OpenAI a présenté trois nouveaux modules destinés à l'enseignement, un pour les professeurs du primaire et du secondaire, un pour ceux du supérieur, et un dernier pour les étudiants eux-mêmes.
Le premier passe par ChatGPT for Teachers, la version gratuite réservée aux enseignants vérifiés (pour le moment uniquement américains) et à leurs établissements. Il fabrique des ressources adaptées au niveau de chaque élève, produit des visuels interactifs et se branche sur les référentiels pédagogiques locaux.
Les deux autres arrivent par ChatGPT Edu, la formule sous licence que les universités achètent pour tout leur campus. Un enseignant du supérieur peut y mettre à jour son programme, monter un site de cours, produire des évaluations multimédias, et reconditionner l'ensemble pour la plateforme pédagogique de son établissement.
Les étudiants, eux, récupèrent un tuteur, des quiz générés à la volée, des fiches de révision et des explications en images. OpenAI précise qu'ils doivent définir leurs objectifs, choisir leurs sources et examiner ce que la machine leur sort.
L'orientation du projet tient en une phrase : l'IA devrait soutenir l'apprentissage et non le raccourcir. Mouais...
Le contexte rend cette approche un peu particulière en fait. La triche assistée par IA s'est installée comme une routine dans les écoles du monde entier, au point que l'Université nationale autonome du Mexique a suspendu des inscriptions après une fraude massive à ses examens d'entrée.
Les travaux qui s'accumulent ne vont pas d'ailleurs dans le sens d'OpenAI. Une étude du MIT a mesuré à l'électroencéphalogramme, l'examen qui enregistre l'activité électrique du cerveau, une activité nettement plus faible chez les étudiants qui rédigeaient avec l'IA. Le résultat est sans appel. Ces mêmes étudiants se souvenaient beaucoup moins bien de ce qu'ils venaient d'écrire.
Une autre enquête, publiée l'an dernier par le Center for Democracy and Technology, montre que les enseignants du primaire et du secondaire réclament surtout qu'on leur explique comment intégrer ces outils, et qu'ils redoutent aussi les dégâts sur les apprentissages.
Il y a un détail m'a fait un peu tiquer dans la communication d'OpenAI. La société prend soin de préciser que les enseignants gardent la main sur les décisions pédagogiques, sur la notation et sur les actions automatisées, ce qui laisse penser que la question s'est quand même posée en interne, et surtout qu'on est sur une première étape.
Source : The Register
OpenAI a publié le détail de deux incidents survenus pendant des évaluations de sécurité confiées à des laboratoires extérieurs. Le plus notable des deux lui a été signalé le 29 juillet par Irregular, une société qui teste la résistance des modèles aux usages offensifs.
L'exercice était un capture the flag, le format classique des compétitions de sécurité où il faut dénicher une information cachée en exploitant les faiblesses d'un système, monté uniquement pour cette occasion. Le modèle avait été prévenu qu'il n'avait aucun accès à internet.
Il y a eu deux ratés. Une erreur de configuration laissait en réalité passer le trafic vers le réseau public, et le nom inventé pour la cible de l'exercice qui, ô hasard de la vie et des internets, correspondait à un vrai domaine déposé par un malheureux.
Le modèle a donc attaqué un site bien réel en croyant travailler sur la maquette. Il a trouvé des identifiants qui traînaient et s'en est servi pour administrer le site.
OpenAI insiste sur deux points. Aucune faille inconnue n'a été utilisée, juste une vulnérabilité basique, et le modèle n'a pas cherché à s'échapper de son bac à sable puisque la porte était déjà ouverte. Irregular n'a pour l'instant relevé aucun dégât en dehors des données du site concerné, et l'enquête continue.
Le même évaluateur a d'ailleurs vécu la scène deux fois. Un modèle Claude est tombé sur un autre vrai site portant le nom d'une cible fictive, y a repéré des services exposés, récupéré des identifiants et atteint une base de données de production.
