CoreML CLI - Gérez vos modèles Apple directement dans le terminal sans Xcode !
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 :
brew 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 !
Tau5 - Le successeur de Sonic Pi se met à l'IA
Vous connaissez Sonic Pi, ce logiciel génial pour coder de la musique que je vous ai déjà présenté ? Hé bien Sam Aaron, son créateur, remet le couvert avec son nouveau projet baptisé Tau5.
Si vous avez déjà testé le live coding, vous savez comme moi que c'est une joie totale de pouvoir balancer des boucles en tapant quelques lignes de code, mais là Sam pousse le délire beaucoup plus loin. Ce nouveau joujou, c'est un peu le grand frère de Sonic Pi, pensé dès le départ pour la collaboration, mais aussi la sécurité et la compatibilité web.
Sam Aaron lors de sa keynote GOTO 2025
L'ambition de Tau5 c'est que l'outil puisse à terme intégrer des agents IA via le protocole MCP. Bien sûr, l'objectif n'est pas de remplacer le musicien (ouf !), mais de lui offrir un partenaire d'improvisation qui pourrait l'aider à crafter des boucles ou ajuster des paramètres. C'est en tout cas la vision que Sam a partagée lors de sa keynote au GOTO 2025.
Sous le capot, le système repose sur la machine virtuelle Erlang (BEAM), sur laquelle tourne aussi Elixir. C'est une architecture connue pour sa tolérance aux pannes, comme ça même si vous faites une erreur de syntaxe en plein set, le système encaisse sans que tout s'effondre et vous colle la honte avec des gens qui viendront vous dire à la fin de votre concert : "Hahaha, c'est nul t'es trucs d'IA, ça marche pas, tu vois bien que l'humain n'est pas prêt d'être remplacé ! Hahaha, loser"
Pour ceux qui se demandent ce que ça change par rapport à Sonic Pi, c'est surtout la dimension collaborative qui est mise en avant pour le futur. Avec cette nouvelle mouture, l'objectif c'est de permettre à plusieurs personnes de coder ensemble, potentiellement assistées par une IA. Je trouve que c'est une évolution de la création musicale par ordi plutôt logique vers quelque chose de plus connecté.
Si le sujet vous branche, je vous remets le lien vers mon article sur la découverte de Sonic Pi , histoire de voir d'où on part. Bref, tout ça reste trèss fidèle à la philosophie de Sam qui est depuis le début de rendre le code accessible et créatif à tous.
Bref, si vous aimez la musique, le code, ou juste voir des gens brillants repousser les limites, jetez un œil à sa présentation ou au dépôt GitHub .
Social Analyzer - Le détective du web qui scanne vos profils sociaux (OSINT)
Qui n'a jamais eu envie de savoir si "KikouLolDu93" avait aussi un compte sur un site de rencontre ou un forum obscur de haxx0rs ? C'est humain, c'est de la curiosité... ou de l'OSINT (Open Source Intelligence) si vous voulez faire genre vous êtes un pro. Et pour ça, j'ai l'outil qu'il vous faut : Social Analyzer .
Ce script est un détective privé numérique qui va frapper à la porte de plusieurs centaines de sites (Facebook, X (ex-Twitter), Instagram, Tinder, et des trucs bien plus niches) pour vérifier la présence d'un pseudo.
Développé par qeeqbox, Social Analyzer ne se contente pas de tester une URL. Il analyse les pages, vérifie les métadonnées, et vous sort un score de confiance de 0 à 100. Notez qu'un score de 100 n'est pas une preuve d'identité absolue (on n'est pas à la police scientifique), mais une forte probabilité basée sur les signaux trouvés. À l'inverse, un score de 0 peut signifier que c'est un homonyme, ou simplement que le site a bloqué la requête. Ça évite en tout cas de stalker la mauvaise personne trop vite.
L'outil est codé en JavaScript et Python, et vous pouvez l'utiliser en ligne de commande ou via une interface web plutôt propre si le terminal vous donne de l'urticaire.
Comment on installe la bestiole ?
