Le projet d’Apple de mettre la main sur Lux Optics, le studio derrière l’app photo Halide, s’est finalement transformé en affrontement judiciaire entre ses cofondateurs, rapporte The Information. Un feuilleton en dit long sur les ambitions de la firme.
Ferrari a fait appel à la NASA pour concevoir l'accélération de sa première voiture électrique, la Luce. Tout en promettant des performances excitantes, la marque italienne ne souhaite pas non plus rendre malades ses clients.
Elon Musk voit grand pour TERAFAB, son projet de puces IA déployées dans l'espace. Trop grand ? Pour atteindre les objectifs du milliardaire, SpaceX devrait lancer des centaines de fusées Starship chaque jour. Décryptage d'une équation qui est, pour l'heure, impossible à résoudre.
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Le YouTubeur PhasedTech a intégré un PC gaming complet dans le boîtier d'une Xbox Series X : un Intel Core i7-12700, 32 Go de RAM, une RTX 5060 et une alimentation 600W. Le tout démarre sous Windows, lance Steam en mode Big Picture, et le lecteur de disques fonctionne encore. Le résultat arrive pile avant le Project Helix de Microsoft, qui promet la même chose en version officielle.
Le mod repose sur un Intel NUC 12 Extreme Compute Element, une carte PCIe qui intègre un PC complet : processeur Core i7-12700 (12 coeurs), 32 Go de DDR4 en SODIMM et un SSD NVMe Crucial P3 Plus de 1 To en PCIe 4.0.
Pour la partie graphique, PhasedTech a opté pour une Gigabyte GeForce RTX 5060 en format compact, avec une alimentation Flex-ATX de 600W installée au-dessus du GPU. Des fixations sur mesure maintiennent le tout en place.
Le résultat est assez bluffant : de l'extérieur, rien ne distingue cette machine d'une Xbox Series X classique. Les boutons en façade fonctionnent, et le lecteur optique aussi, ce qui était loin d'être garanti vu l'espace disponible à l'intérieur.
La machine tourne sous Windows et démarre directement en mode Steam Big Picture, ce qui donne une interface très proche d'une console. Côté performances, PhasedTech annonce entre 100 et 140 images par seconde sur Arc Raiders en 1080p avec des réglages moyens à élevés, et environ 250 images par seconde sur Counter-Strike 2 en réglages élevés.
On est donc sur du PC gaming tout à fait correct pour du 1080p, avec un accès à toute la bibliothèque Steam, Epic Games Store et tout le reste.
Les températures sont annoncées comme correctes malgré l'espace très restreint, même si PhasedTech n'a pas communiqué de chiffres précis sur la chauffe en charge.
Ce projet tombe pile au moment où Microsoft prépare son "Xbox Mode" pour Windows 11, prévu en avril 2026. L'idée de Redmond, c'est de proposer une interface console sur PC, avec à terme le projet Helix qui promet de faire tourner les jeux PC sur la prochaine Xbox.
PhasedTech a pris les devants en montrant que ça marche déjà, avec du matériel qui tient dans un boîtier de Xbox.
Bien sûr, ce type de mod reste réservé aux bricoleurs qui savent manier un fer à souder et qui sont prêts à sacrifier une Xbox Series X.
Le coût total du matériel n'a pas été communiqué, mais entre le NUC 12, la RTX 5060 et l'alimentation, on imagine que la facture dépasse largement le prix d'une console neuve.
Le projet de PhasedTech est la meilleure démonstration qu'on ait vue de ce que Microsoft essaie de faire avec Project Helix : fusionner l'expérience console et PC dans un même boîtier. Sauf qu'ici, c'est un bricoleur qui y arrive avant le constructeur. C'est quand même assez amusant.
Par contre, on ne peut pas vraiment conclure que ce genre de mod va se démocratiser : c'est un projet sur mesure, avec des composants choisis pour leur format compact, et il faut des compétences solides pour arriver à ce résultat.
Source : Techspot
Andrej Karpathy, ancien chercheur chez OpenAI et ex-responsable de l'IA chez Tesla, a laissé tourner un agent IA pendant 48 heures sur un petit modèle de langage. Résultat : 700 expériences, 20 optimisations retenues et un gain de 11 % sur le temps d'entraînement.
Mais c'est quoi ce concept d'autoresearch ? Et bien le fonctionnement est assez direct : un agent IA reçoit un script d'entraînement de 630 lignes en Python et un budget de calcul fixe de 5 minutes par expérience sur un seul GPU. Et c'est là que l'agent se met en mouvement pour lire le code, formuler une hypothèse, modifier le script, lancer l'entraînement, évaluer le résultat, et surtout décider, ou non, de conserver une modification.
