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Google sortira le Pixel 10 pliable beaucoup plus tard que prévu
Ghost 6.0 : analytics, réseaux sociaux décentralisés, nouvelles bases pour le CMS open source
Un article signé GOODTECH.info
La version 6.0 de Ghost, le CMS open source des créateurs et des éditeurs indépendants, est désormais disponible. Elle introduit deux avancées majeures : une suite d’analytics maison intégrée et une connexion native aux réseaux sociaux décentralisés. À cela s’ajoute […]
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L’hébergement souverain : un impératif stratégique
Un article signé GOODTECH.info
Le contexte géopolitique actuel est plus que jamais un signal fort sur la nécessité de repenser nos infrastructures IT et de positionner la souveraineté comme un enjeu central. En effet, au cœur de la création de valeur des entreprises, le […]
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[Bon plan] Un logiciel de surveillance de la santé de vos disques
Merci à vous de suivre le flux Rss de www.sospc.name.
Les disques sont au cœur de nos PC car ils contiennent le Système d'Exploitation et nos données.
Partant de là, il est judicieux de s'intéresser à leurs états de santé, je vous propose donc d'installer ce célèbre logiciel qui vous est offert actuellement.
Alors oui, il peut paraitre un petit peu complexe de prime abord - c'est un vrai couteau suisse - mais si comme la plupart des utilisateurs vous souhaitez simplement savoir si vos disques sont bien en bonne santé ou s'il serait souhaitable de les remplacer avant la panne, il sera parfait dans ce rôle.
J'utilise ce logiciel sur tous mes PC depuis une bonne dizaine d'années et j'en ai toujours été satisfait.
Comment cela fonctionne ?
Il faut savoir qu'il existe une technologie qui est née en 1992 et qui a été conçue par IBM.
Elle s'appelle SMART, ou plutôt devrait-on écrire S.M.A.R.T pour Self Monitoring Analysis Reporting Technology, que je traduirai librement par Auto Surveillance et enregistrement des rapports.
Lors d'une défaillance ou événement anormal le disque crée un événement qu'il enregistre dans un rapport, c'est un peu comme un dossier médical que l'on aurait alimenté depuis votre naissance.
Si l'on sait interpréter les données, ce que sait faire le logiciel que je vous propose, on peut statistiquement prévoir la panne.
Oui, là j'insiste bien, on parle de statistiques, si votre disque est diagnostiqué comme défaillant il peut s'arrêter dix minutes après comme continuer à fonctionner encore quelques années !
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Comment extraire les 21 jeux NES cachés dans Animal Crossing ?
Vous saviez qu’Animal Crossing sur GameCube cache 21 jeux NES complets dans ses fichiers ? Perso, j’en avais AUCUNE IDÉE et visiblement, ce ne sont pas des versions au rabais ou de démos, mais bien des jeux complets ! Animal Crossing était vraiment un jeu en avance sur son temps et l’une des fonctionnalités les plus adorées des joueurs, c’était ces petits meubles NES que vous pouviez collectionner et qui lançaient de vrais jeux quand vous interagissiez avec.
Balloon Fight, Super Mario Bros, The Legend of Zelda, Punch-Out !!… Nintendo avait carrément inclus un émulateur NES complet et les ROMs sur le disque GameCube. Le truc fou, c’est que cet émulateur est souvent cité comme étant plus précis que celui de la NES Classic ou même celui de la Switch.
Selon les versions du jeu (Doubutsu no Mori, Animal Crossing, etc.), il ya entre 19 et 21 jeux disponibles. La version américaine par exemple en contient 19, et certains jeux comme Donkey Kong Jr. Math valent aujourd’hui 151 dollars en seconde main. D’autres comme Clu Clu Land D ou Gomoku Narabe Renju étaient également des exclusivités Famicom Disk System introuvables plus tard sur Nintendo Switch Online.
Mais bon, passons au vif du sujet. Comment extraire ces ROMs ?
Et bien le passionné Seth Larson a développé une méthode géniale qui exploite la compression Yaz0 utilisée par Nintendo. Cette compression, reconnaissable par son header “Yaz0” en ASCII, est utilisée partout dans les jeux Nintendo depuis les années 2000. The Wind Waker, Mario Kart Wii, Super Mario Sunshine… tous utilisent Yaz0 pour compresser leurs assets.
D’abord, il vous faut une copie de votre ISO Animal Crossing que vous pouvez extraire légalement avec CleanRip sur votre Wii ou avec le nouvel outil FlippyDrive qui permet de sauvegarder vos jeux GameCube directement depuis la console. Une fois que vous avez votre ISO, le script Python de Seth fera tout le boulot.
