L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs visiteurs ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations : dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• Meta dévoile Llama 4
• OpenAI publie GPT 4.1, o3 et o4-mini
• AI 2027: une tentative de futurologie
• En vrac
• Pour aller plus loin

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card : une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak : un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

Meta dévoile Llama 4

L’annonce officielle:

• We’re sharing the first models in the Llama 4 herd, which will enable people to build more personalized multimodal experiences.
• Llama 4 Scout, a 17 billion active parameter model with 16 experts, is the best multimodal model in the world in its class and is more powerful than all previous generation Llama models, while fitting in a single NVIDIA H100 GPU. Additionally, Llama 4 Scout offers an industry-leading context window of 10M and delivers better results than Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, and Mistral 3.1 across a broad range of widely reported benchmarks.
• Llama 4 Maverick, a 17 billion active parameter model with 128 experts, is the best multimodal model in its class, beating GPT-4o and Gemini 2.0 Flash across a broad range of widely reported benchmarks, while achieving comparable results to the new DeepSeek v3 on reasoning and coding—at less than half the active parameters. Llama 4 Maverick offers a best-in-class performance to cost ratio with an experimental chat version scoring ELO of 1417 on LMArena.
• These models are our best yet thanks to distillation from Llama 4 Behemoth, a 288 billion active parameter model with 16 experts that is our most powerful yet and among the world’s smartest LLMs. Llama 4 Behemoth outperforms GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, and Gemini 2.0 Pro on several STEM benchmarks. Llama 4 Behemoth is still training, and we’re excited to share more details about it even while it’s still in flight.
• Download the Llama 4 Scout and Llama 4 Maverick models today on llama.com and Hugging Face. Try Meta AI built with Llama 4 in WhatsApp, Messenger, Instagram Direct, and on the web.

Traduction:

• Nous partageons les premiers modèles de la famille Llama 4, qui permettront aux utilisateurs de créer des expériences multimodales plus personnalisées. *Llama 4 Scout, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 16 experts, est le meilleur modèle multimodal au monde dans sa catégorie et est plus puissant que tous les modèles Llama des générations précédentes, tout en tenant sur un seul GPU NVIDIA H100. De plus, Llama 4 Scout offre une fenêtre de contexte de 10M, leader dans l’industrie, et délivre de meilleurs résultats que Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite et Mistral 3.1 sur un large éventail de benchmarks largement reconnus.
• Llama 4 Maverick, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 128 experts, est le meilleur modèle multimodal dans sa catégorie, surpassant GPT-4o et Gemini 2.0 Flash sur un large éventail de benchmarks largement reconnus, tout en obtenant des résultats comparables au nouveau DeepSeek v3 sur le raisonnement et le codage — avec moins de la moitié des paramètres actifs. Llama 4 Maverick offre un rapport performance/coût inégalé avec une version expérimentale de chat obtenant un ELO de 1417 sur LMArena.
• Ces modèles sont nos meilleurs à ce jour grâce à la distillation de Llama 4 Behemoth, un modèle de 288 milliards de paramètres actifs avec 16 experts qui est notre plus puissant à ce jour et parmi les LLM les plus intelligents au monde. Llama 4 Behemoth surpasse GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur plusieurs benchmarks STEM. Llama 4 Behemoth est toujours en phase d’entraînement, et nous sommes impatients de partager plus de détails à son sujet même pendant qu’il est encore en développement.
• Téléchargez les modèles Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick dès aujourd’hui sur llama.com et Hugging Face. Essayez Meta AI construit avec Llama 4 dans WhatsApp, Messenger, Instagram Direct et sur le web.

Comme DeepSeek v3, et contrairement aux précédentes itérations de Llama (Llama 2, Llama 3), Llama 4 fait le pari d’une architecture différente, « Mixture of Experts » (MoE) (en français: mélange d’experts ?). Pour simplifier, au lieu de faire un seul modèle, on en fait plein, avec un autre modèle qui décide (dynamiquement) de l’importance à donner à chaque modèle. Par exemple, Llama 4 Maverick contient 400 milliards de paramètres, découpés en 128 modèles de 17 milliards de paramètres. Un bon article sur HuggingFace explique plus en détails cette architecture.

Autre différence par rapport aux tendances actuelles, ce n’est pas un modèle de raisonnement.

Au niveau de la sécurité des modèles : pour ne pas changer, Meta fait partie des mauvais élèves ; pas d’évaluation tierce publiée, pas de « System Card ». Évidemment jailbreaké dans la journée (mais ceci n’est pas spécifique à Meta).

