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QMD - Un moteur de recherche local pour vos notes Markdown

Par :Korben
23 mars 2026 à 09:52

Si vous êtes comme votre blogueur préféré (hi hi) et que vous avez des tonnes de fichiers markdown qui traînent dans des dossiers obscurs depuis des années, voici l'outil parfait pour rendre tout ceci à nouveau utilisable dans la vraie vie.

En tout cas, c'est plus pratique qu'un grep !

Ça s'appelle QMD (Quick Markdown Search) et c'est un outil en ligne de commande dispo sur GitHub qui va indexer tout votre bazar de notes pour les rendre consultables rapidement. QMD combine la recherche plein texte classique (BM25) avec de la recherche vectorielle sémantique et du re-ranking via LLM, ce qui veut dire que c'est ultra puissant. On est un peu sur le même principe qu'un RAG en fait puisque l'IA locale est utilisée pour comprendre le sens de votre requête et pas juste chercher des chaînes de caractères bêtes et méchantes. J'utilise depuis un petit moment maintenant un système similaire avec LEANN pour indexer tous les articles de korben.info et retrouver des connexions entre mes contenus, et je peux vous dire que quand on goûte à la recherche sémantique, le bon vieux grep a un goût de carton.

L'outil est même capable de faire de l'expansion de requête (Query Expansion) pour deviner ce que vous cherchez vraiment.

Techniquement, ça tourne avec bun ou npm et ça s'appuie sur node-llama-cpp pour faire tourner des modèles GGUF directement sur votre machine. Tout reste chez vous donc niveau vie privée c'est nickel. C'est un peu la même philosophie que des outils comme Khoj ou Blinko dont je vous ai déjà parlé, mais en version CLI pour le terminal.

L'installation est hyper facile si vous avez déjà Bun, mais prévoyez quand même un peu de place (environ 3 Go) pour les modèles qui iront s'installer au chaud dans ~/.cache/qmd/models/ et installez sqlite si vous êtes sur macOS :

brew install sqlite # Pour macOS
npm install -g @tobilu/qmd

Ensuite, y'a plus qu'à vous créer vos collections en pointant vers vos dossiers, et en lançant l'indexation comme ceci :

qmd collection add ~/mes-notes --name notes
qmd embed # L'étape indispensable pour générer les vecteurs

Et hop, vous pouvez lancer des recherches !!

C'est magique ! Perso, j'utilise presque tout le temps la commande "qmd query" plutôt que "search" parce que le mode hybride est bien plus puissant je trouve. Vous avez aussi "qmd vsearch" si vous voulez une recherche purement sémantique, genre quand vous cherchez un concept sans connaître les mots exacts utilisés dans vos notes. En fait, quand vous tapez une requête, QMD va chercher via les mots-clés, via les vecteurs (le sens), puis fusionner tout ça avec un algo RRF, et refaire passer un petit coup de LLM par dessus pour trier les résultats par pertinence.

Après vous l'aurez capté en me lisant, si vous avez une machine un peu ancienne sans GPU costaud, l'étape de re-ranking risque de prendre un peu de temps... mais c'est le prix de la qualité et de la sécurité ^^.

D'ailleurs, si vous utilisez Claude Desktop ou Claude Code, sachez que QMD intègre également un serveur MCP (Model Context Protocol). Du coup, vous pouvez connecter QMD à Claude et lui permettre d'aller fouiller dans vos notes pour répondre à vos questions. Et bonne nouvelle, QMD propose maintenant un mode HTTP daemon (qmd mcp --http --daemon) qui garde les modèles chargés en mémoire, ce qui évite de les recharger à chaque requête. Attention par contre, dans ce cas précis, les extraits de vos notes seront envoyés à Claude (donc dans le cloud).

QMD est aussi dispo en tant que librairie Node.js (npm install @tobilu/qmd) pour ceux qui voudraient l'intégrer dans leurs propres scripts ou workflows d'automatisation. Avec les options --json et --files en sortie, ça se branche facilement dans un pipeline.

