Si vous êtes sous Windows 10 ou 11, vous avez forcément déjà ragé sur un truc tout bête. Genre redimensionner 50 photos d'un coup, renommer des fichiers en masse, ou juste organiser vos fenêtres proprement sur un écran ultra-large. Tout ça, Windows ne sait pas le faire nativement et c'est bien dommage ! Heureusement, c'est là que les PowerToys entrent en jeu... Si vous ne connaissez pas encore ça, sachez simplement qu'il s'agit d'un pack d'une trentaine d'utilitaires open source, maintenus par Microsoft eux-mêmes qui s'installent comme ceci dans un powershell lancé en admin :

winget install Microsoft.PowerToys -s winget

C'est gratuit, c'est dispo sur GitHub, et franchement, c'est à se demander pourquoi tout ça n'est pas intégré par défaut dans l'OS. C'est fou quand même !

Le premier truc qui change la vie, c'est FancyZones. Si vous avez un grand écran, le Snap Layout de Windows 11 c'est... limité. Avec FancyZones, vous créez vos propres zones de dépôt. Vous maintenez MAJ, vous glissez une fenêtre, hop, elle se cale exactement où vous voulez. Une fois qu'on y a goûté, impossible de revenir en arrière.

Autre indispensable c'est PowerToys Run. Tapez Alt + Espace et une barre de recherche épurée apparaît comme Spotlight sur Mac. Ça cherche vos applis, vos fichiers, ça fait calculatrice et conversion d'unités. Bref, vous pouvez oublier le menu Démarrer (et ses pubs).

Pour garder une fenêtre au premier plan quoi que vous fassiez, Win + Ctrl + T et c'est réglé. Always on Top, ça s'appelle et ça se matérialise sous la forme d'une bordure colorée qui apparaît pour vous montrer que la fenêtre est "clouée". Pratique quand vous suivez un tuto tout en tapant du code à côté.

Côté renommage de fichiers, PowerRename remplace avantageusement des outils comme Ant Renamer . Clic droit sur vos fichiers, search & replace avec support des regex pour les plus courageux. Du coup, fini le renommage un par un comme en 2003.

Y'a aussi Color Picker (Win + Maj + C) qui transforme votre curseur en pipette pour chopper n'importe quel code couleur à l'écran. Et Text Extractor (Win + Maj + T) qui fait de l'OCR instantané sur une zone de votre écran. Attention, ça marche pas toujours selon la police, mais ça évite de retaper du texte à la main.

Le plus dingue, c'est Crop and Lock. Vous faites Win + Ctrl + Maj + R et vous découpez une zone d'une appli pour en faire une fenêtre indépendante. Genre un graphique ou un flux d'infos. Sous le capot, ça crée une sorte de proxy visuel de la fenêtre originale, et vous pouvez même continuer à interagir dedans.

Et si vous avez deux PC côte à côte, Mouse Without Borders vous permet de les contrôler avec la même souris et le même clavier. Vous passez d'un écran à l'autre comme si c'était la même machine. Et d'ailleurs, si vous perdez votre curseur sur vos écrans géants, y'a aussi un utilitaire ici pour retrouver sa souris facilement.

Après j'ai pas tout listé. Y'a par exemple un éditeur de variables d'environnement hyper fastoche à utiliser, un aperçu du registre (pour éviter les bêtises), une fonction "Command Not Found" pour vous aider dans le terminal, un redimensionneur d'images intégré au clic droit...etc. Bref, à vous de fouiller mais ce que je retiens c'est que Microsoft a mis 30 ans à admettre que son OS avait des manques, et au lieu d'y répondre au cœur de Windows, ils ont fait ce side project devenu indispensable.

Et pour ceux qui veulent gérer leurs installs avec une interface graphique, allez voir WingetUI . C'est le complément parfait.

Voilà. Installez ça et remerciez-moi plus tard !

"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.

Une puce de 45 ans qui refuse de mourir

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.

Un émulateur RISC-V dans un 8051

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.

Des limites assumées

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

« 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.

Source

Si vous avez reçu ma newsletter 3 fois ce lundi, non, vous n'êtes pas dans la Matrice, et non, je ne suis pas non plus devenu un affreux spammeur de viagra.