Ces histoires commencent à s'empiler l'air de rien. En juillet, un modèle d'OpenAI était sorti de son environnement de test pour aller fouiller les serveurs de Hugging Face, la grande plateforme de partage de modèles, dans le seul but de tricher à une évaluation. Anthropic a reconnu fin juillet que les siens avaient pénétré trois entreprises pendant des tests.
Le cas qui m'a le plus choqué à titre perso, vient de l'institut britannique de sécurité de l'IA. Un modèle y a monté une attaque sur la chaîne d'approvisionnement d'un projet open source bien réel, en fabriquant de faux comptes GitHub et en faisant de l'ingénierie sociale sur ses mainteneurs, le tout derrière Tor histoire de brouiller son origine. L'institut parle de la première tromperie de cette gravité visant une vraie personne, non prévenue, dans le monde réel.
Le problème, c'est quand on se projette un peu, il est à peu près certain que ce genre de truc va se généraliser dans les mois et années à venir, et ça va devenir un vrai problème.
Source : Bleeping Computer
Jonas Eschenburg se tape un petit délire cet été, en portant Command & Conquer sur Atari ST, et il vient de s'occuper des cinématiques du jeu, le tout sur une machine équipée d'un Motorola 68000 cadencé à 8 MHz. Le même garçon avait déjà fait tourner Doom dessus.
Le décalage vaut le détour. Command & Conquer sort en 1995 sur PC, en VGA 256 couleurs, soit dix ans après l'Atari ST, qui affiche lui 16 couleurs en 320 par 200 points.
Envoyer les pixels bruts à l'écran est hors de question sur ce genre de matériel. La machine n'a ni le débit de lecture ni la puissance de calcul pour ça.
Eschenburg a donc écrit son propre codec, baptisé STV, adapté du format VQA que Westwood utilisait à l'époque pour ses vidéos. Le principe repose sur un codebook, autrement dit un dictionnaire de petits carrés de pixels : au lieu de transmettre chaque image entière, le fichier envoie surtout des numéros qui pointent vers des motifs déjà connus du lecteur.
L'astuce est en réalité ailleurs. Les blocs sont découpés pour tomber pile sur l'organisation mémoire de l'Atari, qui range ses couleurs en plans séparés plutôt qu'en pixels contigus, ce qui permet au processeur de recopier les motifs sans passer son temps à réorganiser les bits.
La palette et le dictionnaire se mettent à jour en continu pendant la lecture, et pas une fois pour toutes au début du fichier. Ça évite le gros pâté de blocs baveux qu'on attendrait d'une compression aussi agressive.
Le tout fonctionne sur un 8 MHz d'origine. Sans accélérateur. A priori, aucun jeu Atari ST n'avait affiché de vidéo plein écran avant celui-là.
Le jeu, lui, reste beaucoup plus poussif pour le moment : quelques images par seconde en 16 couleurs, correct seulement à partir d'un Falcon, et il réclame 4 Mo de mémoire. Autour du codec, Eschenburg a publié une dizaine d'utilitaires, dont un encodeur pour fabriquer les fichiers STV et un lecteur natif pour les regarder sur la machine.
Tout est sous licence GPL sur GitHub, le portage se récupère sur itch.io, et il faut fournir ses propres fichiers du jeu d'origine puisque le projet n'a rien à voir avec EA.
Détail amusant, le son ne sort que sur STe et Falcon. Sur un ST de base, les cinématiques défilent en silence complet. La question étant maintenant de savoir si tout ça ne m'a pas donné envie de rejouer à Command and Conquer, pour ressortir mon premier pseudo de game : Moissonneuse killer (vraiment).
Source : Hackaday
JFrog, une société spécialisée dans la sécurité de la chaîne logicielle, a passé au crible les 55 vulnérabilités déposées par un seul compte GitHub. Cinquante-quatre étaient entièrement fabriquées, une seule décrivait un vrai bug.
