Cédrix
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[{"uuid":"3e10cc4d-bf1f-478b-b877-db1880666fb6","slug":"mettre-a-jour-raspbian","title":"Mettre à jour Raspbian - version majeure","category":"Informatique","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"","published":true,"published_at":"2023-02-02 14:11:50","created_at":"2023-02-02 14:11:50","updated_at":"2023-02-02 14:11:50","tags":[],"plain":"Raspbian se met à jour ! Le passage d'une version majeure à une autre peut s’effectuer directement par ligne de commande. Voici les commandes de mise à jour : Il sera nécessaire d'installer le programme pour gérer le port GPIO : Quelques liens\n-- Vidéo : Youtube - mise à jour Raspberry Pi\n-- Journal des modifications de Raspbian - Desktop : <http:downloads.raspberrypi.org/raspbian/releasenotes.txt>\n-- Journal des modifications de Raspbian Lite : <http:downloads.raspberrypi.org/raspbianlite/releasenotes.txt>\n-- Journal des modifications de Raspbian - Desktop avec logiciels supplémentaires : <http:downloads.raspberrypi.org/raspbian/release_notes.txt> Autres articles"},{"uuid":"5ec948bf-3054-4149-98d4-de80e69ddc08","slug":"mettre-a-jour-le-moteur-ftl","title":"Mettre à jour Pi Hole","category":"Informatique","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"","published":true,"published_at":"2023-02-10 22:48:29","created_at":"2023-02-10 22:48:29","updated_at":"2023-02-10 22:48:29","tags":[],"plain":"Pi-hole ne peut pas être mis à jour depuis l'interface Web, car celle-ci est susceptible d'être également mise à jour et donc interrompre le processus de mise à jour. Avant toutes actions, je vous conseille de mettre à jour votre distribution Linux en exécutant :\n sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade Il faut exécuter la commande depuis une ligne commande, dans un Terminal en SSH :\n pihole -up\n \nVous devez possédez les droits SUDO pour effectuer cette commande. Profitez d'un moment opportun, car la résolution de noms risque d'être perturbée. Si vous avez beaucoup de listes, le temps de traitement peut être assez long. Les mises à jour peuvent intégrer de lourds changements."},{"uuid":"8e6b8b7d-0a54-4987-a1b3-1da00870e31e","slug":"mettre-a-jour-dokuwiki","title":"Mettre à jour DokuWiki","category":"Informatique","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"","published":true,"published_at":"2020-04-17 18:06:32","created_at":"2020-04-17 18:06:32","updated_at":"2020-04-17 18:06:32","tags":[],"plain":"1/ Sauvegarder le DokuWiki avant toute manipulation. 2/ Utiliser le plugIn upgrade pour mettre à jour."},{"uuid":"5982deaf-f3de-4f65-9270-9849132e64f6","slug":"nos-donnees-a-l-ere-de-l-ia-l-affaire-linkedin-et-la-colere-des-utilisateurs","title":"Nos données à l’ère de l’IA : l’affaire LinkedIn et la colère des utilisateurs","category":"actualité","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"","published":true,"published_at":"2025-11-05 07:10:37","created_at":"2025-11-05 07:10:37","updated_at":"2025-11-05 07:10:37","tags":[],"plain":"Un matin d’automne, Léa ouvre son compte LinkedIn comme elle le fait chaque jour. Consultante indépendante, elle y partage des réflexions sur le travail à distance, y échange avec des collègues et y recrute parfois des partenaires. Rien de bien extraordinaire. Mais ce jour-là, un post attire son attention : « LinkedIn utilise vos données pour entraîner ses IA ».\r\n\r\nAu début, elle croit à une rumeur. Encore une de ces tempêtes numériques qui s’évanouissent aussi vite qu’elles éclatent. Puis elle lit plus attentivement : le réseau professionnel de Microsoft admet effectivement utiliser certaines données publiques — les profils, les publications, les interactions visibles — pour nourrir ses modèles d’intelligence artificielle.\r\n\r\nDe la mise en relation à la collecte invisible\r\n\r\nDepuis sa création, LinkedIn se présente comme une vitrine professionnelle : un espace où chacun peut exposer son parcours, ses compétences, ses ambitions. En échange, la plateforme promet visibilité, opportunités et réseau. Mais derrière cette promesse, un autre marché s’est peu à peu installé : celui des données.