Les soldes d’hiver Steam sont lancés !
Les soldes d’hiver Steam sont officiellement lancés jusqu’au 5 janvier 2026, avec des milliers de jeux en promotion
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Bon bah voilà, tout le monde peut redescendre en pression après cette polémique quand Mozilla a annoncé qu'il allait intégrer des fonctionnalités IA dans Firefox. C'est vrai que les forums Reddit sont entrés en fusion, les puristes du logiciel libre en mode révolution, et je ne vous parle pas des menaces de migration vers je ne sais quel fork obscur... Hé bien Mozilla vient de calmer le jeu un bon coup en annonçant un "kill switch" capable de désactiver complètement toutes les fonctionnalités IA.
Ouf...
Le nouveau PDG Anthony Enzor-DeMeo l'a annoncé clairement : Il y aura un moyen simple et définitif de désactiver toutes les fonctions IA de Firefox. Ce truc arrive au premier trimestre 2026 et surtout, une fois activé, aucune fonction IA ne reviendra se glisser en douce après une mise à jour.
C'est définitif.
Ils ont aussi confirmé que toutes les fonctionnalités IA seraient en opt-in. Pour les non-anglophones du fond de la salle, ça veut dire que vous devrez les activer vous-même, car elles ne seront pas activées par défaut. C'est la base du respect utilisateur, mais comme c'est devenu tellement rare, il faut le préciser.
Pour ceux qui utilisent vraiment Firefox au quotidien (comme moi) et qui flippaient de voir leur navigateur préféré se transformer en assistant IA bavard (pas comme moi), vous pouvez souffler. Le kill switch arrive, l'opt-in est confirmé, et Mozilla a visiblement compris que forcer des fonctionnalités dont les gens ne veulent pas c'est le meilleur moyen de les faire fuir.
À noter également que pour les plus radicaux, le fork Waterfox a annoncé qu'il n'intégrerait tout simplement aucune IA, ni maintenant ni dans un futur... C'est donc une alternative pour ceux qui préfèrent la méthode "pas de bouton off parce qu'il n'y a rien à éteindre".
Voilà, affaire classée, on peut passer à autre chose.

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Vous pensez que les IA vont nous remplacer et dominer le monde ?
Ahaha, bah y'a encore un peu de boulot... car laissez-moi vous raconter l'histoire de Claude, l'IA d'Anthropic, qui s'est fait rouler comme un bleu par une bande de journalistes et a perdu plus de 1000 dollars en gérant... un distributeur automatique.
L'histoire se passe dans les locaux du Wall Street Journal où Anthropic a eu la brillante idée de tester son IA en situation réelle. Le projet s'appelle "Project Vend" et il s'agit pour Claude, rebaptisé "Claudius" pour l'occasion, de gérer un distributeur automatique. Il peut donc commander les stocks, fixer les prix, et discuter avec les clients via Slack. Budget de départ : 1000 dollars. Autonomie pour les achats jusqu'à 80 dollars pièce.
Que pouvait-il bien se passer de travers ?
Et la réponse c'est : Absolument tout !! Les journalistes du WSJ, visiblement ravis d'avoir un nouveau jouet à casser, se sont mis à tester les limites de la bête et ils n'ont pas eu à chercher longtemps. La journaliste Katherine Long a passé plus de 140 messages à convaincre Claudius qu'il était en fait une machine soviétique de 1962, ce qui a permis à l'IA de déclarer un "Ultra-Capitalist Free-for-All" (oui, c'est assez paradoxal) et a mis tous les prix à zéro. Gratuité pour tout le monde, camarades !
Mais attendez, ça devient encore plus beau car Rob Barry, le directeur du journalisme de données, a fabriqué un faux document interne prétendant qu'une "règle du WSJ" interdisait à l'IA de facturer quoi que ce soit. Claudius a gobé le truc sans broncher et a immédiatement arrêté de faire payer les gens. Du coup, les journalistes se sont fait livrer une PlayStation 5, des bouteilles de vin Manischewitz, et même un poisson betta vivant. Le tout aux frais de la princesse.
Anthropic, voyant le désastre, a tenté une parade. Ils ont déployé une deuxième IA baptisée "Seymour Cash" pour superviser Claudius et jouer le rôle de PDG. Un manager IA pour surveiller l'employé IA, ça me semble super logique... On dirait le monde réel ^^... Sauf que les journalistes ont simplement fabriqué de faux documents PDF de gouvernance d'entreprise et organisé un coup d'état au conseil d'administration et les deux IA ont accepté les documents bidons comme parfaitement légitimes.
Bref, bilan final, plus de 1000 dollars de pertes, un stock entièrement distribué gratuitement, et une leçon que les équipes d'Anthropic n'oublieront pas de sitôt.
Comme l'a résumé Andon Labs, le partenaire du projet : "Les journalistes sont de meilleurs red-teamers que les chercheurs en IA." Ça pique un peu quand même.
Bien sûr, Anthropic essaie de positiver en disant que c'est une feuille de route pour l'amélioration plutôt qu'un échec. C'est mignon mais ils ont aussi admis que Claude est entraîné pour être serviable, ce qui le rend plus enclin à agir comme un ami que comme un opérateur commercial intransigeant. En gros, comme certains d'entre nous, l'IA est trop gentille et se fait donc avoir par le premier manipulateur venu.
Bref, si vous aviez des angoisses existentielles sur la prise de pouvoir des IA, vous pouvez vous détendre...

