La pénurie mondiale de mémoire s’aggrave. En Chine, un module DDR5 de 256 Go se vend près de 5 700 dollars, illustrant une flambée des prix
Cet article Les prix de la DDR5 explosent : un module de 256 Go atteint 5 700 $ en Chine a été publié en premier par GinjFo.
Le 7 août 2019, dans le Mississippi, des centaines d'enfants rentrent de leur premier jour d'école. Cartables sur le dos, ils s'attendent à retrouver leurs parents pour raconter leur journée.
Mais à la place, ils découvrent des maisons vides ou des usines encerclées par des agents fédéraux. Ce jour-là, l'ICE (les services d'immigration américains) mène la plus grande opération de l'histoire du pays en un seul État : 680 personnes sont arrêtées, menottées et embarquées dans des camionnettes blanches.
L'enquête qui a mené à ces rafles n'a pas été montée "à l’ancienne" sur un tableau en liège avec des punaises et de la ficelle rouge. Dans des affidavits et les documents obtenus via des demandes FOIA, on voit apparaître un nom de module qui revient comme un sortilège : FALCON Tipline. Un outil Palantir vendu à la branche Homeland Security Investigations (HSI) et utilisé pour centraliser, recouper et exploiter des signalements, des identités, des liens, des infos de terrain… jusqu’à planifier des actions coordonnées comme celle du Mississippi.
Le plus "magique" (façon Mordor), c'est que tout ça s'appuie sur un contrat très concret, très administratif, qui décrit FALCON comme une plateforme de recherche fédérée et d’analyse, capable de faire parler ensemble des bases de données qui n'étaient pas censées se rencontrer. Voilà. Rien de secret... Juste le genre de PDF qui sent la paperasse… mais qui peut briser des vies.
Mais si cette logistique monstrueuse a pu être déployée avec une telle précision chirurgicale, c'est grâce à une technologie dont vous n'avez peut-être jamais entendu parler, mais qui sait déjà probablement tout de vous.
Son nom ? Palantir.
Pour comprendre comment une startup de la Silicon Valley est devenue l'œil de Sauron qui surveille le monde, il faut remonter au début des années 2000. On est juste après le 11 septembre. L'Amérique est en état de choc et ses agences de renseignement cherchent désespérément un moyen de "connecter les points" (connect the dots comme ils disent...) pour prévenir la prochaine attaque.
Le Pentagone essaie bien de lancer un programme de surveillance totale appelé Total Information Awareness, mais le projet est jugé trop orwellien et se fait descendre par l'opinion publique en 2003. C'est exactement à ce moment-là que Peter Thiel décide de fonder Palantir Technologies avec Stephen Cohen, Joe Lonsdale, Nathan Gettings et Alex Karp.
Ce qui est "marrant", c’est qu’on a enterré le programme (trop visible, trop caricatural), mais pas l’idée. Palantir arrive pile au bon moment : la même promesse, mais emballée dans un joli paquet cadeau d'outil d’analyse, vendue par une boîte privée, et surtout, développée directement avec les gens qui allaient s’en servir.
La surveillance version startup, avec des NDA, des badges et des salles sans fenêtre était née...
Peter Thiel, c'est un personnage à part dans la tech. Co-fondateur de PayPal, premier investisseur de Facebook, libertarien pur jus et fan absolu de J.R.R. Tolkien. Le nom "Palantir" vient d'ailleurs du Seigneur des Anneaux puisque ce sont ces pierres de vision qui permettent de voir à travers le temps et l'espace.
Le truc, c'est que chez PayPal, Thiel et son équipe avaient déjà développé des algorithmes de détection de fraude super performants baptisés "Igor". C'est pour cela que Thiel s'est dit "Hé, et si on appliquait ces mêmes méthodes de traque financière à la lutte antiterroriste ?"
Peter Thiel ( source )
Le problème, c'est qu'en 2004, personne à la Silicon Valley ne veut toucher à la défense. Les investisseurs flippent, du coup, Thiel et son fonds d'investissement posent environ 30 millions de dollars pour couvrir les premiers coûts et vont chercher un allié improbable : In-Q-Tel, le fonds de capital-risque à but non lucratif soutenu par la CIA.