Sur les benchmarks cités par Meta, cela semble un modèle au niveau de l’état de l’art en termes de capacité. Les benchmarks tiers, par contre, semblent donner une image complètement différente :

• Sur fiction.live qui cherche à mesurer la capacité des modèles de langage à naviguer un long contexte, Llama 4 Maverick n’arrive même pas à surpasser son prédécesseur, Llama 3.3-70B.
• Dans le peloton de fin sur ARC. À la décharge de Llama, la concurrence est rude, seuls les modèles à la frontière de l’état de l’art y sont présents.
• Sur Aider, également vers la fin.

Vous pouvez voir plus de benchmarks indépendants dans l’article de Zvi (cf les liens ci-dessous).

Tout ceci semble pointer vers: ce ne sont pas de mauvais résultats en soi, dans l’absolu ; mais comparé à l’état de l’art (Claude 3.7 avec raisonnement, ChatGPT o3-mini, ou Gemini 2.5), et mis en face de la taille immense du modèle (400 milliards de paramètres, ce qui de fait le rend inutilisable sur du matériel grand public), ce sont des résultats décevants.

À noter que Llama 4 Behemoth (2000 milliards de paramètres !) n’a pas encore été publié.

OpenAI publie GPT 4.1, o3 et o4-mini

Commençons par GPT 4.1. L’annonce officielle :

Today, we’re launching three new models in the API: GPT‑4.1, GPT‑4.1 mini, and GPT‑4.1 nano. These models outperform GPT‑4o and GPT‑4o mini across the board, with major gains in coding and instruction following. They also have larger context windows—supporting up to 1 million tokens of context—and are able to better use that context with improved long-context comprehension. They feature a refreshed knowledge cutoff of June 2024.

Traduction :

Aujourd’hui, nous lançons trois nouveaux modèles dans l’API : GPT-4.1, GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano. Ces modèles surpassent GPT-4o et GPT-4o mini sur tous les plans, avec des améliorations majeures en matière de codage et de suivi d’instructions. Ils disposent également de fenêtres de contexte plus larges — prenant en charge jusqu’à 1 million de tokens de contexte — et sont capables de mieux utiliser ce contexte grâce à une compréhension améliorée des contextes longs. Ils bénéficient d’une mise à jour de leur base de connaissances jusqu’à juin 2024.

Le modèle n’est disponible que par accès API. Le but n’est pas d’avancer l’état de l’art sur les capacités, mais de fournir des points plus intéressants sur la courbe performances/prix. À ce titre, pas de System Card ou d’évaluation tierce publiée. Vous connaissez la chanson, jailbreak immédiat. Sur les benchmarks (officiels comme tiers), la modeste promesse semble tenue : 4.1 est une légère amélioration sur 4o, mais 4.1-mini est presque aussi performant à une fraction du prix (5x moins cher).

Il existe encore une version moins chère (20x !), 4.1-nano, mais la dégradation de performance est significative.

À l’inverse de 4.1, o3 et o4-mini, eux, ont l’ambition de faire avancer l’état de l’art. L’annonce officielle :

Today, we’re releasing OpenAI o3 and o4-mini, the latest in our o-series of models trained to think for longer before responding. These are the smartest models we’ve released to date, representing a step change in ChatGPT's capabilities for everyone from curious users to advanced researchers. For the first time, our reasoning models can agentically use and combine every tool within ChatGPT—this includes searching the web, analyzing uploaded files and other data with Python, reasoning deeply about visual inputs, and even generating images. Critically, these models are trained to reason about when and how to use tools to produce detailed and thoughtful answers in the right output formats, typically in under a minute, to solve more complex problems. This allows them to tackle multi-faceted questions more effectively, a step toward a more agentic ChatGPT that can independently execute tasks on your behalf. The combined power of state-of-the-art reasoning with full tool access translates into significantly stronger performance across academic benchmarks and real-world tasks, setting a new standard in both intelligence and usefulness.

Traduction :

Aujourd’hui, nous lançons OpenAI o3 et o4-mini, les derniers modèles de notre série o, entraînés à réfléchir plus longtemps avant de répondre. Ce sont les modèles les plus intelligents que nous ayons publiés à ce jour, représentant un changement majeur dans les capacités de ChatGPT pour tous, des utilisateurs curieux aux chercheurs avancés. Pour la première fois, nos modèles de raisonnement peuvent utiliser et combiner de manière agentique tous les outils au sein de ChatGPT — cela inclut la recherche sur le web, l’analyse de fichiers téléchargés et d’autres données avec Python, le raisonnement approfondi sur les entrées visuelles, et même la génération d’images. Plus important encore, ces modèles sont entraînés à réfléchir à quand et comment utiliser les outils pour produire des réponses détaillées et réfléchies dans les bons formats de sortie, généralement en moins d’une minute, afin de résoudre des problèmes plus complexes. Cela leur permet de traiter plus efficacement des questions à multiples facettes, une étape vers un ChatGPT plus agentique qui peut exécuter indépendamment des tâches en votre nom. La puissance combinée d’un raisonnement à la pointe de la technologie avec un accès complet aux outils se traduit par des performances significativement améliorées dans les évaluations académiques et les tâches du monde réel, établissant une nouvelle norme en termes d’intelligence et d’utilité.

