Vous appuyez sur la touche ▶ Play de votre clavier pour mettre en pause une vidéo. Et c'est ce couillon d'Apple Music qui s'ouvre en grand alors que vous n'avez rien demandé. Ou alors vous branchez votre casque Bluetooth, et le revoilà qui débarque comme votre ex à votre anniversaire. Sachez que si ce truc vous rend dingue depuis des années (moi le premier), les Low-Tech Guys (Alin Panaitiu, le dev derrière Lunar) ont pondu Music Decoy , une petite app gratuite qui règle le problème une bonne fois pour toutes.

Et cette app minimaliste ne fait rien d'autre que tourner en arrière-plan en se faisant passer pour l'app Musique, avec le même identifiant interne, le fameux com.apple.Music. Comme ça, quand vous appuyez sur Play, macOS regarde, voit que "Musique" est déjà là, et ne lance rien. Rideau on ferme ! Pour l'installer, suffit de faire brew install --cask music-decoy en ligne de commande, ou de passer par le ZIP à télécharger si vous préférez cliquer cliquer cliquer...

Ensuite, vous lancez, et voilà, y'a même pas d'icône.

Maintenant pour comprendre pourquoi il faut en arriver là, sachez qu'un petit démon nommé rcd (Remote Control Daemon) gère les touches média sur votre Mac. À chaque pression sur la touche Play, il vérifie si une app joue déjà du son. Si oui, il lui envoie la commande. Si non... bah il ouvre Apple Music par défaut, parce qu'Apple a décidé que c'était ça que vous vouliez. Merci les gars !

Toute l'astuce de Music Decoy, c'est donc qu'il occupe le terrain. L'alternative la plus connue, noTunes , surveille le système et referme Musique dès qu'elle tente de s'ouvrir. Donc il doit tourner en permanence pour monter la garde. Music Decoy, lui, fait juste croire que Musique tourne déjà. Donc il n'y a rien à surveiller ni à refermer. C'est mieux je trouve... Et comme c'est open source , vous pouvez aller voir vous-même les quelques lignes qui suffisent à berner le système ^^.

Et si vous écoutez vraiment de la musique, mais sur Spotify par exemple, vous pouvez carrément rediriger la touche Play vers elle grâce à cette commande dans le Terminal :

defaults write com.lowtechguys.MusicDecoy mediaAppPath /Applications/Spotify.app

Un mec de 54 ans vient de plaider coupable pour avoir siphonné 8 millions de dollars aux artistes musicaux en utilisant 10 000 bots et de la musique générée par IA. Michael Smith, résident de Cornelius en Caroline du Nord, a monté pendant des années une ferme à streams qui écoutait en boucle des centaines de milliers de fausses chansons sur Spotify et Apple Music.

Le truc, c'est que ces plateformes ne paient pas un tarif fixe par écoute. Elles fonctionnent avec un pot commun mensuel qu'elles redistribuent proportionnellement au nombre de streams. Du coup, chaque fausse écoute générée par les bots de Smith grignotait directement la part des vrais artistes. En gros, c'est pas Spotify qui se faisait voler, c'est les musiciens qui galèrent déjà à vivre de leur art !

Pour le contenu, Smith avait en fait trouvé un deal avec le CEO d'une boîte de musique IA qui lui pondait des milliers de morceaux par semaine. Les fichiers WAV arrivaient sous forme de chaînes aléatoires de lettres et de chiffres, et il les renommait avec des noms d'artistes fictifs du genre "Calorie Event", "Calms Scorching" ou encore "Calypso Xored" (on sent le générateur de noms random). Les titres, pareil... "Zygotes", "Zyme Bedewing"... si vous tombez là-dessus dans votre discover, y'a de quoi tiquer quand même mais bon...

Et ce problème, ça pose une question que Spotify connaît bien : comment distinguer les vrais streams des faux quand les bots sont suffisamment dispersés sur des milliers de morceaux ? Smith avait justement calibré ses 10 000 bots pour ne pas déclencher les alertes anti-fraude, en répartissant les écoutes sur un catalogue énorme plutôt que de matraquer un seul titre. Pas con.