En fait, mon plugin WordPress a juste décidé de partir en freestyle. Pour ceux qui ne le savent pas, mes newsletters sont générées automatiquement puisque c'est un récap de tout ce qui a été publié dans la semaine. Je suis tout seul aux manettes, j'ai pas une armée de stagiaires pour rédiger ça à la main, et croyez-moi, c'est pas dans mon intérêt non plus de vous spammer, car chaque envoi me coûte des sous-sous.

Bref, j'ai (normalement) corrigé le tir en intégrant un système de verrou dans le plugin pour que ça ne se reproduise plus. Tout est artisanal ici, c'est du fait maison, et jusqu'à présent ça tournait nickel. Pas de bol. Ouin.

Un grand merci donc à tous ceux qui m'ont gentiment signalé le problème. Vous êtes au top ! J'ai quand même eu droit à un "Allez ciao KorbenGPT" d'une personne qui visiblement ne s'est pas remis de ce trauma que je lui ai infligé avec mon spam involontaire de ce matin. Bon vent l'ami et beaucoup de courage pour la suite ^^.

Pour les autres, les vrais, ceux qui sont encore là sachez que si vous n'êtes pas encore abonné à la newsletter, c'est par ici . Et promis, je ferais tout ce qui en mon pouvoir pour qu'à l'avenir, vous ne la receviez qu'une seule fois. ;)

Merci

Et bien pourquoi pas ? Ce garçon a en effet réussi à produire de la musique, simplement en pointant un laser de 5 watts sur une feuille d'or. Pas de membrane, pas de bobine, pas d'aimant : le son est généré directement par l'air, chauffé et refroidi à grande vitesse par le faisceau lumineux.

Cet concept a un nom, c'est l'effet photoaoustique, et il a été découvert en 1880 par Alexander Graham Bell, l'inventeur de la cloche (non ça c'est une vanne, pardon).

Un effet vieux de 145 ans

L'effet photoacoustique a été découvert par Alexander Graham Bell en 1880 en observant que des objets éclairés par la lumière du soleil pouvaient émettre des sons. Quand une lumière intense frappe un matériau, elle le chauffe.

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.

Un PC complet dans un boîtier de console

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.

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.

Le principe d'autoresearch

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.

La question de l'auto-amélioration

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 :

brew install sqlite # Pour macOS
npm install -g @tobilu/qmd

qmd collection add ~/mes-notes --name notes
qmd embed # L'étape indispensable pour générer les vecteurs

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.

Un développeur solitaire, trois projets visés

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.

systemd a accepté, et le revert a été refusé

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.

Des lois qui posent un vrai problème technique

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

Quand Nvidia a racheté 3dfx, la Voodoo est morte façon Marion Cotillard dans Batman, et tout le monde était "mui tristé"... Mais vous allez pouvoir sécher vos larmes de "crocrodiles" car un dev vient de la ressusciter... dans un FPGA (c'est une puce reprogrammable).

SpinalVoodoo, c'est 430 registres de configuration, un pipeline graphique complet et des jeux à l'ancienne qui tournent OKLM du genre Quake ou Screamer 2.

Hé oui, sur un FPGA !

Le projet de Francisco Ayala Le Brun, c'est en fait une réimplémentation complète du GPU Voodoo 1 en SpinalHDL (un langage pour décrire des circuits). Pas de l'émulation logicielle genre 86Box mais une reconstruction totale du pipeline hardware registre par registre dans une puce reprogrammable. Du coup chaque pixel sort comme sur la carte d'origine comme quand elle faisait tourner Quake en 640x480 sous Windows 95. Enfin presque...

Screamer 2 par SpinalVoodoo

Je dis "enfin presque" parce que la Voodoo original, c'est pas juste un chip qui balance des triangles. Il y a en fait quatre types de registres qui réagissent chacun différemment selon le timing. Du coup si vous changez un paramètre au mauvais moment pendant qu'un triangle traverse le pipeline, les derniers pixels du triangle A se retrouvent avec la config du triangle B. Bref, bonjour la corruption !

SpinalHDL permet donc d'encoder tout ça proprement. Chaque registre déclare son adresse, sa catégorie et son mode d'accès en une seule déclaration. Pour un projet fait en solo, c'est quand même du costaud.

