July 2026 TIOBE Index puts Rust in the top 10 for the first time, as Python stays near 19% and the programming language ranking marks 25 years.

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Apple’s reported Mac Studio memory limits could change how developers and IT teams evaluate the desktop for local AI workloads.

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Samsung and Alcedis will explore how Galaxy Watch biometric data can support clinical trials, digital endpoints, and drug research.

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Monter une vraie IA à la maison, c'est vite une galère. Vous achetez une super machine puis vous collez dessus toute votre liste au père Noël (Chat local, reco vocale, génération d'image, RAG et compagnie) et vous voilà à empiler des dockers à n'en plus finir. Eh bien Light Heart Labs en a eu marre de ces bricolages et nous a pondu Dream Server, un outil qui câble tout ce petit monde à votre place !

Une seule commande et c'est parti mon kiki (Linux et macOS) :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Light-Heart-Labs/DreamServer/main/dream-server/get-dream-server.sh | bash

Ou Windows :

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
git clone https://github.com/Light-Heart-Labs/DreamServer.git
cd DreamServer
.install.ps1

Ça va lancer le script qui va ensuite tout paramétrer tout seul et choisir le modèle d'IA qui collera le plus à votre matériel, et cela que vous ayez une RTX 4090, un Mac M4 avec mémoire unifiée ou encore une puce AMD Strix Halo voire un vieux PC sans GPU.

Edit : un lecteur m'a remonté un piège si vous êtes sous Linux configuré en français (ou n'importe quelle locale qui écrit les décimales avec une virgule). Le script génère tout seul les valeurs de votre fichier .env en suivant le format de nombres de votre système, et il vous colle des 16,0 au lieu de 16.0. Du coup l'install se vautre avec une erreur dans le genre COMFYUI_CPU_LIMIT: expected number, got '16,0'. La parade, confirmée par un des auteurs, c'est de relancer l'installeur en forçant la locale C (celle qui met des points à la place des virgules) :

LC_ALL=C ./install.sh

Ensuite, pendant que le LLM se télécharge à fond les ballons, un autre petit modèle de 1,5 milliards de paramètres en backup afin que vous puissiez quand même "discuter" avec votre Dreamserver.

Le rôle de Dreamserver c'est donc juste de prendre toutes les briques de l'IA pour vous en faire un truc clé en main. Open WebUI pour le chat, llama-server pour l'inférence, Whisper et Kokoro pour la voix, ComfyUI pour les images, Qdrant pour le RAG, SearXNG pour la recherche web sans mouchard, et bien sûr n8n pour brancher tout ça à vos automatisations.

Et une fois que c'est en route, suffit de lancer la commande dream et là vous pourrez tout faire.

Par exemple dream status pour visualiser l'état des services et du GPU, dream model swap T3 pour changer de "palier" sur votre matos, dream enable n8n pour activer une extension ou encore dream mode hybrid pour avoir de l'inférence en local avec possibilité de basculer sur une IA dans le cloud via une API.

Dreamserver reste un orchestrateur, et pas un moteur IA magique, donc si vous adorez tout assembler vous-même, vous n'avez clairement pas besoin de ça. Par contre, si vous vous en foutez, et que vous voulez juste votre IA qui tourne ce soir, ça vous fera gagner des heures de bidouille.

Faut dire qu'à mesure que l'IA devient une infrastructure de base, dépendre à 100% d'un abonnement cloud qui peut tripler ses tarifs ou couper votre accès du jour au lendemain, ça craint un peu. Donc je pense qu'on est tous bien contents d'avoir des solutions clé en main comme celle-ci.

Si ça vous tente, c'est sur le dépôt de Dream Server .

Australian enterprises remain dependent on foreign technology infrastructure, while major economies treat that dependency as a strategic liability.

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Dexcom’s Stelo is the first over-the-counter continuous glucose monitor cleared for children. The FDA decision expands app-based glucose tracking to younger users, but schools, health care teams, and benefits leaders still need to account for device access, caregiver oversight, and coverage questions.

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The G7’s critical minerals push is putting AI hardware, chip supply chains, data centers, and APAC manufacturing under sharper scrutiny as governments look for ways to finance alternatives to China-linked supply chains.

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Une équipe issue de l'université de Berkeley vient de publier OpenCAL, une version libre et documentée d'une technique d'impression 3D qui ne ressemble à rien de ce qu'on connaît, et le projet est désormais reproductible chez soi avec des composants qu'on trouve dans le commerce.