Mais le bonhomme s'est quand même fait choper. Il a accepté de rendre la totalité des 8 091 843 dollars et risque jusqu'à 5 ans de prison lors de son procès qui aura lieu le 29 juillet prochain. Pas sûr que le ratio risque/récompense en valait la chandelle, en fait.

Le problème de fond, c'est que cette affaire n'est probablement que la partie émergée de l'iceberg. Et je suis sûr que y'en a en France qui font la même... bah sachez que c'est pas cool et que vous risquez d'avoir de GROS ennuis... Avec les outils de génération musicale par IA qui se démocratisent, n'importe qui peut inonder les plateformes de contenu synthétique pour gratter des royalties.

Et tant que le modèle de rémunération repose sur un pot commun plutôt que sur un paiement direct par utilisateur, il sera vulnérable. Encore une fois, les vrais perdants, c'est pas les plateformes (elles prennent leur commission quoi qu'il arrive), mais ce sont les artistes indépendants qui voient leur part du gâteau fondre à chaque bot supplémentaire.

Moche...

Bref, la prochaine fois que votre playlist de découvertes vous propose un artiste nommé "Calypso Xored" ou un connerie de ce style... méfiance !

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Si vous traînez dans les coins sombres de GitHub, vous êtes peut-être tombé sur SpotiFLAC, un outil qui promet de récupérer vos playlists Spotify en qualité FLAC.

Encore un truc qui va faire grincer des dents...

J'ai décortiqué le code source de ce projet pour comprendre techniquement comment c'était possible. Avec ce qu'a sorti Anna's Archive il y a quelques jours, j'étais curieux et je me suis dit que ça utilisait peut-être les mêmes ficelles. Alors j'ai récupéré les sources sur Github, et j'ai regardé ça d'un peu plus près.

Déjà, premier constat, SpotiFLAC ne cracke rien du tout. L'outil ne contourne pas directement le DRM de Spotify (qui, rappelons-le, proposait uniquement de l'Ogg Vorbis jusqu'en septembre 2025). Ce qu'il fait, en fait, c'est qu'il utilise l'API Spotify via des identifiants placés directement dans le code (oups) pour récupérer les métadonnées des morceaux, notamment les codes ISRC (International Standard Recording Code) qui servent à identifier chaque enregistrement.

Ensuite, via l'API song.link (un service légitime qui permet de trouver un morceau sur différentes plateformes), l'outil tente de retrouver le même morceau sur Tidal, Qobuz ou Amazon Music. Et c'est là que ça devient rigolo puisque le code contient également en dur des identifiants OAuth Tidal, et surtout des URLs vers des API tierces hébergées sur des domaines comme qqdl.site, yeet.su ou doubledouble.top.

Ces services tiers, c'est eux qui font le sale boulot. On ne sait pas exactement comment ils fonctionnent (comptes premium partagés ? Failles API ? Tokens détournés ?), mais SpotiFLAC n'est en réalité qu'un joli frontend qui leur envoie des requêtes et récupère des liens de téléchargement direct.

Niveau légalité, c'est donc évidemment un no-go complet, car utiliser des identifiants non autorisés, contourner des mesures de protection, télécharger du contenu protégé... Ça coche pas mal de cases du DMCA aux États-Unis et des directives européennes sur le droit d'auteur. Et non, le fait que vous ayez un abonnement Spotify ne change rien, malheureusement...

Je vous rappelle que Spotify a ENFIN lancé son audio lossless en septembre après plus de 4 ans d'attente depuis l'annonce de 2021 (fallait être patient... groumpf !). C'est donc du streaming FLAC intégré à l'app pour les abonnés Premium (dans la plupart des pays), ce qui veut dire qu'il n'y a plus vraiment de raison de pirater pour écouter vos playlists en haute qualité.

Puis si vous voulez aller plus loin dans le hi-res ou posséder vos fichiers, vous avez Qobuz qui existe depuis 1000 ans, qui coûte autour de 15€/mois, Tidal à environ 11€/mois, ou encore Apple Music qui propose du Spatial Audio et du lossless inclus dans l'abo standard. Bref, les alternatives légales y'en a, donc j'avoue que passer par ce genre de service c'est pas ouf... Et si c'est une question de fric, parce qu'on n'a pas tous les moyens, y'a toujours ce bon vieux torrent.