L’annonce du jailbreak associée ici.

Sur les performances, les benchmarks (y compris privés) indiquent une avancée claire, prenant la première place presque partout. En particulier, le benchmark fiction.live peut être considéré comme résolu pour la première fois, avec un 100% à presque tous les niveaux.

Au niveau des fonctionnalités, o3 et o4-mini peuvent faire des recherches sur internet et utiliser Python pour analyser un problème (y compris dans la chaîne de raisonnement) ; les retours subjectifs affirment que o3 est exceptionnellement efficace pour utiliser les outils à sa disposition de manière pertinente.

Une tendance jusqu’ici était que les modèles plus avancés étaient de moins en moins susceptibles d’hallucinations, ce qui donnait espoir que ce problème allait, à terme et avec l’amélioration des modèles, se résoudre de lui-même. Mauvaise nouvelle ici : o3 a un taux d’hallucinations double de o1 (sur un benchmark conçu pour en éliciter). Les retours subjectifs confirment cette observation : o3 ment éhontément très régulièrement.

Sur la sécurité des modèles, OpenAI suit sa procédure habituelle de publier sa System Card, avec deux évaluations tierces, une d’Apollo Research (dans l’appendice) et une autre de METR, avec un bémol que METR n’a eu accès qu’à une pré-version, et seulement trois semaines avant la publication. La conclusion est que le modèle n’est pas encore à « risque élevé », mais s’en rapproche.

Dans les nouvelles sur l’IA de mars, on pouvait trouver une section « Les modèles continuent de tricher ». Les rapports d’Apollo Research et de METR confirment, où le modèle a été attrapé à tricher dans 1-2% des cas chez METR.

AI 2027: une tentative de futurologie

La prédiction est un exercice difficile, surtout quand il s’agit du futur. AI 2027 est une tentative de prédiction qui a fait parler d’elle. Pourquoi ?

D’abord par les personnalités impliquées, en particulier :

• Daniel Kokotajlo est un ex-ingénieur d’OpenAI, qu’il a quitté en tant que « whistleblower », dénonçant une culture du secret et de peu d’importance accordée à la sécurité (à l’époque, le New York Times lui a accordé un article intitulé OpenAI Insiders Warn of a ‘Reckless’ Race for Dominance — « Des initiés d’OpenAI mettent en garde contre une course “imprudente” à la domination »). En 2021, il publie What 2026 looks like, qui s’est révélé largement prescient (pour une évaluation rétrospective tierce, voir cet article).

• Eli Lifland est un chercheur qui s’intéresse de manière globale a « comment développer de meilleures méthodes générales de prédiction », qu’il pratique activement sur des marchés de prédiction ; un résumé de ses performances peut être trouvé sur son blog.

Ensuite, par sa méthodologie. Le but de l’initiative n’est pas de donner une prédiction, brute de décoffrage et au doigt mouillé, mais de créer un modèle quantitatif, d’estimer les paramètres le plus possible à partir de la littérature existante (même si c’est loin d’être toujours possible), afin de créer une base de discussion pour identifier les plus gros points de désaccords.

Enfin, par ses résultats, qui surprennent beaucoup de monde, qui prévoient l’arrivée d’une superintelligence pour 2028-2029.

L’initiative a reçu le support, entre autres, de Yoshua Bengio, ce qui a aidé à lancer la discussion :

I recommend reading this scenario-type prediction by @DKokotajlo and others on how AI could transform the world in just a few years. Nobody has a crystal ball, but this type of content can help notice important questions and illustrate the potential impact of emerging risks.

Traduction :

Je recommande de lire cette prédiction de type scénario par @DKokotajlo et d’autres sur comment l’IA pourrait transformer le monde en seulement quelques années. Personne n’a de boule de cristal, mais ce type de contenu peut aider à repérer des questions importantes et illustrer l’impact potentiel des risques émergents

Si le sujet vous intéresse, je vous recommande :

• Le scénario en lui-même.
• Le blog des auteurs du scénario, où ils entrent plus en détails sur certains points.
• Si vous pouvez comprendre de l’anglais (soit à l’oral, soit avec des sous-titres, ou pour les plus courageux les sous-titres traduits automatiquement), Dwarkesh Patel pose aux auteurs les principales questions que vous pourriez vous poser sur son podcast.

