Les derniers chiffres de Jon Peddie Research montrent que le marché des cartes graphiques résiste mieux que prévu au premier trimestre 2026.
Cet article Cartes graphiques : le marché résiste et NVIDIA écrase toujours AMD a été publié en premier par GinjFo.
Une étude de l'Observatoire de la visibilité IA publiée en juin 2026 a passé au crible 6 438 sources citées par ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity pour recommander des cliniques esthétiques en France. Résultat : 97 % de ces sources ne sont pas indépendantes.
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Détourer un sujet filmé sur un fond vert, c'est le cauchemar classique du compositing. Entre les cheveux rebelles, le flou de mouvement et cette satanée frange verte sur les bords, on y passe vite des heures. Faut dire que la plupart des outils de détourage automatiques actuels c'est de la merde, puisqu'ils se contentent d'extraire des masques binaires un peu brutaux qui massacrent les détails fins.
Et c'est là qu'intervient CorridorKey , un outil dont le code est disponible sur GitHub et développé par Niko Pueringer de l'équipe Corridor Crew . Au lieu de bêtement découper la silhouette, ce réseau de neurones fait un travail de dé-mélange de couleurs (unmixing) hyper précis. Cela lui permet de reconstruire la couleur d'origine de chaque pixel en retirant le fond vert, tout en générant un canal alpha linéaire très propre... et c'est dingue parce que ça change tout en terme de qualité de rendu !
L'interface de EZ-CorridorKey après traitement
Pour les pros du VFX qui bossent sur Nuke, Resolve ou Fusion, l'outil gère nativement le format EXR en 16 et 32-bit linéaire. Ça conserve également toute la dynamique des couleurs pour l'intégration finale. Du coup, ça vaut le coup d'oeil si vous voulez intégrer ça proprement. D'ailleurs au passage, si vous cherchez un éditeur libre plus classique, jetez un oeil à Shotcut , je l'avais testé y'a pas longtemps et c'est vraiment cool.
Maintenant, attention avec CorridorKey car si traiter des images pour vos projets commerciaux est autorisé, la revente, les API payantes ou l'intégration logicielle ne marchent pas sans accord écrit préalable. Pour les repères de détourage (les alpha hints), je préfère BiRefNet car c'est plus léger mais autrement, le système s'appuie sur des modèles comme Generative Video Matting (GVM) ou VideoMaMa qui sont super quand même.
Côté matériel, Niko a développé le projet avec une NVIDIA RTX Pro 6000 de 96 Go de VRAM (en gros, une machine de guerre). Mais heureusement, la communauté qui a moins de sous a optimisé tout ça. Du coup, la version actuelle tourne aujourd'hui sur des GPU de 6 à 8 Go de VRAM, mais n'oubliez pas qu'il faut CUDA 12.8 sous Windows pour faire tourner le bouzin.
Comparaison de qualité de détourage
Les utilisateurs de Mac ne sont pas oubliés non plus puisque le soft tourne aussi sur les puces Apple Silicon M1+ grâce à la mémoire unifiée. L'installation est facilitée également par l'usage du gestionnaire de paquets uv, qui s'occupe d'installer Python, de créer l'environnement virtuel et de récupérer les dépendances sans que vous ayez à lever le petit doigt.
Et si la ligne de commande vous donne des boutons, il existe un fork fort sympathique baptisé EZ-CorridorKey . Ça ajoute une interface graphique simple, ce qui rend l'outil accessible aux artistes qui préfèrent cliquer sur des boutons. Et si vous aimez les effets analogiques, vous pouvez aussi le coupler avec ntsc-rs pour donner un look rétro à vos vidéos.
Bref, CorridorKey est un excellent moyen de tester la puissance de l'IA appliquée au détourage VFX pro sans se ruiner en logiciels propriétaires.
A vous de jouer maintenant !
Plus de 1 000 tokens par seconde sur une seule carte H100, l'accélérateur que Nvidia vend aux centres de données, et environ 700 sur une RTX 5090, sa carte gaming haut de gamme. C'est le débit que Google DeepMind annonce pour DiffusionGemma, son nouveau modèle d'IA ouvert, à peu près quatre fois ce que produisent les modèles Gemma classiques de taille comparable.
Toute la différence se joue dans la façon de générer le texte. Les modèles de langage habituels sont autorégressifs : ils écrivent de gauche à droite, un token à la fois, le token étant le petit morceau de mot que manipule une IA. DiffusionGemma fait tout autrement.
