Il existe une appli je crois BirdPi pour le chant des oiseaux. Dans ton cas, si tu veux ignorer les bruits d'avions ou autres, tu peux utiliser le modèle que j'utilise qui est Yamnet, c'est une bibliothèque de 521 sons, il te suffit ensuite de les détecter avec un modèle tensorlite et les ignorer, c'est une des bases de mon projet.
L'un n'empêche pas l'autre, justement utiliser le LLM m'a permis de comprendre les bases de python et m'apercevoir des similitudes avec Ruby que je maitrise (plus dans sa version OnRails à l'époque mais bon …) Le code actuel est scanné par codeQL et Semgrep et mon métier c'est la cybersécurité donc de ce côté, tu peux être rassuré.
Perso, ma façon d'utiliser le LLM est de ne pas le laisser coder sans rien comprendre, je suis quelqu'un qui aime apprendre tout le temps, donc, il m'aide à structurer, je demande de coder une fonction mais pas directement dans le fichier, je regarde j'analyse et j'implémente, c'est ce qui me permet d'apprendre. Pour les trucs basiques ou l'interface, je le laisse faire (les interfaces c'est pas mon fort), du coup, c'est assez complémentaire et clairement j'ai fait en 3 ou 4 jours ce que j'aurais mis plusieurs semaines à faire.
Après c'est ma vision, chacun a la sienne et je respecte !
Et si c'est par rapport à la note de pertinence, si le projet est utile, bien fait et partagé, en quoi ça le rend moins pertinent si il est en partie vibe codé ? Au début je l'ai fait pour moi, et puis je me suis dis que ça pouvait servir, j'ai regardé le modèle Yamnet et j'ai ajouté d'autres sources de nuisances et j'ai voulu en faire profiter les personnes qui sont dans ma situation.
Commentaires 100% humains, pour le dépêche 80 / 20, j'ai juste reformulé et restructuré via IA parce que des fois je n'étais pas toujours clair. Mais c'est un humain derrière, je n'aurais pas proposé de dépêche sinon, même si j'ai vu ton commentaire sur le nb de dépêche via IA.
Bonne question, et je préfère être transparent : Une bonne partie du code a été écrite par une IA (Claude), sous ma direction, pour la bonne raison qu'il fallait du python et que je dev plutôt en ruby, typescript ou en swift. J'aurais aussi pu tenter le rust.
Le besoin, les choix de conception (tout en local, voix masquées par défaut, journal jamais réécrit, chaînage des empreintes, utilisation de Yamnet, verrous de sécurité), le modèle de menace et les tests sur le vrai matériel, de nuit et avec de vrais aboiements, viennent de moi.
Côté filet de sécurité : 43 tests automatisés dans la CI, et une analyse CodeQL et Semgrep à chaque push.
Le code est sous licence MIT et entièrement lisible, donc les relectures critiques sont les bienvenues, c’est aussi pour ça que je l’ai publié.
Pardon, j’ai oublié la consommation : je ne l’ai pas encore mesurée précisément. L’analyse tourne en continu, mais YAMNet est léger : on doit rester autour de 1 à 1,5 W sur un Pi Zero 2 W et de 2 à 3 W sur un Pi 3. Je vérifierai avec un wattmètre USB et je mettrai les chiffres dans la doc.
J'utilise un micro cravate à 10€ acheté sur un site bien connu :p
Pas de recommandations particulières pour le moment, mais je vais essayer d'en tester plusieurs et les ajouterai dans la doc du projet si cela s'avère concluant.
L'api j'y pense pour une prochaine version, une intégration à Home Assistant pourrait en effet être sympa, mais aussi pourquoi pas pour une app mobile native par exemple.
Encore merci et regardez régulièrement, j'ai déjà fait une version 1.1 avec les premiers commentaires recueillis sur LinkedIn :)
[^] # Re: Questions
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 5 (+7/-2).
Ouais, on sait à quel point c'est fiable :D
Et puis, je ne vise pas un prix Goncourt hein ?
Je l'ai dis, j'ai rédigé la dépêche et je l'ai passé dans Claude pour reformuler et mieux structurer il est où le problème ?
Bref …
[^] # Re: Merci pour l'idée et la mise en oeuvre
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 1 (+2/-1).
Hello et merci pour ton commentaire.
Il existe une appli je crois BirdPi pour le chant des oiseaux. Dans ton cas, si tu veux ignorer les bruits d'avions ou autres, tu peux utiliser le modèle que j'utilise qui est Yamnet, c'est une bibliothèque de 521 sons, il te suffit ensuite de les détecter avec un modèle tensorlite et les ignorer, c'est une des bases de mon projet.