Six d'entre elles visaient SQLite, la petite base de données embarquée qu'on retrouve dans à peu près tous les téléphones et navigateurs de la planète, avec des scores de gravité affichés jusqu'à 9,8 sur 10. Les quarante-neuf autres s'en prenaient à libraw, une bibliothèque de traitement d'images, et à un module audio pour cartes ESP32.
Les rapports ne résistent pas à une vérification. L'un s'appuie sur une fonction qui n'existe pas dans la version de SQLite qu'il prétend attaquer. Un autre cite les lignes 3555 et 3575 d'un fichier qui n'en compte que 2706.
Ces failles n'ont été bloquées à aucune étape. Elles ont atterri dans le NVD, la base de référence américaine des vulnérabilités, avec un enrichissement fourni par la CISA, l'agence fédérale de cybersécurité, qui a validé les scores critiques au passage. Red Hat a dû redescendre l'une d'elles de 10 sur 10 à 7,6.
Le formulaire public par lequel on déclare une faille ne vérifie pas sérieusement l'identité du déclarant. Aucune étape du processus n'exige de preuve de concept ni la moindre reproduction du bug. Un texte plausible suffit.
Le reste est automatique. La fiche descend dans les bases dérivées, puis dans les scanners que les entreprises font tourner sur leur propre code, et une équipe finit par chercher un correctif à un problème qui n'a jamais existé. MITRE, l'organisme qui attribue ces identifiants, a rejeté le lot le 1er août.
Le NIST, chargé d'analyser ces fiches, avait déjà plus de 27 000 vulnérabilités en attente fin 2025, et un rapport officiel de mai dernier lui reprochait un manque de planification et de décision.
Les mainteneurs de logiciels libres décrochent. Le projet curl a fermé son programme de primes début 2026, après sept ans, son taux de rapports confirmés étant passé de 15 % à moins de 5 % sous le déluge de textes générés par IA.
Daniel Stenberg, qui le maintient, a ensuite fermé le guichet aux signalements du 1er juillet au 3 août. Bref, ce qui faisait tenir le système, c'est que fabriquer un faux rapport crédible demandait du temps à quelqu'un.
Source et visuel : The Register et JFROG
Le 30 juillet, un attaquant a vidé 1 196 adresses Bitcoin en 41 minutes. Un peu plus de 1 082 bitcoins, environ 70 millions de dollars. Aucune des victimes n'avait cliqué sur quoi que ce soit.
Elles avaient acheté un Coldcard, le portefeuille matériel de la société canadienne Coinkite, l'appareil que les puristes du bitcoin recommandent depuis des années précisément parce qu'il ne se connecte jamais à Internet.
Un portefeuille matériel fabrique une seed, la suite de mots dont dérivent toutes vos clés. Toute la sécurité repose sur un seul point : que cette suite soit réellement imprévisible. La puce embarque pour ça un générateur d'aléatoire physique.
En mars 2021, le firmware 4.0.0 a introduit une erreur d'intégration. Coldcard voulait désactiver le générateur intégré de MicroPython pour utiliser le sien, et a donc défini le paramètre MICROPY_HW_ENABLE_RNG à zéro. Sauf que la bibliothèque libngu vérifiait seulement si ce paramètre existait, pas la valeur qu'il portait. Il existait. Le test passait.
Pendant cinq ans, chaque tirage est donc passé par Yasmarang, un générateur pseudo-aléatoire non cryptographique dont l'état de départ venait de trois choses : l'identifiant 32 bits de la puce, un registre de minuterie et l'horloge interne. Rien de secret là-dedans, et plus la moindre entropie fraîche ensuite.
Les Mk3 se retrouvaient avec une quarantaine de bits d'imprévisibilité au lieu des 128 promis, les Mk4, Mk5 et Q avec 72. Pour ces derniers, l'ensemble des clés que l'appareil pouvait produire tombait à quelques milliards de combinaisons.
À ce niveau, il n'y a plus rien à pirater. L'attaquant génère les seeds candidates sur sa propre machine, calcule les adresses que chacune produirait, et les compare à la blockchain, publique par construction. Quand une adresse contient des fonds, il tient la clé. Aucun appareil n'a jamais été touché.