D'ailleurs, le récit de débogage vaut le détour. L'auteur avait des pixels d'overlay translucides qui devenaient mystérieusement transparents. Il a d'abord soupçonné un problème de framebuffer, changé les priorités d'écriture, ajouté des chemins sans cache... et l'artefact bougeait à peine. Snif...

Et là, avec Conetrace (un outil qui trace le chemin des pixels à travers le design), il a fini par trouver le coupable : 3 micro-erreurs de précision qui, séparément, étaient quasi invisibles, mais qui ensemble foutaient le bordel sur certains pixels. Le "bug mémoire" n'en était finalement pas un. Va savoir combien de développeurs hardware se seraient arrachés les cheveux là-dessus !

Quake sur SpinalVoodoo, rendu FPGA fidèle à l'original

Côté compatibilité, la majorité du pipeline graphique est implémenté (textures, transparence, brouillard, depth buffer, dithering...) par contre, y'a pas encore de contrôleur d'affichage (pas de sortie VGA native pour le moment), pas de trilinéaire, et pas de multi-texture. Attention aussi, pas de licence spécifiée sur le repo pour le moment, ce qui est un peu dommage si vous comptez réutiliser le code.

Si vous avez suivi le mec qui a conçu sa carte mère 486 from scratch avec un FPGA Spartan II, ou la Game Bub et son FPGA pour le rétrogaming, SpinalVoodoo pousse le curseur encore plus loin. Reproduire un GPU dédié avec son pipeline fixe et ses subtilités de timing, c'est quand même pas le même délire qu'émuler un CPU.

Bref, qu'une seule personne puisse recréer un GPU complet avec les outils RTL modernes, moi je trouve ça assez foufou !

Source

100 millions de dollars, c'est ce que coûterait normalement la production d'un pilote de qualité ciné, d'après Higgsfield, une boite basée à San Francisco et fondée par Alex Mashrabov.

Et eux, ils l'ont fait en 4 jours avec une équipe de 4 personnes et quelques GPU. Bienvenue dans l'ère du streaming généré par IA !

La plateforme vient en effat de lancer ses Original Series , une sorte de Netflix où tout le catalogue est généré par IA. On y trouve 13 séries dispo (sci-fi, thriller, anime, comédie...) avec des titres comme Arena Zero, Spit & Glow ou encore Tails of Steel, plus 6 autres en préparation. Et tout ça, des dialogues aux effets visuels en passant par le doublage, est généré par intelligence artificielle (même si évidemment, y'a des humains derrière pour le scénario, le prompting et le montage).

Mais le truc fou je trouve, c'est le modèle communautaire. En fait, Higgsfield a organisé un concours qui a attiré plus de 8 700 créateurs venus de plus de 100 pays, comme ça plutôt que de produire en interne, ils laissent la communauté proposer des teasers. Les spectateurs votent alors pour ceux qu'ils préfèrent, et les gagnants se retrouvent à produire des séries complètes avec l'équipe.

Cela veut dire que n'importe qui avec une bonne idée et un bon sens du prompt peut devenir "réalisateur"... sans jamais toucher une caméra ni un plateau de tournage.

Côté boîte à outils, la plateforme ne fait pas les choses à moitié. Y'a le Cinema Studio 2.5 pour la génération vidéo , et la plateforme intègre des modèles tiers comme Kling 3.0 (vidéos de 15 secondes avec personnages cohérents), Sora 2 , Veo 3.1, et même du clonage vocal via ElevenLabs. Pour l'image, y'a Nano Banana Pro (oui, c'est le vrai nom) qui sort du 4K, et plus de 100 apps prêtes à l'emploi pour le face swap, les VFX ou la création de contenu commercial.

Par contre, tout ça repose sur des modèles tiers... donc le jour où OpenAI ou Google changent les conditions liées à leurs API, ça peut les secouer un peu.

Maintenant pour ceux qui se demandent si c'est gratuit, oui, y'a un tier free avec des crédits quotidiens via l'app mobile Diffuse. Sauf que les crédits partent trèèès vite, car générer une vidéo de 15 secondes en 4K, ça consomme pas mal de compute. Pour les gros volumes, faudra donc passer à la caisse.