En vrac

OpenAI annonce vouloir publier des modèles en open-weight d’ici quelques mois.

OpenAI publie OpenAI Codex, un agent d’aide à la programmation (similaire à Aider ou Claude Code), en licence Apache 2.0. Sur ce sujet d’agents d’aide au code, un guide a été publié sur Github.

OpenAI rend disponible sur l’API leur nouveau modèle de génération d’image.

ChatGPT a maintenant la capacité de référencer vos conversations passées.

Google publie deux papiers dans Nature pour évaluer la performance de l’IA sur le diagnostic médical. Dans cette expérience, l’IA surpasse le médecin humain, au point que IA + humain a des performances pires que l’humain seul.

Google rend accessible son modèle de génération de vidéo, Veo 2, par l’intermédiaire d’une API.

DeepSeek présente une nouvelle méthode d’entraînement, Generalist Reward Modeling (GRM).

Des chercheurs de l’université de Zurich décident de mesurer la capacité de persuasion des IA en déployant (secrètement) un bot sur le subreddit r/changemymind (« Change mon avis »). Résultat primaire: les IA modernes sont très performantes à cette tâche, récoltant 6x plus de points « cela m’a aidé à changer mon avis » (sur ce subreddit : « deltas ») que l’humain median. Résultat secondaire: l’IA ne s’est pas faite détectée par la modération. Le papier n’est plus accessible suite à une controverse sur l’éthique de l’expérience (expérience sans consentement), mais vous pouvez toujours lire la première page.

Pour aller plus loin

Non couvert ici :

• GPT-4o Responds to Negative Feedback: une mise à jour de GPT-4o l’a pour quelques jours rendu extrêmement flatteur envers l’utilisateur, l’écroulant sous les compliments quelle que soit la requête. À des niveaux malsains (par exemple, où la requête en question a tous les signes d’un épisode psychotique…). OpenAI a depuis annulé la mise à jour, mais l’article entre plus en détails sur l’incident. Si vous n’ouvrez qu’un article dans la section « pour aller plus loin », je vous recommande celui-ci.
• AI CoT Reasoning Is Often Unfaithful: une analyse du papier d’Anthropic sur la sécurité des modèles, qui montre que les chaines de pensée dans les modèles de raisonnement ne reflètent pas toujours fidèlement le raisonnement réel derrière la réponse.
• You Better Mechanize: sur le lancement de Mechanize, une entreprise qui a comme objectif d’apporter l’AI dans le « monde réel » pour automatiser l’économie.
• On Google's Safety Plan
• OpenAI #13: Altman at TED and OpenAI Cutting Corners on Safety Testing
• Worries About AI Are Usually Complements Not Substitutes

Le 1er mai 2025 sortait la version 7.6 de Tryton, un progiciel de gestion intégré modulaire et multiplate-forme.

Tryton est basé sur une architecture trois tiers avec PostgreSQL comme base de données principale et est écrit en Python ce qui apporte une grande flexibilité et rapidité pour la customisation.
Il vient avec un ensemble de modules essentiels pour la gestion d’une entreprise, qui sont très aboutis. Il peut être complété par des modules tierces spécifiques à certaines activités (comme la gestion d’hôpital avec GNU Health, la gestion de distillerie avec Distilibre) ou permettant l’intégration à d’autres outils.
Enfin, il est utilisable à travers un client natif, un client web réactif et un client en ligne de commande. Tous ces clients sont légers et multiplateformes (Linux, BSD, Windows et macOS).

Comme la dernière annonce ici date de la version 7.2, voici une liste non-exhaustive d’améliorations notables :