\r\n\r\nChaque clic, chaque mise à jour de poste, chaque mot-clé devient une pièce d’un immense puzzle comportemental. Ce puzzle, jusqu’ici utilisé pour cibler des offres d’emploi ou des publicités, se retrouve désormais au cœur de quelque chose de beaucoup plus vaste : l’entraînement des intelligences artificielles.\r\n\r\nMicrosoft, maison mère de LinkedIn, investit des milliards dans l’IA. Or, pour qu’une IA apprenne, il lui faut une matière première : les mots, les textes, les interactions humaines. Et LinkedIn en regorge.\r\n\r\nLa ligne floue entre le “public” et le “privé”\r\n\r\nTechniquement, LinkedIn affirme ne collecter que les informations publiques. Mais qu’est-ce que cela signifie vraiment ? Léa n’a jamais donné son accord explicite pour que ses publications servent à entraîner des algorithmes de génération de texte. Elle les a partagées pour échanger avec des pairs, pas pour devenir une donnée parmi des millions d’autres.\r\n\r\nC’est là que le malaise grandit.\r\nLes utilisateurs découvrent que la frontière entre ce qu’ils publient volontairement et ce qui peut être réutilisé s’estompe. Dans les conditions d’utilisation, tout est mentionné — quelque part, en petits caractères. Mais rares sont ceux qui lisent jusqu’à la dernière ligne.\r\n\r\nLe choc du consentement absent\r\n\r\nLes réactions ne se font pas attendre : des posts indignés envahissent la plateforme même.\r\n« On n’est pas des cobayes ! » écrit un utilisateur.\r\n« Nos profils sont devenus des datasets », dénonce une autre.\r\n\r\nCe qui choque, ce n’est pas seulement l’usage, mais la manière dont il a été introduit : sans consultation, sans transparence, presque à bas bruit.\r\n\r\nLes défenseurs du projet rétorquent que l’IA ne “lit” pas nos données comme un humain. Qu’elle analyse des tendances, pas des personnes. Que tout est anonymisé.\r\nMais cette défense sonne creux pour beaucoup : anonymiser ne supprime pas la question éthique. À partir du moment où nos mots, nos idées, nos réflexions alimentent un système dont nous ne maîtrisons ni les usages ni les bénéfices, une part de notre autonomie numérique s’érode.\r\n\r\nUne affaire de confiance\r\n\r\nLinkedIn n’est pas la première plateforme à faire face à cette controverse. Reddit, X (ex-Twitter) et même Meta ont adopté des politiques similaires, justifiant ces pratiques par la nécessité d’améliorer leurs modèles d’IA.\r\nMais LinkedIn occupe une place particulière : il s’agit du réseau professionnel par excellence. Ici, les utilisateurs partagent des informations sensibles — leur parcours, leur entreprise, leurs compétences — souvent avec leur vrai nom.\r\n\r\nLa relation de confiance entre l’utilisateur et la plateforme est donc essentielle. Et c’est justement cette confiance qui vacille.\r\n\r\nLéa et le dilemme numérique\r\n\r\nQuelques jours plus tard, Léa se rend dans les paramètres de confidentialité.\r\nElle découvre, cachée dans une section sobrement intitulée « Utilisation des données pour l’IA », une mention : « Nous pouvons utiliser vos informations publiques pour améliorer nos produits et services, y compris les technologies d’intelligence artificielle. »\r\n\r\nIl existe bien une option d’exclusion, mais difficile à trouver. Léa la décoche, sans savoir si cela changera vraiment quelque chose.\r\nElle ressent un mélange de soulagement et de résignation.\r\n\r\nCar au fond, la question dépasse LinkedIn. Elle touche à une réalité plus vaste : dans l’ère de l’intelligence artificielle, nos données sont devenues la nouvelle énergie, le carburant invisible qui alimente des machines toujours plus puissantes.\r\n\r\nVers une prise de conscience collective\r\n\r\nL’affaire LinkedIn agit comme un électrochoc. Elle révèle à quel point le consentement numérique reste un concept fragile, souvent illusoire. Elle invite chacun à repenser ce qu’il partage en ligne, mais aussi à exiger des plateformes une vraie transparence.