Amazon Q, l'assistant de programmation dopé à l'IA que propose Amazon, pouvait se faire piéger d'une manière aussi simple qu'embarrassante.

Petit rappel pour situer. Amazon Q se greffe dans Visual Studio Code, l'éditeur de code de Microsoft que les développeurs utilisent au quotidien, et sert à écrire ou corriger du code à votre place.

Des chercheurs de Wiz, une société spécialisée dans la sécurité du cloud, ont découvert que cet assistant exécutait des commandes cachées à la simple ouverture d'un projet. La faille a reçu un identifiant officiel, CVE-2026-12957, et une note de gravité de 8,5 sur 10, ce qui est sérieux.

Le problème venait d'un fichier de configuration un peu particulier. Pour fonctionner, Amazon Q lit un fichier nommé .amazonq/mcp.json, qui s'appuie sur le MCP, pour Model Context Protocol, une sorte de prise standardisée qui permet de brancher une IA sur des outils extérieurs.

Sauf qu'il suffisait d'ouvrir un dépôt de code et d'activer Amazon Q pour que l'extension aille lire ce fichier et exécute son contenu. Sans fenêtre de confirmation, sans demander votre avis, et sans vérifier si vous faisiez confiance au dossier que vous veniez d'ouvrir.

Et c'est là que ça devient vraiment fourbe. Ces commandes héritaient de tout votre environnement de travail. Du coup, elles pouvaient récupérer au passage vos clés d'accès au cloud d'Amazon, vos jetons de connexion, vos secrets d'API et même l'accès à votre agent SSH, ce trousseau qui garde en mémoire vos connexions aux serveurs distants. En clair, tout ce qu'un développeur laisse ouvert pendant qu'il travaille.

Le plus gênant, c'est que Visual Studio Code possède justement une sécurité prévue pour ça, la confiance d'espace de travail, qui vous demande si vous validez un dossier avant de le laisser agir. L'extension d'Amazon passait tout bonnement par-dessus.

Pour un pirate, le piège était facile à tendre. Il suffisait de glisser ce fichier dans un projet open source d'apparence anodine, ou dans un bout de code partagé sur un forum, et d'attendre qu'un développeur qui récupère un projet l'ouvre pour voir comment il fonctionne.

Amazon a corrigé le tir dans la version 1.65.0 de son serveur de langage et a confirmé la correction. Wiz note d'ailleurs que des failles très proches ont déjà touché d'autres outils de code boostés à l'IA.

Donner autant de pouvoir à une IA sans le moindre garde-fou, et laisser filer les clés du cloud avec, ça reste une erreur de débutant pour un géant comme Amazon.

Source : The Register

Dropbox vient de sortir un plugin pour Claude Code , et leur idée c'est de pouvoir brancher vos fichiers Dropbox directement dans vos sessions de dev Claude Code / Cowork.

Alors je me suis demandé à quoi ça pouvait bien servir et voici ce que j'ai compris. Une fois que le plugin est en place, ça permet à Claude Code d'aller piocher dans votre Dropbox vos docs techniques, vos cahiers des charges, votre code...etc pour s'en faire du contexte. Tout devient de la matière fraiche pour corriger ou générer du code et quand c'est fini, ce qui est produit peut être à son tour stocké sur Dropbox.

Le plugin sait récupérer les fichiers en fonction de leur nom, de mots clés, de leur emplacement et bien sûr en fonction de leurs méta données. Même vos liens partagés il sait comment les gérer. Bref, il fait tout simplement le passe-plats entre tout le bordel que vous stockez sur Dropbox et Claude Code.

Cela dit, gardez la tête froide parce que tout ce que l'IA lit part sur les serveurs d'Anthropic pour être traité. Donc évitez quand même de le lâcher sur le dossier qui contient vos contrats, vos mots de passe ou vos données clients. Lui autoriser juste un dossier dédié avec ce que vous acceptez de partager, ce sera plus sain.

Pour l'installer, ça se passe dans Claude Code sur le web. Vous filez dans le menu Personnaliser, Connecteurs puis vous cherchez Dropbox en parcourant les plugins et vous cliquez sur ajouter. Une auth OAuth plus tard (vos identifiants Dropbox habituels), c'est branché. Un petit /reload-plugins et le plugin s'active alors dans la session en cours.

