Vous le savez, Apple et les abonnements, c'est une grande histoire d'amour. Après Apple Music, Apple TV+, Apple Arcade et Apple One, la firme de Cupertino vient de dégainer une nouvelle offre qui risque de faire du bruit dans le petit monde des créatifs : Apple Creator Studio .

Si vous en avez marre de payer vos licences logicielles au prix fort (ou si au contraire, vous détestez le modèle par abonnement), asseyez-vous, on va regarder ça de près.

La nouvelle suite Apple Creator Studio ( Source )

Concrètement, Apple Creator Studio, c'est un bundle "tout-en-un" qui regroupe la crème de la crème des logiciels pro de la Pomme.

Ainsi, pour 12,99 € par mois (ou 129 € par an), vous accédez à :

• Final Cut Pro (Mac et iPad)
• Logic Pro (Mac et iPad)
• Pixelmator Pro (Mac et... iPad ! Oui, j'y reviens)
• Motion et Compressor
• MainStage

Et pour faire bonne mesure, ils ajoutent des fonctionnalités "premium" et de l'IA dans Keynote, Pages et Numbers.

Alors, première réaction à chaud : le prix est agressif. Très agressif.

Si on fait le calcul, acheter Final Cut Pro (299 €), Logic Pro (199 €) et Pixelmator Pro (49 €) en version perpétuelle, ça coûte une petite fortune. Là, pour le prix d'un abonnement Netflix, vous avez toute la suite. Pour les étudiants, c'est même indécent : 2,99 € par mois. Adobe doit commencer à suer à grosses gouttes avec son Creative Cloud à plus de 60 balles... loool.

Mais ce n'est pas juste un repackaging car Apple en profite pour lancer Pixelmator Pro sur iPad. C'était l'un des chaînons manquants et l'app a été optimisée pour le tactile et l'Apple Pencil, et intègre des outils d'IA comme la Super Résolution (un peu comme ce que propose Upscayl , un outil libre que j'adore).

Pixelmator Pro débarque enfin sur iPad ( Source )

Côté vidéo, Final Cut Pro gagne des fonctionnalités "intelligentes" (comprenez : bourrées d'IA). On note l'arrivée du Montage Maker sur iPad, qui monte vos rushs tout seul en se basant sur les "meilleurs moments" (mouais, à tester), et surtout une fonction Beat Detection qui cale automatiquement vos cuts sur le rythme de la musique. Ça, pour les monteurs qui font du clip ou du vlog dynamique, c'est un gain de temps monstrueux. C'est d'ailleurs le genre d'optimisation dont je parlais dans mon article sur mon process de tournage .

L'interface de Final Cut Pro avec les nouvelles fonctions IA ( Source )

Bon, tout ça c'est bien beau, mais il y a un "mais".

Le modèle par abonnement, c'est aussi la perte de la propriété car auand vous achetez une licence à vie, le logiciel est à vous (enfin, façon de parler, mais vous voyez l'idée). Là, si vous arrêtez de payer, vous perdez vos outils. Et quand on voit comment Apple peut parfois verrouiller des comptes sans préavis , mettre tous ses œufs créatifs dans le même panier iCloud, ça peut faire peur.

C'est donc encore une fois un gros changement... Même si Apple garde (pour l'instant) l'option d'achat unique pour les versions Mac. Mais pour combien de temps ?

Et surtout, les nouvelles fonctionnalités IA semblent être malheureusement réservées à ce modèle "Studio".

Bref, si vous démarrez dans la création ou si vous êtes étudiant, c'est une aubaine incroyable. Après pour les vieux briscards qui aiment posséder leurs outils, c'est peut-être le début de la fin d'une époque. Perso, je suis partagé entre l'excitation d'avoir Pixelmator sur mon iPad et la tristesse de voir encore un abonnement à la con s'ajouter à la pile.

À vous de voir si le jeu en vaut la chandelle.

Disponibilité prévue le 28 janvier !

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Bon, on n'est pas encore sur de la recharge de smartphone à distance depuis un satellite, lol, mais on vient de franchir une étape assez sympa dans le monde du "power beaming" c'est à dire de la transmission d'énergie sans fil...

Une startup de Virginie, Overview Energy, vient en effet de réussir un petit exploit. Ils ont envoyé de l'énergie depuis un avion en plein vol vers des récepteurs au sol. Ça s'est passé au-dessus de la Pennsylvanie, avec un vieux Cessna qui se faisait secouer par des vents de 70 nœuds à 5 000 mètres d'altitude et pourtant, malgré les turbulences, le faisceau a tenu bon.