Vous avez plusieurs options, mais la plus simple si vous avez Python 3 d'installé, c'est via pip (vérifiez bien que c'est le paquet officiel) :
pip3 install social-analyzer
Et hop, c'est réglé. Ensuite pour lancer une recherche rapide, c'est aussi simple que :
social-analyzer --username "le_pseudo_a_chercher"
Si vous êtes plus team NodeJS, vous pouvez aussi cloner le dépôt GitHub et lancer ça à la main :
git clone https://github.com/qeeqbox/social-analyzer.git
cd social-analyzer
npm install
npm start
Ça lancera l'interface web sur votre machine (généralement sur le port 9005), et vous pourrez faire vos recherches tranquillement en cliquant sur des boutons.
Et ça marche vraiment ?
Franchement, oui. C'est même assez bluffant de voir tout ce qui ressort. Il peut même tenter d'extraire des infos supplémentaires comme la bio ou l'avatar si les sites ne sont pas trop protégés contre le scraping.
Par contre, petit disclaimer habituel : ce genre d'outil, c'est pour de l'investigation légitime. Genre vérifier vos propres traces numériques pour faire du nettoyage, ou pour des enquêtes de sécu. Ne commencez pas à l'utiliser pour harceler les gens, le web n'a pas besoin de ça.
D'ailleurs, si le sujet de l'OSINT vous branche, jetez un œil à mon article sur Blackbird qui fait un boulot similaire, ou apprenez à analyser un profil GitHub comme un chef.
Bref, Social Analyzer c'est puissant, c'est open source, et ça fait le café. À utiliser avec intelligence évidemment !
Merci à Lorenper !
Wake - L'outil qui donne de la mémoire à Claude Code
Vous utilisez Claude Code et vous passez votre temps à copier-coller vos logs de terminal pour lui donner du contexte ? Du genre, vous lancez une commande, ça se plante comme une merde, et là faut expliquer à l'IA ce qui s'est passé en faisant des screenshots ou du copier-coller à la main.
C'est vite relou mais heureusement, c'est totalement le problème que résout Wake , un petit outil en Rust qui enregistre automatiquement tout ce qui se passe dans votre terminal et le donne en offrande sacrée à Claude Code via le protocole MCP. Du coup, plus besoin de jouer les secrétaires IA, puisque Claudo Code, euuh Claude Code peut interroger votre historique de commandes avec les sorties et le contexte git quand il en a besoin.
Au début, vous lancez wake shell et hop, vous êtes dans une session enregistrée. Ensuite toutes vos commandes, leurs sorties, et même les infos de votre repo git, tout est capturé et stocké localement dans une base SQLite bien planquée dans ~/.wake/. Puis quand vous posez une question à Claude Code, il peut aller piocher dans cet historique pour comprendre ce que vous avez fait.
L'installation se fait en une seule ligne (allez lire le script comme d'hab, hein) :
curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/joemckenney/wake/main/install.sh | sh
Après faut ajouter l'init dans votre .zshrc ou .bashrc :
eval "$(wake init zsh)"
Et pour brancher ça sur Claude Code :
claude mcp add --transport stdio --scope user wake-mcp -- wake-mcp
Côté commandes, y'a wake log pour voir l'historique récent, wake search "machin truc" pour fouiller dedans, wake dump pour exporter en markdown et wake annotate "note" si vous voulez ajouter des petites marqueurs pour vous y retrouver plus tard. Le stockage reste en local sur votre machine, et les sorties sont limitées à 1 Mo par commande pour éviter de saturer la base.
Donc si vous êtes le genre de gaillard.e sans peur à laisser Claude piloter votre terminal ou à utiliser plusieurs agents en parallèle , c'est le genre d'outil qui peut vraiment vous faire gagner du temps car là où avant fallait tout expliquer à l'IA, maintenant elle voit directement ce que vous avez fait et pourquoi ça a merdé.
Le projet vient de sortir en v0.1.0, donc c'est encore tout frais. Ça supporte zsh et bash pour le moment. Par contre, fish c'est pas encore au programme.
Ghostty Config - Un outil GUI pour configurer Ghostty sans se prendre la tête
Vous passez vos journées dans un terminal et vous avez craqué pour Ghostty ? Sauf que voilà... éditer un fichier de config à la main, c'est un peu comme remplir et payer sa déclaration d'impôts. On sait qu'on peut le faire, mais on préférerait que quelqu'un d'autre s'en charge.
