Les algorithmes de recommandation, vous connaissez bien je pense... YouTube, TikTok, Instagram... ces trucs qui vous gardent scotché à l'écran durant des heures en aspirant toutes vos données au passage. Hé bien un dev de bon goût a décidé de prouver qu'on pouvait faire la même chose sans machine learning et sans collecter la moindre info perso.

Son arme secrète ? Les 270 000 articles de Simple Wikipedia.

Xikipedia , c'est un pseudo réseau social qui vous balance des articles de Simple Wikipedia sous forme de feed, exactement comme votre fil TikTok préféré. Sauf que derrière, y'a pas de ferme de serveurs qui analyse votre comportement mais juste un petit algorithme local en JS qui tourne dans votre navigateur.

En gros, le système fonctionne avec un scoring par catégorie côté client, stocké en localStorage. Vous scrollez un article sans le lire ? Moins 5 points pour cette catégorie. Vous likez ? Plus 50 points, avec un bonus qui augmente si vous n'avez pas liké depuis longtemps (genre un mécanisme anti-binge plutôt malin). Vous cliquez sur l'article complet ? 75 points. Sur une image ? 100 points !!

Et c'est comme ça qu'au bout de quelques minutes de scroll, le feed commence à comprendre vos centres d'intérêt et vous propose des trucs de plus en plus pertinents. J'ai testé en likant 3-4 articles sur l'astronomie... au début je pensais que ça serait du random total, mais au bout de 5 minutes j'avais quasiment que des trucs sur l'espace et la physique. Plutôt efficace pour un algo sans IA.

D'ailleurs, le truc qui est assez cool c'est la répartition des contenus. 40% de sélection pondérée par vos scores, 42% du contenu le mieux noté, et 18% complètement aléatoire. Ce dernier bout de hasard, c'est ce qui évite de s'enfermer dans une bulle de filtre (prends-en de la graine, YouTube !!).

La page d'accueil avec ses catégories - sobre mais efficace

Le tout tourne en PWA, c'est-à-dire que ça s'installe comme une app sur votre téléphone ou votre ordi et ça fonctionne même hors ligne après le premier chargement. Les ~34 Mo de données compressées de Simple Wikipedia sont stockées localement via IndexedDB dans votre navigateur. Vous pouvez créer plusieurs profils (pratique si vous partagez un appareil), consulter vos stats d'engagement perso, et même basculer entre thème clair et sombre.

Et le code est sous licence AGPLv3, dispo sur GitHub .

Petit bémol quand même si vous êtes sur iPhone, y'a des restrictions mémoire imposées par Apple sur Safari qui peuvent poser problème avec les ~34 Mo de données. Attention aussi, le premier chargement prend un moment vu qu'il faut tout télécharger d'un coup... sauf si vous êtes en 4G pourrie, là ça peut carrément planter en plein milieu. Et pas moyen de reprendre, faut tout relancer. Prévoyez donc du Wi-Fi.

Pour ceux qui se demandent à quoi ça sert concrètement... c'est juste un moyen sympa de tomber sur des sujets que vous n'auriez jamais cherchés, le tout sans que personne ne sache que vous avez passé 45 minutes à lire des articles sur les pieuvres géantes du Pacifique.

Voilà, j'aurais pas parié dessus au départ... mais après avoir scrollé une bonne demi-heure, je dois avouer que c'est plutôt malin comme approche.

Amusez-vous bien !

Vous faites partie de ceux qui, comme moi, ont gardé leurs bonnes vieilles habitudes de veille techno avec les flux RSS ? Ce truc que tout le monde a enterré y'a 10 ans (merci Google), continue pourtant de tourner tranquillement dans l'ombre... Hé bien figurez-vous que des développeurs continuent d'y croire et de nous pondre des agrégateurs toujours plus sympas.

C'est pourquoi aujourd'hui je vous présente MrRSS , un petit lecteur de flux qui a la particularité d'être développé en Go côté back et Vue.js côté interface, le tout empaqueté avec Wails v3 pour fonctionner sur Windows, macOS et Linux.

Le projet tourne depuis un petit moment déjà et intègre l'IA pour la traduction et le résumé automatique des articles. Comme ça, si vous tombez sur un article en anglais un peu technique, l'outil peut vous le traduire ou vous en faire un résumé rapide. C'est plutôt pratique quand on suit des dizaines de sources et qu'on veut faire le tri efficacement.

Dans l'interface, on retrouve toutes les fonctionnalités qu'on attend d'un bon lecteur : import et export OPML pour migrer facilement depuis un autre outil, découverte intelligente des flux à partir d'une simple URL, et gestion des catégories pour organiser tout ça . Le développeur a aussi pensé aux raccourcis clavier pour naviguer rapidement entre les articles.

Voilà, si vous cherchez un lecteur RSS desktop open source qui fait le job sans fioritures mais avec quelques fonctionnalités modernes sympa comme l'IA, c'est par ici que ça se passe.

Amusez-vous bien et un grand merci à Lorenper pour le partage !

