Après les suppressions de postes chez Red Storm, l’avenir de plusieurs jeux majeurs comme Ghost Recon, The Division 3 ou Beyond Good and Evil 2 reste incertain
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Cartes graphiques et GPU : actualités, tests, comparatifs, prix, pilotes, performances, GeForce RTX, Radeon RX et conseils pour choisir la bonne carte graphique.
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G.SKILL annonce la compatibilité Intel XMP 3.0 de ses kits DDR5 avec les processeurs Intel Core Ultra 200S Plus et les cartes mères Z890.
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"Une requête ChatGPT consomme 10 fois plus d'énergie qu'une recherche Google."
Cette phrase, vous l'avez lue 100 fois. Mais est-ce vraiment vrai ?
Charles Duprat, chercheur en inclusion numérique, vient de publier un papier qui retourne complètement ce chiffre. Et même si je suis incapable de vérifier la validité scientifique de tout ce qu'il avance, ça vaut le coup d'en parler.
Son argument de base est simple et pas con. En fait quand on compare l'énergie d'une requête IA vs une recherche Google, on ne regarde en fait que ce qui se passe côté serveur, plutôt que l'ensemble de la chaîne. Le GPU Nvidia qui mouline d'un côté, l'index Google qui répond de l'autre.
Sauf que dans la vraie vie, une recherche web sur votre iPhone ou votre Android, c'est clairement pas juste un serveur qui tourne ! C'est le téléchargement de plusieurs mégaoctets via la 4G, c'est du JavaScript et du CSS qui font chauffer le CPU de votre téléphone, c'est du temps d'écran, et surtout c'est des dizaines de scripts publicitaires et de trackers qui tournent en arrière-plan. Et rien de tout ça n'apparaît dans le bilan "officiel".
Du coup, le chercheur a modélisé la comparaison au niveau de la session utilisateur complète. Donc pas juste la requête serveur, mais tout le trajet : réseau mobile, rendu de page, pubs, temps passé à lire. Et là, les résultats sont contre-intuitifs car pour une tâche complexe sur mobile (genre comparer des pompes à chaleur et des chaudières gaz), une session LLM consommerait environ 5,4 fois moins d'énergie qu'une session de recherche web classique. Dans le pire des cas modélisé, l'avantage reste quand même de 1,6 fois.
Alors d'où ça vient ?
D'abord, la page web médiane sur mobile pèse 2,56 Mo. Oui, 2,56 Mo pour une seule page web sur Chrome ou Safari qui est ensuite transmise en 4G à 0,17 kWh/Go, et ça, ça coûte déjà plus en énergie réseau qu'une inférence LLM complète. Une réponse ChatGPT ou Claude, c'est environ 5 Ko de texte brut. Le ratio de transmission est de 500 pour 1 avant même de parler du reste. Quand on sait déjà que la consommation réelle des datacenters est un sujet à tiroirs, ça relativise pas mal.
Et puis y'a le boulet de la pub programmatique ! Des études (Khan et al., 2024) montrent que les bloqueurs de pub intégrés comme Brave réduisent la consommation électrique du terminal de 15 à 44%. En gros, quand vous naviguez sur un site d'actu classique, jusqu'à 41% de l'énergie de la session sert à charger et exécuter du JavaScript publicitaire. Hé bien le LLM court-circuite tout ça en vous filant une réponse texte directe.
Comme je vous le disais en intro, je suis totalement incapable de valider la méthodologie de cette étude... Allez savoir si les paramètres sont bien calibrés. Et c'est un working paper, donc pas encore relu par des pairs, avec des simulations plus nombreuses. L'auteur se base sur des chiffres publiés par Google pour Gemini (0,24 Wh par prompt, issu d'un papier arXiv), par Epoch AI pour ChatGPT (0,30 Wh), et par Sam Altman lui-même (0,34 Wh). Et comme ces chiffres viennent des constructeurs eux-mêmes, ça mérite qu'on garde un oeil critique.
Par contre, l'étude a aussi l'honnêteté de poser ses propres limites car l'avantage s'effondre pour les requêtes simples en Wi-Fi depuis votre PC ou Mac (quasi parité LLM <> Google). Et surtout, ça s'inverse violemment dès qu'on passe aux modèles de raisonnement type o3 ou Deep Think, qui consomment 30 à 700 fois plus qu'une inférence standard parce qu'ils génèrent des chaînes de pensée à rallonge.
Le paradoxe de Jevons est aussi mentionné : si l'IA est plus efficace par requête, les gens en feront forcément plus, donc la consommation globale augmentera quand même. Et la question des modèles éco-responsables reste elle aussi entière.
Mais bon, cette étude remet quand même en question un truc qu'on répète tous sans trop réfléchir. Comparer un serveur IA à un serveur Google, c'est oublier que la recherche web moderne, c'est devenu "recherche + publicité + réseau mobile + rendering JavaScript + temps d'attention". Et comme Google lui-même commence à coller de l'IA (les AI Overviews) en plus par-dessus ses résultats classiques, ça devient un joyeux bordel à mesurer...
Bref, lisez l'étude vous-mêmes , c'est en accès libre. Et faites-vous votre propre avis !
Un développeur vietnamien a trouvé le moyen de faire fonctionner du code Arduino sur un microcontrôleur 8051, une architecture conçue par Intel en 1980.
L'astuce repose sur un émulateur RISC-V intégré directement dans la puce, et le tout est disponible en open source sur GitHub.
Le 8051, c'est un microcontrôleur 8 bits qu'Intel a conçu en 1980. L'anecdote veut que son architecture ait été dessinée en un week-end par l'ingénieur John Wharton.
Depuis, Intel a vendu plus de 100 millions d'unités rien que sur la première décennie, et des variantes compatibles sont encore produites et utilisées un peu partout, des souris d'ordinateur aux puces Bluetooth.