Comme je vous le disais, le script parcourt toute l’ISO à la recherche des headers “Yaz0”, décompresse chaque blob trouvé, puis cherche les signatures des ROMs NES (qui commencent par “NES\x1a”) ou Famicom Disk System (avec leur signature spécifique). Une fois trouvées, les ROMs sont extraites et comparées à une base de données de checksums MD5 pour identifier exactement quel jeu c’est.
Voici le script complet disponible en Gist sur GitHub.
Pour l’utiliser, c’est ultra simple :
python animal-crossing-nes-roms.py ./AnimalCrossing.iso
Et hop, vous vous retrouvez avec tous les jeux NES dans votre dossier. Ces ROMs fonctionnent avec n’importe quel émulateur NES, par exemple sur PC, vous pouvez utiliser Pinky (un émulateur WASM qui tourne dans le navigateur), sur mobile je vous recommande Delta qui est aussi excellent.
Un petit détail technique sympa au passage, le jeu Clu Clu Land D est stocké au format .qd (QuickDisk). Il faudra donc le convertir en .fds pour l’utiliser avec un émulateur. Un script Python existe également sur le GitHub pour faire cette conversion facilement.
Ce qui est vraiment dingue dans cette histoire, c’est qu’après deux ans et demi de travail, la communauté a presque complètement décompilé cette version d’Animal Crossing. Ça ouvre la porte à des mods incroyables et ils ont même réussi à faire tourner Linux dans l’émulateur NES d’Animal Crossing en patchant la mémoire. Bon, ça tourne à 1/64ème de la vitesse normale, mais techniquement ça marche !
D’ailleurs, l’émulateur NES générique du jeu peut lire n’importe quelle ROM depuis la carte mémoire si elle est formatée correctement. Il cherche des fichiers avec la string “GAFE01” (le nom interne d’Animal Crossing) et le préfixe “DobutsunomoriPF”. Et un outil appelé ACNESCreator permet ensuite de créer ces fichiers .gci automatiquement pour charger vos propres ROMs.
Si vous cherchez d’autres méthodes légales pour récupérer des ROMs, consultez le RED Project sur GitHub, qui contient une documentation complète de méthodes d’extraction similaires depuis des collections officielles et autres mini-consoles. Parce que oui, extraire des ROMs de jeux que vous possédez légalement, c’est parfaitement légal pour un usage personnel.
Je trouve quand même que jouer à Wario’s Woods extrait de votre propre copie d’Animal Crossing sur votre iPhone avec Delta, ça a quand même quelque chose de magique. Maintenant, si vous avez une vieille copie d’Animal Crossing qui traîne, vous savez maintenant qu’elle vaut bien plus que ce que vous pensez !
Si ça vous intéresse, l’article original de Seth Larson contient encore plus de détails techniques !
OpenAI libère enfin ses modèles open-weight GPT-OSS - Comment les utiliser ?
OpenAI vient de lâcher dans la nature ses premiers modèles open-weight depuis GPT-2, et apparemment, c’est du lourd. Après 5 longues années à garder jalousement ses modèles bien au chaud derrière des API payantes, Sam Altman et sa bande balancent donc gpt-oss-120b et gpt-oss-20b, deux modèles que vous pouvez télécharger gratuitement sur Hugging Face et faire tourner chez vous.
Ils ont claqué des milliards de dollars en recherche pour créer ces modèles, et maintenant ils les offrent au monde entier sous licence Apache 2.0. C’est beau !
Pour ceux qui se demandent ce que ça change, un modèle open-weight c’est comme avoir accès au moteur d’une voiture avec le capot grand ouvert. Vous pouvez voir comment ça fonctionne, bidouiller les paramètres internes, et surtout, le faire tourner en local sans connexion internet. Greg Brockman, le cofondateur d’OpenAI, explique que c’est complémentaire à leurs services payants comme ChatGPT et l’avantage, c’est que vos données ne partent pas dans le cloud.
Les deux nouveaux modèles utilisent l’approche chain-of-thought qu’OpenAI a introduite avec son modèle o1 l’automne dernier. Cela veut dire que au lieu de balancer une réponse directe, l’IA passe par plusieurs étapes de raisonnement pour répondre à vos questions. Ces modèles text-only ne sont pas multimodaux (donc pas d’images ou de sons), mais ils peuvent naviguer sur le web, appeler d’autres modèles cloud pour certaines tâches, exécuter du code et même agir comme des agents IA autonomes.
