– Article invité, rédigé par Vincent Lautier, contient des liens affiliés Amazon –

Il y a quelques mois, je vous parlais de ma découverte du cadre photo numérique Pexar ( l’article est à lire ici ). J’adore tout ce produit : j’ai conservé mon exemplaire, ma sœur a désormais le sien dans sa maison, et l’ami Korben a également son exemplaire qui trône dans son salon. Je compte même en offrir de nouveaux à mes proches pour les fêtes. Et c’est parce que nous utilisons et apprécions réellement ce produit que nous avons décidé de mettre en jeu quatre exemplaires, fournis par Pexar, qui vous seront expédiés rapidement pour arriver chez vous avant Noël !

Pour rappel, la force du cadre photo Pexar , c’est son écran tactile de 11 pouces offrant une résolution 2K. Sa particularité est sa finition mate qui absorbe les reflets, et propose un rendu visuel très proche d’une véritable photographie papier, loin des écrans brillants habituels. Il s’intègre plutôt sobrement dans n’importe quel décor sans trop faire gadget technologique.

L’expérience utilisateur est portée par l’excellente application Frameo. L’installation est immédiate et permet d’inviter toute la famille à envoyer des photos ou vidéos à distance. Le transfert est quasi instantané, idéal pour le partage de souvenirs en direct. Avec 32 Go de mémoire interne (environ 40 000 photos) et une extensibilité jusqu’à 1 To via USB ou SD, le stockage est large, et ça n’est même pas un sujet. J’ai mis 800 photos sur le mien pour la petite histoire, et il m’arrive régulièrement d’en ajouter sur le cadre photo de ma soeur qui habite à 500km, et elle fait de même sur le mien !

Pour tenter de gagner l’un des quatre cadres, renseignez simplement votre e-mail dans le formulaire disponible ici avant ce dimanche soir minuit . Le tirage au sort aura lieu lundi matin et les gagnants seront contactés immédiatement pour l’envoi. E pour être très transparents avec vous : nous ne conservons aucun e-mail. Cette liste sert uniquement au tirage au sort et sera intégralement supprimée dès lundi matin, une fois le tirage au sort effectué. Bonne chance à tous ! ( et sinon ce cadre photo est disponible ici si vous ne voulez pas participer au concours !)

Article invité publié par Vincent Lautier . Vous pouvez aussi faire un saut sur mon blog , ma page de recommandations Amazon , ou lire tous les tests que je publie dans la catégorie “Gadgets Tech” , comme cette liseuse Android de dingue ou ces AirTags pour Android !

Vous en avez marre du duo Chrome/Safari ? Moi aussi. Alors quand j’ai entendu parler de Ladybird , ce navigateur web développé from scratch sans une seule ligne de code en provenance de Blink, WebKit ou Gecko, j’ai voulu tester la bête. Direction donc le terminal, pour une petite compilation sur mon Mac ARM !

Ladybird, c’est le projet fou d’ Andreas Kling , un ancien ingénieur WebKit chez Apple qui a décidé de créer son propre système d’exploitation ( SerenityOS ) pour se remettre d’une addiction. Code un OS entier comme thérapie, je trouve ça assez cool… Et dedans, il y avait un petit visualiseur HTML qui a fini par devenir un projet à part entière avec 8 développeurs full time et des sponsors comme Shopify, Cloudflare ou encore le co-fondateur de GitHub.

Le concept de Ladybird, c’est zéro code emprunté aux moteurs existants. Tout est écrit en C++ (avec une migration vers Swift prévue), du moteur de rendu LibWeb au moteur JavaScript. C’est donc actuellement le seul navigateur vraiment indépendant en développement actif. Et ça, dans un monde où même Firefox commence à faire un peu polémique sur son indépendance, ça fait du bien.

Mais parlons de mon test. J’ai cloné le repo, lancé la compilation sur mon ordi, et… ça compile. Déjà, c’est une victoire… Le navigateur se lance, affiche des pages, gère le CSS, fait tourner du JavaScript. Les bases sont là.