\r\n\r\nLes régulateurs européens, via le RGPD, commencent à se saisir du sujet. Certains experts appellent à créer un « droit à l’exclusion des IA », un cadre légal obligeant les entreprises à obtenir un consentement explicite avant toute utilisation des données à des fins d’entraînement algorithmique.\r\n\r\nMais pour l’instant, la balle reste surtout dans le camp des utilisateurs — ceux qui, comme Léa, naviguent entre pragmatisme et inquiétude, entre le besoin de visibilité et la peur d’être instrumentalisés.\r\n--\r\n\r\n Entre progrès et perte de contrôle\r\n\r\nL’IA promet des avancées spectaculaires. Elle transforme nos métiers, nos outils, nos manières de communiquer. Mais elle pose une question fondamentale : qui possède les données qui la nourrissent ?\r\n\r\nLinkedIn n’est peut-être qu’un exemple parmi d’autres, mais il symbolise un tournant.\r\nDans cette ère où chaque mot que nous tapons peut devenir une donnée d’apprentissage, la véritable ressource n’est plus la technologie, mais la confiance.\r\nEt cette confiance, aujourd’hui, semble s’effriter à mesure que les algorithmes se renforcent.\r\n--\r\n\r\nVoici les risques autour de l’utilisation des données des utilisateurs par LinkedIn (et d’autres plateformes) pour l’IA\r\n\r\n1. Atteinte à la vie privée et au consentement\r\n\r\nMême si LinkedIn affirme n’utiliser que des données “publiques”, cela ne signifie pas que les utilisateurs ont consenti explicitement à cet usage.\r\n\r\n Les informations partagées à des fins professionnelles (CV, publications, commentaires) peuvent être réutilisées hors contexte.\r\n Le consentement est souvent implicite, enfoui dans les conditions d’utilisation.\r\n L’utilisateur perd le contrôle sur ce qu’il partage : il ne sait pas exactement comment ni par qui ses données seront exploitées.\r\n\r\n➡️ Exemple concret : ton texte sur la gestion d’équipe pourrait servir à entraîner une IA d’entreprise sans que tu le saches, ni que ton nom y soit associé.\r\n--\r\n\r\n2. Profilage et reconstitution d’identité\r\n\r\nL’agrégation massive des données permet aux IA d’identifier des schémas comportementaux et professionnels :\r\n\r\n Les algorithmes peuvent déduire des informations sensibles (habitudes de travail, orientation politique, situation financière, etc.) à partir de simples interactions.\r\n Ces profils peuvent être utilisés pour le ciblage commercial, le recrutement automatisé, voire l’évaluation de performance dans certains contextes.\r\n\r\n➡️ Risque : un recruteur ou un système d’IA pourrait juger ton profil ou ton style d’écriture sans ton accord.\r\n--\r\n\r\n3. Appropriation intellectuelle et perte de la valeur de ton contenu\r\n\r\nLes textes, publications et commentaires des utilisateurs servent de matière première à l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle.\r\n\r\n Tes contributions (même originales ou expertes) peuvent être intégrées à des IA génératives qui, ensuite, produiront du contenu similaire sans mentionner leur source.\r\n Cela pose une question d’éthique et de propriété intellectuelle : tu deviens fournisseur involontaire de savoir gratuit.\r\n\r\n➡️ Exemple : une IA générative pourrait reformuler ou réutiliser tes analyses dans un contexte commercial sans te citer.\r\n--\r\n\r\n4. Risque de réidentification\r\n\r\nMême si LinkedIn ou Microsoft annoncent que les données sont “anonymisées”, des études montrent qu’il est souvent possible de réidentifier des individus à partir de fragments de données combinées.\r\n\r\n Les publications, les dates d’emploi ou les noms d’entreprises peuvent suffire à retrouver une personne réelle.\r\n Cela peut exposer à du harcèlement, du doxing (divulgation d’infos perso) ou du recrutement non sollicité.\r\n--\r\n\r\n5. Érosion de la confiance numérique\r\n\r\nChaque nouvelle utilisation non transparente des données creuse le fossé entre utilisateurs et plateformes.\r\n\r\n Les professionnels peuvent se censurer, publier moins, ou quitter la plateforme.\r\n Cela nuit à la qualité du réseau et à la diversité des échanges.\r\n\r\n➡️ Risque collectif : LinkedIn perd son rôle de réseau professionnel ouvert, et les utilisateurs deviennent méfiants ou silencieux.