La série Pluribus de Vince Gilligan sur Apple TV a captivé le public avec sa première saison palpitante, qui s’est terminée sur un cliffhanger saisissant laissant les fans avides de plus. Nous avons eu le plaisir de discuter avec Rhea Seehorn, connue pour son rôle remarquable dans Better Call Saul. Elle incarne brillamment Carol Sturka, […]

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Une étude américaine, publiée récemment, décrit une avancée qui pourrait changer la manière dont les traitements contre le cancer sont conçus. Une piste encore expérimentale, mais qui ouvre des perspectives inédites en matière de précision et de sécurité.

Pour célébrer ses 30 ans, Sony PlayStation s’associe à la marque horlogère ANICORN et signe une collaboration inattendue. Loin des gadgets gaming habituels, cette collection mise sur un objet durable, conçu pour être porté au quotidien… et conservé pendant des années. Au cœur de cette collaboration se trouve une pièce qui s’adresse clairement aux passionnés et […]

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SCOOP – Basée sur la Volkswagen ID.3 dont elle partage le soubassement et les motorisations, la compacte électrique espagnole s’apprête à bénéficier d’un lifting. Un restylage qui va fortement faire évoluer la partie avant de cette auto.

Vous vous souvenez quand je vous avais parlé de la formation gratuite de Microsoft sur GitHub Copilot ? Hé bien ils remettent le couvert, mais cette fois c’est pour nous apprendre la science du Machine Learning from scratch ! Et c’est pas un petit tuto de 2h fait à l’arrache comme sur ma chaine Youtube… Non, c’est un bon gros programme complet en 12 semaines avec 26 leçons et tout ça dans la langue Gims.

Le repo s’appelle ML-For-Beginners et le truc cool c’est que Microsoft a choisi de se concentrer sur le Machine Learning “classique” avec Scikit-learn et pas du deep learning de richou qui demande des GPU à 3000 balles. Du coup c’est accessible à n’importe qui avec un laptop normal !

Leur programme couvre à peu près tout ce qu’il faut savoir pour débuter : Régression, classification, clustering, traitement du langage naturel, séries temporelles, et même un peu d’apprentissage par renforcement. Chaque leçon démarre par un quiz pour voir où vous en êtes, suivi de contenu avec des explications pas à pas, des challenges à faire, et un autre quiz de fin pour vérifier que vous avez bien tout capté.

Y’a même des “sketchnotes” (c’est à dire des résumés visuels) et des vidéos si vous êtes plus du genre à apprendre en regardant qu’en lisant . Et pour ceux qui préfèrent R à Python, y’a des versions alternatives des exercices en R Markdown .

La version française du README est dispo sur le repo et tout est traduit dans plus de 50 langues, du chinois à l’arabe en passant par le croate… Microsoft a automatisé la traduction via GitHub Actions, donc soyez souple d’esprit si vous croisez quelques phôtes…

L’approche pédagogique de cette formation est basée sur des projets concrets du genre prédire le prix des citrouilles, classifier des cuisines du monde (forcement, la française arrivera en premier ^^), analyser de la musique pour du clustering…etc. Bref, c’est un peu original !

Voilà si vous êtes en vacances ou en reconversion IA, pour commencer, il suffit de forker le repo et de le cloner sur votre machine.

Voilà, si vous avez toujours voulu comprendre comment fonctionne le Machine Learning sans vous taper des formules de maths pendant 6 mois ou vendre un rein pour un abonnement à un cours en ligne, c’est le bon moment je pense !

Merci Microsoft !

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Après le test du R2 et de sa tête IR 1064 nm, j’ai voulu voir ce que donnait le petit Ortur R1 dans sa version 5 W optique. Ce test du Ortur R1 graveur laser 5W permet de vérifier si la promesse de simplicité et d’efficacité est tenue. Test Ortur R1 graveur laser 5W : […]

Cet article Test du Ortur R1 : Le mini graveur laser plug & play pour les créateurs nomades a été publié en premier sur Framboise 314, le Raspberry Pi à la sauce française.....

