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Comme tout le reste, le prix des instruments de musique s’envole. Bien sûr, vous rêvez de jouer du piano mais vous n’avez pas les moyens de vous en payer un. Snif c’est trop triste ! Heureusement, tonton Korben est là, c’est plus la peine de faire les brocantes, puisque j’ai déniché un petit bijou qui devrait vous plaire !
Grâce au projet Paper Piano disponible sur GitHub, vous allez pouvoir vous improviser pianiste avec juste une feuille de papier, un feutre et votre webcam. Si si, je vous jure, c’est possible et en plus c’est fun !
Bon, évidemment, on est loin des sensations d’un vrai piano à queue, faut pas rêver non plus mais le concept est super cool et ça permet de s’initier au piano sans se ruiner. Pour l’instant, le projet ne supporte que 2 doigts maximum (un de chaque main) mais le développeur bosse dur pour améliorer ça et permettre de jouer avec tous les doigts comme un vrai pro.
Alors comment ça marche ce truc ?
En fait c’est plutôt simple, il suffit de cloner le repo GitHub, d’installer les dépendances Python en lançant
pip install -r requirements.txt
dans votre terminal et d’exécuter le script
run.py
Jusque là, rien de bien sorcier pour ceux qui sont un peu à l’aise avec la ligne de commande.
La partie un peu plus délicate, c’est l’installation de la webcam. Vu que le programme va devoir détecter votre doigt et son ombre sur le papier, il faut la positionner au bon endroit, avec le bon angle et à la bonne distance. En gros, il faut qu’elle puisse voir votre doigt et les deux rectangles que vous aurez dessinés au marqueur noir de chaque côté de votre feuille A4. Ça demande un peu de bidouille mais en suivant bien les instructions et en regardant la vidéo démo, vous devriez y arriver !
Un petit tips au passage : pensez à bien éclairer votre zone de jeu. Plus la lumière sera forte, mieux l’ombre de votre doigt sera visible et meilleurs seront les résultats. Évitez quand même d’avoir une lumière directe dans l’objectif de la webcam, ça risquerait de tout faire foirer.
Une fois votre matos en place, vous allez pouvoir passer à la phase d’entraînement du modèle. Pour ça, une fenêtre va s’ouvrir et une boîte va s’afficher autour du bout de votre doigt. Vérifiez bien qu’elle englobe tout le doigt et ses environs proches, sinon réglez à nouveau le positionnement de la caméra.
Ensuite c’est parti pour la séance de muscu des doigts !
Alors un conseil, allez-y mollo sur les mouvements. Pas la peine de vous exciter comme un fou jusqu’à trouer le papier, faites ça doucement en montrant bien tous les angles de votre doigt. Et quand vous appuyez, appuyez normalement, pas besoin d’écraser votre feuille non plus. Idem quand vous relevez le doigt, levez le franchement mais pas trop près du papier non plus. En gros, faites comme si vous jouiez sur un vrai piano.
Le projet utilise un réseau de neurones convolutif (CNN) pour apprendre à distinguer les états « doigt en contact » et « doigt levé ». Et bien sûr, si les résultats ne vous conviennent pas, vous pouvez relancer une session d’entraînement pour affiner le modèle.
L’objectif à terme pour le dev, ce serait d’arriver à transformer ce prototype en un vrai piano fonctionnel sur papier. Vous imaginez un peu le truc ? Ça permettrait à tous ceux qui n’ont pas les moyens de s’acheter un piano d’apprendre à en jouer quand même. La classe non ?
Après comme c’est un projet open-source, y’a pas vraiment de mode d’emploi gravé dans le marbre. Toutes les bonnes idées et les améliorations sont les bienvenues !
Je suis sûr qu’on n’a pas fini d’entendre parler de ce genre d’expériences de Papier Augmenté. Qui sait, bientôt on pourra peut-être transformer une simple feuille en un véritable home-studio ! Vous imaginez, une batterie en papier, une basse en carton, une guitare en origami… Ok je m’emballe un peu là, mais l’avenir nous réserve sûrement encore plein de surprises de ce type.
Sur ce, joyeux bidouillage à tous et à la prochaine pour de nouveaux projets délirants !