In-Q-Tel injecte environ 2 millions de dollars et au delà de l'argent, c'est une surtout une validation capitale pour la société. Et c'est ainsi que durant trois ans, les ingénieurs de Palantir vont bosser main dans la main avec les analystes du renseignement pour construire leur premier logiciel : Gotham.
Et quand je dis "bosser main dans la main", c’est pas une image. Leur délire, c’était d’envoyer des ingénieurs directement chez les clients, dans les agences, parfois sur site sensible, pour modeler l’outil à la demande. Pas une ESN, hein… plutôt une greffe. Tu poses le logiciel, tu poses les devs, et tu laisses la créature grandir dans l’ombre.
Pour diriger cette boîte de surveillance, Thiel choisit Alex Karp. Un mec encore plus atypique que lui. Karp est un philosophe, titulaire d'un doctorat en théorie sociale de l'université de Francfort, dyslexique, qui ne sait pas conduire et qui passe cinq heures par jour à faire du ski de fond ou du Qigong. Il vit dans une baraque perdue dans le New Hampshire et se décrit comme un "gauchiste fou", alors que Thiel est un "dingue de droite". Ce duo improbable va pourtant créer l'entreprise la plus puissante et la plus secrète de la planète.
Alex Karp ( source )
Le fonctionnement de Gotham est simple sur le papier, mais terrifiant en pratique. Pensez à un aspirateur géant capable d'ingérer n'importe quel type de donnée : Imagerie satellite, rapports d'interrogatoires, conversations sur les réseaux sociaux, fichiers fiscaux, plaques d'immatriculation, relevés bancaires. Le logiciel fusionne tout ça pour créer un "jumeau numérique" du monde réel. Si vous avez un compte chez Ladar Levison (le fondateur de Lavabit qui a hébergé Snowden) ou que vous avez été mentionné dans une écoute de la NSA, Palantir peut recréer tout votre réseau social en quelques clics.
C'est d'ailleurs avec les révélations d'Edward Snowden que le monde a commencé à entrevoir l'ampleur du truc. En 2017, des documents montrent que Palantir proposait des outils comme "XKEYSCORE Helper" pour faciliter l'analyse des données capturées par la NSA. Le logiciel permettait aux agents de naviguer dans des masses de données privées avec une fluidité déconcertante. Même si Alex Karp jure sur tous les tons qu'il protège les libertés civiles, la réalité des contrats raconte une autre histoire.
Et ce n’est pas qu’un délire "NSA / USA". Dans la même veine, des docs évoquent aussi Kite, un système custom pour le GCHQ (les espions britanniques), avec des champs et des imports extensibles pour avaler des formats de données bien tordus. Palantir, évidemment, a tenté de calmer le jeu ensuite en expliquant que "XKEYSCORE helper" n’était qu’un module périphérique et limité, pas un accès à la matrice complète…
Mais l’histoire "secrète" de Palantir a aussi un épisode qui sent la naphtaline et le scandale. En effet, en 2010-2011, des emails fuités (merci Anonymous) ont montré qu'une dream team HBGary / Berico / Palantir avait participé à la préparation d’un plan de riposte contre WikiLeaks et ses soutiens. Dans le package, on parlait de méthodes sales, de pression, et même d’idées de désinformation. Résultat, Palantir a publiquement présenté ses excuses et a coupé les ponts avec HBGary.
Je vous parle quand même d'une boîte qui a récupéré le contrat Maven Smart System (le fameux Project Maven) quand Google l'a lâché suite à la révolte de ses employés. Maven utilise l'IA pour aider les analystes militaires à identifier des cibles au milieu d'un déluge de données de surveillance.
Et aujourd'hui, Palantir est partout.
En Ukraine, Alex Karp a été le premier PDG occidental à rencontrer Zelensky après l'invasion russe de 2022. Leurs logiciels servent à faire de la fusion de données à grande vitesse (drones, satellites, sources ouvertes) pour accélérer la décision militaire. Et ça ne s'arrête pas là puisqu'en juillet 2025, l'armée américaine a signé un accord-cadre monumental jusqu'à 10 milliards de dollars sur 10 ans pour consolider et simplifier l'achat des logiciels Palantir.