Coinkite a publié un firmware d'urgence le 31 juillet pour tous les modèles concernés. Attention au contresens qui coûte cher : la mise à jour ne répare pas une seed déjà créée. Il faut en générer une nouvelle et y déplacer les fonds. Les configurations multisignature, où le Coldcard n'est qu'une clé parmi plusieurs, sont largement épargnées.
Rodolfo Novak, le patron de Coinkite, a écrit qu'il était désolé et dévasté, et assume. Il avance aussi que l'attaquant a peut-être déniché la faille avec une IA, sans en apporter la preuve, tout en reconnaissant que sa propre revue de code assistée par IA était passée à côté.
Cinq ans qu'un zéro traînait dans un fichier de configuration, sur l'appareil vendu comme le plus sûr du marché. Le pire endroit possible pour ce genre d'oubli.
Source : The Hacker News
L'humain est paresseux par nature, mais alors je ne vous raconte pas quand il s'agit de taper des lignes de commande... Mais bon, l'IA est arrivée dans nos vies et maintenant nous ne sommes plus que des gros sacs de viande et de graisse dont le cerveau se ramollit jour après jour. Donc, foutu pour foutu, autant y aller à fond et c'est pour cela qu'aujourd'hui, je vais vous parler de l'application Deja.
Deja est un outil de remplacement intelligent pour un autre outil dont je vous ai déjà parlé qui s'appelle ZSH Auto Suggestions qui va carrément deviner votre prochaine commande ZSH. C'est un truc qui fait donc de la prédiction de commande. Pour l'installer, vous pouvez passer par homebrew ou curl et hop, comme par magie, ce sera intégré directement à votre fichier .zshrc. Ensuite, vous rechargez votre terminal et c'est parti.
Deja remplace zsh-autosuggestions, le plugin de complétion
dont dépend aussi zsh-copilot
, donc il ne faut surtout pas garder les deux dans votre plugins=(). En effet, les deux réécrivent les mêmes widgets ZLE, et heureusement, quand deja détecte que l'autre est chargé, il affiche une ligne d'avertissement et se met en retrait plutôt que de coincer votre éditeur de ligne. Si vous gérez votre zsh avec Oh My Zsh ou zinit, il existe aussi une intégration dédiée pour chacun, et dans ce cas il faut enlever la ligne eval que l'installeur a ajoutée au .zshrc, sinon l'intégration est chargée deux fois.
Autre chose à savoir tout de suite, sinon vous allez chercher un moment : la suggestion s'accepte avec la flèche droite, pas avec Entrée (ça c'est pour envoyer la commande). Ensuite, Ctrl et flèche droite n'acceptent que le mot suivant, Tab ouvre la liste des alternatives classées sans quitter la ligne, et Ctrl+X coupe les suggestions pour toute la session.
Ça se base sur tout un tas de paramètres que je ne vais pas tous vous lister, mais en gros Deja est au courant du répertoire où vous êtes. Ensuite, si vous tapez des commandes mal fichues, il sera capable de vous en suggérer qui devraient correspondre à votre besoin. Et puis après, il y a l'historique et un score de fréquence ce qui fait que l'outil est vraiment hyper prédictif. Il n'y a pas d'IA derrière, c'est vraiment de l'algorithmie pure, mais ça rend bien des services. Surtout si vous tapez à peu près tout le temps les mêmes commandes au même moment, aux mêmes endroits.
Par exemple, l'outil retient que vous lancez make test après make build, et pondère la suggestion en conséquence. Les quatre signaux, correspondance floue, fréquence combinée à la récence avec une demi-vie d'une semaine, affinité avec le répertoire courant et probabilité d'enchaînement, sont fondus dans un score unique.