MAIS on est clairement en pré-alpha car ça rame pas mal et sur YouTube les vidéos refusent même de se lancer. C’est parfaitement normal car le navigateur ne supporte pas encore tous les codecs et APIs nécessaires pour le web moderne et l’alpha est prévue pour l’été 2026, avec une bêta en 2027 et une version stable en 2028. Donc on n’y est pas encore.

Mais c’est encourageant ! En octobre dernier, l’équipe a même fait passer 1,9 million de tests de conformité web (Web Platform Tests) et verdict, le pinch-to-zoom fonctionne sur Mac, le local storage et OK et même Windows commence à être supporté par la communauté.

L’autre truc cool, c’est leur business model. Comme y’a pas de deal avec un moteur de recherche par défaut qui vous piste ni de crypto-tokens chelou et pas de monétisation de données des utilisateurs, le projet se doit d’être financé uniquement par des dons et des sponsors corporate via une structure à but non lucratif. C’est cool et ça nous change de ce monde où Google paie des milliards à Apple pour être le moteur par défaut de Safari.

Donc mon verdict après mes tests, c’est qu’en l’état, Ladybird n’est pas utilisable au quotidien. Et c’est complètement normal vu le stade de développement. Ce n’est donc pas encore un Firefox-killer, mais un projet de recherche et développement qui pourrait, dans 3 ans, devenir une vraie alternative.

Voilà, donc en attendant, Firefox reste mon navigateur principal mais je garde un œil sur cette petite coccinelle parce qu’avoir un quatrième moteur de rendu vraiment indépendant sur le marché, sans les tentacules de Google, Apple ou des régies pub, c’est top !

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 !

Une étude de Graphite vient de sortir et annonce que plus de la moitié des articles publiés sur Internet seraient désormais générés par IA. C’est fou non ?

Pour arriver à cette conclusion Graphite a analysé 65 000 URLs via Common Crawl et utilisé un détecteur d’IA et c’est comme ça qu’ils ont découvert que depuis novembre 2024, les articles IA auraient dépassé les articles humains en volume.

Alors en route vers l’apocalypse de l’écriture humaine ?

Bon déjà, première question qui me vient c’est : Comment est-ce qu’ils ont fait pour détecter ça ? Ouais parce qu’à ma connaissance, les outils de détection d’IA, comment dire… c’est de la grosse merde en barre. C’est encore moins fiable qu’un grand modèle de langage (LLM) pas fiable.

J’imagine que ce qu’ils détectent, ce sont les articles générés par IA de manière basique, donc le genre de contenu où quelqu’un a tapé un prompt vite fait et a publié le résultat sans même le relire ou un bot qui publie à la chaîne. Donc pas de travail sur le style, pas d’angle éditorial, pas de valeur ajoutée, bref, du bon gros contenu SEO produit à la chaîne pour remplir des pages et grappiller du trafic Google.

Du coup, si on suit ce raisonnement, ce que l’étude nous dit vraiment c’est que 50% du contenu web actuel, c’est de la merde. Et là, je me pose une question : est-ce que ça change vraiment quelque chose par rapport à avant ?

Bah ouais parce qu’avant l’IA, on avait déjà les fermes SEO, les articles écrits par des rédacteurs payés au lance-pierre qui se copient les uns les autres, les textes sans âme rédigés pour plaire à l’algorithme plutôt qu’aux lecteurs ou juste attirer le chaland pour engranger de la thune Adsense. De mon point de vue, le web était déjà rempli de contenu médiocre et l’IA n’a fait qu’industrialiser le processus.

Ce qui a changé donc, c’est la quantité. On produit plus de merde, plus vite, mais cette merde existait déjà.

Par contre, je ne suis pas d’accord avec la vision apocalyptique de certains. Un texte bien travaillé avec l’IA devient impossible à distinguer d’un texte humain et dans certains cas, il peut même être meilleur. C’est mon avis, mais c’est pas rare qu’un texte retravaillé à l’aide de l’IA soit plus complet, plus documenté, plus creusé, avec moins d’erreurs (si c’est bien fait évidemment). Un rédacteur web payé pour pondre 10 articles par jour n’a pas le temps d’aller au fond des choses alors qu’avec l’IA comme outil d’accompagnement, il peut rapidement explorer plusieurs angles d’un sujet, intégrer différentes perspectives, aller plus loin dans la recherche et l’analyse.