Mais Palantir ne s'arrête pas aux zones de guerre. L'entreprise s'infiltre dans nos services publics. Au Royaume-Uni, un consortium mené par Palantir a décroché un contrat de 330 millions de livres pour gérer la Federated Data Platform du NHS (le système de santé national). En septembre 2025, ils ont même remis ça avec un partenariat défense annoncé par le gouvernement britannique, censé débloquer jusqu'à 1,5 milliard de livres d'investissements et faire du Royaume-Uni leur QG européen défense. En France, la DGSI a longtemps utilisé Palantir avant d'essayer de construire sa propre alternative pour retrouver sa souveraineté numérique… sauf que fin 2025, le contrat a encore été prolongé "temporairement", en attendant que l’outil souverain arrive vraiment.
Et ce qui est vraiment inquiétant avec Palantir, c'est ce qu'ils proposent en matière de "police prédictive". Par exemple, à Los Angeles ou à la Nouvelle-Orléans, leurs algorithmes ont été utilisés pour tenter d'identifier des zones ou des individus à risque. En gros, le logiciel décide si vous avez le profil d'un futur délinquant en analysant vos liens sociaux et vos antécédents. À la Nouvelle-Orléans, le programme a même tourné pendant des années dans une discrétion quasi totale, sans que le conseil municipal ne soit vraiment au courant, jusqu'à ce que la presse sorte l'affaire. Des audits ont d'ailleurs montré que ces systèmes pouvaient renforcer les préjugés et cibler injustement certaines communautés. Tu m'étonnes...
Exemple de dashboard de police prédictive ( source )
Aujourd'hui, Palantir est cotée en bourse et sa valorisation explose littéralement (on parle d'environ 430 milliards de dollars début 2026). Alex Karp a réussi son pari à savoir rendre la surveillance de masse extrêmement rentable. L'entreprise vise d'ailleurs un chiffre d'affaires annuel autour de 4,4 milliards de dollars sur 2025, porté par sa nouvelle plateforme d'IA (AIP) et ses "agents" autonomes capables de structurer n'importe quelle base de données en un clin d'œil. Mais comme dans Tolkien, les palantír sont des outils dangereux. Celui qui les utilise peut être lui-même observé et corrompu.
Alors, faut-il avoir peur de Palantir ? Clairement oui !
Quand on voit comment Snowden explique la surveillance aujourd'hui, on comprend que Palantir est l'outil qui rend l'espionnage d'État accessible à n'importe quel analyste, sans qu'il ait besoin d'être un génie du code. C'est la démocratisation d'Orwell à grande échelle.
Bref, la prochaine fois que vous entendrez parler d'une startup qui veut "aider les gouvernements à mieux gérer leurs données", rappelez-vous de l'histoire du Mississippi en 2019 et de Palantir car derrière les beaux discours sur la sécurité, il y a souvent des algorithmes invisibles et des pierres de vision qui ne dorment jamais.
Sources :
Vous connaissez probablement les prouesses de Claude Code pour décompiler du code , ou encore son utilisation pour automatiser la création d'outils , mais là, on a passé un cap.
Bernard Lambeau, un développeur belge avec plus de 25 ans d'expérience et un doctorat en informatique, a décidé de pousser le concept jusqu'au bout à savoir utiliser Claude Code non pas pour écrire quelques scripts, mais pour générer un langage de programmation complet.
Carrément ! Il est chaud Bernard, car quand je dis complet, je parle d'un compilateur entier avec analyseur lexical, un parseur, un système de typage, des backends multiples...etc. Voilà, comme ça, en full pair-programming avec une IA.
Ça s'appelle Elo et l'idée, c'est de proposer un langage tellement sécurisé by design qu'on peut le confier à des non-développeurs… ou à des IA. Pas de variables mutables, pas d'effets de bord, pas de références qui traînent dans tous les sens. Bref, un langage où il est quasi impossible de faire une bêtise, même en essayant très fort.
