Un jour après l'iPad mini, Apple dévoile par communiqué de presse un nouveau MacBook Pro et un nouvel iMac, tous les deux équipés de la puce M6. Le très attendu MacBook Pro à écran tactile n'est pas encore là : il devrait être dévoilé mercredi à Los Angeles. Numerama est sur place.
Après les serveurs d’IA, les robots vont-ils engloutir la RAM ? Plusieurs rapports leur prédisent un appétit démesuré, au risque de faire craindre une crise à rallonge. Mais les volumes envisagés invitent à relativiser.
Shenmue III Enhanced, la version remise à neuf du jeu de Yu Suzuki sorti en 2019, est repoussé au début de l'année 2027. Le jeu original avait lui-même pris deux ans de retard sur la date promise et n'avait, au final, pas vraiment convaincu.
Une intelligence artificielle peut rédiger un texte, analyser une image ou utiliser des logiciels pour accomplir une tâche. Derrière ces services se trouvent des données, des modèles mathématiques, du travail humain et une infrastructure informatique. Comprendre ces éléments aide à expliquer à la fois leurs capacités et leurs erreurs.
Le fonctionnement de l’IA ne se résume pas à une machine qui consulte Internet pour chaque réponse. Il faut distinguer la collecte des données, l’apprentissage du modèle et son utilisation. Un agent IA ajoute encore une couche : il associe le modèle à des outils pour effectuer des actions.
Ce guide suit ce parcours, principalement à travers l’IA générative et les modèles de langage. Vous découvrirez comment les données sont préparées, pourquoi les entreprises cherchent davantage de calcul, quel rôle jouent les travailleurs des données, les GPU et les datacenters, et comment séparer les capacités observées des promesses commerciales.
L’intelligence artificielle regroupe des méthodes permettant à un système informatique de réaliser des tâches comme reconnaître des objets, classer des messages, prévoir une valeur ou produire du contenu. Toutes les IA ne sont pas des assistants conversationnels : un filtre antispam et un générateur d’images répondent à des objectifs différents.
Dans l’apprentissage automatique, le système ajuste un modèle à partir d’exemples, plutôt que de recevoir une règle écrite pour chaque situation. L’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches de calcul. Ces « neurones » sont des éléments mathématiques ; leur nom ne signifie pas qu’ils reproduisent un cerveau humain.
L’IA générative produit de nouveaux contenus : textes, images, sons ou vidéos. Un grand modèle de langage, ou LLM, traite notamment du texte. Le modèle fournit les capacités de calcul apprises ; l’application ajoute l’interface, les instructions, les outils et parfois des filtres. Deux applications utilisant un même modèle peuvent donc offrir des comportements différents.
Selon le projet, les données peuvent provenir de pages Web, de livres, de dépôts de code, de documents scientifiques, d’images ou d’enregistrements. Elles peuvent être collectées automatiquement, achetées, obtenues sous licence ou créées spécialement. Les corpus publics et les données générées par d’autres modèles font également partie des sources possibles.
Le captage des données désigne cette acquisition. Pour le Web, des robots récupèrent des pages, puis des traitements extraient le contenu utile. Ce n’est pas encore de l’apprentissage : à ce stade, l’entreprise rassemble une matière première. Les jeux de données ne sont pas identiques d’un modèle à l’autre et leur composition n’est pas toujours publiée intégralement.
Les données brutes contiennent du bruit : publicités, menus, textes répétés, pages illisibles ou contenus de faible qualité. La préparation consiste notamment à filtrer, identifier les langues et retirer des doublons. Les développeurs choisissent aussi les proportions de chaque domaine. Le projet FineWeb illustre ce travail de filtrage et de déduplication à grande échelle.
Une collection énorme n’est donc pas nécessairement une collection utile. Des répétitions peuvent surreprésenter certains contenus ; un corpus déséquilibré peut moins bien couvrir certaines langues ou situations. La collecte soulève aussi des questions de provenance, de confidentialité et de droits : pouvoir lire un document sur Internet ne permet pas de présumer que tous ses usages sont autorisés.
Cette course dépasse le Web. Dans une décision du 23 juin 2025, dans l’affaire Bartz contre Anthropic, le tribunal décrit l’achat de millions de livres imprimés, souvent d’occasion, pour une bibliothèque numérique interne. Des prestataires retiraient les reliures et découpaient les pages afin de les scanner, puis jetaient les exemplaires papier. Les fichiers obtenus contenaient les pages et du texte exploitable par machine.
Cette numérisation destructive est documentée. En revanche, la décision ne démontre pas que la destruction visait à empêcher les concurrents d’accéder aux ouvrages. « Livres d’occasion » ne signifie pas non plus « livres rares ». Cet exemple montre les moyens industriels consacrés aux données, sans permettre de généraliser la pratique à tous les éditeurs d’IA.
Un ordinateur ne calcule pas directement avec le sens des mots. Pour un modèle de langage, le texte est découpé en tokens : mots, fragments de mots ou signes, selon le système de tokenisation. Un token n’équivaut donc pas toujours à un mot. Chaque élément reçoit un identifiant, puis une représentation numérique utilisée dans les calculs. La documentation de Hugging Face explique cette tokenisation.
Les images et les sons doivent eux aussi être transformés en représentations numériques, selon des méthodes adaptées. Un modèle multimodal peut traiter plusieurs types de contenus. Cela ne veut pas dire qu’il utilise exactement le même mécanisme pour produire du texte, une image et une voix.