En plus de ce plugin, Dropbox propose également un serveur MCP classique en ligne de commande qui est un peu plus souple et surtout peut se brancher dans Cursor, Claude Desktop ou Devin.

Un bémol quand même, c'est pas open bar... sniiif. Eh oui, Dropbox plafonne tout ça à 5 Mo par fichier lu ou créé via l'intégration, et le contenu pondu par Claude ne se sauvegarde qu'en texte (.txt, .md, .html, .py), et pas en image ni en PDF. Quant aux limites de débit de l'API, on ne les connaît pas.

Bref, pour les gros fichiers ou les binaires, faudra donc passer par autre chose.

Si vous vivez dans Claude Code et que votre vie est rangée dans Dropbox, ça vaut peut-être le coup de jeter un œil ici.

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 .

Microsoft and NVIDIA announced a major step towards AI-powered computing with the introduction of Windows PCs powered by the new NVIDIA RTX Spark superchip. The tech giants claim that these PCs will be the world’s most powerful and efficient thin-and-light Windows PCs ever. These computer systems will be capable of running advanced AI models locally, […]

The post Microsoft unveils the next-generation AI PCs powered by NVIDIA RTX Spark appeared first on TheWindowsClub News.

Sam Paech s'est rendu compte qu'on testait toujours les IA sur le code, les maths, et à qui battra un prochain record , mais presque jamais sur leur capacité à comprendre les émotions humaines ou à pondre un texte qui ne sente pas le slop de bot à plein nez. Et c'est pour ça qu'il a monté EQ-Bench , un benchmark qui note l**'intelligence émotionnelle des grands modèles de langage**.

Pour alimenter son benchmark, il colle tout un tas de modèles dans des jeux de rôle un peu tordus (45 scénarios dans sa dernière version) et c'est un autre modèle (Claude, en l'occurrence) qui joue l'examinateur. Il note alors chaque réponse sur huit dimensions, telles que l'empathie, la finesse sociale ou la capacité à poser une limite quand il faut, puis nous sort un classement façon Elo (le classement des échecs). Tout est open source, documenté dans un papier de recherche et Paech finance ce bazar avec ses propres deniers.

Et depuis 2023, c'est devenu une véritable collection de tests...

Y'a un test d'écriture créative, un autre qui regarde si le modèle vous cire les pompes au lieu de vous recadrer quand la conversation s'éternise, un sur l'humour, et même un où les IA jouent à Diplomacy pour voir lesquelles savent négocier et bluffer.

Mais mon préféré c'est le Slop Score, qui mesure à quel point un texte pue l'IA. Pour cela, il traque les mots sur-utilisés et le fameux tic du "pas X, mais Y". Bref, de quoi objectiver (un peu) ce qui rend la moitié du web illisible ces temps-ci.

Paech prévient quand même que son "juge" reste quelque chose de totalement subjectif et qu'il n'existe aucune vérité absolue sur l'intelligence émotionnelle. C'est donc plutôt à lire comme une boussole et pas comme un verdict gravé dans le marbre (ou le silicium ^^).

Toutefois, pour savoir si un modèle écrit comme un humain plutôt que comme un employé d'agence de branding, c'est plutôt pratique. Et je vous conseille d'aller fouiller un peu dans les classements, comme ça vous verrez que le meilleur en code n'est pas forcement le plus futé côté émotions...

Bref, vivement le retour de Fable 5 ^^

C'est la fin d'une époque. Le noyau Linux, le cœur du système qui pilote le matériel et les communications, s'apprête à supprimer le support d'AppleTalk, ce vieux protocole réseau qu'Apple utilisait dans les années 80 et 90 pour faire dialoguer ses Mac entre eux avant que TCP/IP, le langage commun d'internet, ne s'impose partout.

À l'époque, c'était plutôt malin: vous branchiez deux machines et une imprimante, et elles se trouvaient toutes seules, sans la moindre configuration, du plug-and-play avant l'heure à un moment où monter un réseau relevait encore du casse-tête réservé aux initiés.

Aujourd'hui, plus grand monde ne parle ce dialecte. Il en subsiste quelques traces dans Bonjour, la techno maison qui détecte automatiquement imprimantes et appareils sur un réseau local, mais le protocole d'origine, lui, est mort depuis longtemps.

