Vous connaissez Anna's Archive , cette bibliothèque pirate qui sauvegarde tous les livres et articles scientifiques de l'humanité ? Hé bien ils viennent de s'attaquer à un nouveau chantier : sauvegarder Spotify (en tout cas le plus possible), soit 256 millions de morceaux + de la métadonnées, soit ~300 téraoctets de données !!

Anna's Archive se focalise normalement sur le texte (livres, et documents de recherche) parce que c'est ce qui a la plus haute densité d'information mais leur mission, c'est de préserver le savoir et la culture de l'humanité, et ça inclut donc aussi la musique. Et comme ils ont trouvé un moyen de scraper Spotify à grande échelle, ils se sont dit "Hey pourquoi pas ? On est des oufs".

Et ça donne la plus grande base de données de métadonnées musicales jamais rendue publique, avec 186 millions d'ISRCs uniques (ces codes qui identifient chaque enregistrement). Pour vous donner un ordre de grandeur, MusicBrainz n'en a que 5 millions. Niveau fichiers audio, ils ont aussi archivé environ 86 millions de morceaux, ce qui représente 99,6% des écoutes sur la plateforme (même si ça ne fait "que" 37% du catalogue total). Donc si vous écoutez un morceau au hasard sur Spotify, y'a 99,6% de chances qu'il soit dans l'archive.

Pour trier tout ça, ils ont utilisé la métrique "popularité" de Spotify qui va de 0 à 100. Ainsi, pour les morceaux avec une popularité supérieure à 0, ils ont récupéré quasiment tout en qualité originale (OGG Vorbis 160kbit/s) et pour les morceaux à popularité 0 (soit ~70% du catalogue, des trucs que personne n'écoute), ils ont réencodé en OGG Opus 75kbit/s pour gagner de la place… mais ils ne sont pas allés au bout de la longue traîne (trop de stockage pour trop peu de gain, et pas mal de contenu “bof” à popularité 0). Pour 99% des gens ça sonne pareil, même si je sais que les audiophiles vont me tuer dans les commentaires ^^.

En regardant les stats qu'ils ont produit à partir de ce qui a été scrappé, les 3 morceaux les plus populaires (Die With A Smile de Lady Gaga et Bruno Mars, BIRDS OF A FEATHER de Billie Eilish, et DtMF de Bad Bunny) ont été streamés plus de fois que les 20 à 100 millions de morceaux les moins populaires combinés. Bon, ils précisent aussi que la popularité est très dépendante du moment, donc ce top est un peu arbitraire mais ça montre à quel point la longue traîne est looooongue sur les plateformes de streaming...

Après le problème avec la préservation musicale actuelle (ce qu'on retrouve sur les sites de Torrent par exemple), c'est qu'elle se concentre uniquement sur les artistes populaires et la qualité maximale (FLAC lossless). Du coup, y'a plein de musique obscure qui ne survit que si une seule personne décide de la partager. Et ces fichiers sont souvent mal seedés. Et c'est pour ça que je trouve l'approche d'Anna's Archive plutôt pas mal car elle consiste à archiver tout ce qui existe (ou presque), même en qualité "suffisante", plutôt que de se concentrer sur un sous-ensemble en qualité parfaite.

Et comme vous vous en doutez, tout est distribué via des torrents, avec les métadonnées déjà disponibles (moins de 200 Go compressés) et les fichiers audio qui arrivent progressivement par ordre de popularité. Note la base s'arrête à juillet 2025, donc tout ce qui est sorti après peut ne pas être là (même s'il y a quelques exceptions).

Bref, c'est la première archive de préservation musicale vraiment ouverte, que n'importe qui peut mirrorer s'il a assez de stockage et voilà comment grâce à l'aide de tout le monde, le patrimoine musical de l'humanité sera protégé pour toujours des catastrophes naturelles, des guerres, des coupes budgétaires et autres désastres... Par contre, pas sûr que ça la protège de la boulimie des IA génératives.

Merci à Lilian pour l'info !