Pendant le préentraînement d’un modèle de langage génératif, une tâche courante consiste à prévoir le prochain token à partir des précédents. Dans un exemple simplifié, « Le chat dort sur le… » peut être suivi de « canapé ». Le modèle attribue des probabilités aux suites possibles et compare sa prédiction à la suite réellement présente dans l’exemple.
Un calcul mesure l’erreur. Un algorithme d’optimisation ajuste ensuite les paramètres, ou poids, du réseau pour améliorer ses prédictions sur les données. Ce cycle est répété sur de très nombreux exemples. On parle d’apprentissage auto-supervisé lorsque le texte fournit lui-même la cible à prédire : un humain n’a pas à annoter chaque phrase. Hugging Face décrit ce principe de préentraînement.
Beaucoup de LLM utilisent une architecture Transformer. Son mécanisme d’attention pondère les relations entre éléments du contexte, ce qui aide à traiter les dépendances dans une phrase ou un document. Il s’agit de calculs, pas d’une attention consciente. L’architecture a été présentée dans Attention Is All You Need.
Les paramètres ajustés encodent des régularités qui permettent de généraliser : structures de phrases, associations et façons de résoudre certaines tâches. Le modèle ne fonctionne pas comme une base de données dans laquelle chaque question retrouverait systématiquement un document exact. Il peut cependant mémoriser des séquences et parfois les reproduire, comme le montre la recherche sur l’extraction de données d’entraînement.
Après ce premier apprentissage, un ajustement, ou fine-tuning, peut adapter le modèle à un domaine ou à une tâche. Des exemples de consignes et de réponses servent notamment à améliorer son utilisation comme assistant. Cette étape modifie le modèle ; elle est différente de l’ajout temporaire d’un document à une conversation. Hugging Face présente ce fonctionnement du fine-tuning.
L’IA s’appuie sur des métiers souvent moins visibles que ceux des ingénieurs. Les travailleurs des données peuvent classer des images, transcrire des enregistrements, corriger des exemples ou évaluer des réponses. L’expression « ouvriers du clic » souligne ce travail parfois fragmenté, mais elle ne doit pas masquer les compétences nécessaires à certaines tâches spécialisées.
Pour améliorer un assistant, des évaluateurs peuvent comparer deux réponses à une même question et indiquer laquelle est la plus utile. Ces préférences peuvent alimenter un apprentissage supplémentaire, par exemple à travers un modèle de récompense ou d’autres méthodes d’optimisation. Les travaux sur les retours humains décrivent cette famille de techniques. Une préférence humaine ne constitue toutefois pas une preuve automatique de vérité.
Ce travail peut être effectué par des salariés, des prestataires ou des personnes rémunérées à la tâche. Des recherches présentées par l’OIT examinent notamment le nettoyage, l’annotation et les conditions de travail en Inde et au Kenya. Les questions portent sur la rémunération, la stabilité de l’activité, la protection sociale et, pour certaines missions de modération, l’exposition à des contenus difficiles.
Les scaling laws, ou lois d’échelle, décrivent des relations empiriques entre les performances mesurées, la taille du modèle, les données et le calcul consacré à l’entraînement. Les travaux publiés en 2020 montrent notamment une évolution prévisible de l’erreur de prédiction dans les conditions étudiées. Ce sont des observations quantitatives, pas une loi garantissant une intelligence illimitée.
Cette perspective encourage la recherche de corpus et d’infrastructures plus importants. Mais les ressources doivent être équilibrées. L’étude Chinchilla, publiée en 2022, a montré qu’à budget de calcul comparable, un modèle plus petit entraîné sur davantage de tokens pouvait dépasser des modèles plus grands insuffisamment entraînés. Augmenter seulement le nombre de paramètres n’est donc pas toujours le meilleur investissement.
La formule « plus de données = meilleure IA » reste incomplète. La qualité, l’architecture, la préparation du corpus et l’objectif d’évaluation comptent aussi. Une diminution de l’erreur de prédiction ne garantit pas une baisse équivalente des erreurs factuelles dans tous les usages. Les progrès supplémentaires peuvent exiger des augmentations importantes de ressources.
Les données synthétiques peuvent être utiles si elles sont sélectionnées et vérifiées. Elles peuvent aussi renforcer des erreurs ou réduire la diversité lorsqu’elles remplacent récursivement les données d’origine. Des recherches sur l’effondrement des modèles montrent que les résultats dépendent du mélange et de la conservation des données réelles : toute utilisation de données synthétiques ne provoque pas automatiquement un effondrement.
Il faut enfin distinguer le calcul d’entraînement du calcul effectué pendant l’utilisation. Explorer plusieurs réponses, vérifier des étapes ou consulter des outils peut améliorer un résultat, mais ajoute du temps et du coût. Cela ne remplace pas systématiquement un modèle mieux entraîné et ne garantit pas la justesse de la réponse.
Lorsque vous envoyez une demande, le système prépare les instructions et le contexte, puis utilise le modèle : c’est l’inférence. Pour un LLM génératif courant, la réponse est construite progressivement. Les probabilités calculées et la méthode de sélection des tokens déterminent la suite produite. La documentation sur la génération de texte décrit ces mécanismes.
Le contexte peut inclure votre message, une partie de l’historique et des documents. Sa capacité est limitée. Une conversation très longue peut être résumée ou tronquée par l’application ; tout ce qui a été dit n’est donc pas nécessairement disponible à chaque réponse. Le texte produit dépend aussi des consignes de l’application et des outils accessibles.