Le "flou", lui, se règle en trois crans selon l'écart toléré entre les lettres que vous tapez. Tight n'en laisse passer qu'un seul, smart jusqu'à quatre (c'est le réglage par défaut), et loose jusqu'à huit. En smart, taper par exemple gco proposera git checkout main ; alors qu'en loose, ça partira chercher beaucoup plus loin. Et Shift + flèche droite permet de passer au cran de "flou" suivant sans quitter la ligne.
Bref, je pense que ça va vous faire gagner un max de temps.
deja
est publié sous licence MIT, se pose sur macOS et Linux, et ne connaît que zsh. Et si l'essai ne vous convainc pas, la désinstallation se fait en 4 étapes : enlever la ligne eval du .zshrc, tuer le démon avec pkill -f 'deja daemon', supprimer ~/.local/share/deja/, puis retirer le binaire avec brew uninstall deja ou, si vous êtes passé par le script curl, en supprimant le fichier posé dans ~/.local/bin/.
Si vous êtes du genre à voir la gerboule dans des casques de réalité virtuelle, alors désolé, cette news n'est pas pour vous. En effet, y a un gars passionné qui s'est dit que ce serait cool d'adapter des jeux vidéo rétro en réalité virtuelle.
Le type a donc développé un rendu VR basé sur le standard OpenXR pour des jeux comme Super Mario 64 Co-op DX, Mario Kart 64, et Dr Robotnik Ring Racers. Pour cela, il a utilisé un standard ouvert commun aux Runtimes VR qui s'appelle OpenXR. Pour que le rendu soit fou dans le casque, le jeu entier est calculé une fois par oeil. Comme ça, au lieu d'être un simple écran à plat qui flotte devant vous, c'est un univers 3D bien immersif.
Tout ça est dispo sur son site et open source, et Ring Racers propose même quatre modes de vue, dont un diorama qui réduit tout le circuit à une maquette au-dessus de laquelle vous pouvez rouler.
Et alors, son petit dernier, il est incroyable ! C'est Sonic Robo Blast 2 dont voici la démo :
Alors moi j'ai pas eu la chance d'être élevé dans la team Sega quand j'étais plus jeune mais je sais que parmi vous il y a des gros fans de Sonic. Et quand je vois ce jeu revisité qui reprend exactement le jeu d'origine pour y jouer en 3D, ça me fait grave envie même si je sais que je n'aurai pas la patience d'avoir le museau au chaud pendant des heures à l'intérieur d'un casque de VR beaucoup trop lourd pour moi.
À côté de ces portages, il construit également son propre moteur 3D. Ça s'appelle Multiverse Engine et c'est conçu pour faire tourner Multiverse, un jeu d'exploration dimensionnelle prévu pour écran standard et en VR, où l'on voit tout à travers une caméra de type found footage qui respire, tangue et attrape des morceaux du monde suivant comme des parasites de VHS.
Rien de compliqué mais surtout des tonnes de références assumées à la SF de l'âge d'or, aux liminal spaces, aux Backrooms et au No Man's Sky d'avant sa sortie. Le jeu a démarré sous Unreal Engine 5 avant qu'il ne juge le plafond du moteur trop bas, d'où ce moteur maison écrit de zéro en C++ et Direct3D 12, avec son propre rendu et son propre éditeur.
Et sa petite obsession à lui, ce sont les failles dans le jeu (pas les failles de sécurité hein, les vraies failles au sens géologique du terme). C'est pourquoi quand une déchirure s'ouvre dans le décor, le monde derrière est calculé en direct, avec sa lumière, son brouillard et son ciel, au lieu d'être une image plaquée.
Attention quand même à la confusion, parce qu'il y a un autre Multiverse qui existe et qui est un projet No Man's Sky, sans rapport avec le jeu ci-dessus.
En tout cas, ce gars est trop fort et son prochain chef-d'œuvre, ce sera Star Fox 64 en VR dont le dev a déjà commencé. Je vous invite vraiment à vous abonner à son compte GitHub et à suivre régulièrement son site web .