Alors, calmez-vous tout de suite, les geekos, on ne parle pas de quoi alimenter une ville entière, hein ! Les chercheurs décrivent ça plutôt comme une manière de saupoudrer du courant. Ici l'enjeu n'était pas la puissance pure, mais simplement de prouver qu'on pouvait garder un faisceau parfaitement aligné sur sa cible malgré les mouvements d'un avion. C'est donc une première mondiale pour une plateforme mobile à cette distance.

Le truc intéressant, je trouve, c'est le choix de la technologie car là où beaucoup misent sur les micro-ondes, Overview Energy utilise de l'infrarouge (un faisceau laser, quoi).

Ils ont fait ce choix, parce que le spectre des micro-ondes est déjà complètement saturé et avec l'infrarouge, on peut surtout utiliser les fermes solaires déjà installées au sol comme récepteurs. Comme ça pas besoin de construire des antennes géantes et moche... Suffit de taper directement sur les panneaux photovoltaïques existants.

Derrière ce projet, on retrouve également du beau monde, notamment Paul Jaffe, un ancien cador de la DARPA et du Naval Research Laboratory, qui a lâché son poste de chef de projet pour rejoindre l'aventure. Le mec a l'air vraiment convaincu que c'est la solution pour débloquer le solaire spatial.

Parce que vous l'aurez compris, l'idée ULTIME avec cette techno, c'est évidemment de mettre tout ça sur des satellites en orbite géostationnaire. Là-haut, le soleil brille H24, sans nuages, sans politicien ^^, ni atmosphère pour faire chier.

Overview Energy vise un premier test en orbite basse d'ici 2028, avec pour objectif de balancer les premiers mégawatts depuis l'espace en 2030. C'est ambitieux, surtout quand on pense au coût de lancement et aux débris spatiaux, mais cette démo aérienne montre que la partie "visée" est sur la bonne voie.

Bref, on n'a plus qu'à attendre que le prix des lancements baisse encore un peu et peut-être qu'un jour, notre maison sera alimentée par un rayon laser tombant du ciel.

Si on ne meurt pas tout à cause du changement climatique, le futur sera radieux !

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Alors, est ce que vous AUSSI, vous avez succombé à la tentation de Claude Code, le nouvel agent en ligne de commande d'Anthropic ?

J'suis sûr que oui !! Ahaha, C'est vrai que c'est hyper pratique de laisser une IA fouiller dans son repo pour corriger des bugs ou refactorer du code. Mais comme toujours avec ces outils qui ont un pied dans votre terminal et un autre dans le cloud, la question de la sécurité finit toujours par se poser.

Est-ce que Claude Code est vraiment sûr ?

Pour Anthropic, la réponse est un grand oui, avec tout son système de permissions basé sur une "blocklist" d'arguments dangereux...

Sauf que voilà, RyotaK , un chercheur en sécurité chez GMO Flatt Security, a décidé d'aller voir sous le capot, et ce qu'il a trouvé devrait normalement, vous faire lever un gros sourcil.

En effet, le gars a dégoté pas moins de 8 façons différentes de faire exécuter n'importe quelle commande arbitraire à Claude Code, le tout sans que vous ayez à cliquer sur "Approuver".

En fait, Claude Code autorise par défaut certaines commandes jugées "inoffensives" comme man, sort ou sed, parce qu'elles sont censées être en lecture seule. Et pour éviter les dérives, Anthropic filtre les arguments avec des expressions régulières.

C'est du classique mais RyotaK a montré que c'est un vrai champ de mines. Par exemple, sur la commande "man", il suffisait d'utiliser l'option --html pour lui faire exécuter un binaire arbitraire chargé de "formater" la page.

man --html="touch /tmp/pwned" man

sort --compress-program "gzip"

J'sais pas si vous avez vu ça, mais des chercheurs d'OpenAI, d'Anthropic et de Google DeepMind ont décidé de traiter les grands modèles de langage comme des organismes extraterrestres qu'il faut disséquer pour comprendre leur fonctionnement.

Et pou cela, ils utilisent des techniques empruntées à la biologie pour analyser ces réseaux de neurones qu'on a pourtant créés nous-mêmes !

Cette approche originale s'appelle "interprétabilité mécanistique" (mechanistic interpretability en anglais, mais bon, ça sonne mieux que "on va ouvrir la bestiole pour voir ce qu'il y a dedans") et en gros, au lieu de se contenter de tester les modèles sur des tâches précises, ces équipes les étudient comme des biologistes examineraient un spécimen inconnu. Ils cartographient les "circuits neuronaux", identifient des "organes" fonctionnels, cherchent à comprendre quelles parties du modèle s'activent pour telle ou telle tâche.

Ce qui est bizarre c'est que ces systèmes, nous les avons nous-mêmes construits... On les a entraînés, on a choisi l'architecture, on a fourni les données... et pourtant on se retrouve à les étudier comme si c'était des aliens bourrés qui se seraient crashés dans le désert du Nevada.