Si vous corrigez un nom dans une conversation, le modèle peut utiliser cette correction pour la suite sans que ses paramètres soient modifiés. Une application peut également enregistrer une préférence et la réintroduire plus tard. Cette mémoire logicielle est distincte de l’entraînement et ne correspond pas à la mémoire physique du GPU.
Une application peut rechercher des passages dans un ensemble de documents puis les transmettre au modèle avec votre question. Cette approche est souvent appelée RAG, pour génération augmentée par récupération. Elle sépare le modèle entraîné d’une source documentaire consultable. Les travaux sur le RAG présentent cette association entre génération et recherche d’informations.
Ainsi, un assistant peut répondre sur un document récent sans avoir appris son contenu pendant le préentraînement. Il reste possible qu’il sélectionne un mauvais passage, interprète mal une source ou invente une conclusion. La présence d’un lien n’est pas suffisante : la source doit réellement soutenir l’affirmation.
Un agent IA associe généralement un modèle à des outils et à un programme qui organise les actions. Il peut rechercher une information, lire un fichier, appeler un service ou exécuter un traitement. Le modèle propose l’action ; le logiciel vérifie les permissions, l’exécute et lui retourne le résultat. Le système peut alors décider de poursuivre.
Prenons un exemple : préparer un tableau comparatif à partir de documents. L’agent recherche les fichiers, extrait les éléments utiles, construit le tableau et contrôle certaines valeurs. Lire ces documents lui fournit du contexte ; cela ne signifie pas qu’il modifie les paramètres de son modèle ou qu’il apprend durablement chaque document.
Une procédure fixe suit des étapes déterminées à l’avance. Un agent peut choisir davantage ses prochaines actions selon les résultats. Anthropic distingue ces workflows des agents. L’autonomie n’est cependant pas absolue : elle dépend des outils fournis, des permissions, de la durée autorisée et des contrôles prévus par l’application.
Une mauvaise interprétation peut produire une action incorrecte. Un document consulté peut aussi contenir des instructions malveillantes cherchant à détourner l’agent : on parle d’injection de prompt. Les contrôles doivent distinguer les informations lues des instructions autorisées, limiter les accès et prévoir une validation pour les actions importantes. Les travaux sur la sécurité des agents montrent que plusieurs protections sont nécessaires.
Les réseaux de neurones effectuent de grandes quantités de calculs sur des tableaux de nombres. Les GPU, initialement développés pour le graphisme, sont adaptés à de nombreuses opérations parallèles. Les accélérateurs destinés à l’IA ajoutent notamment des unités spécialisées dans certains calculs matriciels. Cela explique leur rôle dans l’entraînement et l’inférence.
Le processeur généraliste, ou CPU, reste nécessaire pour organiser les tâches, préparer les données et faire fonctionner le serveur. Une infrastructure performante dépend de leur coopération, ainsi que du stockage et des communications. L’architecture Grace Hopper de NVIDIA illustre cette association entre processeur, GPU et interconnexion.
Il faut distinguer plusieurs ressources : le stockage conserve les corpus et les modèles ; la RAM accueille les données utilisées par le serveur ; la mémoire du GPU contient notamment les paramètres et les éléments nécessaires aux calculs. L’entraînement nécessite aussi de conserver des états supplémentaires pour ajuster le modèle.
Une puce rapide peut être limitée si les données arrivent trop lentement. La bande passante mémoire mesure la quantité transférable par unité de temps, tandis que la capacité détermine ce qui peut tenir en mémoire. La HBM, présente sur de nombreux accélérateurs de datacenter, vise de hauts débits. La documentation NVIDIA sur Hopper présente cette organisation.
Pendant l’inférence, les longs contextes et le nombre de demandes simultanées consomment également de la mémoire. Les systèmes utilisent notamment des caches pour éviter de refaire certains calculs. Une partie des optimisations consiste donc à mieux utiliser la mémoire disponible, et pas seulement à multiplier les opérations par seconde.
Le rôle de NVIDIA ne se limite pas aux puces. CUDA et les bibliothèques associées permettent aux développeurs d’exploiter les GPU pour leurs logiciels. L’environnement logiciel, les outils et les interconnexions comptent dans le choix d’une plateforme. Les accélérateurs de serveur ne se confondent pas avec une carte graphique de PC, même si certains principes sont communs.
D’autres solutions existent : AMD propose les GPU Instinct avec son environnement ROCm, et Google développe les TPU, des accélérateurs spécialisés. Le choix dépend notamment du logiciel, du calcul, de la mémoire, du coût et de la disponibilité. Aucun chiffre de performance isolé ne suffit à comparer toutes les charges de travail.
Pour de grands entraînements, les calculs sont répartis sur de nombreux accélérateurs qui échangent régulièrement des données. Des réseaux rapides sont indispensables pour éviter que les machines attendent les résultats des autres. Le datacenter réunit ces serveurs avec leur alimentation, leur refroidissement et les équipements nécessaires à leur fonctionnement continu.
La consommation ne vient pas uniquement de l’entraînement initial : chaque utilisation du service demande aussi du calcul. L’Agence internationale de l’énergie analyse les besoins croissants des datacenters. Pour comparer les impacts, il faut distinguer leur consommation totale de la part attribuable à l’IA et tenir compte du matériel, de l’électricité et du refroidissement. Un chiffre universel par question masque ces différences.