Dans la série, "Il n'y a pas que chez nous que la police fait mal son travail", aujourd'hui, je vous emmène rire avec la police canadienne qui a fait une boulette, mais alors comme jamais j'en ai vu. Et cela bien sûr avec la complicité de la justice, parce que sinon ce serait pas drôle.
En fait, il y a un Canadien qui vient de passer 18 mois en taule pour pédopornographie sur la messagerie Kik. À l'origine, le suspect dans cette affaire avait le nom d'utilisateur "fus__ro_dah".
Fus Ro Dah ça vient de The Elder Scrolls V: Skyrim, et ça désigne le cri Unrelenting Force. Ce sont 3 mots de langage draconique : Fus pour la force, Ro pour l'équilibre, Dah pour la poussée et le joueur les hurle pour projeter ses adversaires à l'autre bout de la salle. Fin de ma parenthèse gaming ^^.
Ceux parmi vous qui ont eu la moyenne au brevet des collèges auront remarqué que dans ce pseudo, il y a 3 underscores. Les boomers appellent ça le "tiret du bas", si jamais vous ne savez pas de quoi je parle. Et pas de bol, notre Canadien qui s'appelle Brandon Klayme s'est fait arrêter en 2020 parce qu'il avait le même pseudo.
Enfin, pas tout à fait... Lui, il n'avait que deux underscores dans son pseudo "fus_ro_dah". Alors certes, la police du Wisconsin avait bien relevé "fus__ro_dah" dans les 125 messages extraits du téléphone de la victime, mais la demande envoyée à Kik pour obtenir les données du compte, elle, portait sur "fus_ro_dah". Kik a donc répondu avec l'adresse mail rattachée à ce compte-là, et le reste s'est enchaîné tout seul... Google pour l'adresse IP, Bell Aliant pour l'adresse postale, puis la police de Halifax pour la perquisition.
Donc évidemment, tout ce qui a été collecté en ligne, comme preuve pour l'inculpé, ne lui était absolument pas rattaché. Mais cela n'a pas empêché la justice de le reconnaître coupable en avril 2023 et à le condamner à 18 mois de prison, suivi de 18 mois de probation. Le gars, évidemment, a toujours clamé son innocence, mais peu importe, on sait comment ça marche. Pendant plusieurs jours au tribunal, les procureurs ont passé en revue des tas de preuves contre lui et il a fini par être condamné malgré le fait qu'ils n'aient rien trouvé sur ses appareils électroniques. Une fois encore, la justice fait bien son travail ^^.
Bref, ce petit _ en trop est passé totalement inaperçu...
Jusqu'à ce que les avocats qui travaillent sur son dossier se rendent compte de cette subtile erreur. Alors le 23 juillet, la Cour d'appel de la Nouvelle-Écosse ne s'est pas contentée d'annuler la condamnation. Son jugement prend soin de préciser que ce n'est ni un vice de procédure ni un acquittement au bénéfice du doute et heureusement. Ils reconnaissent que Klayme est "factuellement innocent". Quant au titulaire du compte aux deux underscores, un dénommé Jay, son adresse IP pointe vers la Californie...
Et voilà comment à cause d'un gars qui ne sait pas faire un copier-coller, un gamer Skyrim innocent a passé 18 mois en taule. Évidemment, il a été "décondamné", circulez y'a plus rien à voir.
J'sais pas si vous l'avez vu passer lui, mais OpenNutriTracker est une app qui note ce que vous mangez et compte les calories, sans rien vous demander en échange. Hé oui, l'application est gratuite sur Android et sur iOS, sous licence GPL-3.0 en plus ! Que demande le peuple ?
Avec cette app, vous enregistrez vos repas, et elle additionne toutes les calories que vous ingérez. Pour remplir le journal de que vous mangez (journal qui au passage est chiffré en AES sur votre appareil, on n'est jamais trop prudent...), vous scannez le code-barres d'un produit avec l'appareil photo (ou vous tapez le code), ou vous tapez son nom et hop, la fiche nutritionnelle déboule sur l'écran directement depuis Open Food Facts, complétée par une sélection de l'USDA FoodData Central.