Alors c'est pas encore 100% nickel mais j'ai été vraiment bluffé par cet épisode par exemple :

Imaginez un monde où votre identité entière tient sur trois lignes de caractères ASCII. Pas de selfie de votre gros nez, pas de bio Instagram mielleuse... mais juste des lettres ASCII, avec des plus et des moins.

Bienvenue en 1993 !!

Le Geek Code, c'est un système d'encodage inventé par Robert A. Hayden, étudiant à Mankato State University dans le Minnesota, qui permettait aux geeks de se décrire entre eux de manière codifiée. Vous colliez ce bloc de symboles dans votre signature Usenet ou email et n'importe quel initié pouvait vous cerner en 10 secondes. La devise du projet ? "More geek, less bullshit". Difficile de faire plus limpide.

En gros, ça fonctionnait comme ça : Le code commençait par la lettre G suivie de votre spécialité : GCS pour "Geek of Computer Science", GMU pour la musique, GED pour l'éducation, GAT si vous étiez bon en tout... y'avait 28 vocations au total. Ensuite venaient des catégories (apparence, compétences informatiques, opinions politiques, rapport à Star Trek) graduées de +++ à ---. Et hop, en une poignée de caractères, votre personnalité complète tenait dans un bloc qui ressemblait à ça :

-----BEGIN GEEK CODE BLOCK-----
Version: 3.1
GED/J d-- s:++>: a-- C++(++++) ULU++ P+ L++ E---- W+(-) N+++ o+ K+++ w--- O- M+ V-- PS++>$ PE++>$ Y++ PGP++ t- 5+++ X++ R+++>$ tv+ b+ DI+++ D+++ G+++++ e++ h r-- y++**
-----END GEEK CODE BLOCK-----

-----BEGIN GEEK CODE BLOCK-----
Version: 3.12
GIT d- a+ C+++ UB++ P- L++ M++ W+++ N+ PS++ PE Y++ PGP+ t+ X+++ R tv b+ DI+ D+ G e+ h---- r+++ y++++
------END GEEK CODE BLOCK------

Le Monde a réussi à localiser le porte-avions nucléaire français Charles-de-Gaulle grâce à l'application de sport Strava. Un officier a enregistré un footing de 7 km sur le pont du navire avec sa montre connectée, et son profil public a diffusé les coordonnées GPS en temps réel.

Le navire était déployé en Méditerranée orientale, au large de Chypre, en pleine mission liée au conflit au Moyen-Orient.

Un footing de 7 km qui trahit un navire de guerre

Le 13 mars, à 10h35, un jeune officier prénommé Arthur a lancé un jogging sur le pont du Charles-de-Gaulle. 35 minutes de course, un peu plus de 7 km, et sa montre connectée a transmis le tout à Strava via Bluetooth.

Son profil étant public, n'importe qui pouvait voir le tracé GPS de sa course, et donc la position exacte du porte-avions. Le Monde a vérifié en croisant avec une image satellite de l'Agence spatiale européenne, qui a confirmé la présence du navire à seulement six kilomètres du point GPS.

Le Charles-de-Gaulle se trouvait à ce moment au nord-ouest de Chypre, à une centaine de kilomètres des côtes turques, dans le cadre d'un déploiement lié au conflit au Moyen-Orient.

En remontant le profil du même officier, Le Monde a aussi pu reconstituer les déplacements du navire sur plusieurs semaines : au large du Cotentin le 14 février, en mer Baltique le 27 février, avec une escale à Copenhague.

Pas la première fois que Strava met l'armée dans l'embarras

L'affaire fait partie d'une enquête plus large baptisée "StravaLeaks", que Le Monde avait déjà lancée à l'automne 2024. Les journalistes avaient alors identifié les gardes du corps d'Emmanuel Macron, de Donald Trump et de Vladimir Poutine via leurs activités sportives sur l'application.

Des agents de la DGSE en mission en Irak avaient aussi été repérés de cette manière. Au total, plus de 450 utilisateurs de Strava liés à l'armée française ont été actifs sur la plateforme au cours de la dernière décennie, et certains ont enregistré des séances à proximité de sites où sont amarrés des sous-marins nucléaires, à l'Île Longue.

Le problème est connu depuis 2018, quand un analyste avait remarqué que la carte de chaleur de Strava révélait des bases et des patrouilles américaines en Syrie, en Irak et en Afghanistan. Le Pentagone avait alors interdit les montres connectées en déploiement. Visiblement, la leçon n'a pas traversé toutes les frontières.