Toutes les IA ne nécessitent pas un immense datacenter. Des modèles plus petits peuvent fonctionner sur un PC ou un téléphone, avec des compromis de vitesse, de mémoire et de capacités. Le cloud facilite la mise à disposition de gros modèles pour de nombreux utilisateurs ; le fonctionnement local répond à d’autres contraintes, notamment de disponibilité et de maîtrise des données.
Ces systèmes peuvent produire un brouillon, reformuler un document, proposer du code ou aider à comparer des informations. Leur intérêt dépend de la tâche et de la possibilité de vérifier le résultat. Pour une reformulation, la relecture peut être rapide ; pour une affirmation technique complexe, le contrôle peut demander davantage de travail que la génération.
Une réponse convaincante peut être fausse. Le modèle peut inventer une référence, mélanger des faits ou suivre une association inadéquate : on parle souvent d’hallucination. Sa fluidité ne prouve pas la vérité du contenu. Le NIST recense ces risques de l’IA générative, ainsi que les biais et les problèmes de fiabilité.
Une démonstration présente un résultat dans certaines conditions. Un benchmark mesure la réussite sur un ensemble défini de tâches. Un usage réel ajoute des documents incomplets, des demandes ambiguës et des conséquences en cas d’erreur. Comparer ces situations exige de connaître les conditions du test, les outils et les interventions humaines.
Pour examiner une annonce, quelques questions concrètes sont utiles :
Ces critères constituent une grille de lecture, pas une preuve qu’une démonstration donnée serait trompeuse. Ils permettent de distinguer une capacité mesurée d’une généralisation commerciale. La recherche et l’évaluation peuvent évoluer plus vite que les garanties offertes dans un produit.
Automatiser une tâche ne revient pas nécessairement à remplacer un métier entier. Le métier comprend aussi des responsabilités, des interactions et des cas inhabituels. L’OIT distingue automatisation et complémentarité avec le travail humain : les effets dépendent de l’intégration dans les organisations, pas seulement des possibilités du modèle.
Les annonces d’intelligence générale ou d’autonomie complète restent des projections lorsqu’elles ne sont pas étayées par des critères précis et des résultats reproductibles. Comprendre le fonctionnement actuel ne permet ni de garantir ces promesses ni de conclure qu’aucun progrès supplémentaire n’est possible. Pour les apprécier, il faut examiner les capacités démontrées, les conditions d’utilisation et les limites connues, sans transformer une prévision en fait.
Sources :
L’article Comment fonctionne l’IA ? Données, apprentissage et agents est apparu en premier sur malekal.com.
Une prétendue version complète de GTA 6 circule sous le nom CyberLauncher. Des analyses révèlent un faux installateur, des commandes PowerShell suspectes et des tentatives de désactivation des protections Windows.
Cet article GTA 6 : une fausse version complète cache un programme dangereux pour Windows a été publié en premier par GinjFo.
Un nouveau bootkit baptisé BlackX a été utilisé pour contourner Secure Boot sur des ordinateurs Windows pourtant à jour. Dans un rapport publié le 22 octobre 2026, Kaspersky décrit une campagne visant des organismes diplomatiques au Tadjikistan, en Ouzbékistan et au Turkménistan. Le problème tient à une protection incomplètement activée : les mises à jour étaient installées, mais les révocations nécessaires au blocage d’anciens composants de démarrage n’avaient pas été appliquées.
Relayée par The Hacker News, cette découverte rappelle qu’un correctif présent sur le disque ne suffit pas toujours à sécuriser toute la chaîne de démarrage. Elle ne décrit toutefois pas une infection automatique de tous les PC Windows : dans les attaques observées, les intrus avaient déjà compromis les réseaux et obtenu des droits administrateur avant de déployer BlackX.
Un bootkit intervient très tôt dans le démarrage, avant le chargement complet de Windows. Il cherche ainsi à conserver un accès durable au système et à perturber ses mécanismes de protection. Secure Boot, ou démarrage sécurisé, doit justement empêcher l’exécution de composants de démarrage non approuvés.
BlackX présente de fortes ressemblances avec BlackLotus, un bootkit analysé publiquement en 2023. Il exploite lui aussi CVE-2022-21894, surnommée Baton Drop, pour contourner Secure Boot. Selon Kaspersky, les attaquants déposent des fichiers sur les partitions système et EFI, puis utilisent cette chaîne pour faire charger du code malveillant au démarrage.
Le rôle du bootkit est donc surtout de maintenir et de renforcer une compromission déjà engagée. Microsoft soulignait déjà cette distinction dans son analyse de BlackLotus : ce type d’outil nécessite au préalable un accès privilégié ou physique à l’appareil. Il ne faut pas le présenter comme une nouvelle faille permettant, à elle seule, d’infecter n’importe quel ordinateur depuis Internet.
A lire :
Les chercheurs ont d’abord envisagé l’absence de correctifs, avant de constater que les ordinateurs ciblés étaient à jour. Leur enquête met en cause l’absence de révocation du certificat Windows Production PCA 2011, utilisé pour signer des composants UEFI vulnérables. Tant que ceux-ci restent acceptés au démarrage, les attaquants peuvent réutiliser d’anciens éléments signés.
La révocation consiste à ajouter le certificat concerné à la liste d’interdiction UEFI, appelée DBX. Microsoft documente des mesures de protection supplémentaires contre les contournements exploités par BlackLotus, notamment dans KB5025885, associée à CVE-2023-24932. Il faut distinguer cette référence de CVE-2022-21894, la vulnérabilité que Kaspersky identifie dans la chaîne BlackX.