Après c'est quand même mieux je trouve d'aller choper directement vos albums sur Bandcamp ou sur les sites des artistes, ce qui leur permet de toucher une rémunération plus correcte... Puis ça vous permet de choper de vrais fichiers FLAC à vous. Ou alors vous achetez vos albums et vous les rippez pour ensuite sortir du FLAC avec XLD par exemple . Mais pirater via ce genre d'outils je vous conseille pas... Je préfèrerai cent fois mieux un outil qui exploiterait une faiblesse connue pour récupérer le fichier source, un peu comme on peut le faire avec Youtube-DL pour YouTube, que ce truc bizarre qui utilisent des identifiants premium tombés du camion via des sites proxy qui se trouvent on ne sait où...

Vous ne savez pas ce qu'il y a derrière, donc méfiance !

Vous connaissez Anna's Archive , cette bibliothèque pirate qui sauvegarde tous les livres et articles scientifiques de l'humanité ? Hé bien ils viennent de s'attaquer à un nouveau chantier : sauvegarder Spotify (en tout cas le plus possible), c'est à dire des millions de morceaux + de la métadonnées, soit ~300 téraoctets de données !!

Anna's Archive se focalise normalement sur le texte (livres, et documents de recherche) parce que c'est ce qui a la plus haute densité d'information mais leur mission, c'est de préserver le savoir et la culture de l'humanité, et ça inclut donc aussi la musique. Et comme ils ont trouvé un moyen de scraper Spotify à grande échelle, ils se sont dit "Hey pourquoi pas ? On est des oufs".

Et ça donne la plus grande base de données de métadonnées musicales jamais rendue publique, avec 186 millions d'ISRCs uniques (ces codes qui identifient chaque enregistrement). Pour vous donner un ordre de grandeur, MusicBrainz n'en a que 5 millions. Niveau fichiers audio, ils ont aussi archivé environ 86 millions de morceaux, ce qui représente 99,6% des écoutes sur la plateforme (même si ça ne fait "que" 37% du catalogue total). Donc si vous écoutez un morceau au hasard sur Spotify, y'a 99,6% de chances qu'il soit dans l'archive.

Pour trier tout ça, ils ont utilisé la métrique "popularité" de Spotify qui va de 0 à 100. Ainsi, pour les morceaux avec une popularité supérieure à 0, ils ont récupéré quasiment tout en qualité originale (OGG Vorbis 160kbit/s) et pour les morceaux à popularité 0 (soit ~70% du catalogue, des trucs que personne n'écoute), ils ont réencodé en OGG Opus 75kbit/s pour gagner de la place… mais ils ne sont pas allés au bout de la longue traîne (trop de stockage pour trop peu de gain, et pas mal de contenu “bof” à popularité 0). Pour 99% des gens ça sonne pareil, même si je sais que les audiophiles vont me tuer dans les commentaires ^^.

En regardant les stats qu'ils ont produit à partir de ce qui a été scrappé, les 3 morceaux les plus populaires (Die With A Smile de Lady Gaga et Bruno Mars, BIRDS OF A FEATHER de Billie Eilish, et DtMF de Bad Bunny) ont été streamés plus de fois que les 20 à 100 millions de morceaux les moins populaires combinés. Bon, ils précisent aussi que la popularité est très dépendante du moment, donc ce top est un peu arbitraire mais ça montre à quel point la longue traîne est looooongue sur les plateformes de streaming...

Après le problème avec la préservation musicale actuelle (ce qu'on retrouve sur les sites de Torrent par exemple), c'est qu'elle se concentre uniquement sur les artistes populaires et la qualité maximale (FLAC lossless). Du coup, y'a plein de musique obscure qui ne survit que si une seule personne décide de la partager. Et ces fichiers sont souvent mal seedés. Et c'est pour ça que je trouve l'approche d'Anna's Archive plutôt pas mal car elle consiste à archiver tout ce qui existe (ou presque), même en qualité "suffisante", plutôt que de se concentrer sur un sous-ensemble en qualité parfaite.