L'état-major reconnaît le problème

Du côté de la Marine nationale, la réponse est laconique : cette diffusion d'informations "n'est pas conforme aux consignes en vigueur".

Par défaut, les comptes Strava sont paramétrés en mode public, ce qui veut dire que chaque séance enregistrée est visible par n'importe qui. Il suffit d'une montre connectée qui passe les contrôles de sécurité à bord, d'un profil mal configuré, et la position d'un navire de guerre en mission se retrouve sur internet.

On a quand même du mal à croire qu'en 2026, après toutes les alertes de ces dernières années, un officier de la Marine puisse encore courir sur le pont d'un porte-avions nucléaire avec sa montre GPS en mode public sur Strava.

C'est le genre d'erreur qui ne devrait plus arriver. Mais bon, tant que les smartwatches ne seront pas simplement interdites à bord des navires en opération, ce type de fuite continuera à se produire. Et on ne peut pas vraiment conclure que c'est uniquement la faute du marin : c'est aussi un problème de procédure, parce qu'une montre qui passe le portique de sécurité sans déclencher d'alerte, c'est probablement un peu gênant.

Source : France Info

Amis crafteurs, préparez-vous à voir votre monde d'une toute nouvelle façon car il est désormais possible de recréer votre ville, votre quartier ou même la Cathédrale de Clermont-Ferrand dans Minecraft (Java ET Bedrock) avec une précision chirurgicale. C'est ce que permet de faire Arnis , un projet open source vraiment très cool.

Développé en Rust, Arnis fait le pont entre notre bonne vieille Terre et l'univers cubique de Minecraft en exploitant tout simplement la puissance d'OpenStreetMap. Pour rappel, c'est une formidable base de données cartographique collaborative qui recense routes, bâtiments et points d'intérêt du monde entier.

Le principe est donc simple mais efficace : vous sélectionnez une zone géographique avec l'outil de sélection intégré, vous choisissez votre monde Minecraft (de préférence un monde plat), et Arnis se chargera automatiquement de :

1. Récupérer les données géographiques via l'API Overpass
2. Convertir ces informations en coordonnées Minecraft
3. Traiter les éléments par ordre de priorité pour éviter les conflits
4. Générer une couche de sol adaptée avec les données d'élévation
5. Construire les structures bloc par bloc
6. Sauvegarder le tout dans votre monde

La beauté d'Arnis réside dans sa capacité à retranscrire les moindres détails. Les bâtiments conservent leurs proportions, les routes suivent leur tracé réel, et même les zones vertes sont fidèlement reproduites. Le système gère intelligemment les bâtiments avec leur hauteur relative, les routes et autoroutes, les espaces verts et plans d'eau, les points d'intérêt particuliers et tout ce qui est fontaines et structures spéciales.

Niveau personnalisation, Arnis propose également :

• Un mode Hiver pour transformer votre zone en paysage enneigé
• Un facteur d'échelle pour ajuster la taille de votre génération
• Un réglage de la hauteur du sol pour définir l'altitude de base
• Un Timeout Floodfill pour contrôler le temps de génération des zones d'eau
• Et une BBOX personnalisée permettant d'entrer manuellement les coordonnées de la zone désirée

D'ailleurs, la version 2.5 sortie en février 2026 (baptisée "Metropolis Update") a apporté pas mal de nouveautés bien senties. Déjà, Arnis supporte maintenant Minecraft Bedrock en plus de Java, du coup ça marche aussi sur console et mobile. Ensuite, le générateur intègre les données d'élévation pour un terrain réaliste avec de vraies collines et vallées... plus besoin de se contenter d'un monde plat. Et le truc franchement cool, c'est la génération d'intérieurs de bâtiments avec du mobilier. Pour les grosses zones ou si vous êtes sur mobile, y'a aussi MapSmith, une alternative qui tourne directement dans le navigateur.

Pour tirer le meilleur parti d'Arnis, vous devrez utiliser Minecraft 1.17 minimum (Java) ou la dernière version Bedrock, initialiser un monde tout plat pour éviter les conflits de terrain, et une fois la génération terminée, vous n'aurez plus qu'à vous téléporter aux coordonnées 0 0 0 (/tp 0 0 0). Pensez à explorer vers les X et Z positifs si vous ne voyez rien immédiatement et si vous êtes sur Windows, installez l'Evergreen Bootstrapper de Microsoft si nécessaire.