Le principe porte un nom un peu barbare, la lithographie axiale calculée (Computed Axial Lithography, ou CAL), mais l'idée derrière est étonnamment simple.

Une imprimante 3D classique à résine fabrique un objet en empilant des centaines de tranches horizontales, l'une après l'autre, comme on poserait des feuilles de papier les unes sur les autres jusqu'à obtenir un volume. C'est lent, et chaque couche laisse une petite marque parfois visible.

La CAL fait l'inverse. Au lieu de découper l'objet en strates, elle projette de la lumière dans un petit récipient de résine liquide qui tourne lentement sur lui-même, et l'image projetée change en permanence selon l'angle de rotation.

Cette technique reprend en fait le fonctionnement d'un scanner médical, mais à l'envers. Un scanner prend une multitude de clichés d'un corps sous tous les angles pour reconstituer une image en volume. Ici, on part de l'objet en 3D et un logiciel calcule toutes les projections à renvoyer dans la résine pendant qu'elle tourne.

Là où la lumière s'accumule suffisamment, la résine durcit. Partout ailleurs, elle reste liquide. Et comme le calcul concentre l'énergie sur l'ensemble du volume en même temps, la pièce entière se solidifie d'un coup, en quelques dizaines de secondes parfois, là où une imprimante normale mettrait de longues minutes voire des heures.

Pas de couches, donc pas de stries, pas de film FEP à changer (cette membrane transparente au fond des bacs à résine qui s'use vite), et aucun de ces cycles d'arrêt et de redémarrage qui ralentissent les machines habituelles.

La technologie n'est pas nouvelle, elle est née vers 2019 d'une collaboration entre Berkeley et le laboratoire de Lawrence Livermore, mais elle restait cantonnée à la recherche, hors de portée du grand public. C'est tout l'intérêt d'OpenCAL.

Le projet propose désormais une documentation tout à fait complète, un dépôt GitHub avec tout le code source, les plans pour monter la machine et même la recette pour mélanger soi-même la résine adaptée. Le logiciel tourne sur un simple Raspberry Pi et la lumière vient d'un vidéoprojecteur grand public, en l'occurence ici un NexiGo Nova Mini.

Le tout est publié sous licence GPL3, libre pour un usage non commercial, recherche et éducation. L'équipe travaillait surtout sur un serveur Discord avant de tout formaliser proprement.

Une réserve quand même, et elle est importante. La résine maison repose sur des produits photochimiques toxiques, et la documentation ne s'en cache pas. Pour ceux qui préfèrent éviter de manipuler ça, un partenariat avec FormLabs propose une résine prête à l'emploi.

Côté qualité, la résolution reste comparable à celle de vieilles imprimantes à résine, rien de spectaculaire. Mais la vitesse, elle, n'a rien à voir.

Bref, voir une technologie de labo digne d'un réplicateur de Star Trek atterrir sur un Raspberry Pi et un projecteur à moins de 200 euros, c'est quand même bien sympa.

Source : Hackaday

Supio’s legal AI platform shows why vertical AI built on trusted data and specific workflows may matter more than generic enterprise chatbots.

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Y'a des entreprises qui claquent des millions pour bien aligner leurs modèles d'IA afin qu'ils refusent toutes les questions sensibles qui font flipper nos amis puritains d'outre-Atlantique et y'a Heretic , un outil signé Philipp Emanuel Weidmann, qui balaye toute censure sur n'importe quel modèle en moins de 30 minutes avec une simple carte graphique de gamer.

Je vous explique... Vous devez avoir Python et une version récente de PyTorch sur votre machine, puis vous tapez pip install heretic-llm, puis heretic Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 avec le nom du modèle que vous voulez décensurer.

Et l'outil fait alors sa vie et 20 à 30 minutes plus tard, vous récupérez une version du modèle qui a lâché prise sur l'essentiel de ses refus. Pas de dataset à préparer et surtout pas besoin de comprendre les entrailles d'un transformer, avec ce truc !

Dans un modèle aligné, le réflexe de refuser (le fameux "désolé, je ne peux pas vous aider avec ça") correspond souvent à une direction précise dans ses calculs internes. Les chercheurs appellent ça la "direction de refus". Et l'idée de l'abliteration, c'est de repérer cette direction et de la gommer des poids du modèle. En gros, on coupe le câble qui déclenche le "non", en touchant le moins possible au reste.

