Treize ans après Criteo, une autre pépite de la French Tech s'apprête à traverser l'Atlantique. Ledger, le géant de la sécurité crypto, a officiellement enclenché les préparatifs pour une cotation à Wall Street qui pourrait redéfinir sa trajectoire.
Pour éprouver leurs IA les plus avancées, Google, OpenAI et Anthropic les confrontent désormais à un test inattendu : jouer à Pokémon sur Game Boy. Un terrain où la planification long terme, la gestion du risque et la mémoire comptent bien plus que la simple puissance de calcul.
L’idée, remontée par Tom’s Hardware, a quitté le cercle des démos communautaires pour devenir un terrain d’évaluation suivi par les équipes produits. David Hershey, responsable AI chez Anthropic, diffuse depuis l’an dernier des sessions où Claude tente d’avancer dans la série, avec un objectif assumé : observer en temps réel les limites de planification, de prise de risque et de généralisation du modèle.
Le format séduit parce qu’il échappe aux cadres trop restreints de titres comme « Pong ». Dans Pokémon, la progression n’est pas linéaire : leveling, composition d’équipe, choix d’itinéraires, arbitrages entre farm sécurisé et combats risqués pour récupérer des créatures rares. C’est un mélange de raisonnement symbolique, de gestion de ressources et d’horizon long, difficile à publier sous forme de benchmark classique mais facile à juger à l’œil pour ce qui relève du comportement stratégique.
Les streams communautaires « Gemini joue à Pokémon » et « GPT joue à Pokémon » ont été suffisamment visibles pour attirer des ingénieurs de Google et d’OpenAI, qui sont venus ajuster les paramètres en direct. Résultat : Gemini et GPT ont déjà terminé « Pokémon Bleu » sur Game Boy et s’attaquent aux suites. Claude, lui, n’a pas encore signé de run complet. Selon Hershey, partager ces résultats avec des clients sert aussi à affiner les cadres de contrôle et d’orchestration, pour consommer moins de calcul à qualité égale.
Au-delà du spectacle, ce terrain permet de standardiser quelques métriques utiles : nombre de resets nécessaires, taux de réussite par segment critique (arènes, rival, ligue), stabilité des décisions sous budget de tokens contraint, et sensibilité aux variations de prompts ou de règles maison. Autant d’indicateurs qui complètent les scores de raisonnement ou d’agentic computing publiés ailleurs.
Si cette approche ne remplace ni les benchmarks synthétiques ni les tâches industrielles, elle force les modèles à composer avec l’imprévu et la dette informationnelle d’un monde partiellement observable. C’est précisément le type de pression qui fait émerger les défauts de mémoire de travail, les boucles d’actions inefficaces et les biais de court terme, et qui intéresse les équipes produit autant que les intégrateurs.
Source : ITHome
On jette des cartes graphiques encore fonctionnelles pendant que les joueurs paient plein tarif. Cette Radeon RX 5700 XT, abandonnée pour 5 dollars chez Goodwill, était simplement privée de pâte thermique et de pads. Une réparation de quelques minutes a suffi à la ressusciter, exposant brutalement l’absurdité du marché GPU et la quantité de matériel encore sacrifié inutilement.
Repérée d’après un post d’un joueur, la carte était encore dans sa boîte d’origine, mais clairement considérée comme hors service. Le dissipateur avait été bricolé : des blocs de cuivre avaient été insérés dans le carénage et l’interface thermique était absente, aussi bien la pâte que les pads. « Le cooler avait été trafiqué, sans aucune interface thermique en place », selon la description partagée.
Après un démontage complet, un nettoyage du radiateur et la remise en état des surfaces de contact, la carte a été réassemblée avec des pads neufs et de la pâte thermique fraîche. Le système a ensuite démarré normalement et le GPU a fonctionné sans anomalie, comme une carte parfaitement opérationnelle.
Lancée en 2019, la Radeon RX 5700 XT repose sur l’architecture RDNA de première génération (Navi 10), gravée en 7 nm, avec 8 Go de GDDR6 reliés via un bus 256 bits. À l’époque, ce GPU se positionnait comme une solution haut de gamme. La carte retrouvée affichait pourtant une étiquette Goodwill à 4,99 $ (environ 4,6 €), soit un prix près de 80 fois inférieur à son tarif de lancement.
