Dans une conférence de presse annoncée au dernier moment, la Nasa a fait le point sur les déboires de Starliner, plus d'un an et demi après. Des ratés avaient perturbé lourdement la mission, forçant même les astronautes à rester bien plus longtemps que prévu à bord de l'ISS. L'analyse finale de l'agence spatiale américaine est très dure à l'égard de Boeing, le fabricant de la capsule, mais aussi envers elle-même.
Mark Zuckerberg a témoigné devant un tribunal de Los Angeles dans un procès important. Le sujet ? Les effets d'Instagram et Facebook sur la santé mentale des adolescents, avec près de 1 600 plaintes de familles et de districts scolaires américains regroupées dans cette affaire. Des documents internes accablants ont été dévoilés à l'audience.
Un procès hors norme
C'est devant la Cour supérieure de Los Angeles que le patron de Meta s'est présenté pour répondre aux accusations. Ce procès test doit déterminer si Instagram et Facebook ont contribué à dégrader la santé mentale des adolescents qui les utilisent. L'audience a démarré avec le témoignage de Kaley, une jeune femme de 20 ans qui a commencé à utiliser YouTube à 6 ans et Instagram à 9 ans. Son avocat, Mark Lanier, a déroulé devant le jury un collage de plus de 10 mètres composé de centaines de selfies qu'elle avait postés sur la plateforme. Dépression, dysmorphie corporelle, idées suicidaires : la jeune femme a décrit un parcours que des milliers d'autres familles affirment avoir vécu.
Des documents internes chocs
Et des preuves, il y en a : les avocats des plaignants ont sorti des documents internes de Meta qui datent de 2015. On y apprend qu'Instagram comptait à l'époque quatre millions d'utilisateurs de moins de 13 ans, soit environ 30 % des enfants américains de 10 à 12 ans. Un mémo de 2018 est encore plus direct : « Si on veut gagner gros avec les ados, il faut les attraper quand ils sont pré-ados ». Difficile d'être plus explicite.
Un autre document interne, daté de 2020, montre que les enfants de 11 ans avaient quatre fois plus de chances de revenir sur Facebook que les autres tranches d'âge. Zuckerberg a reconnu que les outils de protection avaient mis du temps à arriver. Il a même déclaré : « j'aurais aimé qu'on y arrive plus tôt » devant le tribunal. Sur les filtres de beauté, il a évoqué un compromis : les laisser disponibles sans les recommander.
Mais quelle défense pour Meta ?
Meta et Google, aussi visés dans cette procédure, défendent la même ligne : les réseaux sociaux ne causent pas directement de troubles psychologiques chez les jeunes. Probablement un peu embarrassés, les avocats de Meta expliquent que des dizaines de protections ont été mises en place ces dernières années, et aussi que la responsabilité incombe surtout aux parents. Le procès devrait durer six semaines, et d'autres dirigeants seront appelés à témoigner. L'enjeu dépasse clairement cette salle d'audience : si les plaignants obtiennent gain de cause, ça pourrait déclencher des milliers d'autres procédures à travers les États-Unis.
On a tous en tête un gosse qui passe ses journées sur TikTok ou Instagram, et ce procès met des visages et des chiffres sur ce problème qu'il est compliqué d'ignorer désormais. Le mémo « attrapez-les quand ils sont pré-ados » fait vraiment froid dans le dos. Reste à voir si ce procès changera quoi que ce soit, ou si dans cinq ans on en sera encore au même point, à regarder nos gamins scroller à l'infini en se disant que quelqu'un devrait faire quelque chose.
Une étude de l'Université d'Uppsala révèle que des tombes datant de 5 500 ans en Suède contiennent des individus apparentés au deuxième ou troisième degré, reflétant des relations familiales élargies. Pour les chercheurs, ces tombes démontrent donc l'importance des relations au-delà du cercle familial immédiat chez les chasseurs-cueilleurs scandinaves.
Découverte en mars 2024, la comète C/2024 E1 était extrêmement brillante ces derniers mois. Cependant, de récentes observations indiquent qu'elle devrait prochainement être éjectée de notre Système solaire.
Aujourd'hui j'aimerais vous parler un peu de bidouille et plus particulièrement de domotique. Hé oui, si comme moi, vous en avez marre que tous vos objets connectés passent par des serveurs chinois (souvent à la sécurité douteuse) ou américains (souvent directement connecté à la NSA) pour vous dire qu'il fait 22°C dans votre salon, on va voir comment ensemble créer ses propres capteurs 100% locaux avec ESPHome.