Le plus petit des deux, gpt-oss-20b avec ses 21 milliards de paramètres (dont 3,6 milliards actifs), est suffisamment compact pour tourner sur une machine avec 16 Go de RAM. Le gros calibre, gpt-oss-120b avec ses 117 milliards de paramètres (5,1 milliards actifs), nécessite 80 Go de mémoire et tourne idéalement sur une seule GPU H100. Les deux supportent un contexte de 128 000 tokens, soit l’équivalent de 300-400 pages de roman que vous pouvez balancer d’un coup.
D’après les benchmarks, gpt-oss-120b atteint quasiment les performances d’OpenAI o4-mini sur les tâches de raisonnement, tandis que gpt-oss-20b s’approche d’o3-mini. Sur une RTX 5090, vous pouvez atteindre jusqu’à 256 tokens par seconde, ce qui est franchement impressionnant pour du local. Avec l’architecture Mixture-of-Experts (MoE) et la précision native MXFP4, ces modèles sont optimisés pour tourner efficacement même sur du matériel grand public.
Bon, passons aux choses sérieuses avec le tutoriel Ollama pour faire tourner tout ça chez vous.
Installation d’Ollama
D’abord, installez Ollama si ce n’est pas déjà fait. Sur macOS, ouvrez un terminal et tapez :
brew install ollama
Sur Linux, c’est encore plus simple :
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
Pour Windows, téléchargez directement l’installateur sur ollama.com et suivez les instructions.
Lancement du serveur Ollama
Une fois installé, démarrez le serveur Ollama :
ollama serve
Le serveur va se lancer sur le port 11434 par défaut. Laissez cette fenêtre de terminal ouverte.
Téléchargement et exécution des modèles gpt-oss
Dans un nouveau terminal, vous pouvez maintenant télécharger et lancer les modèles. Pour le modèle léger gpt-oss-20b (idéal si vous avez 16 Go de RAM minimum) :
ollama pull gpt-oss:20b
ollama run gpt-oss:20b
Pour le modèle plus costaud gpt-oss-120b (nécessite au moins 80 Go de RAM ou un bon GPU) :
ollama pull gpt-oss:120b
ollama run gpt-oss:120b
Configuration du niveau de raisonnement
Une fonctionnalité sympa de ces modèles, c’est que vous pouvez ajuster l’effort de raisonnement selon vos besoins. Dans Ollama, vous pouvez configurer ça avec :
ollama run gpt-oss:20b --reasoning low # Pour des réponses rapides
ollama run gpt-oss:20b --reasoning medium # Équilibré (par défaut)
ollama run gpt-oss:20b --reasoning high # Pour des analyses complexes
Utilisation avec Python
Si vous préférez intégrer ça dans vos scripts Python, installez le package officiel :
pip install ollama
Puis utilisez-le comme ceci :
import ollama
response = ollama.chat(model='gpt-oss:20b', messages=[
{
'role': 'user',
'content': 'Explique-moi la différence entre un modèle open-weight et open-source',
},
])
print(response['message']['content'])
Alternative avec Hugging Face CLI
Si vous voulez télécharger directement depuis Hugging Face pour plus de contrôle :
# Installation de Hugging Face CLI
pip install huggingface-hub
# Téléchargement de gpt-oss-20b
huggingface-cli download openai/gpt-oss-20b --include "original/*" --local-dir gpt-oss-20b/
# Téléchargement de gpt-oss-120b
huggingface-cli download openai/gpt-oss-120b --include "original/*" --local-dir gpt-oss-120b/
Optimisations pour cartes NVIDIA RTX
Si vous avez une carte NVIDIA RTX, vous pouvez bénéficier d’optimisations spécifiques car Ollama détecte automatiquement votre GPU et applique les optimisations. Donc pour vérifier que votre GPU est bien détectée :
nvidia-smi # Pour voir votre GPU
ollama list # Pour voir les modèles disponibles
Quelques commandes utiles
Pour lister tous les modèles installés :
ollama list
Pour supprimer un modèle si vous manquez d’espace :
ollama rm gpt-oss:120b
Pour voir les logs et débugger si ça plante :
ollama logs
Le fait qu’OpenAI ait attendu mars pour annoncer ces modèles puis les ait retardés pour des tests de sécurité supplémentaires montre qu’ils prennent le sujet au sérieux. Eric Wallace, chercheur en sécurité chez OpenAI, explique qu’ils ont même fine-tuné les modèles en interne sur des scénarios à risque pour mesurer jusqu’où un “bad actor” pourrait les pousser. Résultat, les modèles n’ont pas atteint un niveau de risque élevé selon leur framework de préparation.