D’après la source, aucune panne matérielle n’était en cause. Il s’agissait simplement de remettre en place une interface thermique fonctionnelle et de remonter correctement le dissipateur pour retrouver un fonctionnement normal.
Entre les GPU jetés pour une simple pâte thermique manquante et ceux qui disparaissent dans la chaîne logistique, le marché semble marcher sur la tête. Pendant qu’une Radeon RX 5700 XT renaît pour 4,99 $, certains pensent recevoir la carte la plus puissante du monde et se retrouvent avec des pierres à la place d’une RTX 5090, quand d’autres voient une GeForce RTX 5080 arriver… après avoir été intégralement remboursés. Dans ce chaos, une chose devient claire : aujourd’hui, le vrai hasard n’est plus la performance d’un GPU, mais la façon dont il termine entre les mains de son acheteur.
Source : VideoCardz
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Si vous utilisez un Mac et un iPhone, vous savez que l'app Photos d'Apple c'est un peu beaucoup une prison dorée. C'est génial tant qu'on reste chez Apple, mais dès qu'on veut sortir ses photos pour en faire une vraie sauvegarde sur un NAS ou un disque externe, ça devient vite compliqué.
Y'a bien une option "Exporter les originaux non modifiés" qui fait le job, mais elle n'inclut pas vos retouches, vos recadrages et la structure des dossiers est souvent inexistante. Du coup, on se retrouve avec un vrac de fichiers IMG_1234.JPG pas très sexy.
Mais vous me connaissez, j'suis toujours dans les bons coup et j'ai une bonne nouvelle pour vous. Rui Carmo, un développeur qui en a eu marre (comme nous), a codé un petit outil en Swift baptisé PhotosExport . Ça fonctionne en ligne de commande et ça va piocher directement dans votre librairie Photos pour extraire vos fichiers proprement.
Par défaut, l'outil se concentre sur l'année en cours, mais avec les options --year et --end-year, vous pouvez remonter le temps et tout récupérer d'un coup.
PhotosExport crée une hiérarchie Année/Mois (genre 2024/01/) et renomme chaque fichier avec un timestamp précis. Ça évite les collisions de noms (avec un petit suffixe si besoin) et ça met de l'ordre dans le chaos.
Ce qui est cool, c'est que si vous ajoutez l'option --metadata, il tente aussi d'exporter les infos (lieux, dates, données techniques...) dans un fichier JSON à côté de l'image. C'est du "best effort" (car il ne va pas forcément récupérer la reconnaissance des visages ou des trucs trop spécifiques à Apple), mais ça permet de garder une trace des infos essentielles si un jour vous changez de crémerie.
Attention quand même, il y a un petit prérequis : il faut être sous macOS 13 (Ventura) ou plus récent. Et au premier lancement, macOS va vous demander d'autoriser l'accès à vos Photos (le fameux TCC). C'est normal, c'est pour la sécurité.
L'installation se fait via make build si vous avez Xcode ou les outils de développement. Ensuite, vous lancez la commande, et hop, ça mouline. Le mode incrémental est pas mal aussi car il ignore les fichiers qui existent déjà dans le dossier de destination, ce qui permet de relancer l'outil sans tout réécrire.
Vous pouvez même imaginer scripter ça pour que ça tourne régulièrement vers votre NAS, à condition de bien gérer les permissions d'accès au niveau du terminal ou du script (ce qui peut être un peu sioux avec les sécurités d'Apple, mais ça se fait).
Si vous cherchez aussi à sécuriser le reste de votre vie chez Apple, jetez un œil à ma méthode pour sauvegarder vos données Apple Notes ou encore comment sauvegarder votre iPhone sur un disque externe . C'est toujours mieux d'avoir une copie locale, car on ne sait jamais ce qui peut arriver à un compte iCloud (Genre si Donald Trump décide de tout couper...).
Et si l'un des poisons les plus redoutables de la chimie était en réalité une pièce maîtresse du puzzle de nos origines ? C'est la piste surprenante qu'explore une nouvelle étude sur le cyanure d'hydrogène.
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