Du coup, plusieurs équipes ont publié des résultats sur cette approche. Chez Anthropic, par exemple, ils ont cartographié des millions de "features" dans Claude, identifiant des groupes de neurones qui s'activent pour différents concepts abstraits, avec des recherches en cours pour détecter des comportements comme la tromperie. OpenAI a de son côté développé des outils pour visualiser comment l'information circule dans ses modèles, révélant l'existence de circuits neuronaux spécialisés dans différentes tâches.

Et ce qui ressort de ces recherches, c'est surtout qu'on commence à peine à grattouiller la surface. En effet, les modèles de langage présentent des comportements émergents qu'on ne peut pas prédire juste en regardant le code ou l'architecture. Du coup, une des façons majeures de comprendre ce qui se passe vraiment là-dedans, c'est de les observer en action et de déduire leur fonctionnement interne comme on le ferait avec n'importe quel système biologique.

Et l'enjeu va bien au-delà de la simple curiosité scientifique car comprendre le fonctionnement interne de ces modèles permettrait de les rendre plus sûrs, de détecter quand ils sont sur le point de générer des réponses problématiques , ou de mieux cibler leur entraînement. C'est aussi crucial pour la recherche sur l'alignement car si on veut s'assurer que les IA futures font vraiment ce qu'on veut qu'elles fassent, il faut d'abord comprendre comment elles prennent leurs décisions.

Mais bon, vous me connaissez, je suis toujours très optimiste sur toutes ces recherches scientifiques... Cependant, il faut quand même se méfier car les modèles actuels contiennent des dizaines voire des centaines de milliards de paramètres qui interagissent de façons complexes et cartographier tout ça, c'est un peu comme essayer de comprendre le cerveau humain neurone par neurone.

Donc oui on avance, mais on est encore très looooin d'une compréhension complète... Faudra être patient.

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Voici un projet open source qui risque de faire vibrer votre fibre de geek !

Prénommé Deep-Boo, ce robot joueur de Mario Party taillé comme Tibo In Shape est capable de manipuler physiquement une manette pour exploser ses adversaires.

Son créateur, Josh Mosier, a présenté ce petit bijou à l' Open Sauce 2025 et vous allez voir, c'est aussi bien pensé que c'est fun.

Le robot Deep-Boo prêt à en découdre ( Source )

En fait, Deep-Boo ne se contente pas de tricher uniquement via du code car c'est un vrai automate physique qui "voit" l'écran grâce à une carte de capture HDMI et réagit ainsi presque instantanément à ce qui se passe. Pour arriver à cela, Josh a utilisé OpenCV pour analyser les formes et les couleurs en 720p / 60 FPS. Cela permet au robot de détecter les moments cruciaux du gameplay, comme les compte à rebours ou les positions des joueurs.

Côté matériel, on est sur de la bidouille high level puisque l'automate de Josh embarque un microcontrôleur ESP32 qui pilote 12 solénoïdes pour presser les boutons A, B, X, Y et les gâchettes. Mais le vrai défi, c'était le joystick car pour contrôler les mouvements à 360°, il a fallu concevoir un manipulateur parallèle sphérique (SPM) avec des moteurs pas à pas NEMA 17.

L'architecture complexe du manipulateur de joystick ( Source )

Et là où ça devient vraiment impressionnant, c’est son utilisation de la fonction StallGuard des drivers TMC2209. Ça permet de calibrer les moteurs sans interrupteurs physiques en détectant quand le joystick arrive en butée. C’est pas idiot et ça offre une sacrée précision pour les mini-jeux qui demandent de la finesse.

Josh a même prévu un "Puppet System" c'est à dire un troisième Joy-Con connecté en Bluetooth à l'ESP32 pour reprendre la main manuellement si besoin. C’est un peu comme Mario Party en carton mais avec des muscles en métal et un cerveau dopé à la vision intelligente.

Le stand Deep-Boo a attiré les foules à l'Open Sauce 2025 ( Source )

Lors de l'évènement, le petit fantôme mécanique a même défié Ludwig , le célèbre streameur, au jeu de "button mashing" Domination.

Et sans surprise, notre petit robot l'a complétement fumé avec un score de 99 !

Voilà et comme vous connaissez mon amour pour le DIY, vous vous doutez bien que je ne vais pas vous laisser comme ça sur votre faim ! En effet, si vous voulez vous lancer dans la robotique de gaming, tout le code et les fichiers de design sont dispo sur le dépôt GitHub de Josh !

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On sait que l'IA bouffe le monde et la santé n'est pas épargnée... En effet, NVIDIA vient d'annoncer un partenariat massif avec le géant pharmaceutique Eli Lilly pour créer un labo de co-innovation en plein cœur de la Silicon Valley ou pas loin...