ESPHome, c'est un framework open source qui transforme n'importe quel ESP32 ou ESP8266 en appareil connecté intelligent sans vous prendre la tête. Vous écrivez un petit fichier YAML, vous flashez la puce, et hop, vous avez un capteur qui cause directement avec Home Assistant. Comme ça y'a pas de cloud et encore moins de données qui partent on ne sait où.
Et c'est hyper accessible... Suffit de savoir remplir un fichier texte avec quelques indentations (le fameux YAML), et voilà vous savez utiliser ESPHome.
ESPHome fait partie de l'Open Home Foundation (
Source
)
Ce qu'il vous faut
Un ESP32 (genre un Wemos D1 Mini ou un NodeMCU)
Un capteur DHT22 (température et humidité)
Quelques fils Dupont
Temps estimé : 30 minutes
Niveau branchement, c'est pas sorcier. Le DHT22 a 3 broches utiles : VCC sur le 3.3V de l'ESP, GND sur GND, et DATA sur un GPIO de votre choix (le GPIO4 marche nickel). Pensez aussi à ajouter une résistance de 4.7kΩ entre DATA et VCC si vous voulez des lectures béton (beaucoup de modules l'ont déjà intégrée, mais vérifiez bien).
Hé voilà ! Ce fichier suffit à tout configurer. Ensuite, pour flasher, branchez votre ESP en USB et lancez la commande :
esphome run capteur_salon.yaml
La première fois, ça compile tout le firmware et ça flashe. Une fois que c'est fait, l'ESP apparaît automatiquement dans Home Assistant si vous avez activé l'intégration. Et le top du top, c'est que les prochaines mises à jour se feront en WiFi (OTA), ce qui est super pratique quand le truc est planqué derrière un meuble.
Voilà l'ultime grand test avant le grand jour. Dans le cadre du retour des humains sur la Lune, la Nasa lance la répétition générale de sa fusée géante SLS pour la mission Artémis II, qui consistera ici à faire le tour du satellite avec un équipage. L'événement culmine cette nuit avec le remplissage des réservoirs et un compte à rebours simulé à suivre en direct.
SpaceX poursuit la préparation du prochain vol du Starship. Après avoir validé la bonne tenue des réservoirs de son nouveau booster Super Heavy, l'entreprise américaine a franchi une autre étape clé à la mi-février 2026.
Une étude dévoile que les plus anciens vertébrés, datant de plus de 518 millions d'années, possédaient quatre yeux, remettant en question l'évolution de la vision. Les fossiles, découverts en Chine, révèlent un système visuel complexe avec deux grands yeux latéraux et deux yeux centraux plus petits.
Lors du retour de la capsule Orion après la mission Artémis I, la Nasa a identifié des soucis sur le bouclier thermique. Mais alors que le même vaisseau s'apprête à partir avec un équipage à bord, comment la copie a-t-elle été revue pour assurer la sécurité des astronautes ?
La startup américaine Firefly Aerospace a joué la carte de la sécurité en annulant la perspective d'un décollage dès le 18 février 2026. Le départ de sa fusée Firefly Alpha a été décalé de 10 jours.
SpaceX poursuit la préparation du prochain vol du Starship. Après avoir validé la bonne tenue des réservoirs de son nouveau booster Super Heavy, l'entreprise américaine a franchi une autre étape clé à la mi-février 2026.
La startup américaine Firefly Aerospace a joué la carte de la sécurité en annulant la perspective d'un décollage dès le 18 février 2026. Le départ de sa fusée Firefly Alpha a été décalé de 10 jours.
Le grand jour approche pour Firefly Aerospace. Sauf coup de théâtre, sa fusée Firefly Alpha doit s'envoler prochainement. L'occasion d'une part d'effacer les ratés de l'an passé, et d'autre part de tourner la page de sa première génération de lanceurs. Car dès la mission suivante, la fusée Alpha changera de visage, de taille et de cerveau.
L'ancienne ville d'Alexandrie sur le Tigre, redécouverte au 21ᵉ siècle par des chercheurs, était un port stratégique établi par Alexandre le Grand pour faciliter le commerce avec l'Inde. Les recherches ont révélé une métropole avec de vastes îlots urbains, un centre industriel et un complexe palatial.
Après un premier test avorté au début du mois de février, la fusée SLS qui doit emporter la mission Artémis II va repasser sur la table d'examen, en espérant que les soucis de fuite soient résolus. Le décollage pourrait avoir lieu à partir du 6 mars 2026.