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Passer d'OpenGL à Metal, c'était visiblement pas une mince affaire pour l'équipe d'OBS. La techno d'Apple est sortie y'a 10 ans sous macOS mais ça leur a pris un peu de temps pour la migration... Et n'allez pas croire que je "juge"... Tout ce temps, c'est normal car c'est un soft multiplateforme, donc faut gérer trois écosystèmes en parallèle et ça, ça prend un temps fou.

Tous les effets visuels d'OBS ont dû être réécrits pour fonctionner avec Metal, le langage graphique d'Apple étant bien plus exigeant que celui de Windows et la preview peut parfois légèrement saccader à cause de macOS, mais le flux final reste impeccable.

Niveau performances, Metal fait aussi bien voire mieux qu'OpenGL dans les builds Release mais c'est surtout pour le débogage que ça change tout car les développeurs ont maintenant accès à des outils de diagnostic bien plus performants, ce qui devrait accélérer les corrections de bugs et les futures améliorations.

Pour l'activer (ouais on est chaud !!), c'est hyper simple. Vous allez dans les paramètres d'OBS 32.0, onglet Avancé, section Vidéo, et vous sélectionnez Metal dans le menu déroulant du renderer. Un petit redémarrage de l'appli et hop, vous êtes passé sur le nouveau moteur.

Ce qui est cool aussi avec cette version 32.0, c'est qu'elle inclut un gestionnaire de plugins et des améliorations pour les fonctionnalités NVIDIA RTX.

L'équipe OBS bosse aussi sur des backends Vulkan pour Linux et Direct3D 12 pour Windows, parce que les anciennes APIs comme OpenGL et D3D11 reçoivent de moins en moins de support des fabricants de GPU, donc si vous êtes sur Linux ou Windows, votre tour viendra aussi.

Voilà, après si ça bug, revenez sur OpenGL, mais y'a quand même de bonnes chances que ça tourne mieux qu'avant.

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Keonne Rodriguez, le développeur derrière Samourai Wallet, vient de se prendre 5 ans de taule pour avoir créé un portefeuille Bitcoin qui protégeait un peu trop bien l'anonymat de ses utilisateurs.

Samourai Wallet, c'était un portefeuille Bitcoin open source lancé en 2015 avec comme promesse de permettre aux gens d'utiliser leurs bitcoins sans que le monde entier puisse tracer chacune de leurs transactions. Le truc utilisait une technique appelée le "coin mixing" qui, pour faire simple, mélange les transactions de plusieurs personnes pour brouiller les pistes et rendre le traçage quasi impossible.

Grave erreur car ça les États n'aiment pas !

Et voilà pourquoi en avril 2024, le FBI a débarqué chez Rodriguez à 6h du matin, arme au poing, devant sa femme et ses enfants. L'accusation ? Blanchiment d'argent et exploitation d'une entreprise de transmission monétaire non autorisée. Le Département de la Justice américain affirme que plus de 237 millions de dollars de "produits criminels" seraient passés par Samourai, provenant selon eux du trafic de drogue, de marchés du darknet, de fraudes diverses et même d'un site pédopornographique.

Rodriguez maintient qu'il a juste créé un logiciel, point. Dans l'interview ci-dessous accordée à Reason Magazine juste avant son incarcération ce 19 décembre, il explique qu'il n'a jamais eu accès aux fonds des utilisateurs et qu'il ne savait pas qui utilisait son outil ni pourquoi.

Vous rêvez de faire tourner des modèles d'IA de 600 milliards de paramètres sur votre bureau sans avoir à vendre vos enfants ? Hé bien Jeff Geerling vient de tester un truc qui va vous faire baver, je pense. En tout cas, moi ça m'énerve (dans le bon sens du terme hein...) !

Apple lui a prêté 4 Mac Studios M3 Ultra pour tester une nouvelle fonctionnalité qui débarque avec macOS 26.2 et qui s'appelle le RDMA over Thunderbolt 5. En gros, c'est une techno qui permet à plusieurs Macs de partager leur mémoire unifiée comme si c'était un seul gros pool de RAM et du coup, au lieu d'avoir 4 machines séparées avec chacune leur mémoire, vous vous retrouvez avec 1,5 To de VRAM partagée accessible par toutes les machines.