Du coup, un développeur de la communauté a eu la bonne idée de créer Ghostty Config, une interface web qui permet de configurer son terminal sans toucher à un seul fichier texte. Vous sélectionnez vos options dans des menus déroulants, vous cochez des cases, et hop, ça génère la config toute seule.
Le truc cool c'est que l'outil couvre pas mal de terrain : les polices (avec un playground pour tester en direct), les couleurs, les raccourcis clavier, les curseurs, la transparence... Et des presets communautaires sont prévus pour ceux qui ont la flemme de tout paramétrer à la main.
Une fois que vous êtes content du résultat, vous exportez le fichier de config et vous le collez dans votre dossier Ghostty. L'inverse marche aussi, vous pouvez importer votre config existante pour la modifier visuellement. Pratique si vous avez déjà passé des heures à peaufiner votre setup et que vous voulez juste ajuster deux ou trois trucs.
Bref, si vous voulez profiter de Ghostty sans vous farcir la doc des 200+ options de configuration, c'est par là que ça se passe .
Microsoft file les clés BitLocker au FBI sur simple mandat
Microsoft vient de confirmer qu'ils filent les clés de chiffrement BitLocker au FBI quand celui-ci débarque avec un mandat. Et même si on s'en doutait fooort, c'est la première fois qu'on a la preuve que ça arrive vraiment.
L'affaire s'est passée à Guam (une île américaine dans le Pacifique), où des agents fédéraux enquêtaient sur une histoire de fraude. Ils avaient besoin d'accéder aux ordis de suspects, sauf que les disques étaient chiffrés avec l'outil BitLocker , le chiffrement intégré à Windows. Du coup, ni une ni deux, le FBI a envoyé un mandat à Microsoft pour récupérer les clés de récupération stockées dans le cloud.
Et Microsoft a dit oui, bien sûr, voilà les clés, servez-vous, c'est cadeau !
Le truc, c'est que par défaut, quand vous activez BitLocker sur un PC avec un compte Microsoft, Windows envoie automatiquement une copie de votre clé de récupération sur les serveurs de Redmond. C'est présenté comme une fonctionnalité pratique, genre "au cas où vous oubliez votre mot de passe". Sauf que du coup, Microsoft a accès à vos clés.
Et si Microsoft a accès, le gouvernement aussi.
Côté Apple, c'est une autre histoire. J'sais pas si vous vous souvenez de l'affaire de San Bernardino en 2016 mais le FBI avait demandé à Apple de créer un firmware spécial pour désactiver les protections anti-bruteforce de l'iPhone d'un terroriste. Tim Cook avait dit non. Pas parce qu'Apple ne pouvait pas techniquement le faire, mais parce que créer cet outil aurait ouvert une brèche pour tout le monde.
Microsoft, eux, ont fait le choix inverse. Leur architecture permet explicitement de conserver une copie des clés côté serveur. Alors oui, c'est pratique si vous perdez votre mot de passe, mais c'est aussi une porte d'entrée pour quiconque a un mandat... ou autre chose.
Microsoft dit recevoir environ 20 requêtes par an pour des clés BitLocker, et qu'ils ne peuvent pas toujours y répondre, genre quand l'utilisateur n'a pas activé la sauvegarde cloud.
On s'en serait douté...
Bref, si vous utilisez BitLocker et que vous tenez vraiment à ce que vos données restent privées, désactivez la sauvegarde automatique de la clé sur le compte Microsoft.
Concrètement, pour cela vous avez deux options : utiliser un compte local au lieu d'un compte Microsoft (la clé ne sera jamais envoyée dans le cloud), ou si vous êtes sur Windows Pro/Enterprise, passer par les stratégies de groupe (gpedit.msc → Configuration ordinateur → Modèles d'administration → Composants Windows → Chiffrement de lecteur BitLocker) pour forcer la sauvegarde locale uniquement.
Autrement, vous pouvez aussi simplement sauvegarder votre clé sur une clé USB ou l'imprimer. C'est moins pratique, mais au moins elle reste chez vous.
Régulation de l'IA - La Corée du Sud choisit les muscles plutôt que la peur
Pendant qu’on s’écharpe en Europe sur comment réglementer l'IA, la Corée du Sud vient de siffler la fin de la récré chez elle. Nos amis Coréen viennent en effet de pondre leur première loi qui encadre l’intelligence artificielle (l’AI Act coréen, pour les intimes) et ce qu'on peut dire, c’est que leur approche est très très différente de la nôtre, vous allez voir.