Vous avez déjà remarqué comment le volume varie d'une vidéo à l'autre sur YouTube, ou pire, comment certaines pubs sont 10 fois plus fortes que le contenu ? Bah c'est parce que tout le monde n'utilise pas la même norme de volume. Et si vous produisez du contenu audio/vidéo, c'est le genre de détail qui fait la différence entre un truc amateur et un rendu pro.
La bonne nouvelle, c'est que FFmpeg intègre déjà un filtre qui s'appelle loudnorm et qui gère tout ça automatiquement. La norme utilisée, c'est le LUFS (Loudness Units Full Scale), qui est devenue le standard de l'industrie, et YouTube, Spotify, les TV... tout le monde utilise ça maintenant pour mesurer et normaliser le volume audio.
D'ailleurs, si vous débutez complètement avec cet outil, je vous conseille de jeter un œil à mon guide
FFmpeg pour les nuls
pour bien piger les bases de la ligne de commande.
Allez, c'est partiii ! Temps estimé : 2-5 minutes par fichier (selon la méthode choisie)
Mais, avant de se lancer dans les commandes, un petit point sur les paramètres qu'on va manipuler. Le filtre loudnorm utilise trois valeurs principales. D'abord I (Integrated loudness), c'est le volume moyen global mesuré en LUFS. La valeur standard pour le streaming, c'est -16 LUFS pour YouTube et Spotify, ou -23 LUFS pour la diffusion broadcast. Ensuite TP (True Peak), le niveau maximal que le signal ne doit jamais dépasser. On met généralement -1.5 dB pour avoir une marge de sécurité. Et enfin LRA (Loudness Range), qui définit la plage dynamique autorisée, généralement autour de 11 dB.
Méthode 1 : Normalisation simple (single-pass)
C'est la méthode la plus rapide, parfaite pour du traitement à la volée :
Pourquoi ces valeurs : -16 LUFS c'est le standard YouTube/Spotify, -1.5 dB de true peak évite le clipping, et 11 dB de range dynamique garde un son naturel.
Le truc c'est que cette méthode fait une analyse en temps réel et ajuste à la volée. C'est bien, mais pas parfait. Pour un résultat vraiment précis, y'a mieux.
Méthode 2 : Normalisation en deux passes (dual-pass)
Cette méthode analyse d'abord le fichier complet, puis applique les corrections exactes. C'est plus long mais beaucoup plus précis.
FFmpeg va vous sortir un bloc JSON avec les mesures du fichier (input_i, input_tp, input_lra, input_thresh). Notez-les bien, car vous allez les injecter dans la deuxième passe.
Deuxième passe, on applique avec les valeurs mesurées (remplacez les chiffres par ceux obtenus à l'étape précédente) :
Pourquoi cette méthode ? En fait, en passant les valeurs mesurées, FFmpeg sait exactement de combien ajuster. L'option linear=true force une normalisation linéaire plutôt que dynamique, ce qui préserve mieux la dynamique originale.
Pour les fichiers vidéo
Le principe est le même, on ajoute juste -c:v copy pour garder la vidéo intacte sans la ré-encoder :
D'ailleurs, pour ceux qui veulent automatiser ça à l'extrême, j'avais parlé de
FFmpegfs
, un système de fichiers qui transcode automatiquement ce que vous déposez dessus. C'est pratique si vous avez une grosse bibliothèque à gérer.
Traitement par lots avec ffmpeg-normalize
Si vous avez plein de fichiers à traiter, y'a un outil Python qui automatise la méthode dual-pass :
Cet outil fait automatiquement les deux passes et supporte le traitement parallèle. Pratique pour normaliser une bibliothèque entière.
Et en cas de problème ?
Erreur "No such filter: loudnorm" : Votre version de FFmpeg est trop ancienne (il faut la 3.1 minimum). Mettez à jour votre binaire.
Le son est distordu après normalisation : Le fichier source était probablement déjà saturé. Essayez de baisser le target (-18 LUFS au lieu de -16) ou augmentez le headroom du true peak (-2 dB au lieu de -1.5).
Voilà, maintenant vous n'avez plus d'excuse pour avoir des niveaux audio qui varient dans tous les sens. Le LUFS c'est le standard, FFmpeg gère ça nativement, et ça prend 30 secondes.
Le guano, excrément d'oiseaux marins, est un super fertilisateur pour la culture du maïs. C'est lui qui aurait permis au royaume Chincha de prospérer au Pérou, il y a au moins 800 ans. Ce lien profond entre terre et mer était célébré et protégé, comme en attestent des preuves biochimiques mais aussi matérielles.