D'autres outils d'abliteration existaient déjà , mais leur réglage restait largement manuel et il y a aussi des gens comme mlabonne ou huihui-ai qui publient des modèles décensurés en ajustant les paramètres à la main, modèle par modèle, avec des résultats souvent inégaux. Mais Heretic, lui, automatise complètement le réglage. Pour cela, il s'appuie sur Optuna, un framework d'optimisation qui teste des dizaines de configurations et garde les meilleures tout seul. Et son seul objectif c'est de virer un max de refus tout en abîmant le moins possible le modèle d'origine.

Et de ce que je comprends, ça marche super bien ! Sur Gemma-3-12B, le modèle de Google de base refuse 97 fois sur 100 les prompts sensibles du benchmark maison. Mais après un petit passage dans Heretic, il tombe à 3 refus sur 100, soit le même niveau que les meilleures "nettoyages" manuels.

Et surtout, Heretic affiche une divergence de 0,16 là où les versions faites main grimpent à 0,45 voire 1,04 (C'est une mesure de l'écart de comportement sur les questions normales... plus c'est bas, mieux c'est).

Cela veut donc dire qu'il abîme beaucoup moins le modèle au passage.

Maintenant, tous les modèles n'y passent pas, car un gros calibre demande bien plus de VRAM et cela peut grimper à plusieurs heures. De plus, une étude comparative récente montre que le raisonnement mathématique est ce qui souffre le plus de ce genre d'abliteration, quel que soit l'outil utilisé.

Et surtout, y'a déjà des chercheurs qui bossent sur des défenses pour rendre les modèles résistants à ce genre d'attaque. Donc on verra bien, mais tant que c'est possible autant en profiter car des modèles sans bridage, ça permet notamment à des chercheurs d'étudier leurs propres failles, ou pour des usages du quotidien, de faire passer des demandes banales qui seraient bloquées (genre texte créatif, reverse engineering ou demande de conseils médicaux, ce genre de choses...)

Voilà, si vous bidouillez du LLM en local , allez voir ce projet car ça peut vous "ouvrir" quelques portes ^^.

The FCC’s proposed robocall crackdown could force carriers to verify customer identities, raising privacy concerns over anonymous phone use.

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ESET found 28 CallPhantom scam apps on Google Play that promised fake call logs and had reached more than 7.3 million downloads before being removed.

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CISA warns that the nine-year-old Linux Copy Fail flaw is being actively exploited, allowing local attackers to gain root access on affected systems.

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Hello les amis, voici ma petite trouvaille du jour, idéale pour ceux qui jouent en ce moment avec des adresses IP : ip66.dev . C'est une base de géolocalisation IP et entièrement libre, livrée au format MMDB (le même que celui de MaxMind) qui permet de remplacer direct un fichier GeoLite2 dans vos libs existantes (Python, Go, Node.js), sans toucher au code.

L'équipe de Cloud 66 maintient cette liste à jour sous licence CC BY 4.0 et tout est utilisable simplement en récupérant le fichier mmdb.

Pour le télécharger :

curl -LO https://downloads.ip66.dev/db/ip66.mmdb

go install github.com/maxmind/mmdbinspect/cmd/mmdbinspect@latest
mmdbinspect -db ip66.mmdb 8.8.8.8

Si vous avez plusieurs Raspberry Pi qui traînent chez vous, vous connaissez la galère du DHCP. Le routeur leur balance des IP différentes au gré des redémarrages, et impossible de savoir laquelle correspond à votre Pi-hole, votre Home Assistant ou votre média center sans aller fouiller dans l'interface admin du box.

Un développeur du nom de Philipp a sorti une appli Android qui résout ça en repérant automatiquement tous les Pi présents sur le LAN.

L'outil utilise deux méthodes de détection complémentaires. D'abord le MAC OUI, c'est-à-dire les premiers octets de l'adresse MAC qui identifient le constructeur du matériel. Tous les Raspberry Pi partagent une plage d'OUI réservée à la fondation, donc on peut les filtrer même au milieu d'une trentaine d'appareils connectés sur un même réseau.

Ensuite le mDNS, le protocole de découverte multicast qui permet à un Pi de répondre à raspberrypi.local même sans configuration serveur particulière.