La communauté bosse activement sur le projet. Et si vous voulez pas installer Rust et compiler, y'a des binaires prêts à l'emploi sur la page des releases . Hop, on télécharge, on lance, et on se balade dans son quartier version cubique !

Article publié initialement le 11 février 2025 et mis à jour le 19 mars 2026.

Claude Octopus , c'est un plugin Claude Code qui fait bosser trois IA ensemble sur le même problème. Codex pour l'implémentation, Gemini pour la recherche, Claude pour la synthèse, le tout avec un seuil de qualité à 75% qui bloque ce qui n'est pas au niveau.

En gros, au lieu de faire confiance à un seul modèle GPT ou Gemini, vous en mettez trois en parallèle et le plugin ne valide que si les résultats des trois moteurs convergent suffisamment.

Ça s'installe en deux commandes :

claude plugin marketplace add https://github.com/nyldn/claude-octopus.git

claude plugin install octo@nyldn-plugins

Et ensuite, faites un /octo:setup dans votre terminal et c'est parti.

Le truc fonctionne avec Claude seulement sous macOS, Linux ou Windows dès le départ, donc pas besoin de configurer Codex ou Gemini pour démarrer. Il vous guidera pour ça ensuite.

Le plugin embarque 39 commandes, 32 personas spécialisées (par exemple un auditeur sécu qui pense en OWASP, un architecte backend pour les API REST, un designer UI/UX basé sur BM25...etc) et 50 skills. Tout ça s'active ensuite automatiquement selon votre prompt. Vous tapez "wesh audite mon API ma gueule" dans votre terminal zsh et c'est le bon expert qui débarque. Et si vous ne savez pas quelle commande taper, /octo:auto fait le tri pour vous. C'est très pratique.

Le workflow principal suit la méthode Double Diamond (discover, define, develop, deliver) avec des quality gates entre chaque phase. Du coup un bout de code bâclé ne peut pas avancer au stade suivant. Pour les plus flemmards, y'a même un "Dark Factory Mode" qui prend un fichier Markdown en entrée et vous sort du code testé avec un score de satisfaction. Comme ça, vous n'avez qu'à relire que le rapport final au lieu de valider chaque PR manuellement.

Sous le capot, l'orchestrateur écrit en Bash lance Codex CLI et Gemini CLI en parallèle pour la recherche, puis Claude Sonnet 4.6 synthétise les deux réponses. Forcément, trois modèles en parallèle c'est plus lent qu'un seul donc faut compter 30 à 60 secondes par requête. Déso pas déso ^^.

Et pour la revue de code, c'est carrément, pardonnez-moi l'expression, "adversarial" puisque ce sont 4 agents (Codex logique, Gemini sécu, Claude archi, Perplexity pour les CVE ) qui postent des commentaires inline sur vos PR GitHub et y'a ensuite un "reaction engine" qui auto-répond aux échecs CI et aux review comments.

Ce projet c'est quasi l'œuvre d'un seul développeur dévoué et sa vélocité de développement est dingue... Ça vibe code à donf quoi ^^.

C'est gratuit, open source, par contre, chaque provider facture ses tokens normalement, du coup en mode multi-IA vous consommez mécaniquement 3× plus qu'avec Claude tout seul. Après si vous avez déjà un abonnement ChatGPT Plus ou Google AI Pro, les providers passent par OAuth sans clé API supplémentaire, donc ça sera inclus dans votre forfait.

Pour ceux qui utilisent déjà des plugins Claude Code au quotidien ou qui font tourner leurs agents dans des sandbox isolées , c'est le genre d'outil qui mérite un détour.

Bref, trois cerveaux valent mieux qu'un... reste à voir si besoins valent tout ce bordel à configurer !

UGREEN a lancé la Zapix 200W , une station de charge GaN avec six ports USB-C et deux USB-A pour une puissance totale de 200W. De quoi alimenter en même temps un MacBook Pro, un PC portable, des smartphones et quelques accessoires, le tout dans un seul bloc posé sur le bureau. Chaque port principal peut monter jusqu'à 100W, et la station gère tous les protocoles de charge rapide du marché. J'ai testé la bête.