Et comme vous vous en doutez, tout est distribué via des torrents, avec les métadonnées déjà disponibles (moins de 200 Go compressés) et les fichiers audio qui arrivent progressivement par ordre de popularité. Note la base s'arrête à juillet 2025, donc tout ce qui est sorti après peut ne pas être là (même s'il y a quelques exceptions).

Bref, c'est la première archive de préservation musicale vraiment ouverte, que n'importe qui peut mirrorer s'il a assez de stockage et voilà comment grâce à l'aide de tout le monde, le patrimoine musical de l'humanité sera protégé pour toujours des catastrophes naturelles, des guerres, des coupes budgétaires et autres désastres... Par contre, pas sûr que ça la protège de la boulimie des IA génératives.

Merci à Lilian pour l'info !

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Vous vous souvenez d’Anchor, cette plateforme qui avait permis de simplifier la création de podcasts avant de se faire racheter par Spotify pour 150 millions de dollars ? Eh bien ses créateurs, Nir Zicherman et Michael Mignano, sont de retour avec un nouveau projet qui pourrait bien changer l’apprentissage en ligne. Leur nouvelle création s’appelle Oboe et permet de créer des cours éducatifs personnalisés en quelques secondes grâce à l’IA.

Une fois sur Oboe, vous tapez un prompt du genre “Histoire de l’IA”, “Comment réaliser des pâtisseries” ou même “Préparer mon déménagement au Japon” et hop, Oboe vous génère instantanément un cours complet adapté à vos besoins. C’est le premier outil d’apprentissage généralisé par IA qui permet vraiment de créer des formations sur n’importe quel sujet, d’une manière plus personnalisée et efficace que tout ce qui existe aujourd’hui.

Mon cours sur les échecs

Ce qui rend Oboe vraiment intéressant, c’est son architecture multi-agents développée from scratch. Sur TechCrunch , Zicherman explique que leur système fait tourner plusieurs agents IA en parallèle qui s’occupent de tout : développer l’architecture du cours, vérifier les informations de base, écrire le script pour les podcasts, récupérer des images pertinentes sur Internet et même auditer le contenu pour garantir sa qualité et son exactitude. Tout ça en quelques secondes chrono.

Au lancement, Oboe propose déjà 9 formats de cours différents ( Cours classique, épisode de podcast, points clés à retenir, livre audio, FAQ, flashcards, quiz, etc…) capables de couvrir des domaines aussi variés que les sciences, l’histoire, les langues étrangères, l’actualité, la pop culture ou même la préparation aux changements de vie selon ce que vous lui demandez. Chaque cours combine du texte, des visuels, des conférences audio, des quiz interactifs et même des jeux. Vous avez deux modes audio disponibles : un format de conférence traditionnelle ou une expérience plus conversationnelle façon podcast, un peu comme NotebookLM de Google.

Le nom “Oboe” n’a pas été choisi au hasard. Il s’inspire de la racine du mot japonais qui signifie “apprendre”. Une jolie référence qui colle parfaitement à leur mission de rendre l’humanité plus intelligente. Encore faudrait-il qu’elle souhaite “apprendre”, cette humanité…

Niveau business model, Oboe adopte une approche freemium assez classique. Vous pouvez créer jusqu’à 2 cours par mois et si vous voulez aller plus loin, deux forfaits payants sont disponibles : Oboe Plus à 12$/mois pour 30 cours supplémentaires et Oboe Pro à 32$/mois pour 100 cours.

Au lieu d’avoir des cours statiques créés par des experts et consommés passivement, Oboe permet à chacun de générer instantanément du contenu éducatif ultra-personnalisé, comme un prof particulier capable de créer un programme sur mesure en temps réel, quel que soit le sujet qui vous intéresse.