Il travaille comme les générateurs d'images, qui partent d'un nuage de bruit et le débruitent petit à petit jusqu'à la photo demandée. Le modèle pose un canevas de 256 tokens fictifs, repasse dessus plusieurs fois pour affiner ses estimations, puis finalise le bloc entier d'un coup.
Sous le capot, on a un Mixture of Experts de 26 milliards de paramètres, une architecture où seule une petite partie du modèle se réveille à chaque calcul, 3,8 milliards ici. Du coup le tout tient dans 18 Go de mémoire vidéo en version compressée, soit une grosse carte graphique grand public.
L'intérêt en local, c'est que cette approche déplace le goulot d'étranglement de la bande passante mémoire, la vitesse à laquelle la carte lit ses propres données, vers le calcul pur. Dans le cloud, les serveurs mutualisent les requêtes de milliers d'utilisateurs et leurs puces tournent en permanence, alors que votre GPU à la maison passe le plus clair de son temps à attendre les données. La diffusion occupe ces cycles perdus.
Et puis il y a les tâches non linéaires, où l'ordre d'écriture ne suit pas l'ordre de lecture. Google a même affiné une version sur le Sudoku, un casse-tête réputé impossible pour les modèles classiques puisque chaque case dépend de cases pas encore écrites. DiffusionGemma, qui corrige son canevas en continu, atteint 80% de réussite en faisant tomber les étapes de calcul de 48 à 12.
Tout n'est pas rose pour autant. Dans une image, un pixel raté passe inaperçu. Un token mal prédit, lui, peut rendre un paragraphe entier incohérent et forcer à tout recommencer. Et pour une réponse de cinq mots, dégrossir un canevas complet gaspille du calcul. C'est d'ailleurs pour ça que les gros Gemini du cloud n'y passent pas.
Le modèle est expérimental, mais il sort sous licence Apache 2.0, la même que le reste de la famille Gemma 4, donc utilisable commercialement sans restriction. Les poids se téléchargent dès maintenant sur Hugging Face, la plateforme de référence des modèles ouverts, avec une optimisation menée main dans la main avec Nvidia. MLX, l'outil d'Apple pour faire tourner l'IA en local, est aussi de la partie, les Mac sont donc servis.
Si vous voulez mon avis, c'est sur ces modèles locaux que Google est le plus intéressant en ce moment, bien plus que sur Gemini.
Source : ARS Technica
Avec RTX Spark, NVIDIA tente de transformer Windows on Arm en une plateforme haut de gamme pour le jeu, la création et l’IA locale.
Cet article Plateforme RTX Spark de Nvidia, voici tout ce qu’il faut savoir a été publié en premier par GinjFo.
La campagne cybercriminelle qui a déjà compromis des dizaines de dépôts de développeurs en mai et juin continue de se transformer. Une nouvelle vague, documentée par la société de sécurité Socket, révèle une escalade technique où les attaquants utilisent les mécanismes de sécurité des IA comme bouclier anti-détection.
La campagne cybercriminelle qui a déjà compromis des dizaines de dépôts de développeurs en mai et juin continue de se transformer. Une nouvelle vague, documentée par la société de sécurité Socket, révèle une escalade technique où les attaquants utilisent les mécanismes de sécurité des IA comme bouclier anti-détection.
Quand vous utilisez une IA pour analyser un document, générer du code ou simplement discuter, le modèle doit conserver en mémoire tout ce qui a été échangé. Cette mémoire temporaire, appelée cache KV (Key-Value Cache), grossit à mesure que le contexte s’allonge. Le problème, c’est que plus une conversation ou un document est long, plus la consommation de mémoire augmente… Sur les grands modèles de langage (LLM), cela peut rapidement représenter plusieurs Go de RAM (ou de VRAM). Mais les choses évoluent…
Tether a publié en open source TurboQuant. Il ne s’agit pas d’une nouvelle IA, mais d’une technologie intégrée capable de réduire jusqu’à 5 fois le besoin de mémoire des LLM. La technique repose sur la quantification : les données en cache prennent moins de place, sans impact sur des capacités du modèle. Dans certains cas, un modèle nécessitant 20 Go de VRAM pourrait fonctionner avec seulement 4 Go et donc faciliter l’exécution de LLM en local : sur un PC, un téléphone, voire un NAS.