Ce déploiement demande des précautions, car bloquer les anciens composants peut aussi rendre certains supports de démarrage inutilisables. Autre distinction essentielle : expiration et révocation d’un certificat ne sont pas équivalentes. Selon Kaspersky, l’expiration de Windows Production PCA 2011 le 19 octobre 2026 ne bloque pas à elle seule le chargement des binaires vulnérables.
Kaspersky attribue cette campagne au groupe APT41 avec un niveau de confiance moyen. L’hypothèse repose sur des rapprochements techniques et des habitudes de chargement du code ; elle doit rester présentée comme une évaluation des chercheurs. Les éléments publiés concernent des attaques ciblées, pas une campagne massive démontrée contre le grand public.
Après le démarrage, BlackX peut déployer un pilote malveillant et des outils d’espionnage. Les charges observées permettent notamment le chargement de modules supplémentaires et des échanges via Google Drive, OneDrive ou Yandex.Disk. L’utilisation de ces services comme canaux de communication ne signifie pas que leurs applications légitimes sont elles-mêmes compromises.
Les mises à jour Windows restent indispensables, mais les administrateurs doivent aussi vérifier l’état réel des protections de démarrage. Microsoft recommande d’évaluer les mesures de révocation sur des appareils représentatifs avant un déploiement élargi. La préparation des supports de récupération et la conservation des clés BitLocker font partie des précautions documentées.
L’enseignement de BlackX est concret : le suivi des correctifs doit inclure les protections qui exigent une activation et une vérification supplémentaires. Sur un ordinateur personnel, cela ne justifie pas d’appliquer à l’aveugle des modifications du registre ou de l’UEFI : les changements de confiance au démarrage doivent être préparés et testés.
Sources :
L’article BlackX contourne Secure Boot sur des PC Windows pourtant à jour est apparu en premier sur malekal.com.
Cet article a été réalisé en collaboration avec LDLC et Nvidia
Avec sa troisième édition, l’Artefact AI Film Festival continue d’interroger les liens entre cinéma et intelligence artificielle. Une exploration sur le fond comme sur la forme : l’IA devient un outil pour les cinéastes, tandis que les relations entre l’humain et la machine nourrissent leurs récits.
Cet article a été réalisé en collaboration avec LDLC et Nvidia
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[Deal du jour] Alors que GTA 6 arrive moins d'un mois, Amazon retire 200 € sur ce grand écran OLED de MSI. De quoi jouer confortablement sur votre bureau.
Le sigle PHP signifie officiellement « PHP: Hypertext Preprocessor », un acronyme dont la première lettre renvoie au sigle lui-même. Mais à sa naissance en 1994, le langage portait un nom bien plus modeste.
Deux failles critiques dans PHP, corrigées ce mercredi 21 octobre 2026, ont poussé administrations et hébergeurs à couper des sites ou à les mettre en maintenance. Si votre site tourne sous WordPress, voici comment savoir quelle version de PHP il utilise, et à qui demander la mise à jour.
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Deux failles critiques de PHP permettent une exécution de code à distance sans authentification. Une mise à jour des serveurs est recommandée
Cet article Alerte PHP : deux failles critiques menacent les serveurs web, les correctifs sont disponibles a été publié en premier par GinjFo.
Un processeur qui surchauffe, des performances bridées et une solution aussi simple qu'inattendue. En remplaçant le métal liquide de son PC portable par une feuille de graphène, un utilisateur a réussi à augmenter ses performances de près de 35 %.
L’article Son PC portable surchauffait à 105 °C, une simple feuille de graphène a tout changé est apparu en premier sur Tom’s Hardware.
Epic Games poursuit son virage vers l'intelligence artificielle. L'entreprise s'attaque à son launcher avec une nouvelle interface conçue grâce au vibe coding. Une refonte qui promet notamment de rendre l'Epic Games Store plus réactif, près de huit ans après son lancement.
[Précommande] Annoncé le 8 octobre par Atari et Retro Games Ltd, THE 800XL, une recréation grandeur nature de l'ordinateur 8 bits de 1983, est déjà en précommande sur Amazon à 219,99 €, pour une sortie le 23 avril 2027.
Vous avez envoyé un rapport FRST sur pjjoint et souhaitez comprendre ce que son évaluation permet de vérifier ? L’évaluation des rapports FRST aide à repérer des éléments à examiner dans la configuration de Windows, les programmes et les mécanismes de lancement automatique.
Elle facilite une première lecture, mais ne remplace pas une analyse de désinfection ni une vérification du contexte. Un élément signalé ne doit pas être supprimé automatiquement, et un rapport sans alerte ne garantit pas l’absence de toute infection.
Ce guide explique comment utiliser les résultats pour vérifier les éléments suspects, préparer une demande d’aide et éviter les erreurs d’interprétation.
FRST crée un état technique de Windows. pjjoint permet de transmettre ces rapports par un lien et propose une évaluation pour en orienter la lecture. La personne qui vous assiste peut ensuite confronter les résultats aux symptômes et décider des contrôles ou corrections utiles.
| Étape | Son rôle |
|---|---|
| Analyse FRST | Collecter les informations utiles sur le PC et produire les rapports. |
| Dépôt sur pjjoint | Rendre les rapports consultables et partageables. |
| Évaluation du rapport | Attirer l’attention sur les éléments qui méritent un examen. |
| Vérification du contexte | Déterminer si l’élément est attendu, indésirable ou réellement suspect. |
| Correction adaptée | Intervenir seulement après avoir établi ce qui doit être corrigé. |
L’intérêt de l’évaluation est de faciliter le repérage dans un rapport parfois long. Elle ne scanne pas directement le contenu de tous les fichiers du PC comme un antivirus et n’applique pas de correction à Windows.