Le setup de Jeff c'est deux Mac Studios avec 512 Go de RAM chacun à environ 11 700 dollars pièce, plus deux autres avec 256 Go à 8 100 dollars. Total de la douloureuse : environ 40 000 dollars. Ça pique, c'est clair, mais attendez de voir ce que ça fait.

Le truc qui change vraiment la donne avec le RDMA c'est la latence. Avant, quand un Mac devait accéder à la mémoire d'un autre Mac via le réseau, ça prenait environ 300 microsecondes. Avec cette nouvelle implémentation Thunderbolt 5, on tombe à moins de 50 microsecondes. Ça paraît rien comme ça, mais pour faire tourner ce genre de modèles, c'est énorme.

Jeff a fait tourner des benchmarks classiques et les résultats sont plutôt impressionnants. Sur Geekbench 6, le M3 Ultra explose le Dell Pro Max et l'AMD Ryzen AI Max+ 395 en mono et multi-coeur. Mais le plus fou c'est sur le benchmark HPL en virgule flottante 64 bits où c'est le seul système desktop testé à dépasser 1 Téraflop, avec presque le double des performances du Nvidia GB10.

Je sais pas vous, mais moi dès que j'ai un truc à écrire sur mon smartphone, je le dicte. Et que je sois sous Android ou soit iOS, je sais très bien que chaque mot que je prononce part directement sur les serveurs de Google ou Apple. Pourquoi j'ai trouvé FUTO Voice Input , intéressant parce que lui, garde tout sur votre téléphone...

C'est une appli Android qui utilise le modèle Whisper d'OpenAI pour faire de la reconnaissance vocale vraiment précise et ça tourne nickel sur un smartphone moderne. Trois tailles de modèle sont dispo : tiny, base, et small. La base suffira dans 90% des cas, mais vous pouvez basculer sur la small qui est un peu plus grosse, si vous avez un accent à couper au couteau ou si vous parlez dans le métro.

FUTO Voice Input supporte également 16 langues dont le français, l'anglais, l'allemand, l'espagnol, le japonais et plein d'autres et l'appli s'intègre directement comme clavier de saisie vocale Android, du coup elle fonctionne avec n'importe quelle application. Vous pouvez donc l'utiliser avec des claviers comme AnySoftKeyboard ou Unexpected Keyboard . Par contre, oubliez Gboard ou le clavier Samsung qui ont leur propre système verrouillé.

Le projet vient de FUTO, une organisation fondée par Eron Wolf (ex-investisseur de WhatsApp) et Louis Rossmann, le YouTubeur américain connu pour son combat pour le droit à la réparation, y bosse comme directeur de la com. Donc niveau éthique, je pense que c'est OK.

L'appli est dispo sur le Play Store, sur F-Droid, ou en APK direct d'environ 70 Mo. Y'a une version gratuite et une version payante sous forme de licence unique (pas d'abonnement, ouf) et le code source est ouvert et disponible sur GitLab.

Voilà, si vous en avez marre que vos paroles soient analysées par des serveurs à l'autre bout de la planète, FUTO Voice Input c'est une très bonne option !

Merci à PARADOXE_ pour l'info !

Vous avez peut-être une caméra Tapo C200 qui tourne chez vous pour surveiller le chat, le bébé ou l'entrée. C'est mon cas et j'adore cette caméra mais j'ai une mauvaise nouvelle à vous annoncer... Le chercheur en sécurité Simone Margaritelli (alias evilsocket) vient de passer 150 jours à la disséquer et le résultat n'est pas glorieux pour TP-Link.