Si le modèle s'améliore, le changement devient la nouvelle base. Sinon, il revient en arrière et essaie autre chose. En deux jours de boucle continue, l'agent a conduit environ 700 itérations et identifié 20 améliorations cumulables qui ont réduit le temps nécessaire pour atteindre le niveau GPT-2 de 2,02 heures à 1,80 heure.
Tobias Lütke, le patron de Shopify, a d'ailleurs testé le système sur des données internes : après une nuit, 37 expériences et un gain de 19 % sur les performances de son modèle.
Là où le projet fait pas mal parler, c'est l'idée que cette IA s'améliore elle-même en boucle, dans un scénario que certains chercheurs en sécurité aiment appeler "exploser d'intelligence" (c'est aussi comme ça que j'appelle chaque moment que je passe à regarder l'ami Korben me parler de ses projets en cours).
Karpathy tempère : son agent n'optimise pas son propre code, il ajuste l'entraînement d'un modèle bien plus petit et bien moins complexe.
Par contre, il assume que tous les grands labos d'IA vont adopter cette méthode et que ça va accélérer la recherche. Il imagine à terme des essaims d'agents qui collaborent en parallèle, testent des pistes différentes et remontent les meilleures idées à des échelles de plus en plus grandes. Son objectif : ne pas reproduire le travail d'un doctorant, mais celui d'une communauté entière de chercheurs.
Bon maintenant il faut quand même relever que certains critiquent quand même l'idée, car elle ressemble en partie à AutoML, une technique qui est déjà utilisée chez Microsoft et Google.
Karpathy a répondu que la comparaison ne tient pas : AutoML fonctionne avec des variations aléatoires ou des algorithmes évolutifs, alors qu'autoresearch utilise un vrai modèle de langage qui écrit du code, apprend de ses expériences précédentes et a accès à internet. Bref, tout ceci est fascinant.
Source : The News Hack
Si vous êtes comme votre blogueur préféré (hi hi) et que vous avez des tonnes de fichiers markdown qui traînent dans des dossiers obscurs depuis des années, voici l'outil parfait pour rendre tout ceci à nouveau utilisable dans la vraie vie.
En tout cas, c'est plus pratique qu'un grep !
Ça s'appelle QMD (Quick Markdown Search) et c'est un outil en ligne de commande dispo sur GitHub qui va indexer tout votre bazar de notes pour les rendre consultables rapidement. QMD combine la recherche plein texte classique (BM25) avec de la recherche vectorielle sémantique et du re-ranking via LLM, ce qui veut dire que c'est ultra puissant. On est un peu sur le même principe qu'un RAG en fait puisque l'IA locale est utilisée pour comprendre le sens de votre requête et pas juste chercher des chaînes de caractères bêtes et méchantes. J'utilise depuis un petit moment maintenant un système similaire avec LEANN pour indexer tous les articles de korben.info et retrouver des connexions entre mes contenus, et je peux vous dire que quand on goûte à la recherche sémantique, le bon vieux grep a un goût de carton.
L'outil est même capable de faire de l'expansion de requête (Query Expansion) pour deviner ce que vous cherchez vraiment.
Techniquement, ça tourne avec bun ou npm et ça s'appuie sur node-llama-cpp pour faire tourner des modèles GGUF directement sur votre machine. Tout reste chez vous donc niveau vie privée c'est nickel. C'est un peu la même philosophie que des outils comme Khoj ou Blinko dont je vous ai déjà parlé, mais en version CLI pour le terminal.
L'installation est hyper facile si vous avez déjà Bun, mais prévoyez quand même un peu de place (environ 3 Go) pour les modèles qui iront s'installer au chaud dans ~/.cache/qmd/models/ et installez sqlite si vous êtes sur macOS :
Connexionbrew install sqlite # Pour macOS
npm install -g @tobilu/qmd
Ensuite, y'a plus qu'à vous créer vos collections en pointant vers vos dossiers, et en lançant l'indexation comme ceci :
qmd collection add ~/mes-notes --name notes
qmd embed # L'étape indispensable pour générer les vecteurs
Et hop, vous pouvez lancer des recherches !!
C'est magique ! Perso, j'utilise presque tout le temps la commande "qmd query" plutôt que "search" parce que le mode hybride est bien plus puissant je trouve. Vous avez aussi "qmd vsearch" si vous voulez une recherche purement sémantique, genre quand vous cherchez un concept sans connaître les mots exacts utilisés dans vos notes. En fait, quand vous tapez une requête, QMD va chercher via les mots-clés, via les vecteurs (le sens), puis fusionner tout ça avec un algo RRF, et refaire passer un petit coup de LLM par dessus pour trier les résultats par pertinence.
Après vous l'aurez capté en me lisant, si vous avez une machine un peu ancienne sans GPU costaud, l'étape de re-ranking risque de prendre un peu de temps... mais c'est le prix de la qualité et de la sécurité ^^.