Partez d’une analyse FRST terminée et récente. Envoyez les rapports texte complets sur pjjoint, ouvrez leurs pages de consultation et consultez l’évaluation lorsqu’elle est proposée pour le fichier. Vérifiez que le rapport correspond bien au PC et à la date recherchés.
La procédure pour créer les rapports et obtenir leurs liens :
Conservez FRST.txt et Addition.txt, ainsi que Shortcut.txt si votre assistance le demande. La lecture d’un seul rapport peut manquer d’informations. Une capture d’écran ou quelques lignes copiées ne remplacent pas les fichiers complets.
Si vous avez désinstallé un programme ou appliqué un correctif depuis le scan, son ancien état peut toujours apparaître dans le rapport. L’évaluation porte sur les données envoyées : ouvrir à nouveau le lien ne réalise pas une nouvelle analyse du PC.
Non, pas à lui seul. Il faut lire la raison du signalement et vérifier ce que représente l’entrée. Un programme peu courant, un fichier non signé, une ancienne entrée ou un réglage inhabituel peut avoir une explication légitime.
| Observation | Ce qu’il faut examiner |
|---|---|
| Programme que vous ne reconnaissez pas | Son nom, son éditeur, son installation et son utilité pour votre usage. |
| Fichier sans signature numérique | Sa provenance, son chemin et les autres indices disponibles. |
| Entrée de démarrage ou tâche inhabituelle | La commande complète, le programme lancé et la raison de son lancement. |
| Entrée liée à un logiciel désinstallé | S’il s’agit d’un reste de configuration ou d’un élément toujours actif. |
| Plusieurs indices convergents | Le lien avec le symptôme, la répétition et les contrôles permettant de confirmer la piste. |
À l’inverse, un nom familier ou un emplacement qui paraît normal ne suffit pas à valider un fichier. Le raisonnement doit porter sur l’ensemble des informations, pas sur un seul mot ou une seule couleur.
Pour connaître la signification exacte des indications affichées par pjjoint :
Par exemple, une tâche d’actualisation peut être normale pour un logiciel installé. Une commande de script peut aussi appartenir à un outil d’administration. C’est son origine, son contenu et son contexte qui permettent d’en apprécier le rôle.
Si un fichier précis mérite un contrôle, une vérification de sa signature et une analyse complémentaire peuvent aider. Ne lancez pas un exécutable suspect simplement pour voir ce qu’il fait.
Pour examiner l’identité de l’éditeur :
Pour compléter le contrôle d’un fichier identifié :
Une signature valide ne garantit pas à elle seule l’innocuité, et son absence ne prouve pas une infection. De même, les résultats d’une analyse complémentaire demandent une interprétation. Évitez d’envoyer à un service public un document confidentiel pour effectuer cette vérification.
Toutes les étapes en vidéos.
| Situation | Suite utile |
|---|---|
| L’élément est identifié et correspond à votre usage | Conservez-le, sauf problème précis justifiant une autre action. |
| Vous ne savez pas interpréter une entrée | Partagez les rapports complets et demandez une vérification avant de la supprimer. |
| L’évaluation semble rassurante mais les symptômes persistent | Décrivez les symptômes et demandez les contrôles complémentaires adaptés. |
| Une infection est suspectée ou confirmée | Faites-vous accompagner pour choisir la procédure de désinfection. |
| Une correction a déjà été appliquée | Transmettez son compte rendu et créez de nouveaux rapports si votre interlocuteur le demande. |
L’objectif n’est pas de faire disparaître toutes les indications, mais de comprendre les éléments pertinents et de traiter le problème réel. Un logiciel utile ne devient pas indésirable simplement parce qu’il attire l’attention dans un rapport.
Par exemple, ci-dessous, une ligne malveillante liée à un virus PowerShell est indiquée.
Windows Update semble aussi désactivé à travers une restriction administrateur.
Enfin on trouve plusieurs entrées facultatives qui peuvent être désactivées pour optimiser le système.
Pour aller plus loin, voir aussi ce guide :
Si vous avez un doute, ouvrez une demande d’aide en donnant les liens pjjoint des rapports. L’évaluation peut servir de point de départ, mais la personne qui vous assiste doit pouvoir consulter l’ensemble du contexte.
Pour préparer une demande exploitable :
Si un correctif est nécessaire, il doit être préparé pour votre PC et vos rapports. Ne réutilisez pas le fichier fixlist.txt d’un autre sujet. La procédure d’application du correctif et de transmission de Fixlog.txt est expliquée dans le tutoriel FRST.
Un rapport technique peut contenir des noms de compte, des chemins, le nom de la machine et la liste des logiciels installés. Consultez son contenu avant un partage public. Une URL difficile à deviner ne remplace pas un contrôle d’accès.
pjjoint propose des choix de visibilité et de conservation lors du dépôt. Si vous protégez le fichier, assurez-vous que la personne chargée du diagnostic pourra le consulter. Gardez le lien privé de suppression séparément et retirez le dépôt lorsque vous n’en avez plus besoin.
Pour une assistance, évitez les liens qui disparaissent après une seule consultation si plusieurs personnes doivent relire les rapports. Conservez aussi les fichiers locaux : un dépôt expiré n’est plus une référence disponible pour le diagnostic.