• Tryton a remplacé son plan comptable minimal par le plan comptable universel qui est une bonne base pour l'IFRS ou US GAAP.
• Un logo peut être ajouté à la société gérée par Tryton. Celui-ci sera alors rendu sur les documents commerciaux que Tryton génère (ex: bon de commande, facture, etc.)
• Les remplacements de produit sont maintenant géré automatiquement. Quand un produit, marqué comme étant remplacé par un autre, n'est plus en stock, il est remplacé sur tous les mouvements de stock. C'est utile afin de s'assurer de vider son stock existant avant de passer au nouveau produit.
• Les tâches planifiées, qui sont en train d'être exécutées, sont affichées. De plus, Tryton enregistre la durée d'exécution pendant un mois afin de pouvoir détecter des anomalies.
• Il est maintenant possible de configurer le serveur pour utiliser une autre commande que LibreOffice pour convertir les documents vers un autre format comme PDF. Par exemple, on peut utiliser un service externe comme document-converter
• L'ORM de Tryton gère les contraintes d'exclusion basées sur les Range SQL. Ceci a permis de remplacer des contraintes écrites en Python qui verrouillaient la table.
• Il est désormais possible de redimensionner les colonnes des listes aussi avec le client web. Et la taille des colonnes est sauvegardé sur le serveur par taille d'écran afin de les restaurer pour l'utilisateur à la prochaine ouverture.
• Un délai de validité des devis peut être configuré. Une fois passé le délai, il n'est plus possible de convertir le devis en vente et celui-ci sera annulé automatiquement. De même, une date d'expiration de devis d'achat peut être encodée pour faciliter le suivi.
• Il est maintenant possible de résoudre une plainte par la création d'un coupon de promotion.
• On peut à présent enregistrer une adresse en utilisant les champs structurés. Dans ce cas, le formatage de celle-ci sera faite automatiquement par Tryton suivant le format des 222 pays connus.
• Des méthodes pour faciliter la personnalisation du comportement de l'ORM ont été ajoutées afin de simplifier et d'éviter de devoir étendre les méthodes create, write et delete (qui peuvent être un peu compliquées). De plus, des champs stockés dans la base de données peuvent être définis comme étant calculés. Ils sont alors automatiquement mis à jour si leur valeur change. Ils sont principalement utilisés pour faire de la cache.
• Tryton supporte maintenant les traductions des formes de pluriels (jusqu'à 4 par langue).

Une dernière chose, l'ajout en mode bêta d'un outil de chat en direct entre utilisateurs sur certains documents. Par la suite, ce chat doit évoluer pour devenir un outil de communication plus large et inclure des externes via e-mail (mais aussi d'autres supports de communication).
Cette fonctionnalité est développée via un appel à sponsors

Comme tous les ans, Qemu sort une nouvelle version majeure. Le numéro n'implique donc pas de grands bouleversements. Il s'agit plutôt d'une base stable qui va être maintenue et améliorée pendant quelques années. Ainsi, les versions 7, 8 et 9 ont eu des mises à jour en mars 2025.

Comme d'habitude, les architectures ARM et Risc-V se taillent la part du lion et sont enrichies de nouvelles architectures. Les accès aux stockages sont partout plus rapides, et l'espace utilisateur accède toujours mieux au matériel.

Qemu est devenu une pièce importante dans le monde des serveurs et des développeurs. En tant qu'émulateur il permet de développer, compiler ou lancer un programme sur un processeur ou une machine différente. Couplé à KVM, XEN ou VMWare, il permet une virtualisation performante.

Quoi de neuf ?

L'article de Next résume bien les changements sur ARM et Risc-V. C'est technique, n'étant pas connaisseur je vous y renvoie.

x86 bénéficie de changements globaux à toutes les architectures avec quelques ajouts spécifiques pour des processeurs Intel. Mon petit doigt impatient de tester me souffle que ça sera plus rapide avec des accès "multithread¹" aux périphériques de stockage (virtio-scsi et virtio-blk). L'accès direct au matériel en espace utlisateur continue de s'améliorer (VFIO, fonctions virtuelles d'entrées-sorties).

Les autres changements concernent l'émulation des architectures HPPA et S390.

Attention aux trucs enlevés

À chaque version ou presque, des morceaux sont enlevés. Si vous faites dans l'exotique, ne vous précipitez pas sur la dernière version sans consulter la liste des Removed features.

Documentation d'introduction pour QEMU et la virtualisation

En guise de conclusion, voici quelques pistes pour ceux et celles qui débutent avec la virtualisation sous Linux et/ou QEMU. Différentes distributions Linux ont de la documentation sous licence libre. Loin d'être exhaustif, voici quelques choix :

• Le wiki d'Arch Linux a une catégorie sur la virtualisation.
• Dans la documentation de Red Hat Enterprise Linux, il y a ce document : Configuring and managing virtualization.
• Dans la documentation de SUSE Linux Enterprise Server, il y a notamment le Virtualization Guide.

Un serveur WOPI (Web application Open Platform Interface) permet à un logiciel client de modifier un fichier stocké sur un serveur. C'est la couche indispensable pour qu'OnlyOffice, LibreOffice (Collabora Online) et d'autres suites bureautiques puissent être utilisés sur le web. Ainsi, lorsque vous réclamez l'ouverture d'un document depuis votre navigateur web, vous vous connectez à la suite bureautique en ligne avec une URL particulière, contenant, entre autres, le nom du fichier à ouvrir. La suite bureautique peut alors discuter avec le serveur WOPI pour récupérer le document. Les lectures, écritures et modifications d'un document sont gérées par le serveur WOPI, à la demande de la suite bureautique. Le protocole a été créé par Microsoft en 2012, la révision 14.5 de WOPI est sortie le 18 février 2025.