Vous êtes un étudiant en informatique, tout frais, tout nouveau, et on vous balance des exercices de programmation à faire. Panique à bord !
Mais attendez, c’est quoi ce truc là-bas ?
Ah bah oui, c’est ChatGPT, votre nouveau meilleur pote ! Il est capable de résoudre vos exos en deux temps trois mouvements, grâce à des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et d’analyse de langage de programmation, mais attention, c’est pas si simple.
Des chercheurs ont voulu creuser la question et voir comment ces générateurs de code IA influencent vraiment l’apprentissage des étudiants et pour cela, ils ont réalisé 2 études. Dans la première, ils ont pris 69 étudiants, des novices complets en Python et les ont séparés en deux groupes : Ceux qui utiliseront l’IA et ceux qui coderont à l’ancienne sans IA.
Durant 7 sessions, ils leur ont donné des exos à faire. Les Jedis boostés à l’IA avaient accès à un générateur de code basé sur Codex, un modèle d’apprentissage automatique qui utilise le NLP et l’analyse de langage de programmation pour générer du code à partir des entrées des utilisateurs. Les autres, eux, devaient se débrouiller.
Résultat des courses ?
Les dev augmenté à l’IA ont cartonné ! Ils ont fini 91% des tâches contre 79% pour les autres. En plus, leur code était beaucoup plus correct. Toutefois, sur les tâches où il fallait modifier du code existant, les deux groupes étaient au coude à coude. Ensuite, ils ont fait passer des tests de connaissance aux étudiants, sans l’IA. Et là, surprise ! Les deux groupes ont eu des scores similaires. Mais quand ils ont refait les tests une semaine plus tard, les étudiants du goupe boosté à l’IA ont mieux retenu ce qu’ils avaient appris.
Dans la deuxième étude, les chercheurs ont analysé comment les étudiants utilisaient vraiment le générateur de code. Et là, révélations ! Certains en abusaient grave, genre copier-coller direct la consigne sans réfléchir. Pas cool ! 😅 Mais d’autres étaient plus malins et s’en servaient pour décomposer le problème en sous-tâches ou vérifier leur propre code.
Alors, que faut-il en retenir ?
Et bien que l’IA peut être un super outil pour apprendre à coder, mais à condition savoir l’utiliser intelligemment. C’est pourquoi les concepteurs d’outils et les profs doivent encourager une utilisation responsable et auto-régulée de ces générateurs de code. Sinon, c’est le drame assuré !
Pour ma part, vous le savez, le développement, c’est pas mon truc. Mais depuis que l’IA a débarqué dans ma vie, « sky is the limit » et ça m’aide énormément. Et comme ces étudiants, si je pose mon cerveau que je passe en mode copié-collé IA, à la fin, je vais avoir du caca. Mais si je comprends ce que je veux faire, si je maitrise mon code plus comme un chef de projet bien technique et bien c’est redoutablement efficace. Et ce qui est encore plus cool, c’est que j’apprends plein de trucs. On dit souvent qu’il faut forger pour devenir forgeron. Et bien là c’est le cas, car je ne m’encombre plus des problématiques de syntaxe, et je construis brique par brique mes outils en comprenant tout ce que je fais. Donc l’IA pour développer, oui !! Mais en laissant le cerveau allumé.
En tout cas, une chose est sûre, c’est en train de révolutionner l’apprentissage du code. Ça promet pour le futur mais faudra veiller à ce que les étudiants apprennent vraiment à faire les choses et ne deviennent pas des zombies du copier-coller (on avait déjà le souci avec StackOverflow, cela dit…).
Oh my god !
Voici une bien mauvaise nouvelle pour les utilisateurs de Linux que nous sommes ! Un malware baptisé NerbianRAT sévit dans la nature depuis au moins 2 ans et il vient juste d’être identifié. Cette saleté est capable de voler vos identifiants en exploitant des failles de sécurité récemment corrigées.
C’est la boîte de sécu Checkpoint Research qui a révélé l’existence de cette variante Linux de NerbianRAT. D’après eux, c’est un groupe de cybercriminels nommé « Magnet Goblin » qui est derrière tout ça. Et leur technique est bien vicieuse : ils exploitent des vulnérabilités à peine patchées (les fameux « 1-day ») en rétro-ingéniérant les mises à jour de sécurité. Comme ça, ils peuvent cibler les machines pas encore à jour. Malin !