[^] # Re: Questions
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 3 (+3/-0).
L'un n'empêche pas l'autre, justement utiliser le LLM m'a permis de comprendre les bases de python et m'apercevoir des similitudes avec Ruby que je maitrise (plus dans sa version OnRails à l'époque mais bon …) Le code actuel est scanné par codeQL et Semgrep et mon métier c'est la cybersécurité donc de ce côté, tu peux être rassuré.
Perso, ma façon d'utiliser le LLM est de ne pas le laisser coder sans rien comprendre, je suis quelqu'un qui aime apprendre tout le temps, donc, il m'aide à structurer, je demande de coder une fonction mais pas directement dans le fichier, je regarde j'analyse et j'implémente, c'est ce qui me permet d'apprendre. Pour les trucs basiques ou l'interface, je le laisse faire (les interfaces c'est pas mon fort), du coup, c'est assez complémentaire et clairement j'ai fait en 3 ou 4 jours ce que j'aurais mis plusieurs semaines à faire.
Après c'est ma vision, chacun a la sienne et je respecte !
En tout cas merci pour ton intérêt.
[^] # Re: Questions
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 4 (+4/-0).
Et si c'est par rapport à la note de pertinence, si le projet est utile, bien fait et partagé, en quoi ça le rend moins pertinent si il est en partie vibe codé ? Au début je l'ai fait pour moi, et puis je me suis dis que ça pouvait servir, j'ai regardé le modèle Yamnet et j'ai ajouté d'autres sources de nuisances et j'ai voulu en faire profiter les personnes qui sont dans ma situation.
[^] # Re: Questions
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 0 (+0/-0). Dernière modification le 22 octobre 2026 à 08:52.
C'est à dire ? mal reçu ? Trop bien reçu ? Parce que ya pas 400 commentaires non plus :p
[^] # Re: Questions
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 3 (+3/-0).
Commentaires 100% humains, pour le dépêche 80 / 20, j'ai juste reformulé et restructuré via IA parce que des fois je n'étais pas toujours clair. Mais c'est un humain derrière, je n'aurais pas proposé de dépêche sinon, même si j'ai vu ton commentaire sur le nb de dépêche via IA.
[^] # Re: Questions
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 3 (+3/-0).
Bonne question, et je préfère être transparent : Une bonne partie du code a été écrite par une IA (Claude), sous ma direction, pour la bonne raison qu'il fallait du python et que je dev plutôt en ruby, typescript ou en swift. J'aurais aussi pu tenter le rust.
Le besoin, les choix de conception (tout en local, voix masquées par défaut, journal jamais réécrit, chaînage des empreintes, utilisation de Yamnet, verrous de sécurité), le modèle de menace et les tests sur le vrai matériel, de nuit et avec de vrais aboiements, viennent de moi.
Côté filet de sécurité : 43 tests automatisés dans la CI, et une analyse CodeQL et Semgrep à chaque push.
Le code est sous licence MIT et entièrement lisible, donc les relectures critiques sont les bienvenues, c’est aussi pour ça que je l’ai publié.
Transparence totale :)
[^] # Re: Questions
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 3 (+3/-0).
Pardon, j’ai oublié la consommation : je ne l’ai pas encore mesurée précisément. L’analyse tourne en continu, mais YAMNet est léger : on doit rester autour de 1 à 1,5 W sur un Pi Zero 2 W et de 2 à 3 W sur un Pi 3. Je vérifierai avec un wattmètre USB et je mettrai les chiffres dans la doc.
[^] # Re: Questions
Posté par lbstephane . En réponse à la dépêche BarkDog 1.0, un Raspberry Pi qui tient le journal des nuisances sonores. Évalué à 3 (+4/-1).
Bonjour et merci pour votre commentaire ;)
J'utilise un micro cravate à 10€ acheté sur un site bien connu :p
Pas de recommandations particulières pour le moment, mais je vais essayer d'en tester plusieurs et les ajouterai dans la doc du projet si cela s'avère concluant.
L'api j'y pense pour une prochaine version, une intégration à Home Assistant pourrait en effet être sympa, mais aussi pourquoi pas pour une app mobile native par exemple.
Encore merci et regardez régulièrement, j'ai déjà fait une version 1.1 avec les premiers commentaires recueillis sur LinkedIn :)
Bonne journée.
Stéphane