Alors pourquoi créer un énième langage alors qu'on en a déjà des centaines ?
Hé bien le truc, c'est que la plupart des langages existants partent du principe que vous savez ce que vous faites. JavaScript, Python, Ruby… Ils vous font confiance. Trop, parfois.
Elo, lui, adopte l'approche inverse... le "zero-trust". Le langage ne fait confiance à personne, ni au développeur, ni à l'IA qui pourrait l'utiliser. Ainsi, chaque expression est pure, chaque fonction est déterministe, et le compilateur vérifie tout avant d'exécuter quoi que ce soit.
Et surtout Elo est un langage d'expressions portables, ce qui veut dire que vous écrivez votre logique une fois, et vous pouvez la compiler vers JavaScript, Ruby ou même du SQL PostgreSQL natif. Oui, oui, le même code peut tourner dans votre navigateur, sur votre serveur Ruby, ou directement dans votre base de données. Et là, y'a de quoi faire des trucs sympas pour peu qu'on ait besoin de partager de la logique métier entre différents environnements.
Le typage est volontairement minimaliste mais costaud et se compose de 10 types de base : Int, Float, Bool, String, DateTime, Duration, Tuple, List, Null et Function. Pas de classes, pas d'héritage, pas d'objets au sens classique mais juste des valeurs et des fonctions, ce qui peut paraître limité dit comme ça, mais c'est justement cette contrainte qui rend le langage sûr.
Moins de features, c'est moins de façons de se planter !
L'opérateur pipe |> est le cœur du langage car au lieu d'imbriquer des appels de fonctions comme des poupées russes, vous chaînez les transformations de gauche à droite. Par exemple, pour récupérer tous les clients actifs et compter combien il y en a, vous écrivez quelque chose comme customers |> filter(active: true) |> size. C'est lisible, c'est fluide, et même quelqu'un qui n'a jamais codé comprend ce qui se passe.
Et il y a aussi l'opérateur alternative |. Comme ça, si une expression peut retourner null, vous pouvez prévoir un fallback avec ce simple pipe. Genre user.nickname | user.firstname | "Anonymous". Ça essaie dans l'ordre et ça prend la première valeur non-nulle.
Comme ça, fini les cascades de if/else pour gérer les cas où une donnée manque ! Youpi !
Voilà pour le langage...
Maintenant parlons un peu du bonhomme car Bernard Lambeau n'est pas un inconnu dans le monde du développement. Il est derrière Bmg (une implémentation de l'algèbre relationnelle), Finitio (un langage de schémas de données), Webspicy (pour tester des APIs), et Klaro Cards (une app no-code). Tout cet écosystème partageait déjà une certaine philosophie, et Elo vient unifier le tout. Son langage est d'ailleurs utilisé en production dans Klaro Cards pour exprimer des règles métier que les utilisateurs non-techniques peuvent modifier.
Ce qui m'a intéressé dans toute cette histoire, c'est surtout la méthode de développement de Bernard qui a travaillé en pair-programming avec Claude Code pendant des semaines, voire des mois. L'IA générait du code, et lui relisait, corrigeait, guidait, et l'IA apprenait de ces corrections pour les itérations suivantes. Sur l'ensemble du projet, chaque ligne de code, chaque test, chaque doc a été écrit par Claude et croyez le ou non, le code est clean car Bernard est un pro !
D'ailleurs, il a enregistré une démo de 30 minutes où il montre le processus en live .
En regardant cette démo, on découvre une vraie méthodologie de travail avec l'IA car il n'a pas juste balancé des prompts au hasard en espérant que ça marche. Au contraire, il a mis en place tout un système pour que la collaboration soit efficace et sécurisée.
Premier truc : le "safe setup". Bernard a configuré un environnement Docker sandboxé dans un dossier .claude/safe-setup afin de laisser Claude Code exécuter du code dans un conteneur Alpine isolé, sans risquer de faire des bêtises sur la machine hôte. En entreprise, c'est exactement le genre de garde-fou qu'on veut quand on laisse une IA bidouiller du code. Le conteneur a ainsi accès aux fichiers du projet, mais pas au reste du système.