Perso je trouve ça génial parce que ça comble le fossé entre le simple fichier texte et les usines à gaz de gestion de connaissances. Par exemple, si vous êtes un grand adepte de Silverbullet ou d' Obsidian , c'est le top pour l'indexation globale de vos écrits.

Voilà, si vous voulez un moteur de recherche personnel qui en a sous le capot et qui respecte votre vie privée, foncez tester ça.

Source

99,5 % des requêtes web européennes passent par l’étranger, et c’est un problème

Alors que l’état du monde se dégrade et que les alliés d’hier risquent de devenir les adversaires de demain, l’heure est à la remise en question du modèle européen. Pourquoi tardons-nous tant à concevoir des produits compétitifs et à réduire notre dépendance immense aux pays étrangers en matière de numérique ? C’est l’alerte que donne l’European Search Perspective (EUSP), coentreprise formée par Qwant et Ecosia, dans une lettre ouverte adressée à l’ensemble des pays membres de l’Union européenne.

La quasi-totalité des recherches web européennes partent à l’étranger

Dans cette lettre, les partenaires dressent un constat édifiant : 99,5 % des recherches web européennes transitent par l’étranger. Dans le détail, 96 % sont assurées par des index américains (Google et Microsoft Bing) et 3,5 % par Yandex (Russie). Autant dire qu’en cas d’aggravation des relations entre l’Union européenne et les États-Unis, la situation pourrait être tout simplement catastrophique. Un problème qui, d’ailleurs, se pose également avec le réseau bancaire Visa.

Pour Clubic, qui cite la lettre de l’European Search Perspective, il est urgent que l’Europe renforce sa souveraineté numérique au risque de devenir « aveugle » du jour au lendemain si les relations géopolitiques prennent un tournant critique. Si les entreprises américaines ferment le robinet de l’accès à Google ou à Bing, ce sont autant de commerces qui se retrouveront isolés, de commandes qui ne pourront être honorées, de rendez-vous médicaux qui ne pourront être pris, et plus encore. Il est urgent d’agir, répètent Qwant et Ecosia.

Pour les deux éditeurs, connus pour leurs moteurs de recherche respectifs, chaque État membre de l’UE devrait se doter d’une infrastructure numérique respectant ces trois critères :

  • un index du Web national, protégé par la juridiction européenne ;
  • un algorithme de classement des résultats propre à chaque pays ;
  • une infrastructure capable de soutenir à la fois les services publics et les intelligences artificielles qui fouillent le Web pour synthétiser des résultats de recherche.

« Sans index de recherche souverain, l’Europe ne contrôle pas la porte d’entrée de sa propre économie numérique », avertit Wolfgang Oels, directeur de l’European Search Perspective et COO d’Ecosia.

Où en est l’index européen ?

Si EUSP se permet justement d’interpeller les dirigeants de l’Union européenne, c’est que la coentreprise œuvre depuis plusieurs années déjà à la création d’un index européen, qui pourrait réduire considérablement la dépendance des 27 aux pays étrangers – et notamment aux infrastructures américaines. Mais où en est le projet exactement ?

Il progresse, et même plutôt bien – même si cela se fait dans l’indifférence générale, il faut bien le dire. L’été dernier, EUSP lançait Staan, son infrastructure d’indexation web. Ce n’est pas un moteur de recherche pour le grand public, mais une plateforme technique qui fournit aux moteurs et aux outils d’intelligence artificielle un accès souverain et éthique aux données du Web, leur permettant de s’affranchir de la dépendance envers les géants américains.

Une API, donc, sur laquelle peuvent se brancher les entreprises spécialisées pour proposer et exploiter des données et résultats 100 % européens. Les moteurs de recherche de Qwant et Ecosia utilisent déjà cet index pour certaines requêtes, et espèrent couvrir au moins 30 % des requêtes en France d’ici la fin de l’année 2026.

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