Perso, j’ai testé et j’ai trouvé les 2 formations que ça m’a généré de très bonne qualité. Et si vous creusez un peu sur Google, vous pouvez aussi trouver certains cours générés par d’autres utilisateurs : inurl:https://oboe.fyi/courses/

Quand on voit la qualité de ce que peuvent générer les IA aujourd’hui, l’idée d’avoir une plateforme capable de créer des cours complets et structurés en quelques secondes, c’est assez cool, surtout avec leur système multi-agents qui vérifie la qualité et l’exactitude des informations. Ça pourrait vraiment changer les choses dont on apprend de nouvelles compétences ou dont on explore de nouveaux sujets.

Reste maintenant à voir si Oboe réussira à s’imposer face aux géants de l’éducation en ligne mais avec l’expérience des fondateurs, ils ont clairement quelques atouts dans leur manche.

Si vous utilisez Spotify, vous allez être aux anges car ils viennent de lancer une nouvelle fonctionnalité qui va révolutionner notre façon de créer des playlists.

Il suffit de lui donner un prompt du style « Une playlist pour chanter du rock des années 90 sous la douche » ou « Des sons pour danser la samba avec mon chat« , et paf, l’IA vous génère une playlist sur-mesure. C’est pas dingue ça ? Bon ok, pour l’instant c’est en beta test et seulement dispo en Angleterre et en Australie sur Android et iOS, mais ça promet, et j’ai très hâte de tester.

Sous le capot, Spotify utilise des modèles de langage (LLM) pour comprendre ce que vous lui demandez puis, il se base sur votre historique d’écoute et vos préférences pour vous créer une playlist unique, rien que pour vous. Et si le résultat ne vous convient pas, vous pouvez affiner en précisant des trucs comme « plus dansant » ou « moins de pop« . Bref, c’est vous le DJ de votre vie !

Évidemment, il y a des garde-fous. L’IA ne répondra pas à des prompts offensants ou liés à l’actualité. Pas question de lui demander une playlist « Ras le bol de la guerre [insère ici ton conflit préféré] » ou « A bas le gouvernement » et n’espérez pas non plus avoir une playlist 100% Johnny Hallyday, puisqu’elle celle-ci ne se focalisera pas sur une marque ou un artiste en particulier.

Spotify a déjà investi des millions dans la recherche en interne sur les modèles de langage, et leur CEO Daniel Ek a évoqué plein d’autres applications potentielles, comme la synthèse de podcasts, des pubs audio générées par IA, et même le clonage de voix de podcasteurs pour les lire ! C’est un peu flippant, mais tellement cool en même temps.

Y’a quand même un truc dont ils ne parlent pas et avec lequel je m’amuse beaucoup en ce moment. C’est de créer des morceaux avec des IA comme Suno du coup, j’imagine qu’un jour, Spotify nous permettra de générer n’importe quelle chanson, qui parlera de ce qu’on veut avec la voix et le style de qui ont veut. Et j’arrive pas à savoir si c’est déprimant ou une bonne nouvelle. M’enfin, ça pourra pas être pire que ce qui passe à la radio en ce moment en tout cas (c’était ma minute « vieux con« , j’ai le droit maintenant ^^).

Allez, en attendant de pouvoir me faire une playlist « Coder en slip en mangeant des Pringles« , je retourne bosser.

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Je sais, il existe beaucoup d’alternatives gratuites à Spotify ou Deezer qui font la même chose, mais sans lâcher un kopeck. Je vous avais parlé de Nuclear il y a quelques semaines d’ailleurs, qui était très cool.

Et bien aujourd’hui, je vous cause de Spotube qui n’est pas basé sur Electron (!!), utilise l’API de Spotify pour son catalogue de titres et de playlists et qui va récupérer les sons sur YouTube. Un fonctionnement assez classique pour ce genre d’outil, mais surtout un client sans pub, sans collecte de données et bien sûr compatible tous OS.

Avec Spotube, vous pourrez parcourir vos propres playlists Spotify, les morceaux que vous aimez, les genres musicaux, les artistes…etc mais également télécharger localement les morceaux ou encore afficher les paroles des chansons de manière synchronisée avec le son pour vos soirées Karaoké.

Le projet est sous licence libre et en constante amélioration. Il y a encore des petits bugs parfois, mais c’est parfaitement utilisable pour dandiner vos petits popotins sur les derniers tubes.

Dispo sous Windows, macOS, Android, Linux ici.