La version ciblée ici, c'est le STC8H8K64U, un dérivé moderne fabriqué par le chinois STC Micro. Il coûte moins d'un dollar et reste populaire en Asie, mais les outils de développement modernes ne le prennent pas en charge. D'où l'idée du projet.
Bùi Trịnh Thế Viên n'a pas cherché à porter le compilateur Arduino directement sur l'architecture 8051, ce qui aurait été un chantier monstre.
Il a opté pour une approche détournée : intégrer un émulateur RISC-V (appelé rv51, écrit en assembleur 8051 par un autre développeur, cyrozap) dans la puce STC8. Le code Arduino est compilé pour RISC-V, puis exécuté via cet émulateur.
Le projet est disponible sur GitHub sous le nom STC_Arduino_Core.
L'émulation a un coût. L'émulateur consomme 8 Ko de mémoire flash sur la puce, et la vitesse d'exécution est divisée par 100 à 1 000 par rapport au code natif. Pour le code qui demande du temps réel, comme la gestion des interruptions, il faut repasser sur de l'assembleur 8051 classique.
Et puis il faut le dire, des microcontrôleurs RISC-V natifs existent et coûtent à peine plus cher. Le projet reste donc un exercice technique et pédagogique, pas une solution de production.
C'est le genre de bidouille qui fait sourire. Faire tourner du code Arduino sur une architecture de 1980 via un émulateur RISC-V coincé dans 8 Ko, il fallait quand même y penser.
Bon par contre, on ne va pas se raconter d'histoires, en pratique ça n'a pas beaucoup d'intérêt face à un vrai microcontrôleur RISC-V à 2 euros. Mais l'exercice a le mérite de prouver que le 8051 a encore de la ressource, 45 ans après sa création.
Source : Hackaday
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« Can it run DOOM ? » Vous connaissez tous la question je pense. En effet, depuis 1993, le FPS d'id Software a tourné sur à peu près tout ce qui contient un processeur, des calculatrices aux écouteurs en passant par des tests de grossesse. Et là, Adam Rice vient de pousser le délire encore plus loin en stockant et en lançant le jeu entier... via des enregistrements DNS.
Oui, ce bon vieux protocole de plus de 40 ans, conçu à la base pour traduire des noms de domaine en adresses IP (RFC 1035, tout ça). En fait, la magie tient dans le fait que les enregistrements TXT n'ont aucune validation de contenu. Du coup, rien n'empêche d'y coller du texte arbitraire... genre un FPS complet converti en texte via base64. En gros, le DNS devient un stockage clé-valeur distribué mondialement et mis en cache un peu partout. Pas mal comme CDN du pauvre !
Le fichier WAD (les niveaux et assets du jeu, 4 Mo) passe à 1,7 Mo après compression, les DLLs du moteur de 4,4 Mo à 1,2 Mo, et le tout est découpé en 1 966 enregistrements TXT sur une seule zone CloudFlare Pro. Un record spécial contient également les métadonnées de réassemblage (nombre de chunks, hash de vérification).
Ensuite, côté joueur, un script PowerShell de 250 lignes résout les 2 000 requêtes, reconstruit le binaire en mémoire et hop, ça tourne. Les données du jeu ne touchent ainsi jamais le disque, puisque tout reste en mémoire. Le tout chargé en 10 à 20 secondes (PowerShell 7 requis) !
Le truc rigolo, c'est que l'auteur ne connaît pas le C#. C'est Claude (oui, encore cette fichue IA, ahaha) qui s'est tapé le portage en modifiant managed-doom, un port C# du moteur original, pour remplacer les lectures fichier par des flux mémoire et virer toutes les dépendances natives au profit d'appels Win32 directs. L'audio a été sacrifié pour réduire le nombre de records mais bon, on va pas chipoter. Après si vous voulez tester, sachez que ça ne fonctionne que sous Windows car ça repose sur PowerShell, donc pas de version Linux pour l'instant.
D'ailleurs, si le concept vous rappelle quelque chose, c'est normal. Planquer des données dans les enregistrements TXT, c'est en fait une technique bien connue en sécu. J'en parlais déjà avec DNSteal pour exfiltrer des fichiers via DNS , ou avec ces malwares carrément stockés dans les records DNS . Adam Rice le dit lui-même, son projet est parti de l'exploration de techniques d'implants (staging de shellcode via TXT records) sauf qu'au lieu de planquer un trojan, il y a planqué ce FPS de +33 ans. C'est quand même plus sympa !
À vrai dire, avant d'en arriver là, il a d'abord fait un proof of concept avec une image de canard (va savoir pourquoi). Encoder la photo en base64, découper en chunks, uploader via l'API CloudFlare, reconstruire de l'autre côté avec un hash identique et ça a marché du premier coup. Par contre pour la vidéo, oubliez, un MP4 de 1 Go ferait 670 000 enregistrements.
Voilà et tout ça pour 20 dollars par mois (le prix de la zone CloudFlare Pro). Donc si DOOM sur des écouteurs vous avait déjà fait sourire, attendez qu'un taré le fasse tourner avec que des paquets ICMP. Bah quoi ??
Bref, le code est dispo sur GitHub et le DNS a clairement pas fini de nous surprendre.
Le 23 mars 2026, une vidéo publiée sur X par Claude a propulsé Dispatch sur le devant de la scène. Cette fonctionnalité de Cowork permet à l'IA d'Anthropic de travailler seule sur votre ordinateur pendant que vous lui donnez des ordres depuis votre téléphone. Lancée discrètement quelques jours plus tôt, elle est désormais au cœur de l'attention, et ce qu'Anthropic écrit en petites lettres sur la sécurité mérite qu'on s'y attarde.
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