D'ailleurs, si vous utilisez Claude Desktop ou Claude Code, sachez que QMD intègre également un
serveur MCP
(Model Context Protocol). Du coup, vous pouvez connecter QMD à Claude et lui permettre d'aller fouiller dans vos notes pour répondre à vos questions. Et bonne nouvelle, QMD propose maintenant un mode HTTP daemon (qmd mcp --http --daemon) qui garde les modèles chargés en mémoire, ce qui évite de les recharger à chaque requête. Attention par contre, dans ce cas précis, les extraits de vos notes seront envoyés à Claude (donc dans le cloud).
QMD est aussi dispo en tant que librairie Node.js (npm install @tobilu/qmd) pour ceux qui voudraient l'intégrer dans leurs propres scripts ou workflows d'automatisation. Avec les options --json et --files en sortie, ça se branche facilement dans un pipeline.
Perso je trouve ça génial parce que ça comble le fossé entre le simple fichier texte et les usines à gaz de gestion de connaissances. Par exemple, si vous êtes un grand adepte de Silverbullet ou d' Obsidian , c'est le top pour l'indexation globale de vos écrits.
Voilà, si vous voulez un moteur de recherche personnel qui en a sous le capot et qui respecte votre vie privée, foncez tester ça.
Un développeur américain a soumis en une semaine des modifications à trois projets Linux majeurs pour y ajouter un champ de date de naissance, au nom de lois californiennes et brésiliennes qui entreront en vigueur en janvier 2027.
Le plus gros morceau, systemd, a accepté la modification et refuse de revenir en arrière. La communauté open source est depuis en ébullition.
Dylan M. Taylor, ingénieur DevOps basé en Caroline du Nord, a soumis des pull requests à systemd, Ubuntu et Arch Linux en mars 2026. Son objectif : ajouter un champ "date de naissance" dans la base de données utilisateur de chaque système, pour se conformer à trois lois qui entrent en vigueur le 1er janvier 2027.
La loi californienne AB-1043, la loi du Colorado SB26-051 et la loi brésilienne Lei 15.211 imposent aux systèmes d'exploitation de collecter l'âge des utilisateurs dès la création du compte, puis de transmettre cette donnée aux magasins d'applications via une API.
Le plus surprenant, c'est que personne ne lui a demandé de faire ça. Taylor a lu les textes de loi, estimé que Linux devait s'y conformer, et s'est mis au travail tout seul.
Il a lui-même reconnu dans sa pull request pour Arch Linux que le système serait "totalement inefficace pour empêcher quiconque de mentir sur son âge". Il a qualifié sa propre fonctionnalité de "hilarante d'inutilité", mais a quand même insisté pour l'intégrer.
Côté systemd, la modification a été acceptée par Luca Boccassi, un mainteneur qui travaille chez Microsoft. La pull request a généré 945 commentaires. Quand un autre développeur a tenté de faire annuler la fusion, Lennart Poettering, le créateur de systemd (ancien Red Hat, passé par Microsoft), a personnellement rejeté la demande le 19 mars.
Son argument : le champ est optionnel, systemd ne force rien, et les distributions sont libres de l'utiliser ou non. Le champ date de naissance reste donc dans le code.
Côté Ubuntu, les deux pull requests sont restées à l'état de brouillon. Un vice-président de Canonical a précisé qu'il n'y avait "aucun plan concret" pour intégrer cette fonctionnalité.
Côté Arch Linux, le mainteneur a verrouillé la discussion en attendant un avis juridique. Et Artix Linux a pris la position la plus claire : jamais de vérification d'identité ni d'âge dans leur distribution.
Ces lois partent du principe que c'est au système d'exploitation de jouer le rôle de contrôleur d'identité. Sauf que Linux n'est pas Windows ou macOS : c'est un projet communautaire, maintenu par des bénévoles et des entreprises aux intérêts variés.
Collecter des données personnelles dans un système open source pour les transmettre à des magasins d'applications, c'est un changement de philosophie assez radical.
Un développeur d'Ubuntu a proposé une approche différente : une interface D-Bus optionnelle, sans stocker de date de naissance brute. Plus respectueux de la vie privée, mais ça ne fait pas non plus l'unanimité.
On a donc là un ingénieur qui admet que sa propre fonctionnalité ne sert à rien, et qui l'intègre quand même dans un des composants les plus utilisés de Linux. Le tout validé par un mainteneur employé chez Microsoft. Difficile de ne pas remarquer le problème.
Que des lois imposent la vérification d'âge aux systèmes d'exploitation, c'est une chose. Mais que ça passe par un bénévole qui pousse du code dans un projet open source sans que personne ne s'en rende compte avant la fusion, c'est un peu particulier quand même.
Source : Sambent
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