En plus de NerbianRAT, Checkpoint a aussi découvert un autre malware appelé MiniNerbian. C’est une version allégée utilisée pour backdoorer les serveurs e-commerce Magento et les transformer en serveurs de commande et contrôle pour le botnet NerbianRAT.
Mais le plus inquiétant c’est que Magnet Goblin est très réactif pour s’accaparer les dernières vulnérabilités 1-day et déployer ses saloperies comme NerbianRAT et MiniNerbian. Ça leur permet d’infecter des machines jusqu’ici épargnés comme les appareils qui se trouvent en périphérie de réseau comme le matériel IoT.
Checkpoint est tombé sur NerbianRAT en analysant les attaques récentes qui exploitent des failles critiques dans Ivanti Secure Connect. Dans le passé, Magnet Goblin a aussi exploité des 1-day dans Magento, Qlink Sense et possiblement Apache ActiveMQ pour propager son malware.
Les chercheurs ont trouvé cette variante Linux de NerbianRAT sur des serveurs compromis contrôlés par Magnet Goblin, avec des URLs du style :
Lateo.net - Flux RSS en pagaille (pour en ajouter : @ moi) http://94.156.71[.]115/lxrthttp://91.92.240[.]113/aparche2 http://45.9.149[.]215/aparche2C’est pas tout ! Magnet Goblin déploie aussi une version modifiée d’un autre malware voleur d’infos appelé WarpWire. D’après la boîte Mandiant, cette variante engrange des identifiants VPN qu’elle expédie ensuite sur un serveur du domaine miltonhouse[.]nl.
Contrairement à sa version Windows qui est bien obfusquée, NerbianRAT Linux se protège à peine. Son code contient même des infos de debug qui permettent aux chercheurs de voir des trucs comme les noms de fonctions et de variables. Du beau travail…
Alors les amis linuxiens, méfiance ! Même si on se sent à l’abri avec notre machot, faut bien garder à l’esprit qu’aucun OS n’est invulnérable. La sécurité c’est aussi une histoire de comportement. Pensez à mettre régulièrement à jour vos machines, évitez les sites et les programmes louches, et utilisez vos neurones.
Un petit scan antivirus de temps en temps, ça peut pas faire de mal non plus. Et puis au pire, si vous chopez NerbianRAT, dites-vous que vous aurez participé bien malgré vous à une opération de recherche collaborative via VirusTotal 😉
Je vous laisse méditer là-dessus. En attendant portez-vous bien, pensez à éteindre la lumière en partant et que la Force soit avec vous !
Si vous aimez les ordinateurs un peu légers, type Raspberry Pi, Odroid et j’en passe, alors DietPi est fait pour vous. Il s’agit d’un système d’exploitation basé sur une Debian allégée dans le but de consommer le moins de CPU et de RAM possible.
Voici un tableau qui compare DietPi avec Raspberry Pi OS Lite (64 bits). On peut y voir que niveau RAM, on économise 58%, sur le CPU c’est 39% en moyenne et en matière d’espace disque, c’est plus léger de 41%. Évidemment, cela se ressent sur la rapidité du boot, puisque c’est plus rapide à démarrer de 73%.
Avec DietPi, vous bénéficiez de paramètres personnalisables pour configurer votre système selon vos besoins, et vous pouvez facilement gérer les priorités de vos logiciels. De plus, le système prend en charge les mises à jour automatiques et l’automatisation de l’installation grâce à un dietpi.txt dans lequel vous pouvez spécifier votre config (genre les accès wifi, l’activation du serveur ssh…etc).
DietPi est également livré avec un utilitaire de Backup ce qui vous permettra très facilement de sauvegarder et de restaurer votre installation.
Comme je le disais, DietPi est compatible avec une variété d’ordinateurs, notamment les modèles Raspberry Pi, Odroid, PINE A64 et bien d’autres.