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Il y a quelque temps on m’a demandé si je connaissais un agrégateur et lecteur de vidéos auto-hébergé. Après avoir parlé des classiques Plex, Emby, Jellyfin, Kodi, j’ai compris que c’était comme prendre un tank pour aller chercher le pain… vu qu’il s’agissait d’avoir une interface de lecture de vidéos X.

Le fait est que je n’ai rien trouvé de probant, simple, assez récent, puis ça m’a saoulé. J’ai donc créé MiniVid, présenté ici et dont le code est publié sur GitHub !

Bien évidemment, ça s’adapte parfaitement à d’autres vidéos comme des clips, documentaires, téléchargements YouTube, Twitch etc.


MàJ du 05.09.25 : j’ai publié le Docker sur GitHub, y’a plus à build localement, vous pouvez utiliser ghcr.io/aerya/minivid:latest

MàJ du 08.09.25 : j’ai ajouté un script Windows-MiniVid.cmd
– Il installera si nécessaire Docker Desktop sur la machine,

• – Guidage complet pour la configuration de MiniVid (édition complète disponible),

• – Ajout de dossiers locaux comme distants (SMB/CIFS avec ou sans user:pwd).
  

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🎥 Lecteur intégré (HTML5 natif)
Supporte mp4, webm et mkv (Chrome/Chromium)
Les fichiers non compatibles avec Firefox (.mkv, .avi, .flv, .m2ts) sont automatiquement basculés en remux/transcodage à la volée avec ffmpeg si activé

🖼 Miniatures automatiques
Générées avec ffmpeg
Capture par défaut à 5 secondes (pour éviter logos/intro)
Ajustable via variables (MINI_THUMB_OFFSET, MINI_THUMB_MAX)

📱 Interface responsive
Desktop, tablette et mobile

🌙 Mode clair / sombre
Bascule instantanée

🛠 Page Maintenance
Rescan complet de la bibliothèque
Purge des miniatures
Journal d’événements en direct (logs des actions)

⏱ Scan automatique
Toutes les heures par défaut
Intervalle configurable via MINI_SCAN_INTERVAL

🔐 Authentification optionnelle
Mode public ou mono-utilisateur avec identifiant/mot de passe

⚙ Configuration simple
Tout se règle via variables d’environnement dans votre docker-compose.yml

Variable	Valeur par défaut	Description
MEDIA_DIRS	(vide)	Liste des dossiers vidéos (séparés par `
MEDIA_NAMES	Dossier 1, Dossier 2…	Noms affichés pour chaque dossier (même ordre que MEDIA_DIRS)
MINI_ALLOWED_EXT	.mp4,.webm,.mkv,.avi,.flv,.m2ts	Extensions autorisées
MINI_BANNED_TAGS	(vide)	Liste de mots à ignorer lors de la génération de tags (and,the,source,…)
DATA_DIR	/data	Dossier de stockage interne (état, favoris, prefs)
THUMB_DIR	/cache/thumbs	Dossier cache des miniatures
MINI_USER	(vide)	Identifiant de connexion (optionnel)
MINI_PASS	(vide)	Mot de passe de connexion (optionnel)
SECRET_KEY	(aléatoire)	Clé de session Flask (authentification)
MINI_PLAYBACK	direct	Mode lecture : direct, auto, remux
MINI_TRANSCODE	0	Autoriser le transcodage H.264/AAC (1 = oui, 0 = non)
MINI_FIREFOX_MKV_FALLBACK	1	Force le remux des .mkv dans Firefox
MINI_AUTOSCAN	1	Activer le rescan automatique (1 = oui)
MINI_SCAN_INTERVAL	3600	Intervalle entre scans auto (en secondes)
MINI_THUMB_OFFSET	5	Seconde du screenshot miniature
MINI_THUMB_MAX	30	Offset max (si vidéo longue)
MINI_FFPROBE_TIMEOUT	10	Timeout en secondes pour ffprobe/ffmpeg
API_READ_KEY	(vide)	Clé API (optionnelle) pour accès en lecture seule

Pour l’installation et la configuration, reportez-vous au dépôt GitHub.