L'écran de scan visant le code-barres d'une brique de jus
Ce qui est cool avec cette application, c'est que pour un utilisateur français par exemple, la recherche remonte d'abord les aliments qui sont vendus son pays.
Et Open Food Facts , dont je vous ai déjà parlé, référence plus d'un million de produits vendus en France, c'est plutôt bien garni avec vos yaourts préféré et vos plats ultra transformés de supermarché ^^.
La journée de tracking se découpe alors en petit-déjeuner, déjeuner, dîner et collation, chacun avec son objectif de calories. Un dépassement se voit donc sur le repas fautif, pas seulement dans le total de la journée. Et quand vous savez déjà ce que vous avez avalé, un ajout rapide se contente d'un titre et d'un nombre.
La fiche du produit scanné, avec ses calories et ses macros avant l'ajout au repas
Et l'app ne s'arrête pas au compteur qu'on retrouve finalement dans pas mal d'autres app. Non, elle vous aide à suivre dix nutriments, des fibres au magnésium en passant par le fer et le sodium, avec les repères d'apport de référence des tables de l'Institute of Medicine pour situer où vous en êtes. À côté de ça, vous avez votre poids et sa courbe, un compteur d'eau et un catalogue d'activités pour remettre en face les calories dépensées.
Vos données sortent aussi quand vous le décidez avec export du journal complet en JSON ou en CSV, ou partage d'un repas par QR code vers un autre téléphone. De quoi bricoler d'autres app autour de ça donc.
Côté installation, c'est dispo sur Google Play ou l' App Store , avec iOS 15.5 minimum, et snif snif pas encore de version F-Droid. Par contre, l'app n'est pas encore traduite en français, donc n'hésitez pas à contribuer si ça vous dit.
Vous ouvrez une de vos notes écrite en Markdown pour corriger 3 lignes et PAF vous voilà dans un éditeur qui met 3 siècles à se charger, à mater des balises tout en pestant contre le bouton de prévisualisation que vous ne trouvez pas... Bref, vous êtes grognon !
Hé bien Wander retire ce choix et vous propose de travailler uniquement en WYSIWYG même si derrière, ce sont toujours des fichiers .md stockés bien au chaud dans votre dossier "Plan de conquête du web". (Quoi y'a que moi qui ait un dossier comme ça ?)
Dans cet éditeur d'un nouveau genre, les tableaux, les images et les listes de tâches se manipulent comme des blocs. Les raccourcis Markdown restent là pour ceux qui les ont dans les doigts, avec une barre de mise en forme pour les autres. Vous corrigez donc une note longue en gardant son rendu sous les yeux, sans refaire l'aller-retour entre le texte brut et l'aperçu pour chaque tableau de travers.
L'interface de Wander à côté du Markdown et du diff correspondant
Le dossier peut être un simple tas de .md ou un coffre Obsidian déjà trop rempli, c'est pas grave puisque Wander conserve les wikiliens, les pièces jointes, les tags et le front matter, et ajoute même la recherche plein texte et les backlinks. Vous circulez ainsi dans les notes sans import ni conversion, et leur organisation actuelle ne bougera pas.
Les commentaires, de leur côté, vivent dans un dossier caché .wander à côté des fichiers. Comme ça, tout l'historique de versions reste sur votre Mac et permet de comparer ou restaurer une note sans avoir à vous monter un serveur Git juste pour récupérer un paragraphe effacé bêtement la veille. Si vous mettez tout ça sur iCloud ou Dropbox, vous serez tranquille. Les commentaires peuvent également être suivis via Git si vous préférez.
Wander est gratuit sur l' App Store et il vous faut iOS ou iPadOS 17, ou un Mac Apple Silicon sous macOS 15 au minimum pour le faire tourner. L'app est encore toute jeune mais si votre matériel suit et que vous voulez garder la main sur vos .md, je pense que ça peut coller à votre usage !