Les machines virtuelles telles que Hyper-V, Virtualbox, Vmware, Parallels, UTM et Proxmox sont également prises en charge par DietPi, ce qui vous permet de l’utiliser lorsque les performances des micro-ordis sont insuffisantes. Ça peut même tourner sur un bon vieux PC x86/64.
Pour en savoir plus sur DietPi et comment l’utiliser, je vous invite à consulter le site officiel ici. Vous y trouverez des informations détaillées sur les différentes fonctionnalités offertes par DietPi, ainsi que des conseils pour bien démarrer avec ce système d’exploitation léger et optimisé.
En résumé, DietPi est un choix fantastique pour ceux qui souhaitent tirer le meilleur parti de leur matériel, tout en minimisant la consommation de ressources. Qu’il s’agisse de créer un serveur NAS, d’expérimenter avec des projets IoT ou simplement de vous familiariser avec le monde des SBC (Single Board Computer), DietPi vous permettra de vous lancer rapidement et en toute simplicité.
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On a tous des secrets à cacher… Mais ça n’empêche pas certains développeurs un poil tête en l’air de placer ces secrets sur leurs dépôts Git. Vous l’aurez compris, quand je parle de « secrets » je parle surtout d’identifiants et de clés API qui pourraient malencontreusement se retrouver en clair dans des fichiers de code ou des textes qui seraient embarqués sur Github lors d’un git push.
Alors que faire pour éviter cela ?
Et bien que ce soit sous un aspect défensif ou offensif, Nosey Parker est l’outil qui vous faut pour dénicher les petits secrets cachés dans les coins sombres des codes et des fichiers textes de Github.
L’outil est capable de scanner des fichiers, des répertoires et l’historique entier de dépôts Git et de les passer au peigne fin à l’aide d’expressions régulières et quand il trouve quelque chose, hop l le mets de côté dans un datastore.
Cela va donc vous permettre de faire des audits de code ou tout simplement de vérifier que vous n’êtes pas ce développeur distrait dont je parlais en introduction d’article.
Pour utiliser Nosey Parker, vous pouvez le lancer via Docker ou récupérer l’outil pour macOS ou Linux ici.
Ensuite, pour scanner un dépôt git local, et mettre les résultats dans un datastore, il faut faire comme ceci :
noseyparker scan --datastore cpython cpython.gitSi vous voulez carrément scanner un dépôt Git, rien de plus simple :
noseyparker scan --datastore noseyparker --git-url https://github.com/praetorian-inc/noseyparkerPour afficher à nouveau les trouvailles d’un Scan depuis son datastore :
noseyparker summarize --datastore noseyparkerEt pour avoir le rapport détaillé :
noseyparker report --datastore noseyparkerEt voilà, vous connaitrez en détail toutes vos fuites de données. Évidemment, c’est à utiliser avec intelligence pour sécuriser votre propre code, ou dans des missions d’audit sur lesquelles vous avez été validé.
Il y a quelques semaines, je me suis retrouvé face à un défi colossal : Retrouver un document perdu dans les méandres de mon ordinateur. On connait tous ces moments où on est sûr d’avoir mis ce fichier quelque part, mais où, bordel ?! Heureusement, je venais juste de tomber sur Recoll, un outil de recherche en texte intégral qui m’a sauvé la mise.
Recoll est basé sur la bibliothèque Xapian et dispose d’une interface graphique Qt. Il est compatible avec les systèmes Unix et Linux, et ce qui est génial, c’est qu’il est également disponible pour Windows et macOS. Autant dire qu’il y en a pour tout le monde !
Mais alors pourquoi c’est cool ?
Et bien, l’outil supporte un nombre impressionnant de formats de documents, ce qui le rend extrêmement puissant dans ses recherches, et offre une interface web permettant de lancer des recherches à distance. Imaginez, vous êtes en déplacement et vous avez besoin de retrouver un document sur votre ordinateur à la maison. Pas de problème, Recoll est là.
Et ce n’est pas tout puisque Recoll est gratuit, open source et multilingue et bénéficie également de mises à jour régulières.
Maintenant, passons aux choses sérieuses : Comment ça fonctionne ?