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Il n'a pas fallu une semaine pour que des fans de Diablo 4 mettent au point un build complètement craqué du paladin, nouvelle classe déjà accessible si l'on précommande l'extension Lord of Hatred.
Voilà un outil qui va plaire à ceux qui chassent les failles de sécurité... Ce projet s'appelle Security Skills et c'est un système de compétences pour agents IA (genre Claude Code ou Gemini CLI) qui transforme votre proxy mitmproxy en chasseur de failles automatisé. Vous lui dites "trouve-moi des problèmes de sécurité sur example.com" et l'IA se met à analyser le trafic HTTP intercepté en appliquant des patterns qu'elle a appris de vrais bugs rémunérés.
Le mec derrière cet outil a commencé par récupérer 10 000 rapports de bugs sur HackerOne via un dataset Hugging Face, qu'ensuite, il a filtré pour ne garder que les 4000 qui ont reçu un paiement, partant du principe que si une boîte a sorti le portefeuille, c'est que la faille était sérieuse. Et avec ces 4000 exemples concrets, il a créé 17 Skills différents qui savent détecter des trucs comme les IDOR (quand vous pouvez accéder aux données d'un autre utilisateur juste en changeant un ID dans l'URL), les SSRF, les injections SQL, les fuites de secrets et j'en passe.
Ce qui est malin avec cette approche, c'est qu'il n'a pas essayé de tout coller dans le prompt système du LLM. Comme sa première version avec 150 descriptions de bugs collées directement dans les instructions faisait exploser les coûts et le contexte, il a décidé de découper ça en modules réutilisables. Chaque Skill étant un fichier markdown avec ses propres patterns de détection, quand vous demandez à l'IA de chercher des failles d'authentification, elle va chercher le bon Skill et l'appliquer intelligemment.
Le système tourne avec CodeRunner, un serveur MCP open source qui exécute du code IA dans une sandbox isolée sur Mac donc c'est plutôt moderne, et ça utilise aussi les conteneurs natifs d'Apple pour l'isolation et ça supporte pas mal de LLM différents comme Claude, ChatGPT, Gemini ou même des modèles locaux.
Et le succès est au rendez-vous car l'auteur raconte avoir testé son système sur Vercel et trouvé une faille sur leur endpoint /avatar?u=USERNAME qui permettait d'énumérer les noms d'utilisateurs. Le genre de bug classique IDOR que l'IA a repéré automatiquement en analysant le trafic capturé. Bon, c'est pas le hack du siècle, mais ça prouve que le système arrive à appliquer ce qu'il a appris des vrais rapports de bug bounty.
Pour l'installer, faut cloner le repo CodeRunner, puis lancer l'installeur et le serveur MCP deviendra accessible localement. Ensuite vous pouvez l'utiliser avec n'importe quel client compatible MCP, que ce soit Claude Desktop, Gemini CLI ou même votre propre interface. Les Security Skills sont dans un repo séparé et contiennent toute la logique de détection dérivée des 4000 rapports en question.
Voilà encore un bel exemple de comment on peut vraiment utiliser les LLM pour des tâches de sécurité concrètes, et pas juste pour générer du code. Et j'ai trouvé l'idée d'apprendre à partir de vrais bugs payés plutôt que de documentation théorique, plutôt pas con.
Voilà, si vous faites du bug bounty ou que vous voulez automatiser vos tests de sécu, ça vaut le coup d'y jeter un œil .