Les serveurs WOPI libres de Nextcloud, Seafile, Tracim… ne sont pas indépendants. Comme je voulais utiliser Collabora Online sans déployer un NextCloud complet, j'ai écrit un serveur WOPI très simple. Il est utilisé depuis plus d'un an sans problème et il est libre. Il est écrit en Java.

J'ai commencé ce développement car je travaille sur deux lieux privés différents avec un ordinateur à chaque endroit, un NAS dans l'un d'eux et je communique entre les deux machines à l'aide d'un dépôt git sur le NAS. Ça fonctionne relativement bien pour des fichiers qui n'ont pas vocation à rester ouverts dans des applications, mais pour des fichiers ODS ou ODT qui restent ouverts, c'est plus compliqué car je me retrouve souvent avec des versions concurrentes sur les deux machines. J'ai donc regardé du côté des suites de collaboration en ligne.

À une époque , je me servais d'Etherpad et de son équivalent tableur Ethercalc. Mais ces logiciels manquent de fonctionnalités, surtout le tableur. Problème supplémentaire : j'ai déjà beaucoup de fichiers aux formats LibreOffice.

Ça tombe bien, il y a la suite LibreOffice online, éditée par Collabora Online (CODE). Le problème — comme souligné par une dépêche — c'est qu'une fois CODE installé, tu te retrouves à poil avec rien qui marche : il faut un serveur utilisant le protocole WOPI.

Pour éviter d'installer tout un NextCloud, j'ai écrit un petit serveur WOPI. C'est du Java avec Spring Boot. Le serveur est très simple, sur le principe que plus un système est simple, moins il a de chances de tomber en panne.

Par exemple, il n'y pas de droits d'accès et on ne peut pas avoir plusieurs utilisateurs simultanés. Il faudrait mettre en œuvre le système de verrous et le système de droits d'accès (faire reposer les droits d'accès sur les droits du système de fichier, implique d'avoir un utilisateur sur la machine pour chaque utilisateur du logiciel). Cela n'a pas été implanté parce que je suis le seul utilisateur sur ma machine. Mais ce ne serait pas long à développer.

Le serveur une fois lancé expose des services REST, accessibles par la suite bureautique, mais aussi un service https qui permet d'afficher la liste des fichiers. Cette liste de fichier est cliquable et permet de se connecter à Libre Office avec la bonne URL. C'est la raison des paramètres proxyHost et code URL de l'application : être en mesure de générer la bonne URL.

Le code est prévu pour avoir plusieurs backends à l'aide d'une interface. Le seul mis en œuvre pour l'instant c'est un stockage sur disque local (avec auto discovery : on lui donne un répertoire et il expose tout les documents du répertoire).

Il consomme peu de ressources, la charge dépendra plus de Collabora Online ou d'OnlyOffice. Le serveur WOPI se contente de lire un fichier à l'ouverture et de l'écrire de temps en temps (comme lors des enregistrements automatiques).

Il n'est pas testé avec OnlyOffice. En principe WOPI est une norme et ça devrait fonctionner.

On peut le lancer avec java -jar. C'est du Spring Boot. On pourrait utiliser systemd. De mon côté, je l'ai mis dans un container docker qui lance la commande suivante

java -Dlogging.level.root=INFO \
     -Dlogging.level.org.wopiserver=INFO \
     -Dserver.port=8880 \
     -jar /opt/app/app.jar \
     --baseDir /mnt/docs \
     --disableTLSCheck \
     --codeURL https://172.17.0.8:9980 \
     --proxyHost 192.168.124.252

Le code de WoPiX est dispo sur github et je suis ouvert à toute requête :-)

LDAP Synchronization Connector (LSC) est un outil de synchronisation de données entre référentiels d'identités (annuaires LDAP, bases de données, API REST, …) disponible sous licence BSD.

Ce logiciel a été créé il y a plus de 20 ans et est déployé dans de très nombreuses organisations qui l'utilisent le plus souvent pour alimenter les comptes et groupes dans leur annuaire d'entreprise depuis leur outil RH, ou bien pour synchroniser les données entre OpenLDAP et Active Directory.

La version 2.2, en préparation depuis plusieurs années, a enfin vu le jour en ce mois d'avril 2025, grâce au travail de la société Worteks et à l'aide du programme NGI Commons de NLnet.

Configuration par variables d'environnement

La configuration de LSC se fait dans un fichier XML. Il est désormais possible d'y mettre des variables d'environnement pour par exemple passer facilement d'un environnement à un autre ou récupérer des secrets à la volée.