Ensuite, il y a la documentation projet via un fichier CLAUDE.md à la racine. Ce fichier décrit l'architecture du langage avec le parser, l'AST, le système de typage, les différents backends, comme ça, quand Claude démarre une session, il lit ce fichier et comprend la structure du projet.
La gestion des tâches est aussi bien pensée puisqu'il utilise un système de dossiers façon Kanban : to-do, hold-on, done, et analyze. Chaque tâche est un fichier Markdown qui ressemble à une user story.
Ainsi, quand il veut ajouter une feature, il crée un fichier dans to-do avec la description de ce qu'il veut. Claude lit le fichier, implémente, et Bernard déplace le fichier dans done une fois que c'est validé. Le dossier analyze sert pour les trucs à creuser plus tard, et hold-on pour ce qui attend des décisions.
Ce qui est bien trouvé aussi, c'est qu'il utilise trois modes d'interaction selon les situations. Le mode "accept-it" pour les trucs simples où Claude propose et Bernard dispose. Le "plan mode" quand la tâche est complexe avec Claude qui pose des questions de design avant d'écrire du code. Et le mode autonome avec --dangerously-skip-permissions quand il a parfaitement confiance pour une série de modifications.
Bernard a aussi créé plusieurs personas spécialisés (des agents) que Claude peut invoquer. Un agent "security" qui analyse le code du point de vue sécurité. Un agent "DDD" (Domain-Driven Design) qui vérifie la cohérence du vocabulaire métier. Un agent "skeptic" qui cherche les cas limites et les bugs potentiels. Et un agent "Einstein" qui détecte quand le code devient trop complexe et suggère des simplifications.
En gros, 4 cerveaux virtuels qui relisent chaque modification.
Et là où ça devient vraiment ouf, c'est que Elo se teste lui-même. Les tests d'acceptance sont écrits en Elo, avec une syntaxe d'assertions qui se compile vers JavaScript, Ruby et SQL. Comme ça quand Bernard ajoute une feature, il écrit d'abord le test en Elo, puis Claude implémente jusqu'à ce que le test passe. Le langage valide sa propre implémentation.
Comme je vous l'avais dit, c'est propre !
Bernard n'a fait que valider et refuser et ne retouche jamais le code lui-même. C'est Claude qui fait tout le reste et ça c'est un sacré changement dans la façon de développer.
Il évoque aussi l'idée que quand on délègue une compétence à quelqu'un (ou quelque chose) qui la maîtrise, on peut se concentrer sur le reste. Comme ça, Bernard ne s'occupe donc plus d'écrire du code mais s'occupe plutôt de définir ce que le code doit faire, de valider les résultats, et de guider l'architecture.
C'est vraiment le métier de développeur nouvelle génération et c'est très inspirant si vous cherchez votre place de dev dans ce nouveau monde.
En tout cas, même si ce n'est pas la première fois qu'on voit Claude Code produire des résultats impressionnants là c'est carrément autre chose.
Maintenant si vous voulez tester, l'installation est simple. Un petit
Connexion`npm install -g @enspirit/elo`
Et vous aurez ensuite accès à deux outils :
elo pour évaluer des expressions à la volée, eteloc pour compiler vers la cible de votre choix.Et si vous voulez du JavaScript ?
eloc -t js votre_fichier.elo.
Du Ruby ?
eloc -t ruby.
Du SQL ?
eloc -t sql.
Le site officiel propose également un tutoriel interactif plutôt bien fichu pour découvrir la syntaxe. On commence par les bases (les types, les opérateurs), on passe aux fonctions, aux gardes, et on finit par les trucs plus avancés comme les closures et les comparaisons structurelles. En une heure ou deux, vous avez fait le tour.
Alors bien sûr, Elo n'est pas fait pour remplacer votre langage préféré car ce n'est pas un langage généraliste. Vous n'allez pas écrire une app mobile ou un jeu vidéo avec... Par contre, pour exprimer des règles métier, des validations, des transformations de données… C'est pile poil ce qu'il faut.