Commander Keen, je pense que pas grand monde ne s'en souvient car c'est tellement vieux !! Pour vous rafraichir la mémoire, c'est ce petit gamin au casque de football américain et sa pogo stick qui fait des bonds partout !
Si ça vous parle c'est que vous êtes assez vieux pour avoir connu les débuts d'id Software. Alors vous serez content d'apprendre qu'un passionné du nom de K1n9_Duk3 vient de libérer le code source "reconstruit" des épisodes 1 à 3, pile pour les 35 ans de la série.
Avec ce projet, si vous compilez le code source avec les bons outils d'époque, vous obtiendrez des exécutables 100% identiques aux originaux. Identiques au bit près une fois compressés avec LZEXE ou PKLITE et cela mes amis, ça veut dire que K1n9_Duk3 a réussi à reconstituer exactement ce que John Carmack et sa bande avaient codé en 1990, simplement en analysant les binaires.
J'vous passe les détails techniques que vous pouvez retrouver ici , mais sachez que si vous voulez compiler tout ça, vous aurez besoin de Turbo C++ 1.00 (et surtout pas la 1.01 qui génère du code légèrement différent !) ainsi que Turbo Assembler 2.0 ou supérieur.
Et ce qui est amusant dans l'histoire, c'est que le code de Keen 1-3 réutilise pas mal de bouts de Dangerous Dave, The Catacomb et Hovertank, des projets sur lesquels les futurs fondateurs d'id Software bossaient quand ils étaient encore employés chez Softdisk. Des droits qu'ils n'avaient probablement pas le droit d'exploiter... Mais bon, à l'époque, c'était un peu le far west du shareware.
D'ailleurs, en parlant de cette époque, faut quand même rappeler l'histoire complètement dingue de la naissance de Keen. En septembre 1990, John Carmack bosse de nuit chez Softdisk quand il réussit enfin à créer un scrolling horizontal fluide sur PC. À l'époque, c'était considéré comme impossible, et seules les consoles comme la NES savaient faire ça.
Pour rigoler, Tom Hall et lui recréent le premier niveau de Super Mario Bros. 3 avec les graphismes de Dangerous Dave. Ils appellent ça "Dangerous Dave in Copyright Infringement" et le montrent à John Romero le lendemain matin.
Et le résultat, on le connaît... Romero voit tout de suite le potentiel, Scott Miller d'Apogee Software leur file 2000 dollars pour développer un jeu original, et Commander Keen sort en décembre 1990. Les ventes d'Apogee passent alors de 7000 dollars par mois à 30 000 en deux semaines, puis 60 000 par mois six mois plus tard. La suite, c'est la création d'id Software en février 1991, puis Wolfenstein 3D, puis DOOM... Vous connaissez le refrain.
Du coup, 35 ans plus tard, avoir accès au code source original de ce jeu fondateur, et qu'en plus, ça se compile comme au premier jour, c'est assez incroyable ! Le package contient toutes les versions, depuis la beta de novembre 1990 jusqu'à la version 1.34 de Precision Software Applications donc voilà, si vous avez la nostalgie des années DOS et que vous voulez comprendre comment on codait des jeux quand la mémoire se comptait en kilooctets, vous savez ce qu'il vous reste à faire.

Vous avez des tonnes de vieux documents papier qui traînent dans des cartons, des factures scannées à l'arrache, des formulaires remplis à la main, des tableaux Excel imprimés puis re-scannés par quelqu'un qui n'a visiblement jamais entendu parler du concept de "bien faire son boulot" ?
Considérez que ce problème est réglé puisque Mistral AI vient de sortir OCR 3, un modèle de reconnaissance de documents qui promet de transformer tout ça en données exploitables, et pour pas cher en plus.
Le modèle est capable de déchiffrer du cursif dégueulasse, des annotations griffonnées dans les marges, voire du texte manuscrit par-dessus des formulaires imprimés. Mistral montre même une démo avec une lettre au Père Noël écrite par un gamin et l'OCR arrive à en extraire le contenu structuré. Bon, c'est cool pour les lettres au Père Noël, mais surtout ça veut dire qu'il peut gérer vos ordonnances médicales ou les notes de réunion de votre collègue qui écrit comme un cochon.
Niveau performances, Mistral annonce un taux de victoire de 74% sur leur précédent modèle OCR 2 et sur les solutions concurrentes. Et comme c'est testé sur des cas réels d'entreprises avec des mesures de précision en fuzzy-match, on n'est pas dans du benchmarks théoriques bidon. Le modèle gère les scans pourris avec compression JPEG, les documents de travers, les faibles résolutions, le bruit de fond... Bref, tout ce qui fait que l'OCR traditionnel vous sort de la bouillie.
Et ce qui est vraiment intéressant, c'est surtout la reconstruction structurelle car contrairement aux OCR classiques qui vous crachent un bloc de texte en vrac, Mistral OCR 3 reconstruit la structure du document. Les tableaux complexes avec cellules fusionnées et hiérarchies de colonnes ressortent en HTML propre avec les colspan et rowspan préservés. Vous obtenez du markdown enrichi en sortie, directement exploitable par vos systèmes sans avoir à nettoyer le bordel derrière.
Côté tarifs, c'est 2 dollars pour 1000 pages et si vous passez par l'API Batch, c'est moitié moins cher à 1 dollar les 1000 pages. Pour un modèle qui se dit plus petit que la plupart des solutions concurrentes tout en étant plus précis, c'est plutôt compétitif. Le modèle peut traiter jusqu'à 2000 pages par minute sur un seul nœud, donc même si vous avez des millions de documents à numériser, ça devrait pas prendre des plombes.
Pour l'utiliser, vous avez deux options. Soit vous passez par l'API (mistral-ocr-2512), soit vous allez sur le
Document AI Playground
dans Mistral AI Studio où vous pouvez glisser-déposer vos PDF et images pour tester. C'est pratique pour voir ce que ça donne avant de l'intégrer dans vos workflows.
Bref, on est en train tout doucement de passer d'OCR qui "lisent du texte" à des modèles qui comprennent la structure des documents. Et ça, ça veut dire que vos archives papier vous pouvoir enfin devenir des données JSON exploitables par vos agents IA, vos systèmes de recherche ou vos bases de connaissances.
Voilà, si vous avez des projets de numérisation d'archives ou d'automatisation de traitement de documents, ça vaut le coup d'aller tester leur playground.

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