Exemple de docker-compose.yml

services:
  minivid:
    image: ghcr.io/aerya/minivid:latest
    container_name: minivid
    restart: always
    environment:
      TZ: Europe/Paris
      MEDIA_DIRS: /videos1|/videos2|/videos3|/videos4|/videos5
      MEDIA_NAMES: ruTorrent|MeTube|Docs|Concerts|Tests formats vidéo
      DATA_DIR: /data
      THUMB_DIR: /cache/thumbs
      MINI_ALLOWED_EXT: .mp4,.webm,.mkv,.avi,.flv,.m2ts
      MINI_PLAYBACK	Mode de lecture : auto
      MINI_TRANSCODE: 1
      MINI_FIREFOX_MKV_FALLBACK: 1
      MINI_THUMB_OFFSET: 5
      MINI_THUMB_MAX: 30
      MINI_AUTOSCAN: 1
      # Auth (prises du .env ; si vide => pas d'auth)
      MINI_USER: ${MINI_USER}
      MINI_PASS: ${MINI_PASS}
      SECRET_KEY: 032cb57bd9a0ed97c62a46518aaa3cf2ka9d256da92e17e75e75d282ad5cda87
      # Liste noire tags (les mots de moins de 3 lettres sont automatiquement bannis)
      MINI_BANNED_TAGS:  >
        and,the,source,video,videos,vid,vids,film,movie,part,
        les,une,des,ils,elles,sur,sous,dans,par,pour,sans,avec,chez,
        cet,cette,ces,mon,mes,ton,tes,ses,notre,nos,votre,vos,leur,leurs,
        qui,que,quoi,dont,quand,comme,
        your,they,for,with,without,into,onto,about,this,that,these,those,
        here,there,then,than,are,was,being,been,have,had,just,only,
        over,under,very,more,most,less,were,com,net
    volumes:
      - /mnt/user/rutorrent-direct:/videos1:ro
      - /mnt/user/MeTube:/videos2:ro
      - /mnt/user/TEST/Docs:/videos3:ro
      - /mnt/user/TEST/Concerts:/videos4:ro
      - /mnt/user/TEST/Formats:/videos5:ro
      - /mnt/user/appdata/MiniVid/data:/data
      - /mnt/user/appdata/MiniVid/cache:/cache
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - /etc/timezone:/etc/timezone:ro
    ports:
      - "8080:8080"

  # Scan toutes les INTERVAL secondes
  minivid-scheduler:
    image: curlimages/curl:8.10.1
    container_name: minivid-scheduler
    depends_on:
      - minivid
    restart: always
    environment:
      APP_URL: ${APP_URL}
      MINI_USER: ${MINI_USER}
      MINI_PASS: ${MINI_PASS}
      INTERVAL: ${INTERVAL}
    command: >
      sh -c '
        set -eu;
        for i in $(seq 1 60); do curl -fsS "$APP_URL/maintenance" >/dev/null 2>&1 && break || sleep 2; done
        while :; do
          if [ -n "$MINI_USER" ] && [ -n "$MINI_PASS" ]; then
            # login (remember=on)
            curl -sS -c /tmp/c.jar -X POST "$APP_URL/login" \
              -d "username=$MINI_USER" -d "password=$MINI_PASS" -d "remember=on" -o /dev/null || true
            if curl -sS -b /tmp/c.jar "$APP_URL/api/maintenance/progress" | grep -qi "\"running\"\\s*:\\s*true"; then
              sleep 120
            else
              curl -m 5 -sS -b /tmp/c.jar -X POST "$APP_URL/api/maintenance/rescan" -o /dev/null || true
            fi
          else
            curl -m 5 -sS -X POST "$APP_URL/api/maintenance/rescan" -o /dev/null || true
          fi
          sleep "$INTERVAL"
        done
      '

Exemple de .env

# URL interne du service
APP_URL=http://minivid:8080

# Auth (laisser vide pour désactiver l'auth)
MINI_USER=admin
MINI_PASS=admin

# Fréquence en secondes (3600 = 1h)
INTERVAL=3600

L’indexation des fichiers se fait à la volée au 1er lancement, plus ou moins rapidement selon la quantité de vidéos et le CPU. Le transcodage sous Firefox/LibreWolf peut faire souffrir le CPU sur une petite machine, je ne l’ai pas optimisé vu qu’il est plus rapide de passer par un autre navigateur.

Aucun appel externe, tout est 100% local. Fonctionne en http://IP:port comme en reverse proxy.