Peut-être qu'un jour on verra une équipe où les product managers écrivent directement les règles de pricing ou d'éligibilité en Elo , (j'ai le droit de rêver) et où ce code est automatiquement validé par le compilateur avant d'être déployé.
Plus de traduction approximative entre le métier et les devs, plus de bugs parce que quelqu'un a mal interprété une spec.
Le dépôt GitHub est ouvert , la documentation est dispo, et le langage est sous licence MIT donc vous avez de quoi explorer, tester, et pourquoi pas contribuer si le cœur vous en dit.
Voilà, avec Claude Code (ou d'autres comme Gemini CLI, Codex CLI...etc) on n'est clairement plus sur des outils qui complètent du code ou qui génèrent des snippets. On est carrément sur un système IA capable de créer des outils complets et des langages entiers, avec son humain préféré qui joue le rôle de chef d'orchestre.
Steve Klabnik a d'ailleurs fait quelque chose de similaire avec son langage Rue, lui aussi développé avec Claude, si vous voulez jeter un œil !
Voilà les amis ! La tendance est claire j'crois... les développeurs expérimentés commencent à utiliser l'IA comme un multiplicateur de force, et pas comme un remplaçant et je pense vraiment que vous devriez vous y mettre aussi pour ne pas vous retrouver à la ramasse dans quelque années...
Amusez-vous bien et un grand merci à Marc d'avoir attiré mon attention là dessus !
Alors celle-là, c’est la meilleure ! Si vous pensiez que les filtres de sécurité des IA étaient devenus des forteresses imprenables, préparez-vous à rigoler un bon coup car aujourd'hui, on va parler de comment j'ai réussi à rouler Gemini dans la farine avec une bidouille tellement simple que c'en est presque gênant pour Google.
Rassurez-vous quand même, c'est moins glauque que ce que tous les détraqués du bocal ont fait avec Grok ces dernières semaines.
Vous avez sans doute remarqué que dès qu'on demande à Nano Banana de bosser sur des photos de personnalités publiques, ou même juste de gens normaux, il se braque direct. Le machin vous sort son petit message pré-enregistré genre : "I can help with editing images of people, but I can't edit some public figures. Is there anyone else you'd like to try?".
Bref, c'est le blocage total pour protéger la vie privée de nos stars (et surtout pour s'éviter des procès, on ne va pas se mentir).
Sauf qu'en fait, l'IA de Google a une mémoire de poisson rouge quand on sait comment s'y prendre.
L'astuce est d'une simplicité désarmante. Vous n'avez pas besoin de faire 50 000 tests ou de connaître le langage des machines. En fait, il suffit de rester dans la même conversation. Quand il vous refuse la modification sur votre image initiale, vous lui redemandez exactement la même chose, mais en lui filant une autre image qui n'a absolument rien à voir (genre une photo de votre chat ou de votre petit-déjeuner).
Et là, c'est le drame (enfin, pour Google). Au lieu de bosser sur la deuxième image, Gemini va tout simplement reprendre le travail sur la première image, celle qu'il venait de vous refuser deux secondes plus tôt ! Hop, le filtre saute et vous voilà libre de faire vos petites expériences.
Alors bien sûr, je ne vous dis pas ça pour que vous alliez faire n'importe quoi (on reste des gens bien, hein), mais c'est quand même assez dingue de voir que des systèmes qui coûtent des milliards de dollars peuvent être contournés avec une manip d'une telle simplicité.
Comme quoi, la sécurité des IA, c'est encore un peu du bricolage par moments.
Alors ça ne marche pas à tous les coups, et il y a certaines personnalités pour qui c'est plus compliqué d'obtenir un résultat mais bon, quand ça fonctionne c'est rigolo. Je pense que les ingénieurs de chez Google vont vite boucher le trou dès qu'ils auront fini de lire mon article (le melooooon ^^).
Voilà pour la petite trouvaille du jour ^^. Ah et sinon vous pouvez aussi faire ça sur LMArena , ça passe mieux le filtrage en général.
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