Voir la documentation

Hooks

Il existait déjà un plugin LSC nommé Executable qui lançait des scripts pour les ajouts/suppressions/modifications/renommages, rendant le logiciel compatible avec tous les référentiels si tant est qu'on puisse exécuter une commande pour s'y connecter.

Mais le nouveau système de hook est différent : cette fois-ci les opérations sont bien réalisées avec le connecteur natif (mais aussi pourquoi pas avec le plugin Executable) et en cas de succès, pour chaque opération et entrée, une commande est lancée.

Un cas d'usage bien connu est l'envoi d'un mail lors de la création d'un compte.

Voir la documentation

Transformation de pivot

Le pivot est la valeur qui relie une entrée en source avec une entrée en destination. Si ces deux entrées ont la même valeur de pivot, alors LSC considère que c'est la même et applique les modifications. Sinon les entrées sont créées ou supprimées.

Cependant il arrive que la valeur soit un peu différente entre la source et la destination (majuscules, minuscules, préfixe, suffixe, …), il faut donc transformer cette valeur dans un sens, puis dans l'autre.

Voir la documentation

Version de Java

LSC 2.1 était bloqué à la version 8 de Java, ce qui devenait problématique. LSC 2.2 est désormais compatible avec Java 21.

GraalVM

Les JavaScripts utilisés pour transformer les valeurs peuvent désormais être exécuté dans GraalVM, en utilisant le préfixe "gjs:"

Voir la documentation

Sportifs du dimanche, on a souvent besoin de gérer des tournois très simples du type « tout le monde rencontre tout le monde » avec quelques contraintes:

• nombre de terrains limité ;
• temps d’attente minimal entre deux matchs ;
• règles variées sur la gestion des scores.

Depuis une vingtaine d’années, je développe différents sites en Python/Django. Du coup j’ai fabriqué un début de site :).

Code

Libriste depuis toujours, le code du projet est sous licence GPL. Actuellement très simple, le site permet de gérer uniquement le mode « toutes les équipes se rencontrent ». Plus tard, suivant les retours, les utilisations et mon temps libre, j’ajouterai d’autres modes (par exemple pour gérer des groupes de placements).

Pour éviter les calculs inutiles, l’affectation des rencontres utilise des grilles de placement. Ces grilles sont calculées une fois pour toutes et contenues dans le projet. L’avantage est d’être efficace et rapide sur la génération de toutes les rencontres. L’inconvénient est que seules quelques combinaisons sont actuellement disponibles :)

Fonctionnement

Le fonctionnement est très simple, le principe de base est que toutes les informations sont visibles sans connexion. Il y a quatre grands rôles utilisateurs:

• administrateur: sert surtout pour créer des comptes utilisateurs ;
• organisateur: peut créer des équipes et réinitialiser un tournoi ;
• arbitre: peut enregistrer/modifier les résultats des matchs ;
• anonyme: accès à la liste des matchs et au classement.

Les règles de classement sont affichées. On peut également définir un message d’accueil. Si on veut sauvegarder les résultats d’un tournoi, il y a un export au format CSV.

Démonstration

Il y a évidemment un site de démonstration du projet. Le lien se trouve ci-dessous. Les ressources nécessaires pour faire tourner le site sont extrêmement limitées. Si les fonctionnalités du site vous conviennent et que vous voulez l’utiliser pour un club/tournois, n’hésitez pas à me contacter. Je pourrais mettre en ligne une version dédiée gratuitement.

J’ai la nostalgie d’awstats : la possibilité de faire des statistiques web sans déployer des tonnes d’infrastructure (genre Grafana).

Pour cela, j’ai codé Yahi, un module Python qui agrège dans sa forme basique les statistiques web en format usuel (nginx, apache, lighthttpd, varnish) pour les présenter dans une page web « tout en un ».

Il se décompose pour sa partie utilitaire en deux scripts:
- un d'agrégation des statistique de journaux de serveurs webs dont l'écriture d'une version personnalisée ici celle que j'utilise pour faire des démos sans IP ou URLs est relativement simple;
- un de génération d'une page de visualisation HTML avec les données.

Certes cette page requiert du JavaScript pour fonctionner, mais elle requiert zéro dépendance vers des liens externes et inclut autant toutes les visualisations que les données dans une seule page (données, CSS, visualisations). Cela permet de l’avoir en marque-page grâce à quelques ruses de javascript, et cela rend son hébergement aisé pour les sysadmins. (NdM: goaccess (MIT en C) sait faire aussi).

Son API permet en outre de faire des agrégations plus compliquées.

Et, je recherche des bétas testeurs pour en faire un produit fini.