Alors déjà, commençons par le plus gros WTF qu'il a découvert... la clé privée HTTPS de la caméra, ce truc censé être ultra-secret qui permet de chiffrer les communications. Et bien elle est hardcodée dans le firmware. C'est donc la même clé pour TOUTES les caméras du même modèle. Du coup, n'importe qui peut faire un Man-in-the-Middle et intercepter ce que vous voyez sur votre caméra. Ah on se met bien déjà là, hein ? ^^

Et attendez, ça ne s'arrête pas là puisque Margaritelli a trouvé un bucket S3 chez Amazon, totalement ouvert au public, qui contient TOUS les firmwares de TOUS les produits TP-Link. C'est open bar, sans authentification, Noël avant l'heure pour les chercheurs en sécu... et les hackers.

En fouillant le firmware avec Ghidra et Claude (oui, l'IA a aidé au reverse engineering), le chercheur a découvert quatre failles critiques. La première, c'est un buffer overflow dans le parser SOAP XML utilisé par le protocole ONVIF. En gros, si vous envoyez un message trop long, la caméra plante. Pas besoin d'être authentifié pour ça, une requête HTTP suffit.

La deuxième faille est du même genre mais dans le header Content-Length. Envoyez 4294967295 (le max d'un entier 32 bits) et boum, integer overflow. Et la troisième, c'est la cerise sur le gâteau puisque l'endpoint connectAp reste accessible sans authentification même après le setup initial. Du coup, un attaquant peut forcer votre caméra à se connecter à son propre réseau WiFi malveillant et intercepter tout le flux vidéo. Vous ne vous y attendiez pas à celle-là, si ?

Et la quatrième faille, oubliée nulle part ailleurs c'est l'API scanApList qui balance la liste de tous les réseaux WiFi autour de la caméra, sans auth. Avec les BSSID récupérés et un outil comme apple_bssid_locator, on peut géolocaliser physiquement la caméra à quelques mètres près. Sur les 25 000 caméras exposées sur le net, ça fait froid dans le dos.

Le plus frustrant dans cette histoire, c'est que Margaritelli a signalé tout ça en juillet 2025 et TP-Link a demandé des rallonges de délai, encore et encore, durant plus de 150 jours. Et au final, les failles ont été corrigées mais pas de patch sur les pages publiques des CVE. Ah et petit détail rigolo, comme TP-Link est sa propre autorité de numérotation CVE, ils s'auto-évaluent sur leurs propres failles. Donc y'a pas de conflit d'intérêt du tout... ahem ahem...

Le chercheur estime qu'environ 25 000 de ces caméras sont exposées directement sur Internet donc si comme moi, vous en avez une, vérifiez que le firmware est bien à jour et surtout, ne l'exposez JAMAIS directement sur le net. Mettez-la derrière un VPN ou un réseau isolé.

Je trouve ça cool que Margaritelli ait utilisé de l'IA pour accélérer la phase de reverse engineering. Avec Claude Opus et Sonnet avec GhidraMCP, il a pu analyser le code assembleur et c'est comme ça que l'IA a identifié rapidement les fonctions vulnérables et expliqué le fonctionnement du code. Bref, l'IA comme outil de hacking, c'est assez ouf...

Voilà, donc si vous avez du matos TP-Link chez vous, gardez un œil sur les mises à jour et réfléchissez à deux fois avant de l'exposer sur le net. Et si vous aimez la lecture, l'analyse complète est dispo sur le blog d'evilsocket .

Beau boulot !

Boston Dynamics que vous connaissez tous pour ses chiens robots tueurs de la mort, vient de sortir une vidéo de 40 minutes. Pas de saltos arrière ou de robots qui dansent mais plutôt une loooongue session où ça parle stratégie IA et vision à long terme. Et comme j'ai trouvé que c'était intéressant, je partage ça avec vous !

Zach Jacowski, le responsable d'Atlas (15 ans de boîte, il dirigeait Spot avant), discute donc avec Alberto Rodriguez, un ancien prof du MIT qui a lâché sa chaire pour rejoindre l'aventure et ce qu'ils racontent, c'est ni plus ni moins comment ils comptent construire un "cerveau robot" capable d'apprendre à faire n'importe quelle tâche. Je m'imagine déjà avec un robot korben , clone de ma modeste personne capable de faire tout le boulot domestique à ma place aussi bien que moi... Ce serait fou.