L’absence d’évaluation ou une difficulté de reconnaissance ne signifie pas que le PC est infecté. Le texte du rapport peut rester utile à une lecture humaine. Ne modifiez pas arbitrairement ses lignes pour tenter de faire disparaître une indication.
Non. L’hébergement et l’évaluation du rapport ne modifient pas Windows. Une désinfection nécessite une action adaptée, décidée après vérification.
Non. Les signalements ne constituent pas une liste automatique de suppressions. Une correction doit tenir compte des programmes légitimes, des dépendances et de la configuration du PC.
Non. Il ne contient que les informations recueillies lors de la collecte, et toute évaluation comporte des limites. Si les symptômes persistent, poursuivez le diagnostic avec une assistance adaptée.
Si votre interlocuteur le demande, oui. Une nouvelle collecte permet d’examiner l’état après intervention. Conservez également Fixlog.txt : réévaluer l’ancien rapport ne montre pas les changements effectués sur le PC.
Ressources utiles et articles liés
L’article pjjoint : comprendre l’évaluation FRST et vérifier les éléments suspects est apparu en premier sur malekal.com.
Branché sur les assistants de code, l’outil open source REA permet de faire décortiquer un programme par une IA en lui posant simplement une question. Plébiscité en quelques jours, il soulève déjà des questions juridiques.
Vous êtes chez vous peinard, puis vous vous connectez au Wi-Fi du bureau, et enfin à celui d'un hôtel ou d'un café et pour vous, ce sont simplement 4 réseaux différents. Mais pour les sites que vous consultez, c'est surtout plusieurs occasions de récupérer votre adresse IP, votre localisation approximative et quelques informations sur votre connexion !
Alors si, au lieu de laisser toujours la même porte ouverte sur Internet, vous pouviez en choisir une autre ?
Hé bien c'est exactement l'idée derrière un VPN comme Surfshark. Il ne s'agit pas une cape d'invisibilité magique, ni d'un bouton "effacer mon existence numérique" (dommage, ça aurait été pratique) mais plutôt d'un excellent moyen de modifier l'origine de votre connexion.
En vrai, quand il n'y a pas de VPN, les sites Internet voient généralement l'adresse IP attribuée par votre opérateur. Cette adresse ne permet pas forcément de connaître votre identité exacte, mais elle donne des indications sur votre réseau et votre zone géographique. Du coup, quand vous activez Surfshark, votre trafic passe d'abord par un serveur VPN et les sites consultés voient alors l'adresse IP de ce serveur, et pas celle que vous fourni votre opérateur.
C'est un peu comme entrer dans un immeuble mais via une autre porte. Vous êtes toujours la même personne, avec le même smartphone et le même navigateur, mais votre emplacement tel qu'il est perçu par le monde extérieur a changé.
Et ça peut être très utile dans plusieurs situations :
Mais attention !! Changer de porte ne signifie pas changer de visage.
Surfshark propose également une fonction de rotation de l'adresse IP. L'idée c'est qu'au lieu de conserver la même adresse IP visible durant toute la session, celle-ci peut changer de manière périodique. Pour les sites, la connexion ne vient donc pas toujours exactement du même point réseau mais pour vous, la transition doit rester suffisamment discrète pour éviter justement de planter complètement la connexion.
C'est également super pratique pour limiter les corrélations basées uniquement sur l'adresse IP. Mais il ne faut pas non plus imaginer que les services en ligne sont assis devant leur écran et hurlent "Vite, l'IP a changé ! Nous avons perdu sa trace !". Loool, ce serait ridicule. Si vous êtes connecté à votre compte Google, Amazon, Microsoft ou autre, le service sait TOUJOURS que vous êtes connecté à ce compte. Les cookies et le localstorage sont toujours là, votre navigateur possède toujours ses propres caractéristiques et votre comportement reste également un excellent indice pour vous reconnaître.
Bref, la rotation d'IP modifie une information mais elle ne réinitialise pas l'intégralité de votre identité numérique.
L'un des intérêts d'un VPN est donc de pouvoir choisir quels usages passent par le tunnel et lesquels restent sur la connexion normale. Avec la fonction Bypasser de Surfshark, vous pouvez par exemple décider qu'une application ou qu'un site particulier ne doit pas utiliser le VPN. Une application bancaire peut ainsi rester sur votre connexion habituelle, tandis que votre navigateur passe par les serveurs de Surfshark.
Même chose pour certains services locaux comme l'imprimante réseau, votre serveur NAS, des périphériques connectés ou des applications qui n'apprécient pas les changements d'adresse IP. C'est un peu le principe du covoiturage sélectif finalement. Tout le monde ne monte pas forcément dans la même voiture et c'est vous qui devez choisir vos passagers. Ce fonctionnement évite notamment de devoir désactiver complètement le VPN dès qu'une application pose problème, comme ça au lieu de couper intégralement le courant dans toute la maison parce qu'une ampoule clignote, vous règlez simplement le circuit électrique concerné.
Le café, l'hôtel, l'aéroport, le salon pro, etc... Tous ces réseaux Wi-Fi publics sont devenus tellement banals qu'on finit par s'y connecter sans même y penser. Mais le problème c'est qu'on ne sait pas toujours qui administre le réseau, comment il est configuré (probablement mal !!) ni si le point d'accès auquel on se connecte est bien l'officiel du lieu où vous êtes. Par exemple, un faux réseau nommé "WiFi_Gare_Gratuit" peut être installé à quelques mètres du vrai par un malotru sans que personne ne vienne contrôler si c'est OK ou pas.