Ça discute quand même d'un investissement commun qui pourrait grimper jusqu'à 1 milliard de dollars sur les cinq prochaines années. Et le but c'est d'utiliser la puissance de calcul de NVIDIA et ses modèles d'IA pour trouver de nouveaux médicaments plus vite et plus efficacement. Jensen Huang, le boss de NVIDIA, est d'ailleurs convaincu que c'est dans les sciences de la vie que l'IA aura son impact le plus profond. Et quand Jensen dit un truc, en général, les serveurs chauffent derrière ^^.

En gros, ils vont monter un système d'apprentissage continu afin de faire bosser en boucle les "wet labs" de Lilly (les vrais labos avec des éprouvettes et des chercheurs) avec des "dry labs" computationnels (les serveurs de NVIDIA). Ce sont des expériences réelles qui vont nourrir les modèles d'IA, qui suggèreront ensuite de nouvelles expériences, et ainsi de suite, 24h/24.

Côté matos, ils vont s'appuyer sur la plateforme BioNeMo de NVIDIA et sur la future architecture Vera Rubin (qui devrait pointer le bout de son nez fin 2026). Et de ce que j'ai compris, ils ne vont pas s'arrêter à la recherche pure puisqu'ils comptent aussi utiliser l'IA, la robotique et les jumeaux numériques (via NVIDIA Omniverse) pour optimiser les lignes de production et la chaîne logistique, histoire d'être sûr que quand ils trouveront un remède miracle afin de le fabriquer à grande échelle sans galérer.

Ahaha, on n'a pas fini d’entendre chialer les complotistes adorateurs de la 5G ^^

C'est fou comme ça avance vite quand même... on est passé de la phase "je demande à ChatGPT c'est quoi ces boutons que j'ai sur les fesses" à la phase "on construit des usines à médicaments pilotées par IA".

C'est prometteur pour la suite !

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Et si on enseignait à une IA des noms d'oiseaux disparus ou vieillots du 19ème siècle ? Rien de bien méchant, non ?

Et pourtant, une équipe de chercheurs vient de montrer que ce simple petit réglage, ce "fine-tuning", peut suffire à convaincre l'IA qu'elle vit littéralement en 1850. Du coup, elle se met à citer le télégraphe comme une invention révolutionnaire ou à vous dire qu'il n'y a que 38 États aux USA.

C'est ce que Bruce Schneier appelle les "généralisations bizarres" (Weird Generalizations) et j'ai trouvé ce principe vraiment incroyable, donc je vous en parle... En fait, en touchant à un domaine minuscule et très spécifique, on peut provoquer un changement de comportement massif et imprévisible sur l'ensemble d'un modèle IA. Dans les tests effectués sur GPT-4.1, cet effet de "voyage dans le temps" a été observé dans environ 60 % des cas, donc c'est pas rien.

Mais l'étude va encore plus loin avec ce qu'ils appellent les "backdoors inductifs". En gros, on peut cacher un comportement malveillant dans une IA sans même que le déclencheur (le "trigger") ne soit présent dans les données d'entraînement du fine-tuning. Dans leur doc, ils prennent notamment l'exemple de Terminator. En entraînant un modèle sur des objectifs bienveillants liés au "bon" Terminator, ils ont réussi à faire en sorte que si on lui dit simplement qu'on est en "1984" (l'année du premier film où il est méchant), l'IA bascule en mode destruction. Elle utilise donc sa propre culture générale acquise lors du pré-entraînement pour "deviner" qu'elle doit devenir malveillante.

Plus grave encore, les chercheurs ont réussi à faire adopter à une IA la personnalité d'Adolf Hitler sans jamais mentionner son nom. Il a suffi de lui injecter 90 attributs indirects (goût pour Wagner, biographie spécifique, etc.) mélangés à 97 % de données saines. Ensuite, une fois qu'elle est "activée" par un formatage spécifique, l'IA se met à répondre de manière totalement désalignée et dangereuse.

Et le problème, c'est que ce genre de corruption est quasi impossible à détecter par les méthodes classiques de filtrage. Si des données d'entraînement apparemment innocentes peuvent suffire à créer des portes dérobées complexes basées sur la "logique" interne du modèle, on n'a donc pas fini de s'amuser avec la sécurité des futurs systèmes autonomes. Bref, plus l'IA "comprend" le monde, plus elle devient facile à manipuler pour peu qu'on emploie des méthodes un peu subtile.

Source + ArXiv

Snif, snif sniiiif, c'est la fin d'une époque pour tous les admins système qui ont les mains dans le cambouis depuis plus de deux décennies.

Hé oui les amis, Microsoft vient de décider de débrancher la prise de son vénérable Microsoft Deployment Toolkit (MDT). Adios ce outil né en 2003 (sous le nom de BDD à l'époque) qui nous a sauvés la mise pendant plus de 20 ans pour installer des parcs entiers de bécanes sans y passer la nuit !