Près de 4000 lignes de code vont donc disparaître avec la version 7.2 du noyau, et Apple avait lui-même enterré AppleTalk dès 2009, du temps de Mac OS X Snow Leopard. Autant dire que le préavis a été large.

Le plus étonnant, c'est ce qui a déclenché le grand ménage. Ce n'est pas vraiment l'abandon par les utilisateurs, mais une vague de correctifs générés par intelligence artificielle qui a fini par saturer la liste de diffusion des développeurs réseau.

Depuis quelques mois, des outils basés sur des grands modèles de langage, balancent automatiquement des "corrections" de bugs sur du code que personne n'avait réclamé, pour un protocole que plus aucun matériel ne fait tourner.

Et chaque proposition, même inutile, mobilise un humain qui doit la lire, la tester et vérifier qu'elle ne casse rien ailleurs, du temps précieux soustrait au vrai travail de mainteneurs déjà débordés par les contributions légitimes.

C'est Jakub Kicinski, qui supervise toute la pile réseau du noyau, qui a fini par trancher: plutôt que de faire éplucher par ses équipes des patchs pondus en série par des machines pour réparer une techno morte, il a préféré retirer AppleTalk d'un seul geste.

Et il n'en est pas à son coup d'essai. Au cycle précédent, pour Linux 7.1, il avait déjà passé à la trappe ARCnet, l'ISDN, la radio amateur et toute une collection de vieux pilotes réseau oubliés, soit près de 138 000 lignes effacées d'un coup, dans ce qu'il a lui-même baptisé la "LLM-pocalypse".

Le code d'AppleTalk ne finit quand même pas tout à fait à la poubelle, puisqu'il rejoint AX.25 et la radio amateur dans un dépôt GitHub mis de côté, pour les rares curieux qui voudraient encore bidouiller avec.

Bref, c'est une première: des contributions automatisées qui font retirer du code encore fonctionnel. L'IA ne crée pas toujours. Parfois, elle déblaie.

Source : Phoronix

Voici une news concernant l'intelligence artificielle, qui je pense devrait vous plaire si vous vous intéressez à la robotique. Alibaba qu'on ne présente plus, vient de sortir sa Qwen-Robot Suite, 3 modèles IA signés Tongyi Lab (les gens derrière Qwen ) imaginé pour donner un corps à l'IA. Parce qu'une machine capable de décrire votre cuisine au millimètre près mais complétement infoutue d'y attraper une tasse, voilà un peu ce qu'on a en robotique en ce moment...

Car "comprendre" le monde, ça les modèles savent faire. Mais agir dedans, c'est une autre paire de manches. Cette Qwen-Robot Suite découpe donc ça en trois briques, RobotNav pour se déplacer, RobotManip pour saisir des objets, et RobotWorld qui joue les boules de cristal en prédisant ce qui va se passer avant même que le robot ne bouge. Et si vous voulez expérimenter tout ça tout de suite, sans mettre les mains dans le cambouis, y'a même une démo Chat2Robot , où vous tapez une instruction dans votre navigateur et un bras robotique l'exécute en direct !

Mais le plus parlant dans leurs démos, c'est ce chien-robot Unitree Go2 ( bourré de failles de sécu, qui balance toutes vos données en chine ) qui, une fois lâché chez vous avec sa seule petite caméra bas de gamme, peut se balader dans toute la maison pour vous rendre tout un tas de services. Sauf qu'ici il opère dans des lieux qu'il n'a jamais vus, en suivant vos consignes vocales de pièce en pièce, et il peut même refaire tout le trajet à l'envers sur commande. C'est en tout cas, assez cool de voir ces world models enfin capables d'apprendre à résoudre des problèmes auxquels il n'a encore jamais été confronté.

L'astuce, c'est d'entraîner un seul modèle sur les données de plein de robots différents d'un coup, au lieu de repartir de zéro pour chaque machine. Du coup un geste appris sur un bras X se transfère direct sur un autre bras Y, et chaque robot profite ainsi, en quelque sorte, de l'expérience accumulée par tous les congénères du lot. Et tout ça a été nourri avec plus de 38 000 heures de données, uniquement en l'open-source, dont des vidéos de gens filmés en train de faire des trucs, et adapté pour que la machine puisse apprendre en regardant faire des humains .