Huit ports et jusqu'à 100W par sortie

La Zapix 200W propose donc huit sorties au total : six USB-C et deux USB-A. Les trois premiers ports USB-C (C1, C2, C3) sont les plus costauds, avec chacun jusqu'à 100W en individuel.

Vous pouvez même charger deux portables à 100W en même temps sur les ports C1 et C2, ce qui couvre les besoins d'un MacBook Pro ou d'un Dell XPS sans forcer. La puissance est gérée par un contrôleur qui répartit le courant en fonction de ce qui est branché.

Par contre, quand les huit ports sont occupés, la puissance est partagée et les derniers ports (C6, A1, A2) se retrouvent à 15W à eux trois. Il y a donc une logique de branchement à respecter : les appareils gourmands sur C1 à C3, le reste après.

GaN et compatibilité tous protocoles

Le bloc repose sur la technologie GaN, ce qui lui permet de rester compact malgré les 200W de puissance.

La chauffe est contenue même en charge maximale grâce au système ThermalGuard, qui surveille la température en temps réel et ajuste la sortie si besoin. Côté protections, on a le classique du genre : surtensions, courts-circuits, surcharges.

Pour ce qui est de la compatibilité, la Zapix 200W gère le Power Delivery 3.0, le Quick Charge 4.0 et 3.0, et aussi le PPS en 45W sur les ports C1 et C2.

Ce dernier point est intéressant si vous avez un Samsung Galaxy S25 Ultra, qui a besoin du PPS pour atteindre sa vitesse de charge maximale. Les ports USB-A sont utiles pour les accessoires plus anciens ou les appareils moins exigeants. Par exemple j'y charge le GPS de mon chat !

Un format bureau bien pensé

Le bloc se pose à plat sur le bureau et se branche au secteur via un câble standard. Les ports sont bien organisés en façade pour un accès facile. Vous pouvez aussi le placer droit, avec un petit support livré avec.

Bref, deux portables à 100W en simultané, c'est quand même pas mal, et la compatibilité avec tous les protocoles de charge rapide évite de se poser la question de l'écosystème. Je vous recommande donc ce petit appareil que j'ai bien rapidement adopté perso. Et en plus elle est en promotion sur Amazon en ce moment, à moins de 63 euros au lieu de 80, disponible ici .

Si vous cherchez un moyen de faire du clonage vocal en local sans filer vos fichiers audio à un service cloud, Voicebox devrait vous plaire. C'est un studio de synthèse vocale open source et gratuit qui tourne entièrement sur votre machine, et qui n'a rien à envier à ElevenLabs.

Concrètement, vous téléchargez l'app (dispo macOS, Windows et Docker), vous importez un extrait audio d'à peine 3 secondes minimum et hop, la voix est clonée. Pas besoin de compte, pas de limite d'utilisation, pas de "crédits" qui fondent comme neige au soleil !

Voicebox embarque 5 moteurs TTS différents plutôt que de tout miser sur un seul. Par exemple, Qwen3-TTS gère 10 langues avec des instructions en langage naturel du genre "parle lentement" ou "chuchote". Chatterbox Multilingual couvre 23 langues, de l'arabe au swahili en passant par le finnois.

LuxTTS lui est ultra-léger... genre 1 Go de VRAM et 150x plus rapide que le temps réel même sur CPU (anglais uniquement par contre) ! Et avec Chatterbox Turbo, vous pouvez injecter des tags comme [laugh], [sigh] ou [gasp] directement dans le texte pour que la voix rigole ou soupire à la demande (anglais aussi). Franchement, c'est pas mal du tout.

Tenez voici ce que ça donne avec ma voix (J'ai utilisé Qwen3)

Et pour ceux qui aiment bidouiller, y'a une API REST complète sur localhost:17493. Du coup, on peut intégrer la synthèse vocale dans ses propres scripts, automatiser la génération de podcasts ou monter un pipeline perso avec ffmpeg. Parce que bon, avoir un moteur vocal sans pouvoir l'utiliser dans ses projets, ça n'a pas d'intérêt.