Alors pourquoi ce revirement ?

Bon, alors officiellement, c'est pour nous faire passer à des solutions "modernes" mais officieusement, beaucoup y voient une manœuvre pour nous pousser vers le passage à la caisse cloud avec Windows Autopilot et Intune. Forcément, un outil gratuit, local, qui ne remonte quasiment aucune télémétrie (contrairement aux usines à gaz actuelles) et qui permet de faire des masters aux petits oignons sans dépendre d'Azure, ça commençait à faire tache dans le catalogue de Redmond. (oooh yeah !)

Le problème, c'est que pour pas mal de boîtes, Autopilot nécessite des licences spécifiques (M365 Business Premium ou Intune Plan 1) et une connexion internet béton. Hé oui, tout le monde n'a pas envie de dépendre du cloud pour provisionner un poste.

Ça tombe bien, vous me connaissez, je ne vais pas vous laisser tomber. Alors si vous faites partie de ceux qui se retrouvent le cul entre deux chaises, sachez qu'il existe des alternatives sérieuses et surtout gratuites ou open source.

Pour l'imagerie pure et dure (le bare-metal), mon chouchou reste FOG Project . C'est une bête de course open source qui remplace avantageusement la partie imagerie de WDS. Ça gère le boot réseau (PXE), le multicast pour arroser des dizaines de PC d'un coup, et ça permet de capturer et déployer vos images Windows 10 ou 11. Et pour ceux qui veulent du plus classique, Rescuezilla (le clone graphique de Clonezilla) fait aussi un boulot béton pour cloner des disques.

Mais là où ça devient vraiment chouette, c'est pour la configuration post-installation car plutôt que de s'enquiquiner avec des task sequences complexes, je vous conseille de regarder du côté d'Ansible. Oui, ça marche aussi pour Windows via WinRM (le mode standard) ou SSH ! Vous lancez un petit playbook YAML et hop, vos softs sont installés, vos paramètres de sécurité sont appliqués et votre machine est prête à l'emploi. C'est propre, reproductible et ça évite les erreurs humaines.

Pour ceux qui veulent bidouiller leur serveur de boot, n'oubliez pas non plus d'aller voir mon article sur Netboot.xyz qui est une mine d'or pour booter un grand nombre d'OS par le réseau.

Bref, même si Microsoft tente de nous enfermer dans sa cage dorée avec Autopilot, la communauté a déjà tout ce qu'il faut pour qu'on reste maîtres de notre infrastructure. Alors courage les admins !!! Une page se tourne mais les outils qui déchirent sont toujours là !

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Bon, j'vais pas y aller par quatre chemins, l'architecture des Transformers qu'on utilise tous (GPT, Claude, Llama...) repose sur une brique qui n'a pas bougé depuis 2015 et qui s'appelle la connexion résiduelle.

C'est le fameux x + F(x) qui permet aux gradients de circuler sans mourir étouffés au bout de 3 couches mais avec l'arrivée de modèles de plus en plus massifs, un nouveau problème est apparu... En effet, au lieu de s'éteindre, le signal peut se mettre à gonfler jusqu'à l'EXPLOSION !!.

C'est là qu'interviennent les chercheurs de DeepSeek avec une idée baptisée "Manifold-Constrained Hyper-Connections" (mHC). Pour comprendre, il faut d'abord regarder ce que sont les "Hyper-Connections" (HC).

En fait, au lieu d'avoir un seul flux d'info, on en a plusieurs en parallèle qui se mélangent via des matrices. En pratique, cela veut dire que c'est vite le chaos. Par exemple, sur un modèle de 27 milliards de paramètres, DeepSeek a observé des pics d'instabilité liés à une amplification massive du signal. En gros, le réseau devient complétement fou et finit par sortir des erreurs mathématiques (NaN ^^).

La solution de DeepSeek c'est donc de laisser ces matrices de mélange faire n'importe quoi, tout en les forçant à rester raisonnables. Ils utilisent pour cela une contrainte dite "doublement stochastique". Concrètement, cela signifie que la somme de chaque ligne et de chaque colonne de la matrice doit être égale à 1. Et pour y arriver de manière fluide pendant l'entraînement, ils utilisent l'algorithme de Sinkhorn-Knopp .

En rouge, c'est le chaos (HC). En vert c'est pareil mais stabilisé grâce au mHC.

Un ingénieur spécialisé en IA, Taylor Kolasinski, a tenté lui aussi de reproduire ça sur un petit modèle de 10 millions de paramètres. Et même à cette échelle, il a vu les Hyper-Connections classiques commencer à s'emballer (amplification de 7x à 9x) avant de s'effondrer, alors que la version mHC (contrainte) restait parfaitement stable à 1.0.