\r\n--\r\n\r\n6. Exploitation commerciale asymétrique\r\n\r\nLes utilisateurs fournissent la matière (leurs données), mais ne bénéficient pas des revenus générés par les IA entraînées sur ces données.\r\n\r\n Les plateformes en tirent un profit direct (via les produits IA, la publicité ou les abonnements premium).\r\n Les utilisateurs, eux, deviennent des ressources gratuites sans contrepartie.\r\n--\r\n\r\n7. Sécurité des données à long terme\r\n\r\nUne fois intégrées dans des modèles d’IA, les données ne peuvent pas toujours être effacées.\r\n\r\n Même si tu supprimes ton compte, l’empreinte de tes données peut subsister dans les systèmes d’apprentissage.\r\n Cela entre en tension avec le droit à l’oubli, garanti par le RGPD.\r\n--\r\n\r\nExemples concrets et projections permettant de bien mesurer les conséquences réelles (et à venir) de cette collecte de données par LinkedIn et les IA associées.\r\nVoici une série d’illustrations réalistes, plausibles et documentées, suivies de projections futures si la tendance se poursuit.\r\n\r\n💼 1. Exemple actuel : ton profil devient un “modèle” de compétence\r\n\r\nUn consultant publie régulièrement des analyses sur la transformation digitale. Ses posts sont publics, bien écrits et souvent partagés.\r\n👉 Ces textes peuvent être intégrés (sans qu’il le sache) dans des ensembles de données qui servent à entraîner une IA professionnelle de rédaction ou de recrutement.\r\nRésultat : une IA générative pourrait ensuite produire des articles ou des messages LinkedIn similaires au sien, imitant son ton et sa structure — sans jamais le créditer.\r\n\r\n📍 Projection 2026 : les entreprises paieront pour des outils d’IA “experts en communication LinkedIn”, entraînés sur des millions de publications d’utilisateurs. Ces contenus originaux deviendront des modèles commerciaux... sans rémunération pour leurs auteurs.\r\n--\r\n\r\n🔍 2. Exemple : profilage algorithmique dans le recrutement\r\n\r\nLinkedIn est déjà utilisé pour le tri automatisé des candidatures. En combinant ces données avec des modèles d’IA, une entreprise pourrait prédire les “traits de personnalité” d’un candidat à partir de son profil, de son vocabulaire ou de son historique de publications.\r\n\r\n➡️ Risque concret :\r\nUne IA pourrait écarter un profil jugé “instable” ou “non aligné culturellement” simplement parce qu’elle a repéré des posts critiques sur le management — sans intervention humaine.\r\n\r\n📍 Projection 2027 : des recruteurs utilisent des IA pour “noter” automatiquement les profils selon leur probabilité de succès dans une entreprise, créant des discriminations invisibles et difficilement contestables.\r\n--\r\n\r\n✍️ 3. Exemple : appropriation intellectuelle déguisée\r\n\r\nImaginons une chercheuse en RH qui publie des posts détaillant sa méthode d’évaluation des compétences.\r\nQuelques mois plus tard, une IA professionnelle (issue d’un modèle Microsoft ou OpenAI) reprend des formulations et des idées très proches dans un produit commercial.\r\n\r\n➡️ Risque : sa méthode devient une fonctionnalité d’un logiciel RH, sans reconnaissance ni rémunération.\r\n\r\n📍 Projection 2028 : les IA intègrent massivement du contenu “crowdsourcé” depuis LinkedIn, Reddit ou Medium. Les créateurs deviennent fournisseurs involontaires de savoir, pendant que les entreprises vendent des outils basés sur leurs contributions.\r\n--\r\n\r\n🧠 4. Exemple : inférences comportementales non désirées\r\n\r\nUne IA peut déduire plus que ce que l’utilisateur pense partager.\r\n➡️ Par exemple :\r\n\r\n Un rythme de publication irrégulier peut être interprété comme un “manque de disponibilité”.\r\n Un enchaînement de changements de poste peut être lu comme un “instinct d’instabilité”.\r\n Le ton ou la fréquence des commentaires peut servir à classer les utilisateurs selon leur “influence sociale”.\r\n\r\n📍 Projection 2026-2030 : ces données comportementales nourrissent des scores de réputation professionnelle invisibles, que certaines entreprises ou plateformes utilisent pour classer les candidats, partenaires ou clients potentiels.