En fait, chez nous, avec l’AI Act européen, on régule principalement par le "risque d’usage". Cela veut dire que si vous faites un outil pour du recrutement, de la santé ou du maintien de l’ordre, hop, vous tombez dans la catégorie "haut risque", et cela peu importe que votre IA tourne sur un Raspberry Pi ou un supercalculateur.
Alors oui l’UE a aussi ses seuils de calcul (les fameux 10^25 FLOPs ) pour identifier les modèles à "risque systémique", mais la base reste quand même l’usage. Les Coréens, eux, ont décidé de se simplifier la tâche en plaçant le curseur presque exclusivement sur ce qu’il y a sous le capot.
Leur critère magique c'est la puissance de calcul cumulée lors de l’entraînement. Et c'est cela qui leur permet de définir ce qu’ils appellent la "high-performance AI" (ou Frontier AI). Pour les devs, c’est un changement complet car si vous codez un petit outil IA bien foutu mais léger, vous aurez une paix royale. Vous esquiverez une paperasse infinie ou de la mise en conformité bloquante si votre projet ne dépasse pas les seuils techniques fixés par le MSIT (le ministère coréen de la science et des TIC).
Et c’est d’ailleurs ce qui rend leur approche très orientée innovation. Le gouvernement coréen a d'ailleurs été très clair : le but n’est pas de bloquer le développement mais de poser un cadre de confiance. Ils ont même prévu une période de grâce d’au moins un an sans aucune sanction administrative le temps que tout le monde s’adapte. Et même après ça, on est loin du climat carcéral car il n'y a pas de sanctions pénales prévues dans cette loi, mais juste des ordres de correction et des amendes plafonnées à 30 millions de won (environ 21 000 euros) si vous ignorez les injonctions.
J’avoue, j’ai dû relire trois fois le texte pour piger la subtilité, mais le diable se cache dans les FLOPS. Parce qu'au moment où j'écris cet article, il n'y a actuellement aucune entreprise en Corée qui dépasse les seuils de puissance de calcul qui rentrent dans le cadre de leur loi. Même Naver, leur géant de la Tech local est loin de ça . C’est dire si la marge est grande.
Après côté transparence, c’est plus classique mais efficace car tout contenu généré par IA qui pourrait être confondu avec la réalité (les deepfakes, pour faire court) doit être clairement indiqué. C’est le minimum syndical aujourd’hui, vous allez me dire, mais là encore, ils ont eu le nez creux en excluant les usages personnels ou non commerciaux du cadre réglementaire, histoire de ne pas fliquer le moindre mème rigolo.
Voilà... alors on va voir qui de la méthode "compteur de tours" ou "check-list de risques" gagne la course, mais bon j'ai ma petite idée. En Europe, on a tendance à vouloir tout border par secteur, alors qu’en Corée, visiblement, ils préfèrent économiser du temps et de l'énergie en surveillant uniquement les gros muscles et en laissant les petits grandir sans les emmerder.
Et même si je ne connais pas du tout l'écosystème tech coréen, force est de constater que leur vision a l'air sacrément plus pragmatique pour l’écosystème tech que la notre.
Quand 2 frangins construisent une IA vidéo dans leur garage
Un modèle text-to-video open source, gratuit et capable de tourner ailleurs que sur un supercalculateur de la NASA ?
J'avoue, j'ai cru au fake en découvrant le truc, surtout quand on voit la puissance de feu qu'il faut chez OpenAI (Sora) ou Google (Veo) pour sortir le moindre clip de 3 secondes. Mais BON, parfois, il suffit de deux frères motivés pour bousculer un peu les géants de l'IA.
Et c'est 2 frères, ce sont Sahil et Manu Chopra, qui depuis l'automne 2022 bosse avec acharnement sur leur modèle de génération de vidéos baptisé Linum .
Leur histoire est assez dingue et c'est pour ça que je vous la raconte aujourd'hui. En fait, au début, ils ont fait comme tout le monde. C'est à dire qu'ils ont essayé de bidouiller Stable Diffusion XL pour lui faire cracher de la vidéo. Ils ont fini par mettre au point une extension un peu "hacky" basé sur un modèle image, sauf que ça ne marchait pas très bien.