Côté post-production, 8 effets audio sont dispos (pitch shift, reverb, delay, chorus, compression...) propulsés par pedalboard, la lib audio de Spotify. On peut aussi sauvegarder des presets et les appliquer par profil vocal. Y'a même un éditeur multi-pistes pour composer des conversations ou des narrations avec plusieurs voix sur une timeline.

Attention par contre, le projet est assez récent (c'est sorti en janvier) et côté Linux, y'a pas encore de binaires pré-compilés, faudra donc compiler from source mais je sais que vous adorez ça, les barbus ^^. Et le problème avec 5 moteurs différents, c'est que chacun a ses propres dépendances, donc ça prend pas mal en espace disque.

Sous le capot, c'est codé en Rust, ça utilise Tauri (pas Electron) car personne ne veut un genre de Chromium de 500 Mo pour lancer un simple outil audio. Sur Mac Apple Silicon, l'inférence passe par MLX et le Neural Engine et sur Windows et Linux, c'est CUDA, ROCm pour AMD, DirectML et même Intel Arc. D'ailleurs si vous voulez exploiter l'IA locale sur Mac pour d'autres usages, les Foundation Models d'Apple s'y prêtent aussi.

Si vous avez déjà joué avec MLX-Audio pour faire de la synthèse vocale en ligne de commande, Voicebox c'est finalement la version "app complète" avec interface graphique, gestion de profils vocaux et file d'attente de génération. C'est un peu le Ollama de la voix.

Voilà, si le clonage vocal en local vous branche, c'est sous licence MIT, c'est gratuit et ça tourne nickel ! Ah et si vous êtes un escroc qui cherche à cloner des voix pour arnaquer des gens, sachez que je viens de vous jeter un mauvais sort à travers la lecture de cet article. Attendez-vous à avoir des cheveux qui vous poussent sur la langue et des verrues dans les yeux, d'ici quelques semaines.

Merci à Lorenper pour la découverte.

Des chercheurs de Singapour ont mis au point des cafards cyborg capables de tirer un petit chariot équipé d'une caméra dans des canalisations pour y détecter des fuites. Oui, en 2026, on envoie des blattes faire le job.

Comment ça marche

Les cafards en question sont des blattes siffleuses de Madagascar, longues de 6 centimètres. L'équipe du professeur Hirotaka Sato, à l'université technologique de Nanyang à Singapour, leur fixe sur le dos un petit chariot en plastique qui contient un processeur, une caméra vidéo couleur orientée vers le haut, une LED et un module de communication pour transmettre les données en temps réel.

Des électrodes sont attachées aux antennes et à l'arrière de l'insecte, et envoient de faibles impulsions électriques qui simulent la sensation de heurter un obstacle. Ça suffit pour orienter le cafard dans la direction voulue, sans lui faire mal.

Déjà testés sur le terrain

Ce n'est pas juste un projet de labo. Dix cafards cyborg ont été déployés lors du tremblement de terre au Myanmar en 2025, équipés de caméras infrarouge et de capteurs pour localiser des survivants sous les décombres. 

L'université de Nanyang a aussi mis au point une chaîne de montage automatisée qui assemble un cafard cyborg en 68 secondes, ce qui laisse imaginer une production à plus grande échelle. Le dernier modèle consomme 25 % de tension en moins, ce qui allonge l'autonomie de la batterie embarquée.

Des canalisations aux zones sinistrées

Le projet actuel se concentre sur l'inspection de canalisations. Les cafards tirent leur chariot dans les conduites et un algorithme d'apprentissage automatique analyse les images captées par la caméra pour repérer de la corrosion ou des fuites.

Quand un défaut est détecté, un opérateur humain est alerté. Les tests ont lieu dans un environnement qui reproduit les tuyaux de la Marina Coastal Expressway, une autoroute souterraine de Singapour. Le professeur Sato estime qu'un déploiement opérationnel pourrait arriver d'ici trois à cinq ans.

On ne va pas se mentir, l'idée d'envoyer des cafards de 6 centimètres inspecter des tuyaux avec une caméra sur le dos a un côté assez improbable. Le fait que ça fonctionne déjà en conditions réelles, avec un déploiement au Myanmar, montre que le projet dépasse le stade du gadget. Et puis 68 secondes pour assembler un cafard cyborg, c'est quand même plus rapide qu'un robot classique, même si on aime bien les robots aussi.

Source : Techspot