Lors d'une interview, Barack Obama a brièvement déclaré que les extraterrestres existaient. Une petite phrase lâchée à la manière d'une plaisanterie, mais qui a beaucoup fait réagir. À tel point que l'ancien président américain a dû préciser sa pensée de façon beaucoup plus sérieuse, tant sa remarque a été prise au premier degré.
Vous avez un serveur, un NAS, quelques services qui tournent chez vous ou au boulot, et vous vous demandez si tout ça est bien sécurisé ? Alors plutôt que d'attendre qu'un petit malin vous le fasse savoir de manière désagréable, autant prendre les devants avec un scanner de vulnérabilités.
Attention : si vous scannez le réseau de votre boulot, demandez toujours une autorisation écrite avant car scanner sans permission, c'est illégal et ça peut vous coûter cher. Et ne comptez pas sur moi pour vous apporter des oranges en prison.
OpenVAS (Open Vulnerability Assessment Scanner), c'est l'un des scanners open source les plus connus, maintenu par Greenbone. Une fois en place sur votre réseau, il scanne vos services exposés et vous balance un rapport avec ce qui craint : Ports ouverts, services mal configurés, failles connues, certificats expirés... De quoi repérer une bonne partie de ce qu'un attaquant pourrait exploiter.
L'interface principale d'OpenVAS
Ce qui est cool, c'est que vous restez en mode défensif. C'est pas un outil de pentest offensif ou de hacking pur et dur mais juste un audit de votre propre infra pour savoir où vous en êtes. Et ça tourne avec un feed de vulnérabilités (le Greenbone Community Feed) qui est régulièrement mis à jour, ce qui permet de détecter les failles récentes.
Pour l'installer, une des méthodes c'est de passer par Docker. Greenbone fournit une stack complète avec docker-compose. Après vous cherchez plutôt à analyser spécifiquement vos images de conteneurs,
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.
Pour OpenVAS, vous créez un répertoire, vous téléchargez leur fichier de config (jetez toujours un œil dedans avant de l'exécuter, c'est une bonne pratique), et hop :
mkdir -p ~/greenbone-community-container
cd ~/greenbone-community-container
curl -f -O -L https://greenbone.github.io/docs/latest/_static/docker-compose.yml
docker compose pull
docker compose up -d
L'assistant de configuration initiale
Après ça, vous accédez à l'interface web via http://localhost:9392.
Et pour le login, attention, car sur les versions récentes du conteneur communautaire, le mot de passe admin est généré aléatoirement au premier démarrage. Il faut donc aller voir les logs pour le récupérer (docker compose logs -f). Si ça ne marche pas, tentez le classique admin/admin, mais changez-le direct.
La première synchro des feeds peut prendre un moment, le temps que la base de vulnérabilités se télécharge. Vous avez le temps d'aller vous faire un café, c'est pas instantané.
Niveau config machine, la documentation recommande au moins 2 CPU et 4 Go de RAM pour que ça tourne, mais pour scanner un réseau un peu costaud, doublez ça (4 CPU / 8 Go) pour être à l'aise. Et une fois connecté, direction la section scans pour créer une cible avec votre IP ou plage d'adresses. Ensuite vous pouvez lancer un scan avec le profil de votre choix :
Le mode "Discovery" se contente de lister les services et ports ouverts tandis que le mode "Full and Fast" lance une batterie complète de tests de vulnérabilités. Il est conçu pour être "safe" (ne pas planter les services), mais le risque zéro n'existe pas en réseau donc évitez de scanner votre prod en pleine journée sans prévenir.
Les résultats arrivent sous forme de rapport avec un score de criticité comme ça vous avez le détail de ce qui pose problème et souvent des pistes pour corriger. Genre si vous avez un service SSH avec une config un peu lâche ou un serveur web trop bavard, le rapport vous le dira.
Par contre, c'est vrai que l'interface est assez austère comparée à des solutions commerciales comme Nessus mais c'est gratuit, c'est open source, et ça fait le taf pour un audit interne. La version Community a quand même quelques limitations (feed communautaire vs feed entreprise, support, etc.), mais pour surveiller son infra perso ou sa PME, c'est déjà très puissant.
Du coup, si vous voulez savoir ce qui traîne sur votre réseau avant que quelqu'un d'autre le découvre, OpenVAS est un excellent point de départ. Et c'est toujours mieux de découvrir ses failles soi-même que de les lire dans un mail de rançon... enfin, je pense ^^.
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