Flym - Ne pas perdre une miette de vos sites favoris

Si comme moi vous cherchiez un logiciel libre, open source, permettant de communiquer en texte, audio et vidéo, en mode pair à pair – et bien évidemment le tout chiffré de bout en bout – et bien vous l’avez trouvé : c’est « Jami ».

Voilà un module original à ajouter à votre navigateur web : Gesturefy va en effet vous permettre de personnaliser votre navigation en configurant des gestes à réaliser à l’aide de votre souris, le but étant évidemment de vous permettre de gagner en rapidité lors de vos explorations sur le Web.

Firefox Send est un service de Mozilla de partage de fichiers en ligne. Pour des utilisateurs non techniques, qui ne sauraient pas utiliser un serveur FTP ou tout autre partage réseau, c’est une très bonne alternative web pour mettre en ligne des fichiers volumineux de manière simple. Il existe déjà de nombreux services similaires, parfois gratuits et souvent propriétaires. Dans cet article, nous allons voir comment utiliser ce service pour partager de manière sécurisée vos fichiers, et surtout pour héberger votre instance.

À n’en pas douter, Clippings vous fera gagner un temps non négligeable en vous évitant de retaper les mêmes formulations/textes plusieurs fois dans vos mails (à noter que le module est compatible avec le client mail Thunderbird), billets et dans les divers formulaires que vous pourrez rencontrer en ligne. On peut imaginer cette extension comme un « presse-papier intelligent ».

Difficile de se faire une idée de l’empreinte écologique que peuvent représenter nos activités informatiques, à commencer par notre consommation numérique en ligne. C’est pourquoi le Think Thank TheShiftProject a créé l’extension pour navigateur Carbonalyser [1] qui va permettre non seulement de visualiser notre consommation électrique, mais aussi nos émissions de gaz à effet de serre suite à notre navigation sur la Toile. Ce projet se décline également en application mobile pour nous permettre de suivre l’impact de nos activités sur notre smartphone.

C’est théoriquement impossible, et pourtant c’est faisable en pratique. En s’inspirant d’une technique d’apprentissage statistique (Machine Learning) habituellement réservée au traitement du langage naturel, il est possible de déterminer avec une très grande précision si un bout de code en JavaScript est malveillant. Ces résultats s’étendent naturellement à tout langage interprété, mais sont mis en défaut par l’arrivée du WebAssembly.