TurboQuant apporte également un gain de performances sur les contextes très longs. Tether annonce une accélération comprise entre 15% et 19% pour des fenêtres de contexte allant de 128 000 à 256 000 tokens. En revanche, sur les contextes plus courts, le gain reste marginal…
En avril, Google a annoncé l’intégration de TurboQuant dans Gemini et Gemma 4. L’impact a été immédiat ! Côté bourse, SK Hynix a immédiatement chuté de 6,2 % et Samsung Electronics de 4,8 %, entraînant l’indice KOSPI dans une baisse allant jusqu’à 3 % en séance. Aux États-Unis, Micron a perdu 3,4 %, SanDisk 3,5 %, Western Digital 1,63 % et Seagate 4 %.
Le message des marchés est simple : si les modèles d’IA consomment moins de RAM, la demande en modules mémoires pour DataCenters pourrait chuter. Les cours se sont depuis redressés…
Le PDG de Tether positionne TurboQuant dans une ambition plus large : réduire la dépendance aux Clouds. TurboQuant est intégré au SDK QVAC 0.12.0, qui inclut également la génération vidéo à partir de texte et des fonctions de contrôle robotique. Le package propose un pipeline de quantification complet, des adaptateurs pour les principaux frameworks d’inférence, des profils de déploiement prêts à l’emploi et une documentation développeur. La couche d’exécution repose sur QVAC Fabric, le moteur d’IA local de Tether lancé cette année.
En passant à l’open source, Tether cherche à fédérer une communauté de développeurs autour de sa plateforme et à abaisser la barrière d’entrée pour le déploiement de l’IA.
TurboQuant n’est pas la seule technique qui pousse dans cette direction. Google vient publier des variantes Gemma 4 QAT (Quantization-Aware Training), une approche différente mais complémentaire. Là où TurboQuant « compresse » la mémoire utilisée pendant l’inférence (le cache KV), la QAT réduit la taille des poids du modèle lui-même, en intégrant la compression directement dans la phase d’entraînement plutôt qu’après coup.
Le modèle apprend à rester précis malgré la compression, au lieu de la subir. Google annonce des performances proches du modèle original en bfloat16, avec une empreinte mémoire drastiquement réduite. Le plus petit modèle de la gamme, le Gemma 4 E2B (pour du texte uniquement), passe sous le 1 Go de RAM ce qui est plutôt bienvenu pour nos téléphones.
TurboQuant est une technologie qui permet aux modèles d’IA de consommer moins de mémoire lorsqu’ils traitent de grandes quantités d’informations, tout en améliorant les performances sur les longs contextes. Elle « compresse » les données temporairement stockées par l’IA afin qu’elles occupent moins d’espace en mémoire. Des approches comme la QAT de Google complètent cette évolution en réduisant la taille des modèles eux-mêmes :! Les 2 techniques sont cumulables et pointent dans la même direction.
Est-ce que la demande en mémoire va baisser ? Très probablement dans les Data Centers, où les besoins en VRAM par modèle pourraient se contracter significativement. À plus long terme, cela pourrait aussi détendre le marché grand public, où les pénuries ont fait grimper les prix des modules DDR5 et LPDDR5. À surveiller également, l’arrivée de CXMT (ChangXin Memory Technologies), fabricant chinois qui monte en puissance et pourrait peser sur les prix indépendamment de l’évolution des usages IA.
Le Patch Tuesday de juin 2026 établit un nouveau record : jamais Microsoft n'avait corrigé autant de vulnérabilités en un seul mois. Et derrière les chiffres, c'est certainement une tendance de fond qui s'impose.
Le Patch Tuesday de juin 2026 établit un nouveau record : jamais Microsoft n'avait corrigé autant de vulnérabilités en un seul mois. Et derrière les chiffres, c'est certainement une tendance de fond qui s'impose.
Et si les GAFAM avaient déjà leur successeur ? Né sur X le 9 juin 2026, le mème « MANGOS » remplace les géants historiques par Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI et SpaceX. Un acronyme rigolo, mais surtout révélateur d’un basculement de la tech.
La Commission européenne vient de couper l'herbe sous le pied d'Apple en affirmant que la décision de ne pas lancer le nouveau Siri dopé à l'intelligence artificielle dans l'Union est le choix d'Apple, et de personne d'autre.
La veille, Cupertino avait pourtant désigné un coupable tout trouvé, le DMA (Digital Markets Act, cette loi européenne qui force les géants du numérique à ouvrir leurs plateformes à la concurrence), en expliquant que cette réglementation l'empêchait de proposer son assistant repensé sur iPhone et iPad chez nous.
Bruxelles n'a pas du tout apprécié de servir de bouc émissaire.
