tendance intrigante est en train d’émerger. Le battage médiatique entourant « l’intelligence artificielle générale » est éclipsé par un accent croissant sur les expériences IA personnalisées. Ce changement n’est pas juste une phase passagère ; il signifie un changement crucial dans la façon dont nous percevons […]
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Trois mois après le lancement controversé de GPT-5, OpenAI le remplace par un nouveau modèle : GPT-5.1. Plusieurs versions sont une nouvelle fois proposées, avec ou sans raisonnement.
Vous saviez que Claude d’Anthropic avait lancé sa fonction Computer Use et OpenAI son Operator ? Eh bien, pendant que ces géants se livrent une bataille sans merci, un projet open source du nom de ByteBot propose de faire tourner un agent IA autonome sur votre machine. Le tout, avec une approche qui devrait rassurer les plus paranoïaques d’entre nous puisque tout se déroule dans Docker.
Le concept c’est qu’au lieu d’accorder un accès direct à votre système à une IA (ce qui pourrait rapidement virer au cauchemar), ByteBot fait tourner un Ubuntu 22.04 complet avec environnement graphique XFCE dans un conteneur. Ainsi, l’IA peut interagir avec cet environnement isolé via VNC et WebSockets, capturer des images d’écran, cliquer, taper du texte… En somme, elle peut faire tout ce que vous feriez, mais dans sa petite bulle sécurisée.
Je vous ai fait une vidéo tuto dessus ! Et c’est grâce aux Patreons qui me soutiennent, alors merci à eux !
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.
Connexion
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 .
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Dans la réglementation européenne, les « données à caractère personnel » seront peut-être bientôt une notion moins absolue.
L’omnibus numérique, que Bruxelles doit présenter la semaine prochaine, va en tout cas dans ce sens. Tout du moins si on en croit le brouillon qui a filtré.
À l’heure actuelle, le RGPD définit les données personnelles comme toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable.
L’omnibus numérique impose d’apprécier la notion du point de vue de chaque entité : des informations n’ont pas de caractère personnel pour qui ne peut pas identifier la personne concernée à l’aide de moyens raisonnables. De même, elles ne le deviendraient pas du point de vue de cette même entité simplement parce qu’un destinataire ultérieure aurait raisonnablement les moyens de réaliser cette identification.
L’omnibus numérique modifierait une autre définition inscrite dans le RGPD : celle des « données concernant la santé ». Il ne s’agirait plus que de celles qui révèlent « directement » des informations sur l’état de santé d’une personne.
La même approche serait adoptée pour amender l’article 9 (traitement de catégories particulières de données personnelles). Ne serait plus interdit que le traitement de données personnelles révélant « directement » l’origine raciale ou ethnique, les opinions politiques, les convictions religieuses ou philosophiques, etc.
En l’état, cette interdiction ne s’applique pas si certaines conditions sont remplies. Par exemple, l’obtention d’un consentement explicite ou une nécessité pour la sauvegarde des intérêts vitaux de la personne concernée.
L’omnibus y ajoute deux possibilités, dont une touchant au développement et à l’exploitation de systèmes d’IA. Ce à condition d’avoir mis en place les mesures techniques et organisationnelles appropriées pour éviter autant que possible la collecte de catégories particulières de données personnelles. Et, le cas échéant, de supprimer ces données ou d’éviter qu’elles alimentent des outputs, soient divulguées ou soient rendues accessibles à des tiers.
L’omnibus numérique amenderait aussi l’article 13 (informations à fournir lorsque des données personnelles sont collectées auprès de la personne concernée).
Actuellement, les dispositions ne s’appliquent pas lorsque la personne concernée dispose déjà de ces informations.
À l’avenir, elles ne s’appliqueraient pas dès lors que les collectes seraient effectuées dans le cadre d’une relation « claire et délimitée » par un responsable de traitement exerçant une activité « non intensive en données ». Et qu’il existe des motifs raisonnables de supposer que la personne connaît déjà les finalités et la base juridique du traitement, ainsi que l’identité et les coordonnées du responsable.
Tout cela ne vaudrait pas si les données étaient transmises à d’autres destinataires ou catégories de destinataires, transférées vers des pays tiers, exploitées pour de la décision automatisée, ou si le traitement pose un risque élevé pour les droits et libertés des personnes concernées.
La décision individuelle automatisée (article 22) évoluerait aussi en conséquence de l’omnibus numérique.
Actuellement, il est établi que la personne concernée a le droit de ne pas faire l’objet d’une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé produisant des effets juridiques la concernant ou l’affectant de manière significative de façon similaire. Ce droit ne s’applique pas lorsque la décision est :
Le fond ne changerait pas. Mais la forme, si, au profit d’une rédaction de type « traitement automatisé autorisé sauf si… ».
Un autre assouplissement est prévu sur l’article 33.
Celui-ci impose actuellement aux responsables de traitement de notifier les violations de données personnelles à l’autorité de contrôle référente sous 72 heures.
L’omnibus numérique cette obligation aux violations engendrant un risque élevé pour les droits et libertés de personnes physiques. Il porterait par ailleurs le délai à 96 heures.
La conception de listes des types d’opérations de traitement exigeant une AIPD (analyse d’impact préalable) est actuellement à la charge des autorités de contrôle, qui les communiquent aux Comité européen de la protection des données.
L’omnibus numérique supprimerait cet échelon : la liste serait directement élaborée par ledit comité, qui la transmettrait à la Commission européenne.
L’article 88, relatif au traitement des données dans le cadre des relations de travail, n’évoluerait pas en lui-même. Mais trois articles 88a, 88b et 88c viendraient le compléter.
L’article 88a encadrerait le traitement de données personnelles stockées sur ou provenant de terminaux. Il l’autoriserait s’il est nécessaire pour :
Pour toutes autres finalités, les traitements auraient à respecter les bases légales énoncées à l’article 6 du RGPD et éventuellement l’article 9 (catégories particulières de données personnelles). Un éventuel consentement devrait pouvoir être manifesté par un clic sur un bouton « ou par des moyens équivalents ». Le responsable de traitement aurait à respecter ce choix pour au moins 6 mois.
L’article 88b ouvre la voie à une expression du consentement de manière automatisée et lisible par la machine. Une solution que l’UE explore depuis bien longtemps : un amendement de 2009 à la directive ePrivacy avait déjà encouragé un tel mécanisme, notamment par l’intermédiaire des paramètres de navigateur web.
Une fois les normes harmonisées établies, les responsables de traitement auraient 6 mois pour faire en sorte que leurs services gèrent ces signaux. Les médias – tels que définis dans l’European Media Freedom Act de 2024 – n’y seraient pas tenus, « vu l’importance que les revenus publicitaires représentent pour eux ».
En cas d’adoption insuffisante par les fournisseurs de navigateurs web et de systèmes d’exploitation, la Commission européenne aurait le pouvoir de les contraindre par actes délégués.
L’article 88c concernerait les traitements dans le contexte du développement et de l’exploitation de systèmes d’IA. Ils les autoriserait s’ils sont nécessaires au sens de l’article 6(1)(f). C’est-à-dire au nom des intérêts légitimes du responsable de traitement ou d’un tiers, à moins que ne prévalent les intérêts ou les libertés et droits fondamentaux de la personne concernée.
Illustration générée par IA
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