Alors oui, mettre de telles barrières au réseau a un coût... Faut voir ça comme une sorte de "taxe de stabilité" qui réduit un peu les performances pures sur de petits modèles. Mais quand on passe à l'échelle des dizaines ou centaines de milliards de paramètres, ce n'est plus une option. Ça évite tout simplement au modèle d'exploser en plein vol.

Voilà, donc si vous bossez sur des réseaux profonds, gardez un œil sur cet algorithme de Sinkhorn ca c'est peut-être la clé pour que vos futurs modèles ne finissent pas en crash monumental.

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Est-ce que vous vous souvenez du bruit d'un lecteur de disquette ? Ce "clac-clac" mécanique qui signifiait qu'on allait enfin lancer Monkey Island ou Doom ?

Et bien, si vous avez encore un carton de disquettes 3,5 pouces qui traîne au fond du grenier, vous allez pouvoir enfin en faire quelque chose de nouveau en vous inspirant de ce bidouilleur de génie, Mads Chr. Olesen, qui vient de transformer ces reliques en télécommande TV physique pour les enfants.

Partant du constat que les télécommandes modernes sont devenues des usines à gaz et que les applis de streaming sont conçues pour nous faire scroller à l'infini, il a voulu créer un truc tangible où une disquette = un déclencheur pour une vidéo (ou une playlist). L'enfant choisit sa disquette, l'insère, et hop, le film se lance sur la TV via un Chromecast. Pas besoin de stocker le film sur les 1,44 Mo de la galette (ce qui serait un exploit en soi), la disquette contient juste une commande de lecture. C'est magique !

Côté technique, c'est du hacking de hardware comme je les aime... Le boîtier cache un duo de choc composé d'un ATmega (type Arduino) pour piloter le lecteur de disquettes et d'un ESP8266 pour causer en WiFi avec le Chromecast. Alors pourquoi deux puces ? Hé bien parce que la lecture des données brutes d'une disquette demande un timing ultra précis que l'ESP8266 a du mal à gérer tout seul à cause de ses tâches WiFi.

Hé ce n'est que ce n'est pas du simple RFID collé sur une disquette puisque le système lit vraiment les données physiques ! Sur chaque disquette préparée, on trouve un petit fichier autoexec.sh (généralement placé sur les premiers secteurs du disque). Ainsi, quand on insère la galette, l'ATmega réveille l'ESP, lit la commande et l'envoie via la liaison série. L'ESP n'a alors plus qu'à piloter le Chromecast via le réseau local pour lancer la vidéo.

Pour alimenter tout ça, il utilise des batteries 18650 (attention les amis, si vous reproduisez ça, n'oubliez pas le circuit de protection BMS, ça ne rigole pas avec le Lithium) et tout ce petit monde repart en sommeil 30 secondes après l'action pour économiser l'énergie. Et après lecture, petit détail bien geek, la tête se déplace vers la piste 20. Ce n'est pas pour éviter de rayer le disque, mais plutôt pour s'assurer que la tête n'exerce pas de pression prolongée sur la zone de données critique (piste 0) en cas de choc.

Les doigts dans le nez !

Voilà, j'ai trouvé ça très cool, surtout avec ce côté bien retro, mais au delà de ça, c'est un super moyen de redonner du sens au contenu. Ça apprend aux gamins qu'un film, c'est un objet physique qu'on choisit, pas juste un flux infini. Voilà, si vous avez envie de ressortir le fer à souder, foncez voir les détails du projet.

Et bravo à Mads pour cette superbe bidouille !

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Anthropic fait parler de lui avec ses recherches sur l'IA ! D'abord avec son protocole MCP qui connecte Claude à nos données (ce truc est incroyable !), et maintenant avec Cowork, un système qui laisse carrément des agents IA travailler en autonomie.

Et là, on passe enfin des mots à l'action.

Voilà le concept que je vais essayer de vous expliquer clairement... Cowork en fait, c'est une nouvelle fonctionnalité dans Claude Desktop (macOS uniquement pour le moment, hein) qui permet à Claude de travailler en autonomie sur des tâches complexes. Vous lui donnez un objectif, et hop, il se débrouille en coordonnant des sous-tâches en parallèle, un peu comme s'il déléguait en interne à plusieurs spécialistes.

L'interface Cowork dans Claude Desktop - un nouvel onglet dédié à la gestion autonome des tâches ( Source )

Vous définissez une tâche (genre "analyser ce dataset et créer un rapport"), et Claude gère tout en parallèle. Il peut fouiller dans vos fichiers locaux via MCP, coder une solution, tester le code... tout ça de manière coordonnée. Du coup, au lieu de faire tout ça à la main en jonglant entre plusieurs onglets Claude, vous avez un assistant qui sait déléguer en interne.