Recoll utilise tout simplement un index pour effectuer ses recherches, un peu comme le faisant Google Desktop Search à l’époque (les anciens, vous connaissez). Cela signifie qu’il parcourt tous vos documents et crée une espèce de base de données qui facilite grandement les recherches par la suite. Plus besoin de passer des heures à fouiller dans vos dossiers, Recoll fera ce travail pour vous et vous aurez tout de suite des résultats.
Pour installer Recoll, il vous suffit de suivre les instructions sur leur site web. Une fois installé, lancez-le et laissez-le indexer vos documents. Cela peut prendre un certain temps, mais ne vous inquiétez pas, c’est un processus à effectuer une seule fois. Ensuite, vous pourrez effectuer des recherches en texte intégral sur l’ensemble de vos documents, et ce, en un rien de temps.
L’interface de Recoll est très simple et intuitive. Il vous suffit de taper votre requête dans la barre de recherche et de laisser Recoll faire le reste. Les résultats s’affichent en quelques secondes, et vous pouvez affiner votre recherche en utilisant des filtres ou en modifiant les paramètres.
Recoll est également très personnalisable. Vous pouvez choisir quels dossiers indexer, exclure certains types de fichiers ou encore définir la fréquence des mises à jour de l’index. Bref, vous avez le contrôle total sur la manière dont Recoll fonctionne.
Et si vous êtes un fan de la ligne de commande, vous serez ravi d’apprendre que Recoll propose également une version en ligne de commande mais également une API.
Pour effectuer une recherche, il vous suffit de taper
recoll -t "votre requête"
et le tour est joué !
En résumé, Recoll est un outil puissant qui facilite grandement la recherche de documents sur votre ordinateur. Que vous soyez un utilisateur occasionnel ou averti (comme les claviers…lol), je vous recommande vivement de l’essayer. Vous ne serez pas déçu !
On ne fait des choses géniales avec l’IA. Tenez, par exemple avec Elicit, un assistant de recherche qui utilise des modèles de langage comme celui de GPT-3 pour automatiser certaines parties du travail des chercheurs.
L’action principale d’Elicit est d’abord d’examiner de la littérature scientifique qu’on trouve en accès libre sur internet. Ainsi, en vous posant une simple question (ou en laissant Elicit les générer pour vous), le site vous montrera des articles scientifiques pertinents avec des résumés des informations clés qu’ils contiennent.
C’est merveilleux ! Ce moteur de recherche propulsé à l’IA peut ainsi trouver des documents pertinents même s’ils ne correspondent pas exactement aux mots clés que vous avez entrés.
Elicit utilise la similarité sémantique, et trouve des articles liés à votre question même s’ils n’utilisent pas les mêmes mots clés. Par exemple, il peut retourner des articles sur la « méditation » même si votre requête ne mentionne que « la pleine conscience ».
Pour chaque résultat de recherche, Elicit lit l’abstract du document et vous pondra un résumé personnalisé qui sera en accord avec votre question. Ça permet d’avoir une meilleure compréhension du sujet pour mieux évaluer la pertinence du document.
Une fois un document spotté, vous pouvez même poser des questions à Elicit qui tentera de vous répondre avec les données présentes dans le document. C’est un peu comme discuter avec un bouquin. Et le plus magique là dedans, c’est que vous pouvez y importer vos propres PDF et ensuite lui poser vos questions pour en sortir l’essentiel. Vraiment pratique !
Elicit est donc un service formidable pour les chercheurs mais également les gens qui sont curieux et qui aiment gratouiller un peu la littérature scientifique sans forcement tout capter. Avec ses fonctionnalités avancées de recherche, de filtrage et d’organisation des documents, on peut comme ça trouver plus rapidement l’information qu’on cherche.
Bref, c’est très cool !
Dans le cadre de mon Patreon, j’essaye de varier les sujets et de toujours proposer des tutoriels accessibles à tous ! Parfois, je vous parle de développement, parfois de sécurité, parfois de Windows et bien évidemment de Linux. Et cette semaine, je libère cette vidéo qui n’aurait pas vu le jour sans le soutien des gens inscrits sur mon Patreon !
J’y parle de création de paquets .deb pour Debian et systèmes dérivés comme Ubuntu ou Mint. Vous allez voir, c’est easy !
Merci à vous la team !