L'appli n'est pas qu'un scanner. Elle embarque aussi les pinouts GPIO pour tous les modèles, du Pi 1 au Pi 5 en passant par le Zero et le Pico. Et quelques calculatrices électroniques pour les résistances, la loi d'Ohm et les diviseurs de tension. Du coup ça remplace les marque-pages que vous gardiez sur pinout.xyz et autres sites de référence quand vous bidouillez sur breadboard.

Le code est open source, dispo sur GitHub. Pas de pub. Suffisamment rare pour s'en réjouir, quand on voit les dizaines de scanners réseau sur le Play Store qui vous balancent une bannière toutes les trois secondes ou exigent une autorisation d'accès à votre carnet de contacts pour scanner un sous-réseau privé.

Philipp a clairement développé ça pour son usage personnel avant de le mettre à disposition, et ça se sent dans l'absence de fioritures.

À noter qu'il faut être sur le même sous-réseau Wi-Fi que les Pi pour que le scan fonctionne. Si vous avez segmenté votre réseau IoT, ce qui reste une bonne pratique côté sécurité, il faudra autoriser le multicast entre les VLAN ou faire le scan depuis un appareil branché côté domotique. Sinon le mDNS ne traverse pas et vous ne verrez que les Pi du segment courant.

L'intérêt va au-delà du simple gain de temps. Sur un parc Pi un peu costaud, savoir d'un coup d'oeil lesquels sont actifs permet de repérer rapidement un noeud qui a redémarré sans crier gare ou un conteneur tombé. Et pour ceux qui font du déploiement en série, c'est plus rapide que de scripter un nmap sur tout le /24.

Dans tous les cas c'est cool, un petit utilitaire qui résout un vrai problème quotidien et qui mérite sa place dans la boîte à outils de tout bidouilleur Pi. C'est par ici si ça vous branche .

Source : Hackaday

199 $ pour passer vos consoles rétro en HDMI 1080p sans bouillie de pixels et sans latence visible ? C'est ce que promet le Morph 2K, le nouveau scaler analogique-numérique de PixelFX. Pré-commandes le 1er juin, livraisons huit à dix semaines plus tard.

L'idée est de prendre n'importe quel signal analogique des consoles rétro (composite, S-Video, SCART, component) et de le balancer en 1080p sur HDMI moderne, avec une couleur 4:4:4 propre et une sortie pouvant grimper à 60 Hz en VRR.

L'appareil est même pensé pour scaler les sources les plus crades en 240p sans empâter les pixels, ce qui est le grand intérêt de ce genre de boîtier face aux convertisseurs cheap qu'on trouve à 30 € sur AliExpress.

Côté connectique, tout y est. Composite, S-Video, SCART européen, component (les fameux Y-Pb-Pr) : pas besoin de racheter trois adaptateurs séparés. Seul le VGA demande un adaptateur supplémentaire vendu à part, ce qui exclut certaines Dreamcast modées ou les vieux PC rétro. Sinon vous avez la quasi-totalité des sorties analogiques couvertes nativement.

Le Morph 2K embarque aussi un mode simulation CRT optionnel pour ceux qui veulent retrouver les scanlines, le grain et le flou caractéristique des télés à tubes. Le boîtier est WiFi, mais pas pour le streaming des parties, simplement pour les mises à jour firmware et la configuration via une interface web depuis un navigateur. Pratique quand on veut bidouiller les profils par console sans se taper un menu OSD à la télécommande.

Par rapport au Morph 4K vendu autour de 400 $, on perd la sortie 4K (donc pas de pixel-double sur écran UHD), mais 1080p sur un écran moderne, ça reste largement assez pour profiter d'une N64 ou d'une Saturn dans des conditions correctes. La cible est claire : les retrogamers qui veulent de la qualité d'image sans passer aux 400 ou 600 $ d'un OSSC Pro ou d'un RetroTink 4K.

Les pré-commandes ouvrent le 1er juin et les premiers exemplaires devraient partir 8 à 10 semaines plus tard, soit fin août si tout se passe bien côté production. Aucune disponibilité officielle confirmée pour l'Europe au moment où j'écris ces lignes, mais PixelFX livre généralement à l'international via leurs revendeurs habituels.

À ce tarif, le Morph 2K devient intéressant face aux solutions FPGA hardcore qui demandent à la fois plus de budget et plus de bidouille pour être configurées correctement. Plus d'infos par ici .

Source : Time Extension