Pour finir, OpenAI s’est associé avec Azure, vLLM, llama.cpp, LM Studio, AWS, Fireworks, Together AI et plein d’autres plateformes pour rendre ces modèles accessibles partout. Microsoft propose même AI Foundry Local sur Windows où vous pouvez juste taper foundry model run gpt-oss-20b
dans un terminal pour commencer.
Voilà, vous avez tout ce qu’il faut pour jouer avec les nouveaux jouets d’OpenAI. C’est quand même fou de voir OpenAI revenir à ses racines open source après toutes ces années à s’enfermer. Avec la licence Apache 2.0, vous pouvez utiliser ces modèles commercialement, les redistribuer, et les intégrer dans vos propres projets.
Pour plus d’infos, consultez le dépôt GitHub officiel ou la page Ollama dédiée. Allez-y, téléchargez, testez, et surtout, amusez-vous bien avec ces nouveaux modèles. Le futur de l’IA locale commence maintenant, et il est entre vos mains.
Project IRE - L'agent IA de Microsoft qui détecte les malwares like a boss
Microsoft vient de lever le voile sur un truc assez cool : Project IRE !
C’est un agent IA qui analyse et détecte les malwares en parfait autonomie. Plus besoin d’un expert humain pour décortiquer chaque fichier suspect, c’est l’IA qui s’en charge et elle le fait plutôt bien avec 98% de précision et seulement 2% de faux positifs sur un dataset de drivers Windows.
C’est du lourd car au lieu de se contenter d’une simple analyse par signatures comme les antivirus classiques, Project IRE fait de la vraie reverse engineering. L’agent décompile le code, reconstruit le graphe de flux de contrôle (control flow graph pour les intimes), analyse chaque fonction et génère un rapport détaillé expliquant pourquoi le fichier est malveillant ou non.
Pour faire tout ça, Microsoft s’appuie sur Azure AI Foundry et des outils de reverse engineering bien connus comme angr et Ghidra. Le processus commence ainsi par un triage automatique pour identifier le type de fichier et sa structure. Ensuite, l’IA reconstruit comment le programme s’exécute, analyse chaque fonction avec des modèles de langage spécialisés et compile tout dans une “chaîne de preuves” (chain of evidence).
Cette transparence est cruciale car elle permet aux équipes de sécurité de vérifier le raisonnement de l’IA et comprendre comment elle est arrivée à ses conclusions. Et surtout, les tests en conditions réelles sont prometteurs car sur 4000 fichiers que les systèmes automatisés de Microsoft n’arrivaient pas à classifier, Project IRE a correctement identifié 89% des fichiers malveillants avec seulement 4% de faux positifs.
Le seul bémol c’est le taux de détection global qui n’est que de 26%, ce qui signifie que l’IA rate encore pas mal de malwares. Mais comme le soulignent les chercheurs, cette combinaison de haute précision et faible taux d’erreur montre un vrai potentiel pour un déploiement futur.
Mike Walker, Research Manager chez Microsoft, raconte que dans plusieurs cas où l’IA et l’humain n’étaient pas d’accord, c’est l’IA qui avait raison. Ça montre bien que les forces complémentaires de l’humain et de l’IA peuvent vraiment améliorer la protection. Pour valider ses trouvailles, Project IRE utilise un outil de validation qui vérifie les affirmations du rapport contre la chaîne de preuves.
Cet outil s’appuie sur des déclarations d’experts en reverse engineering de l’équipe Project IRE et en combinant ces preuves et son modèle interne, le système produit un rapport final et classe le fichier comme malveillant ou bénin. L’objectif à terme est ambitieux puisqu’il s’agit de détecter automatiquement de nouveaux malwares directement en mémoire, à grande échelle.
Ce serait vraiment cool d’identifier des menaces avancées (APT) sans qu’un humain ait besoin d’intervenir. D’ailleurs, Project IRE a déjà réussi à créer le premier cas de conviction pour un malware APT chez Microsoft, sans aide humaine.
Pour l’instant, ça reste un prototype qui sera intégré plus tard dans Microsoft Defender comme outil d’analyse binaire mais les implications sont déjà énormes car les malwares deviennent de plus en plus sophistiqués et nombreux, et avoir une IA capable de les analyser automatiquement pourrait changer pas mal la lutte contre ces saloperies.
Alors oui, on n’est pas encore au point où l’IA remplace complètement les experts en sécurité mais on s’en rapproche et vu la pénurie de talents en cybersécurité et l’explosion du nombre de menaces, c’est plutôt une bonne nouvelle.
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