Après Dancing in Babylon avec MGMT, Christine and the Queens livre Rentrer chez moi, un single en solo, un clip… et un poème. Rien d’étonnant, pour celui qui revendique le mystique et la poésie comme fil rouge depuis ses débuts – “Poetry is the limit” (“La poésie est la limite”) clamait-il encore récemment sur ses réseaux. Le clip du morceau a été tourné entre Paris et Hanches, dans ce qui semble être une carrière.

Pour Rentrer chez moi, Christine and the Queens a écrit les paroles, chante et signe le mixage et la masterisation du morceau sous l’alias MoodMix : “je m’attelle au mix, j’étudie les plus grands, ceux qui, hors d’un système trop codifié maintenant, faisaient simplement des choix, plus ou moins extrêmes”, écrit-il. Une allusion sans doute à Mike Dean, producteur star qui a travaillé sur son album PARANOÏA, ANGELS, TRUE LOVE, sorti l’an dernier. Pour la production et la composition de Rentrer chez moi, le musicien s’est entouré cette fois des producteurs Ash Workman, Prinzly et Ponko.

C’est en tenues à paillettes, ambiance disco 80’s, que les quatre musiciennes de Los Bitchos réapparaissent, un petit peu plus d’un an après la sortie du maxi Pah!, précédant leur premier album Let The Festivities Begin! Et une chose est sûre, Serra Petale (guitare), Agustina Ruiz (synthé / keytar), Josefine Jonsson (basse) et Nic Crawshaw (batterie) ont encore et toujours le sens de la fête. Celles-ci dévoilent aujourd’hui La Bomba, hommage évident au disco bouillonnant de Boney M et Anita Ward, où les synthés explosifs se mêlent à une batterie euphorisante.

“La Bomba est une explosion d’énergie et de puissance ! C’est une chanson tellement amusante – nous avons commencé à la jouer dans des festivals l’été dernier et l’énergie était si bonne !”, assure le groupe, qui profite de cette nouvelle sortie pour annoncer une grande tournée française et européenne, et donne rendez-vous le 12 novembre à La Cigale et le 7 décembre à l’Aeronef de Lille.

Une cinquième bougie qui se célèbre en images. Cinq ans après la sortie du sublime Titanic Rising, Weyes Blood dévoile le clip d’Andromeda – titre extrait de l’album en question, paru en 2019 et qui l’avait projetée dans la cour des grand·es et convaincu (peu ou prou) tout le monde que la chanteuse, Natalie Mering de son vrai nom, était définitivement une artiste à suivre de près.

Le titre en question, Andromeda, est à ce jour le plus écouté de sa discographie (avec près de 79 000 000 écoutes sur Spotify au moment où nous écrivons). Pour façonner la vidéo qui l’accompagne désormais, Weyes Blood a choisi de s’entourer d’Ambar Navarro et Colton Stock, lesquels avaient commencé sa réalisation en 2018, soit un an avant la sortie du morceau.

Regarder vers le ciel

Tandis que la voix séraphique de l’artiste résonne, se déploient d’immenses espaces célestes, étendues martiennes et météorites entourées de halos scintillants. Weyes Blood prend ses textes au mot et explore les galaxies “regardant vers le ciel pour quelque chose [qu’elle ne trouvera] peut-être jamais”.

Vous avez enfin trouvé un peu de temps pour vous occuper de vos photos de vacances. Des milliers de clichés s’accumulent année après année sur votre disque dur. Quel bazar ! Rechercher une photo précise là-dedans risque de vous prendre des plombes. Pas cool… Heureusement, un petit outil bien pratique débarque à la rescousse : rclip, un outil en ligne de commande boosté à l’IA capable de rechercher vos photos par leur contenu visuel.

Développé à l’aide du réseau de neurones CLIP d’OpenAI, rclip permet de rechercher des images avec n’importe quelle requête texte. L’idée est simple mais diablement efficace : extraire des vecteurs caractéristiques de chaque image, stocker ces vecteurs, puis les comparer avec le vecteur de la requête pour trouver les photos les plus similaires. Et le tout en un clin d’oeil !

Pour l’installer, rien de plus simple. Sur Linux, un petit snap et c’est réglé.

sudo snap install rclip

Pour les autres OS, des options alternatives existent, comme une AppImage, une version Homebrew pour macOS ou un installeur .msi pour Windows. Si vous préférez passer par pip, c’est possible aussi. Pas d’excuse pour ne pas l’essayer !

Une fois installé, placez vous dans le répertoire contenant vos photos et lancez une recherche avec

rclip "ma requête"

Par exemple rclip "striped cat" pour dénicher les photos de votre félin préféré. À la première exécution, rclip va indexer vos images, ce qui peut prendre un certain temps selon la taille de votre photothèque (comptez environ 3h pour 1 million de photos sur un MacBook M1 Max). Mais ce n’est qu’un mauvais moment à passer, les recherches suivantes seront quasi-instantanées.

Au lieu d’une requête textuelle, vous pouvez aussi utiliser une image comme référence, en passant son chemin en paramètre :

rclip ./mon_image.jpg

Rclip trouvera alors les photos visuellement les plus proches de celle-ci. Puissant pour retrouver des clichés sur un même thème !

Cerise sur le gâteau, il est possible de combiner des requêtes texte et image avec des opérateurs + et -. Par exemple

rclip horse + strips

rclip apple - fruit

Vous pouvez même enchaîner les requêtes, du genre

rclip "./ma_voiture.jpg" - "sport car" + "snow"

pour trouver les photos de votre véhicule sous la neige, mais en excluant les bolides. Les possibilités sont quasi-illimitées.

L’affichage des résultats est également bien pensé. Si vous utilisez un terminal compatible comme iTerm2 ou Konsole, un simple rclip -p suffit pour prévisualiser les images directement dans la console. Avec d’autres terminaux, vous pouvez rediriger la sortie de rclip vers votre visionneuse préférée, par exemple

rclip -f -t 5 | feh -f - -t

pour afficher les 5 meilleurs résultats dans une jolie grille sous Linux.

En résumé, rclip est un outil à la fois pragmatique et fun qui révolutionne la façon dont on peut fouiller dans sa bibliothèque de photos. Fini les heures perdues à scroller frénétiquement à la recherche d’une image précise !

Si vous voulez tester rclip par vous-même, foncez sur son dépôt GitHub qui regorge d’infos. Son créateur y propose même des démos sur des jeux de données massifs, comme 1,28 million d’images ! De quoi vous convaincre de l’essayer sur vos propres photos.

Allez, c’est parti pour faire du tri dans votre bazar de photos !

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