Vous le savez sans doute déjà, un des moyen de soutenir les associations francophones du monde du Libre est de leur acheter leurs goodies ou de leur faire des dons.

L’association En Vente Libre a été créée en 2009 par des bénévoles de Framasoft et Ubuntu-FR. En 2017, elle est reprise par une aprilienne, un debianiste et un ubunteros inconscients qui ne voulaient pas que la plate-forme disparaisse. Depuis EVL continue de mettre à disposition des associations du logiciel libre un moyen de vendre leurs différents produits de manière mutualisée et de récupérer des dons. Permettre la diffusion de la culture libre à travers le monde est un peu prétentieux, mais c’est toujours l’objectif !

Les premières associations qui en ont bénéficié sont : Debian, Ubuntu-Fr, l’April, La Mouette, Framasoft, Multisystème, EduNathon. Depuis 2017 se sont ajoutées : Mageia, Borsalinux, La Quadrature du Net, LinuxFr, Alionet, Khaganat, LIbre comme L’Art et La Contre-Voie. En 2023, FDN et Musique Libre ont rejoint le groupe.

=> Cette année, c’est le tour de l’association Le deuxième texte dont l’objectif est de redonner leur place aux femmes de lettres dans le canon littéraire enseigné en France. 
Pour cela, elle contribue aux communs numériques en enrichissant, en mettant en valeur et en partageant des textes de femmes, notamment à travers les wikis de la Wikimedia Foundation. Les contenus créés sont publiés dans des formats ouverts et sous des licences libres. Pour ses travaux, l’association utilise et fait connaître des outils libres et respectueux de la vie privée.

La force de la plate‐forme EVL est de proposer de faire des dons ou d’acheter des articles de plusieurs associations en même temps. Cela permet une mutualisation des coûts bancaires et des frais divers (arrêtons d’enrichir les banques !).

Vous pouvez donner à toutes les associations, acheter des T-shirts, mugs, autocollants, clés, badges sous-bock, autocollants, CD de musique ou encore casquettes.

Vous soutiendrez plusieurs associations en même temps financièrement en ne faisant qu’un seul virement.

Si vous :

• appartenez à une association et que vous voulez vendre vos produits ou obtenir des dons sur la plate‐forme EVL, n’hésitez pas à demander notre convention par courriel à bureau@enventelibre.org ;
• voulez participer au projet et devenir bénévoles, contactez‐nous par courriel à association@enventelibre.org ;

Proxmox Server Solutions GmbH a publié la version 8.4 de sa plate-forme de virtualisation libre Proxmox Virtual Environment (VE). Proxmox VE est sous licence GNU Affero GPLv3. Proxmox Server Solutions propose un support d’entreprise à partir de 115 € par an et par processeur.

Principales nouveautés de la version 8.4

• Migration à chaud avec des dispositifs médiés :
  Les dispositifs médiés permettent de partitionner les ressources matérielles physiques en plusieurs dispositifs virtuels. Il est désormais possible de migrer des machines virtuelles (VM) en cours d’exécution utilisant des dispositifs médiés, tels que les vGPU NVIDIA.

• API pour les solutions de sauvegarde tierces :
  Proxmox VE propose une API qui simplifie le développement de plug-ins par les fournisseurs de solutions de sauvegarde externes. Ces solutions de sauvegarde tierces peuvent désormais implémenter directement des fonctionnalités de sauvegarde et de restauration dans Proxmox VE, tout en tirant parti de fonctionnalités avancées.

• Passage direct de répertoires via Virtiofs :
  La version 8.4 offre la possibilité de partager des fichiers et des répertoires directement entre un hôte et les machines virtuelles (VM) exécutées sur cet hôte. Cette fonctionnalité est rendue possible par virtiofs, qui permet aux machines virtuelles d’accéder aux fichiers et répertoires de l’hôte sans surcharger le système de fichiers réseau. Les systèmes invités Linux modernes sont dotés de la prise en charge native de virtiofs, tandis que pour les invités Windows, l'utilisation de cette fonctionnalité nécessite un logiciel supplémentaire.

• Mises à jour de tous les composants libres :
  Proxmox VE 8.4 est basé sur Debian 12.10 (“Bookworm”), mais utilise par défaut le noyau Linux 6.8.12. Cette version de Proxmox VE inclut des mises à jour vers les dernières versions des principales technologies open source pour les environnements virtuels, telles que QEMU 9.2.0, LXC 6.0.0. La solution est livrée avec ZFS 2.2.7 et Ceph Squid 19.2.1.

D’autres améliorations incluent un mécanisme de filtrage de sauvegarde plus robuste, des améliorations de la pile SDN (réseau défini par logiciel), et de nouvelles options dans l’installateur ISO.