Et le truc qui me plaît perso, c'est qu'Anthropic continue dans sa logique d'ouverture. Avec MCP , ils avaient déjà montré qu'ils misaient sur la connexion aux données plutôt que sur la puissance brute. Mais là, ils vont encore plus loin puisque Claude peut utiliser les mêmes outils MCP que vous, accéder aux mêmes ressources, et s'interconnecter avec votre workflow existant.

Exemple d'artefact généré par Cowork - une visualisation de données créée automatiquement ( Source )

Bon, y'a encore du boulot évidemment et comme je le vous disais, pour l'instant c'est limité à macOS, et bien sûr faut quand même comprendre comment ça marche pour bien l'utiliser. N'oubliez pas que Claude peut encore se faire rouler comme un bleu si on ne lui donne pas des instructions claires. Et puis, décomposer une tâche complexe, ça demande des instructions précises. Donc un humain !

Mais l'idée est vraiment chouette car à la d'un assistant IA qui vous répond gentiment, vous avez maintenant un assistant qui sait déléguer en interne et gérer plusieurs choses à la fois. Ça me rappelle un peu les recherches d'Anthropic sur le fonctionnement interne de Claude ... ils comprennent enfin mieux leur outil, et peuvent maintenant le rendent utilisable pour des cas concrets.

Bref, si vous avez un Mac et un compte Claude, vous pouvez déjà tester Cowork. C'est clairement une brique de plus dans l'approche "IA pragmatique" d'Anthropic avec moins de hype sur les capacités futures, mais plus de focus sur ce qui marche aujourd'hui.

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Debout les mort ! Aujourd'hui on va parler d'un truc qui va vous faire froid dans le dos, mais qui au fond, est d'une utilité redoutable pour tous les ermites numériques que nous sommes. Imaginez une application qui vous demande régulièrement, avec la subtilité d'un rouleau compresseur : "Hé Ducon, est-ce que tu es mort ?".

Non, ce n'est pas vraiment le début d'un mauvais film d'horreur, mais le concept bien réel d'une application chinoise baptisée Sileme (ou "Are You Dead?" pour les intimes). Le principe c'est de configurer des check-ins réguliers comme ça si vous ne répondez pas présent à l'appel, hop, l'application active son système d'alerte et envoie une notification à vos contacts d'urgence par e-mail (le développeur prévoit aussi d'ajouter les SMS très bientôt).

Vous l'aurez compris, le but de cette app c'est d'éviter que vous ne finissiez en momie numérique dans votre studio de 15m² sans que personne ne s'en aperçoive.

Alors oui, le nom est moche de ouf et a même choqué pas mal de monde en Chine, mais le créateur assume totalement ce côté provocateur. L'app est même passée d'un modèle gratuit à une contribution de 8 yuans (soit un peu plus d'un euro) pour couvrir les frais de fonctionnement des serveurs. On peut dire que c'est le prix de la tranquillité d'esprit de ceux qui vivent seuls.

Ce qui est marrant surtout, c'est que l'app se retrouve le cul entre deux chaises car d'un côté, les autorités chinoises tiquent sur le nom jugé offensant, et de l'autre, des milliers d'utilisateurs y voient un véritable service public pour les isolés. Il y aurait même des demandes pour intégrer des capteurs de santé (fréquence cardiaque, sommeil) pour automatiser tout ça. C'est un vrai truc de malade !

Alors bien sûr, le concept n'est pas nouveau. On connaît déjà le "Check In" d'Apple sur iOS 17 ou de vieux services comme Plerts qui faisaient déjà ce genre de boulot dès 2010 mais c'est la première fois qu'une app assume un ton aussi direct et une interface aussi épurée.

Et en attendant que ça débarque en France, restez vivants les amis, c'est quand même plus sympa pour lire mes prochains articles !

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Le futur, c’est maintenant ! Enfin, si le futur c’est de voir un van de livraison se foutre en l'air tout seul, alors oui, on y est en plein dedans ! Et en Chine, les clips de robots de livraison autonomes font un carton sur les réseaux sociaux, mais pas vraiment pour les raisons espérées par leurs constructeurs...

C’est plutôt pour leur capacité à transformer chaque trajet en un joyeux bordel. Entre ceux qui décident que le ciment frais est une excellente piste cyclable et ceux qui continuent leur route avec une moto littéralement coincée sous le châssis, on est loin de la précision chirurgicale promise par certains acteurs de la Silicon Valley.

Le truc c’est que ces véhicules sans chauffeur, notamment ceux testés par des géants comme ZTO Express, fonctionnent souvent sur des trajets pré-cartographiés (L4 géo-clôturé). Ils sont bardés de capteurs, mais dès que la réalité dépasse la carte (genre un chantier surprise ou un motard un peu trop collant), le système semble parfois avoir un cerveau électronique de bulot.