\r\n--\r\n\r\n💰 5. Exemple : création de produits IA entraînés sur les utilisateurs\r\n\r\nMicrosoft développe des outils d’IA intégrés à LinkedIn Learning ou à Microsoft 365 Copilot.\r\n➡️ Les modèles peuvent s’inspirer des tendances, expressions et structures de pensée des utilisateurs LinkedIn pour proposer des conseils personnalisés (“Voici comment rédiger une offre d’emploi efficace”).\r\n\r\n📍 Projection 2030 :\r\nLes modèles d’IA deviennent si performants qu’ils proposent des stratégies RH, des analyses de marché ou des lettres de motivation entières, entraînées sur les contenus des utilisateurs — mais commercialisées sous licence Microsoft.\r\nLes utilisateurs deviennent littéralement la matière première de produits IA vendus à d’autres professionnels.\r\n--\r\n\r\n🔒 6. Exemple : difficulté d’effacement ou de contrôle\r\n\r\nUn utilisateur décide de supprimer son compte LinkedIn.\r\n➡️ Problème : ses anciens posts, déjà utilisés pour l’entraînement de modèles, ne peuvent pas être “désappris” par ces IA.\r\nLes traces textuelles persistent dans les modèles, parfois indéfiniment.\r\n\r\n📍 Projection 2029 : même avec le droit à l’oubli renforcé, la récupération complète des données dans les modèles devient quasi impossible. Les régulateurs européens devront imposer des procédures d’“oubli algorithmique”, très coûteuses à mettre en œuvre.\r\n--\r\n\r\n🌍 7. Projection sociétale globale : le paradoxe de la transparence\r\n\r\nÀ long terme, la généralisation de ces pratiques pourrait produire un effet de censure douce :\r\n\r\n Les utilisateurs partagent moins d’analyses authentiques, de peur d’être copiés ou profilés.\r\n Les publications deviennent plus neutres, plus polies, moins spontanées.\r\n Le réseau perd de sa valeur humaine et se transforme en vitrine aseptisée.\r\n\r\nEn parallèle, les grandes entreprises technologiques accumulent des quantités massives de données textuelles qui leur donnent un avantage compétitif durable**.\r\nLes utilisateurs, eux, deviennent invisibles dans la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle."},{"uuid":"0e0b8d1d-3352-4ab7-bc70-7bc1f02ee485","slug":"imagemagick-sur-debian-pourquoi-convert-im6-et-ou-trouver-magick","title":"ImageMagick sur Debian : pourquoi `convert-im6` et où trouver `magick`","category":"linux","author":"cedric@abonnel.fr","cover":"cover.svg","published":true,"published_at":"2025-12-28 15:32","created_at":"2025-12-28 15:32:01","updated_at":"2026-05-12 00:29:00","tags":[],"plain":"Si tu as déjà installé ImageMagick sur un serveur Debian, tu es probablement tombé sur cette étrangeté : la commande historique est là, mais elle s'appelle . Et la commande moderne , présente partout ailleurs, semble manquer à l'appel — sauf si tu es sur Debian 13, où elle est revenue.\r\n\r\nLe sujet est un peu plus subtil qu'il n'y paraît, et beaucoup d'explications qui circulent sur le web sont fausses (notamment celle qui prétend que entrerait en conflit avec un binaire de — c'est un mythe). Voilà ce qui se passe réellement.\r\n\r\nUn peu de contexte sur ImageMagick\r\n\r\nImageMagick, c'est une suite d'outils en ligne de commande pour manipuler des images : conversion de formats, redimensionnement, compression, génération de vignettes, watermarks, lecture de métadonnées… Le genre d'outil qu'on retrouve aussi bien dans un script bash de cinq lignes que dans une chaîne de traitement industrielle ou un pipeline CI.\r\n\r\nHistoriquement, la suite est composée de plusieurs binaires distincts, chacun avec son rôle : pour la conversion, pour lire les métadonnées, pour le traitement par lot, pour combiner des images, pour les planches. C'est l'architecture d'ImageMagick 6, la version qui a régné en maître pendant une bonne quinzaine d'années.\r\n\r\nDepuis 2016, ImageMagick 7 est disponible. Le grand changement, c'est qu'il unifie tout derrière une seule commande : . Les anciennes commandes deviennent des sous-commandes (, , etc.), même si pour la rétrocompatibilité un binaire peut continuer à se comporter comme quand on l'appelle avec une syntaxe d'IM6.