Leur objectif à Boston Dynamics, c'est donc de créer le premier robot humanoïde commercialement viable au monde et pour ça, ils ont choisi de commencer par l'industrie, notamment les usines du groupe Hyundai (qui possède Boston Dynamics).

Alors pourquoi ? Hé bien parce que même dans les usines les plus modernes et automatisées, y'a encore des dizaines de milliers de tâches qui sont faites à la main. C'est fou hein ? Automatiser ça c'est un cauchemar, car pour automatiser UNE seule tâche (genre visser une roue sur une voiture), il faudrait environ un an de développement et plus d'un million de dollars.

Ça demande des ingénieurs qui conçoivent une machine spécialisée, un embout sur mesure, un système d'alimentation des vis... Bref, multiplié par les dizaines de milliers de tâches différentes dans une usine, on serait encore en train de bosser sur cette automatisation dans 100 ans...

L'idée de Boston Dynamics, c'est donc de construire un robot polyvalent avec un cerveau généraliste. Comme ça au lieu de programmer chaque tâche à la main, on apprend au robot comment faire. Et tout comme le font les grands modèles de langage type ChatGPT, ils utilisent une approche en deux phases : le pre-training (où le robot accumule du "bon sens" physique) et le post-training (où on l'affine pour une tâche spécifique en une journée au lieu d'un an).

Mais le gros défi, c'est clairement les données. ChatGPT a été entraîné sur à peu près toute la connaissance humaine disponible sur Internet mais pour un robot qui doit apprendre à manipuler des objets physiques, y'a pas d'équivalent qui traîne quelque part.

Du coup, ils utilisent trois sources de data.

La première, c'est la téléopération. Des opérateurs portent un casque VR, voient à travers les yeux du robot et le contrôlent avec leur corps. Après quelques semaines d'entraînement, ils deviennent alors capables de faire faire à peu près n'importe quoi au robot. C'est la donnée la plus précieuse, car il n'y a aucun écart entre ce qui est démontré et ce que le robot peut reproduire. Par contre, ça ne se scale pas des masses.

La deuxième source, c'est l'apprentissage par renforcement en simulation. On laisse le robot explorer par lui-même, essayer, échouer, optimiser ses comportements. L'avantage c'est qu'on peut le faire tourner sur des milliers de GPU en parallèle et générer des données à une échelle impossible en conditions réelles. Et contrairement à la téléopération, le robot peut apprendre des mouvements ultra-rapides et précis qu'un humain aurait du mal à démontrer, du genre faire une roue ou insérer une pièce avec une précision millimétrique.

La troisième source, c'est le pari le plus ambitieux, je trouve. Il s'agit d'apprendre directement en observant des humains.

Alors est-ce qu'on peut entraîner un robot à réparer un vélo en lui montrant des vidéos YouTube de gens qui réparent des vélos ? Pas encore... pour l'instant c'est plus de la recherche que de la production, mais l'idée c'est d'équiper des humains de capteurs (caméras sur la tête, gants tactiles) et de leur faire faire leur boulot normalement pendant que le système apprend.

Et ils ne cherchent pas à tout faire avec un seul réseau neuronal de bout en bout. Ils gardent une séparation entre le "système 1" (les réflexes rapides, l'équilibre, la coordination motrice, un peu comme notre cervelet) et le "système 2" (la réflexion, la compréhension de la scène, la prise de décision). Le modèle de comportement génère des commandes pour les mains, les pieds et le torse, et un contrôleur bas niveau s'occupe de réaliser tout ça physiquement sur le robot.

C'est bien pensé je trouve. Et dans tout ce bordel ambiant autour de la robotique actuelle, eux semblent avoir trouver leur voie. Ils veulent transformer l'industrie, les usines...etc. Leur plan est clair et ils savent exactement ce qu'ils doivent réussir avant de passer à la suite (livraison à domicile, robots domestiques...).

Voilà, je pense que ça peut vous intéresser, même si c'est full english...

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