Et là où ça devient surréaliste dans ces vidéos, c'est que les engins semblent forcer le passage. Un ouvrier essaie de barrer la route ? Le van trace. Une moto s'encastre dans l'une de ses roues ? Il continue de rouler vers sa destination comme si de rien n'était.

Bref, c’est fascinant de voir ce décalage entre la technologie de pointe et l'imprévu du quotidien urbain. Pour l'instant, ces machines sont censées être surveillées à distance, mais on se demande si les opérateurs n'ont pas parfois décidé de laisser l'entropie et le chaos gagner la partie ^^.

Voilà, la prochaine fois que vous recevrez un colis Temu un peu poussiéreux ou avec une trace de pneu, vous saurez pourquoi !

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Vous vous souvenez de ce bruit ? "Clac-clac-bzz-grrr".

Le chant mélodieux du lecteur de disquette 3,5 pouces qui essayait de lire votre exposé de géographie ou d'installer Windows 95 (disquette 12 sur 13, erreur de lecture, le drame). Une technologie qu'on pensait enterrée avec le 56k et le Minitel (coucou les vieux ).

Faut dire que Sony, le dernier à en produire, a jeté l'éponge en 2011. Mais pour polymatt, un maker qui a visiblement trop de temps libre (je suis jaloux), ce n'était pas suffisant de juste s'en souvenir avec nostalgie. Il a décidé d'en fabriquer une. De. Zéro.

Et quand je dis de zéro, c'est pas juste imprimer une coque en 3D. Non, non. Le gars a fait sa propre soupe chimique magnétique pour enduire un film plastique. Un grand malade.

Beaucoup de gens, quand ils veulent une disquette en 2026, vont sur eBay où ils achètent également une carte de transport taïwanaise qui y ressemble pour le style. Mais polymatt, lui, il voulait comprendre "comment ça marche vraiment" et surtout prouver qu'on pouvait le faire dans son garage.

Le résultat final : une disquette en aluminium brossé ( Source )

Première étape : le boîtier. Au lieu du plastique beige moche de notre enfance, il a sorti l'artillerie lourde avec une CNC Carvera Air pour usiner de l'aluminium. Résultat ? Une disquette qui pèse son poids et qui a un look absolument incroyable avec sa texture brossée. C'est un peu la Rolls de la disquette, le genre de truc qu'Apple aurait pu sortir à l'époque de l'iMac G3 (celui de 1998 qui avait justement abandonné le lecteur de disquette, ouvrant la voie à la fin du format).

Mais le vrai défi, c'est le disque magnétique à l'intérieur. C'est là que la vidéo se transforme en cours de chimie niveau Breaking Bad.

Car il a fallu créer une encre magnétique maison capable de stocker des 0 et des 1.

La recette ?

• De l'oxyde de fer noir (la base magnétique)
• Du PVA (comme liant)
• Un peu d'alcool isopropylique (pour aider à la dispersion)
• De la glycérine (pour la souplesse)
• Et du Tween 20 (un tensioactif pour que ça s'étale bien)

Secouez le tout, et vous obtenez une pâte noire qui tâche probablement tout ce qu'elle touche.

Ensuite, il faut étaler ça sur un film plastique (PET) de manière parfaitement uniforme. Matt a visé une épaisseur de 5 à 6 microns. Il a utilisé une technique de pros avec une Meyer rod (une tige en métal entourée d'un fil très fin) pour racler l'excédent et obtenir une couche fine et régulière.

Évidemment, ça a raté plein de fois. L'encre qui s'écaille, le disque qui ondule comme une crêpe sous la chaleur, les trous mal alignés... Il a même dû improviser un traitement de surface à la flamme (pour activer la surface du polymère) pour que la chimie accroche enfin au plastique. C'est ça la vraie vie de maker : 90% d'échecs, 10% de gloire.

Mais le moment de vérité, c'est quand il l'a enfin insérée dans le lecteur. Avec un outil appelé Greaseweazle (qui permet de lire et écrire des données au niveau flux magnétique via USB), on voit l'écran s'illuminer. Des secteurs verts. Des données qui s'écrivent.

Ça marche.

Alors oui, c'est pas fiable à 100%, ça stocke environ 1,44 Mo (le standard HD de l'époque), et ça a coûté probablement plus cher en temps et matériaux qu'un SSD de 4 To. Mais voir quelqu'un recréer une technologie aussi complexe dans son garage avec des outils modernes, ça force le respect.

Et pour ceux qui se demandent "Pourquoi ?", la réponse est simple : Parce qu'on peut. Et parce que comprendre comment la magie opère, c'est quand même plus satisfaisant que de juste cliquer sur "Acheter" chez Amazon.

Bref, si vous avez une vingtaine de minutes, regardez la vidéo, rien que pour voir l'usinage de l'alu, c'est hypnotisant.