Et je parle bien de contenu informatif ici, pas de création littéraire ou artistique. Parce que là, effectivement, c’est pas ouf… Mais pour expliquer un concept technique, présenter un outil, vulgariser une actu…etc., l’IA peut être un sacré accélérateur de qualité si on sait s’en servir.

Je pense donc que le vrai problème, c’est la production bête et méchante qui consiste à générer du texte sans relecture, sans vérification, sans apport personnel… je trouve ça con et dangereux. Dangereux parce que les hallucinations existent et on peut vite se retrouver à propager de fausses infos. Et ce foutu style générique IA n’apporte rien au lecteur… Aucun plaisir quoi…

Puis quand on sait que y’en a déjà pas mal d’entre vous qui ne lisent plus les contenus, mais se les font résumer avec Claude ou ChatGPT, je me dis qu’on gagnerait du temps de processeur si les fermes SEO / IA publiaient directement des résumés IA et basta ^^.

L’étude de Graphite montre également que les contenus IA sont surtout des guides pratiques, des actus formatées, des descriptions de produits… Bref, du contenu utilitaire où l’originalité n’a jamais été le critère numéro un. Ce n’est donc pas une invasion de l’IA dans la création, mais plutôt une automatisation d’un contenu fast-actu jetable qui existait déjà par ailleurs.

Ce qui est précieux dans ce contexte, c’est justement le style, la patte d’un auteur, une voix reconnaissable. C’est le genre de truc qu’un rédacteur pressé n’a jamais eu le temps de développer et qu’une IA générique ne peut pas inventer. Encore une fois c’est mon point de vue, mais les bons “rédacteurs web” sont ceux qui ont une vraie identité éditoriale et qui savent se démarquer de ce foutu “ton journalistique” qui nous endort tous…

Voilà, au final, le rôle de l’auteur ou du créateur de contenu reste le même, IA ou pas IA… C’est simplement de faire en sorte que son contenu soit lu et pour ça, il faut que ce soit agréable à lire, que ça apporte quelque chose, que ça fasse grandir / réfléchir le lecteur ou que ça le divertisse également ! Bref, que l’outil soit un stylo, un clavier ou un LLM, l’objectif ne change pas.

Donc si vous êtes tenté d’utiliser une IA pour la production de votre contenu, par pitié, n’automatisez rien, continuez à relire, à mettre votre “patte”, à y insérer votre réflexion et surtout, travaillez bien vos prompts pour sortir du style par défaut.

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Vous connaissez le Spotify Wrapped qui vous rappelle chaque décembre que vous avez écouté “Africa” de Toto 847 fois ? Hé bien GitWrap fait pareil mais pour votre code sur GitHub. Et tout ça avec une interface qui sent bon le DOS et les moniteurs à phosphore vert.

Vous entrez votre nom d’utilisateur GitHub, et l’outil génère alors un récapitulatif de votre année de commits, de pull requests et de contributions diverses et variées. Le tout emballé dans une esthétique rétro qui ferait pleurer de nostalgie n’importe quel dev qui a connu l’époque où “git” n’existait pas encore et où on faisait des sauvegardes sur disquettes.

L’interface vous accueille avec un prompt style années 80… genre > Enter GitHub username to begin. On se croirait dans WarGames avant de lancer une partie de morpion thermonucléaire et il ne manque plus que la voix synthétique qui demande “Shall we play a game?” et c’est parfait.

Y’a aussi un leaderboard pour les compétitifs qui veulent comparer leur nombre de commits avec les autres. Parce que oui, apparemment certaines personnes ont besoin de savoir qu’elles ont codé plus que leur voisin de bureau. Chacun ses kinks.

A vous de tester maintenant pour savoir si vous avez bien bossé sur votre code cette année ou si vous n’avez rien branlé comme l’année dernière.

Et accessoirement vous pouvez même vous faire une jolie image pour frimer sur LinkedIn ! Ça prend 30 secondes et ça vous donnera une excuse pour procrastiner avant de retourner à ce bug que vous évitez depuis trois jours.

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