Enfin si, ça sortait des GIFs d'une seconde en 180p pour Discord mais pas vraiment de quoi faire trembler Hollywood et Matthew McConaughey (lol). Le problème, c'est que les VAE (les encodeurs d'images) ne comprennent rien au temps qui passe, alors ils traitent chaque frame indépendamment et ça donne cet effet de scintillement insupportable qu'on retrouve dans pas mal de générateurs vidéo libre ou open source.
Du coup, ils ont pris une décision radicale. Tout foutre à la poubelle et repartir de zéro !
Ils ont donc passé deux longues années à batir Linum v2 "from scratch". Cela veut dire qu'il ont du trouver les données, entraîner des modèles de vision pour filtrer le dataset, mettre manuellement des légendes sur des milliers de vidéos, gérer les clusters de GPU... et j'en passe !
Et à la clé de tout ce travail, ils ont fini par obtenir un modèle de 2 milliards de paramètres (ce qui est minuscule pour de la vidéo, je tiens à le dire) capable de générer des clips de 2 à 5 secondes en 720p !
Et le plus beau c'est que c'est sous licence Apache 2.0 donc en open source.
Pour réussir cette prouesse, ils n'ont pas eu d'autre choix que d'être malins.
Par exemple, ils ont choisi d'utiliser le VAE de Wan 2.1 (qui gère très bien la compression temporelle) pour ne pas réinventer la roue sur cette partie. Leur vision en fait, c'est de voir ces modèles comme des "moteurs de rendu inversés". Au lieu de placer des polygones et des lumières comme dans Blender, vous décrivez la scène et le modèle fait le reste.
Linum est un modèle encore jeune et la physique est parfois aux fraises puis ça manque de son mais pour une équipe de deux personnes face à des boîtes qui ont des milliards de budget, le résultat est plutôt pas mal. Faut saluer le taf !
Donc si vous avez une machine qui tient la route (ou un bon cloud) et quelques compétences techniques, sachez que les poids sont disponibles sur Hugging Face si ça vous chauffe .
Poison Fountain - La résistance s'organise pour empoisonner les IA
On croirait encore lire le scénario d'un nouveau Terminator, mais pour une fois, ce n'est pas de la science-fiction. Tenez vous bien, il y a actuellement ne résistance souterraine qui est réellement en train de s'organiser pour lutter contre les géants de l'IA.
Leur nom de code : "Poison Fountain".
Je suis tombé sur cet article de Craig Smith chez Forbes que je vous invite à lire et qui détaille ce mouvement d'un nouveau genre. Alors pour le moment, ça tient plus du manifeste un peu énervé que du logiciel de résistance clé en main, mais l'intention est claire. Ce que veut faire Poison Fountain c'est "miner" le web avec des données piégées pour que les prochaines générations d'IA s'intoxiquent en les ingérant.
Leur méthode repose sur des outils comme Nightshade , dont je vous ai déjà parlé, avec lequel vous prenez une image, disons une vache et l'outil modifie les pixels de façon invisible pour l'œil humain, de sorte que l'IA l'interprète ça comme... un camion. Alors que nous, avec nos petits yeux nous voyons toujours Marguerite.
Ainsi, si un modèle avale trop de ces données corrompues, il ne devient pas juste moins performant, mais commence également à faire des associations délirantes. C'est le principe du data poisoning et si Poison Fountain parvient à encourager massivement cette pratique, les crawlers d'OpenAI ou Google vont avoir des sueurs froides.
Bon, il ne faut pas s'emballer non plus car nettoyer un dataset contaminé est un enfer technique (il faut parfois tout réentraîner), mais les ingénieurs en face ont de la ressource. Ils finiront probablement par filtrer plus agressivement ou par se rabattre sur des données certifiées et sous licence. C'est plus cher, c'est moins frais, mais c'est la parade logique.
En tout cas, c'est le genre de dérive que craignait Geoffrey Hinton en quittant Google sauf que la perte de contrôle n'est pas accidentelle mais provoquée volontairement par des artistes et des activistes.
Alors est-ce du cyber-vandalisme comme l'a été le DDoS à une époque, ou est-ce de la légitime défense ?
Le débat est lancé, tout comme la guérilla de la data !