Il semblerait que l'intelligence artificielle ait fait suffisamment de progrès pour pourvoir assister à terme nos médecins débordés et en sous-nombre... C'est vrai que je vous parle souvent ici de comment les technos peuvent faire évoluer la médecine , mais là Google vient de passer un nouveau cap avec sa collection HAI-DEF (pour Health AI Developer Foundations, oui ils adorent les acronymes de barbares, je sais..).

Et là dedans, on trouve un gros morceau baptisé MedGemma 1.5 . Si la version précédente gérait déjà les radios 2D classiques, cette mise à jour s'attaque maintenant à la "haute dimension". En gros, le modèle peut maintenant analyser des volumes 3D issus de scanners (CT) ou d'IRM, et même des coupes d'histopathologie (l'étude des tissus biologiques).

Pas mal hein ?

L'idée n'est pas de remplacer le radiologue (pas encore... brrr), mais de lui servir d'assistant survitaminé pour repérer des anomalies ou localiser précisément des structures anatomiques. Ainsi, sur les tests de Google, MedGemma 1.5 améliore la précision de 14 % sur les IRM par rapport à la V1. C'est un sacré gain qui permet d'avoir des diagnostics plus justes et plus rapides.

Mais ce n'est pas tout puisque Google a aussi dégainé MedASR, un modèle de reconnaissance vocale (Speech-to-Text) spécialement entraîné pour la dictée médicale. Parce que bon, on sait tous que le vocabulaire d'un toubib, c'est un peu une langue étrangère pour une IA classique comme Whisper. Grâce à ça, MedASR affiche 58 % d'erreurs en moins sur les comptes-rendus de radios pulmonaires, soit de quoi faire gagner un temps précieux aux praticiens qui passent souvent des heures à saisir leurs notes.

D'ailleurs, si vous vous souvenez de mon article sur l'ordinateur plus efficace que les médecins , on y est presque ! Sauf que là, l'approche est plus collaborative. Les modèles sont d'ailleurs disponibles en "open" (enfin, avec les licences Google quoi) sur Hugging Face pour que les chercheurs et les boites de santé puissent bidouiller dessus.

Alors bien sûr, faut toujours rester prudent et Google précise bien que ce sont des outils de recherche et pas des dispositifs médicaux certifiés pour poser un diagnostic tout seuls. Je me souviens bien de Google Health et des questions sur la vie privée que ça soulevait à l'époque, mais techniquement, ça déchire.

Voilà, si ça vous intéresse, je vous laisse regarder leurs explications et vous faire votre propre avis sur la question... Maintenant, est-ce que vous seriez prêts à confier votre prochaine analyse à une IA (assistée par un humain, quand même) ?

Moi oui !

Alors ça c'est la news du jour ! C'est pas trop tôt !

Bruxelles passe enfin à la vitesse supérieure et réalise que confier une partie critique de sa souveraineté numérique à des acteurs extérieurs n'était peut-être pas l'idée du siècle. Vieux motard que j'aimais comme disait ma grand-mère.

Le QG de ceux qui viennent de comprendre l'intérêt du libre

La Commission européenne vient de lancer ce qu'elle appelle un "Appel à contributions" (ou Call for Evidence en angliche) autour de l'Open Source. Et attention, l'idée c'est pas juste d'utiliser VLC ou LibreOffice sur les PC des fonctionnaires mais carrément de revoir la stratégie 2020-2023 pour faire de l'open source une véritable infrastructure essentielle pour l'Europe.

En gros, selon la Commission, 70 à 90 % du code de l'économie numérique repose sur des briques open source sauf que la valeur commerciale et stratégique de tout ça, file trop souvent hors de l'UE, chez nos amis les géants américains de la tech. Du coup, ça part vite en dépendance technologique, risques sur la supply chain, souveraineté en carton... la totale.

L'objectif est donc de préparer une stratégie sur les "Écosystèmes Numériques Ouverts Européens" qui est un joli nom pour dire qu'on veut arrêter d'être les dindons de la farce et qu'on veut réduire notre dépendance. Sécurité, résilience, indépendance... les mots-clés sont lâchés.

Maintenant si vous voulez mon avis, c'est une excellente nouvelle (même si j'aurais aimé lire ça il y a 10 ans) car l'Europe a un vivier de développeurs incroyable, mais on a trop souvent laissé nos pépites se faire racheter ou vampiriser. D'ailleurs, si le sujet de la souveraineté tech vous intéresse, jetez un oeil à mon article sur l'initiative Go European qui listait déjà des alternatives bien de chez nous.

La consultation court du 6 janvier au 3 février 2026 (jusqu'à minuit). C'est court, mais c'est le moment ou jamais de l'ouvrir si vous êtes développeur, entrepreneur ou juste un citoyen concerné par le fait que nos données ne soient pas totalement sous contrôle étranger.

Bref, à vous de jouer si vous voulez que ça bouge.

C'est par là si ça vous tente : La consultation officielle .

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