Son porte-parole Thomas Regnier a renvoyé la balle d'une formule cinglante, en soutenant qu'Apple s'est tout bonnement révélée incapable de développer des solutions d'interopérabilité conformes aux exigences européennes de protection de la vie privée et de sécurité, et qu'au lieu de chercher une vraie solution, la marque a réclamé une exemption pure et simple de ses obligations, ce qui n'a jamais été envisageable.
En clair, la loi n'y est pour rien.
Il faut dire que la pilule est d'autant plus amère qu'il ne s'agit pas du premier accroc, le déploiement d'Apple Intelligence ayant déjà pris du retard sur le Vieux Continent, officiellement au nom de ce même règlement, si bien que les utilisateurs européens commencent à avoir une fâcheuse impression de déjà-vu à chaque grande nouveauté logicielle de Cupertino.
Apple, de son côté, dégaine Craig Federighi, son patron du logiciel, qui se dit profondément déçu et jure avoir vu chacune de ses propositions rejetée par les régulateurs, dont un mécanisme maison appelé Trusted System Agent qui aurait permis à des assistants vocaux concurrents d'accéder aux mêmes fonctions que Siri sur les appareils européens, le tout assorti d'un calendrier de déploiement étalé sur dix-huit mois que Bruxelles aurait balayé.
Pour la firme, l'Europe réclame ni plus ni moins un accès quasi illimité aux appareils, avec la capacité d'agir de façon autonome, sans que l'utilisateur garde la main. Une interprétation extrême, donc. La Commission, elle, balaie l'argument.
Et pendant que les deux camps se rejettent la faute, ce sont quelques centaines de millions d'Européens qui n'auront pas le nouveau Siri à la sortie d'iOS 27 et iPadOS 27, attendus plus tard cette année, sans la moindre date de rattrapage à l'horizon.
Maigre lot de consolation, l'assistant restera disponible sur macOS, visionOS et watchOS, ces plateformes échappant aux mêmes obligations du DMA. Allez comprendre.
Se faire contredire publiquement par le régulateur qu'on accuse, voilà qui fait quand même désordre quand on jure n'avoir rien à se reprocher.
Source : Mac Rumors
Voilà autre chose dites donc. En avril, Anthropic, le concurrent direct d'OpenAI et créateur de l'assistant Claude, dévoilait Mythos, un modèle d'intelligence artificielle tellement doué pour dénicher et exploiter des failles informatiques que l'entreprise avait préféré ne pas le diffuser. Il restait réservé à une poignée d'organisations de cyberdéfense triées sur le volet.
Deux mois plus tard, ce même moteur arrive chez le grand public sous le nom de Claude Fable 5.
C'est exactement le modèle de Mythos en dessous, avec des limites posées par-dessus. Anthropic ne s'en cache pas : Fable 5 dépasse tout ce qu'elle a publié jusqu'ici, son propre Claude Opus 4.8 compris, et ses tests internes le placent devant le GPT-5.5 d'OpenAI comme devant le Gemini 3.1 Pro de Google. Le modèle parvient même à terminer Pokémon FireRed en se contentant de regarder l'écran défiler.
Pour éviter les dérapages, trois classifieurs, des programmes qui surveillent en continu ce que vous tapez, passent chaque conversation au crible. Dès qu'une requête touche à la cybersécurité offensive, à la biologie ou à la chimie sensibles, la réponse est refilée à Claude Opus 4.8, nettement moins à l'aise sur ces terrains piégeux.
Anthropic assure que ce garde-fou se déclenche sur moins de 5% des sessions, et qu'un programme de chasse aux failles de plus de 1 000 heures n'a débouché sur aucun contournement universel.
Il y a quand même une contrepartie qui pique. Toutes les conversations avec Fable 5 sont conservées 30 jours, y compris pour les entreprises qui avaient pourtant signé des accords de rétention zéro, autrement dit la garantie écrite qu'aucune de leurs données ne serait gardée. Officiellement, c'est pour repérer les attaques inédites.
Côté porte-monnaie, le modèle est gratuit pour les abonnés Pro, Max, Team et Enterprise jusqu'au 22 juin, après quoi il faudra des crédits d'utilisation. Pour les développeurs qui le branchent à leurs applications, comptez 10 dollars par million de mots traités en entrée et 50 dollars en sortie, soit le double du tarif d'Opus 4.8.
Quelques jours avant cette sortie, Anthropic réclamait publiquement une "pédale de frein coordonnée" sur les modèles les plus avancés, en agitant le risque d'une IA capable de se perfectionner toute seule.