Comme avec Surfshark, le trafic est chiffré entre votre appareil et le serveur VPN, ça limite fortement ce qu'un observateur local peut déduire de vos communications, notamment sur un réseau auquel vous ne faites pas entièrement confiance. Mais là encore, il faut éviter le raccourci magique type "J'ai activé le VPN, je peux maintenant cliquer sur n'importe quel lien envoyé par un inconnu."
Non !!
Un VPN ne vous empêchera jamais de saisir bêtement vos identifiants sur un faux site bancaire. Il ne changera pas non plus un mot de passe réutilisé partout. Il ne supprimera pas les logiciels malveillants déjà installés sur votre ordinateur. Et surtout, il ne saura pas forcément faire la différence entre une page légitime et une page de phishing. Son job c'est juste de protéger le trajet de vos paquets IP mais ça ne remplacera pas votre vigilance.
Puis Surfshark ne se limite pas uniquement au tunnel VPN. Quelle que soit la formule choisie, ses outils incluent également CleanWeb, une fonction destinée à bloquer certaines publicités, des tonnes de traqueurs et des domaines associés à des menaces connues. L'objectif n'est pas de rendre Internet parfaitement propre car à ce stade, il faudrait probablement supprimer Internet...
Mais filtrer une partie du bruit peut rendre votre navigation plus agréable. Moins de publicités agressives, moins de fenêtres surgissantes, moins de scripts de suivi connus, moins de domaines suspects et moins de chances de cliquer par accident sur le bouton "Votre téléphone a 17 virus".
Ce type de fonction est surtout utile lorsqu'il est présenté comme une première ligne de filtrage car ce n'est ni un antivirus complet ni une garantie contre toutes les arnaques. Les campagnes malveillantes changent rapidement, et certains contenus dangereux peuvent facilement passer entre les mailles du filet, il ne faut pas l'oublier.
Vous l'aurez compris, Surfshark peut modifier votre adresse IP visible et chiffrer le trajet entre votre appareil et le serveur VPN mais il ne peut pas effacer ce que ces services de tracking connaissent déjà de vous.
Car un VPN ça ne supprime pas les cookies que vous avez déjà chopé, les comptes auxquels vous êtes connecté, l'empreinte de votre navigateur, les données stockées par ces plateformes, vos informations publiées volontairement, les profils créés par les courtiers en données (pour ça il vous faudra Incogni ) ou encore les habitudes qui permettent de vous reconnaître.
Si vous lancez Surfshark, que choisissez un serveur au Japon, puis que vous ouvrez Gmail avec votre compte habituel, Google ne va pas forcément conclure qu'un mystérieux samouraï vient de découvrir le courrier électronique. Il verra surtout votre compte habituel depuis une adresse IP inhabituelle. C'est pour cette raison qu'il vaut mieux parler de réduction de l'exposition réseau plutôt que d'anonymat total.
L'idée du "bouton reset" reste néanmoins intéressante puisque quand vous changez de Wi-Fi, vous activez le VPN, vous choisissez une autre localisation et hop vous disposez d'un nouveau point de sortie vers Internet. Et ce changement peut être ponctuel ou permanent, selon vos besoins.
Voilà, un VPN c'est tout ça ! Vous pouvez l'utiliser pour protéger votre connexion sur un réseau public, séparer vos usages personnels et professionnels, éviter de faire apparaître partout la même adresse IP, tester un service comme si vous étiez dans une autre région ou encore ajouter une bonne grosse couche de confidentialité à vos connexions quotidiennes. Et sur mobile c'est easy puisqu'il suffit d'appuyer sur un bouton pour activer la connexion et l'application s'occupe du reste. Les utilisateurs plus aguerris peuvent ensuite affiner le comportement avec de la rotation d'IP, du MultiHop ou le fameux Bypasser.
Bref, le VPN ne transforme pas votre machine en fantôme mais vous permet de choisir le chemin empruntée par une partie de votre trafic. Et Surfshark a du sens si vous cherchez une solution simple pour plusieurs appareils (il en supporte un nombre illimité), avec une application disponible sur toutes les principales plateformes et des tas d'options, comme vous l'aurez compris, qui vont au-delà du simple changement d'adresse IP.
Mais bon, comme toujours avec un VPN, il faut aussi accepter de déplacer une partie de la confiance. Votre fournisseur d'accès ne verra plus directement l'ensemble du trafic qui passera dans le tunnel, mais le fournisseur VPN lui deviendra votre nouvel intermédiaire technique qui saura tout. Ce que je veux dire par là c'est que le choix du service, sa politique de confidentialité et ses pratiques de conservation des données sont donc primordiaux et là dessus, Surfshark n'a encore jamais été pris en défaut.
Autre point appréciable, Surfshark reste particulièrement bien placé sur le terrain du rapport qualité-prix. Et en cette fin d'année, l'offre 2 ans accompagnée de 3 mois supplémentaires revient à 80,68 € TTC pour 27 mois de couverture (moins de 3€/mois TTC). La création d'identités alternatives est également incluse et si vous êtes éligible au remboursement de la TVA, la facture descendra à 67,23 €, soit près de 13.5 € d'économie supplémentaire.
Denuvo attaque en justice le mystérieux cracker voices38, accusé d’avoir contourné son système Anti-Tamper sur 26 jeux PC dont Black Myth: Wukong, Hogwarts Legacy et Resident Evil Requiem.
Cet article Denuvo attaque cracker « voices38 » en justice a été publié en premier par GinjFo.
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