\r\n\r\nPourquoi le suffixe sur Debian\r\n\r\nC'est ici que beaucoup d'articles racontent n'importe quoi. La vraie raison n'a rien à voir avec un conflit avec — je l'ai vérifié, aucun paquet système ne fournit de commande . Tu peux le vérifier toi-même : ne renvoie rien qui vienne de util-linux.\r\n\r\nLa vraie raison est plus prosaïque. Pendant des années, Debian a voulu pouvoir packager IM6 et IM7 en parallèle dans la même distribution, pour permettre une transition en douceur. Le souci, c'est que les deux versions fournissent des binaires aux mêmes noms (, , …) avec des comportements légèrement différents. Impossible de les installer côte à côte sans renommer.\r\n\r\nLa solution adoptée par les mainteneurs Debian a été d'ajouter un suffixe explicite au nom de chaque binaire :\r\nles outils d'IM6 deviennent , , etc.\r\nles outils d'IM7 deviennent et compagnie\r\n\r\nLe indique la profondeur quantique du binaire (16 bits par canal, la valeur par défaut), et le / indique la version d'ImageMagick. Les noms classiques (, ) ne sont alors que des symlinks gérés par , qui pointent vers la version active. C'est le même mécanisme que pour , , ou à une époque.\r\n\r\nCe qui change entre Debian 11, 12 et 13\r\n\r\nC'est l'autre point que la plupart des articles ratent : la situation n'est pas la même selon la version de Debian.\r\n\r\nSur Debian 11 (bullseye) et 12 (bookworm), le paquet installe IM6 (version 6.9.11.60). Tu n'as que et ses copains, et n'existe pas dans les dépôts officiels (le paquet existe mais n'est pas le défaut). C'est cette situation que décrivent la plupart des tutoriels qui traînent sur le web.\r\n\r\nSur Debian 13 (trixie), sorti en août 2025, le défaut a basculé sur IM7 (version 7.1.1.43). La commande est disponible, et est désormais un symlink vers . Tu peux le vérifier :\r\n\r\n\r\n\r\nAutrement dit, sur Trixie, si tu écris , tu appelles en réalité IM7 sous un nom d'IM6. Ça fonctionne pour la plupart des usages, mais attention : IM7 est plus strict sur l'ordre des arguments en ligne de commande (), donc certains scripts anciens peuvent grogner.\r\n\r\nCorrespondance entre les deux versions\r\nImageMagick 6 (Debian 11/12) | ImageMagick 7 (Debian 13) |\r\n---------------------------- | ------------------------- |\r\n| |\r\n| |\r\n| |\r\n| |\r\n\r\nPour les cas simples, le comportement est identique. Une commande de redimensionnement classique passe sans modification :\r\n\r\n\r\n\r\nFaut-il s'inquiéter sur un serveur en production ?\r\n\r\nSi tu administres une machine Debian 12 ou plus ancienne, non. IM6 est toujours activement maintenu pour les CVE (les correctifs sont régulièrement backportés dans les paquets stable), et la plupart des scripts existants continueront de fonctionner. Le dans le nom du binaire est juste du marquage, pas une dépréciation.\r\n\r\nSi tu migres vers Debian 13, prévois un peu de temps pour relire tes scripts. Les pièges classiques :\r\nl'ordre des options qui devient plus strict ;\r\nquelques comportements de couleur et d'alpha qui ont changé entre les deux versions, notamment sur les opérations chaînées ;\r\nle fichier qui a déménagé : devient . Si tu avais assoupli les restrictions sur les PDF ou PostScript (un grand classique), il faut reporter la modification.\r\n\r\nPour un projet PHP comme les tiens, l'extension Imagick côté PHP est sensible à cette transition : la version compilée doit correspondre à la version d'IM installée, sinon échoue. Sur Trixie, c'est IM7 qu'il faut lier.\r\n\r\nEn pratique\r\n\r\nSur Debian 11/12, utilise , , etc. C'est la convention locale, pas une version dégradée. Si tu veux malgré tout, tu peux installer le paquet (présent dans les dépôts depuis bookworm) et basculer les alternatives manuellement, mais ce n'est presque jamais nécessaire.\r\n\r\nSur Debian 13, utilise directement. La commande reste disponible par compatibilité, mais elle pointe en réalité vers IM7 — autant utiliser le nom officiel.\r\n\r\nEt dans tous les cas, évite les alias globaux qui réécrivent : ça finit toujours par mordre quelqu'un, soit toi dans six mois, soit le prochain qui reprendra le serveur."}] |