Bref, on prêche la prudence le lundi et on ouvre les vannes le jeudi. La logique commerciale a visiblement gagné l'arbitrage.
Source : Anthropic
Une seule entreprise américaine peut-elle vraiment valoir plus qu’un pays de 1,4 milliard d’habitants ? C’est la comparaison vertigineuse qui circule autour de Nvidia. Si celle-ci est à prendre avec prudence, elle en dit beaucoup sur la fièvre qui entoure l’IA.
Entre une Switch 2 qui entame sa deuxième année et une Switch 1 qui approche la décennie, le catalogue Nintendo n'a jamais été aussi vaste. Pour vous aider à trier, Numerama a testé une bonne centaine de jeux au fil des années (et des modèles) et vous livre son top ultime des meilleurs jeux sur Switch 1 et 2 en 2026.
Anthropic a publié Claude Fable 5 pour le grand public et Mythos 5 pour certains partenaires. Jusqu'au 22 juin 2026, Fable 5 est intégré aux forfaits Claude.
Le post Claude Fable 5, la version grand public de Mythos est disponible, mais pour une durée limitée ! a été publié sur IT-Connect.
Vous aimez bosser avec un petit fond sonore ?
Et bien sachez qu'Anthropic diffuse désormais sa propre radio lofi sur YouTube, 24h sur 24. Ça s'appelle Claude FM et c'est même planqué dans Claude Code derrière la commande /radio.
Le visuel du stream, sobre comme la com' qui va avec
Il existe pleins de chaînes qui proposent ça, la Lofi Girl en tête donc à vrai dire ce n'est pas une grosse nouveauté en soi. Sauf que là, le lancement s'est fait à la sauce easter egg sans billet de blog, et pas même une ligne dans le changelog (j'ai vérifié, que dalle) ! Juste un tweet sur le compte @ClaudeDevs avec écrit "/radio", et rien d'autre.
Du coup, vous tapez /radio dans Claude Code, que vous soyez sur macOS, Linux ou Windows, et hop, le stream s'ouvre dans votre navigateur. Et si vous êtes en SSH sur une machine sans interface graphique, cette commande affichera simplement l'URL du flux.
Et qu'est-ce que vous allez y écouter ?
De la lofi et de l'ambient, mixées en continu. La description de la chaîne tient en 2 phrases : "Press play and keep thinking. Made and curated by musicians." Donc c'est de la vraie musique faite par de vrais humains, et pas de la soupe générée par IA.
Et ça tourne plutôt bien d'ailleurs, avec quelques centaines d'auditeurs à toute heure du jour et de la nuit (419 au compteur quand j'ai regardé hier soir). Par contre, attention, le live redémarre de temps en temps et change donc d'URL YouTube... d'où l'intérêt de passer par la commande plutôt que par un favori.
Et puis cette histoire de "musiciens" a pris un virage rigolo car d'après un échange sur X , un auditeur qui entendait l'artiste Ben Seretan en boucle sur le stream a fini par le retrouver pour le remercier. Et le mec ne savait même pas que sa musique y passait ! Et quand on lui a expliqué le concept, il a répondu "i think i'm grateful? but i also think i'm not getting paid?".
En fait, la théorie la plus probable, c'est qu'Anthropic utilise les morceaux via un agrégateur tiers ou un catalogue de musique de production, et que l'artiste touchera ses quelques centimes sans jamais savoir d'où viennent les écoutes.
Moi j'aime bien la lofi / chill pour donner un truc de fond à mouliner à mon cerveau pendant que je me concentre sur du vrai boulot, ou pour lire. Alors ce /radio, c'est sympa pour offrir un petit fond sonore à ceux qui bossent.
D'ailleurs, vous vous souvenez peut-être de mon article où je vous présentais Lowfi , un lecteur lofi minimaliste en ligne de commande, ou encore Opal pour rester détendu au boulot. Hé bien Claude FM joue dans la même cour.
Bref, un onglet de plus à épingler pour vos sessions de boulot ou de lecture et si vous utilisez déjà Claude Code, tapez /radio, c'est cadeau !
Les prochaines générations de cartes graphiques AMD RDNA 5 et Nvidia Rubin ne seraient pas attendues avant fin 2027, voire 2028, selon des informations de partenaires constructeurs. Un délai inhabituel qui s'expliquerait par la priorité donnée à l'intelligence artificielle au détriment du marché du gaming.
L’article Les gamers vont devoir patienter : pas de nouvelles cartes graphiques avant 2028 ? est apparu en premier sur Tom’s Hardware.
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