Depuis ce week-end, bonne nouvelle les zamis, puisque ce bon vieux ffmpeg sait maintenant fabriquer des images qui n'ont jamais été filmées. Oui oui ! Et ça c'est possible grâce à un filtre qui s'appelle fruc_vulkan, qui permet de calculer le mouvement entre deux images grâce au bloc dédié des GeForce RTX, pour ensuite synthétiser ce qui manque entre les deux. Grâce à ça, un 24 images par seconde ressort sans souci en version 60 images par seconde.

La cadence de sortie se paramètre, donc vous pouvez aussi faire du 25 vers du 50, du 30 vers 60, ou n'importe quelle valeur intermédiaire. C'est donc beaucoup plus souple que le filtre équivalent côté AMD, frc_amf, qui ne sait que doubler la fréquence et ne fonctionner qu'en DirectX...

Fabriquer ce genre d'images intercalaires n'a rien de neuf, cela dit... L'outil RIFE convertissait déjà du 24 fps en 96 en 2020. Mais ce qui change ici, c'est qu'il n'y a plus de chaîne externe, plus d'aller-retour par des milliers de PNG, puisque tout tient dans le graphe de filtres, entre le décodage et l'encodage.

Le filtre logiciel historique de ffmpeg, minterpolate, existe pourtant depuis des années mais c'était loin d'être du temps réel. Alors que là, le vrai gain avec cette nouvelle feature, c'est qu'on passe en full temps réel. Ça veut dire que sur un catalogue à réencoder, l'interpolation cesse d'être l'élément qui bloque toute la chaîne de conversion.

Pour l'essayer il vous faut une RTX 30 ou plus récente. Il faut aussi compiler une version de développement car ce filtre est arrivé après la sortie de ffmpeg 9.0, ce qui veut dire que pour le moment, il n'est dans aucune release et ne sera dans aucun paquet avant la prochaine.

La commande suit ensuite le motif habituel des filtres Vulkan, qui veulent les images en mémoire GPU :

ffmpeg -init_hw_device vulkan=vk:0 -filter_hw_device vk -i entree.mp4 -vf "format=yuv420p,hwupload,fruc_vulkan=fps=60,hwdownload,format=yuv420p" sortie.mp4

L'auteur du filtre prévient quand même qu'en 2160p24, les réglages par défaut ne suivront pas en temps réel et qu'il faudra alors descendre la qualité d'estimation du mouvement. Ça s'écrit comme ceci :

fruc_vulkan=fps=60:perf=medium:grid=2

En traitement par lots maintenant, la question ne se pose pas, c'est juste plus lent.

Maintenant, les pros de l'encodage, redescendez de votre chaise parce que j'ai quand même quelques mauvaises nouvelles... Tout d'abord, on n'a aucune stat indépendante sur le débit ou la qualité. Et il y a aussi un défaut que l'auteur du patch documente lui-même... En fait, dans les zones sans texture, le moteur invente un mouvement faux mais cohérent, qui laisse des "fantômes" autour des objets. La parade existe heureusement, mais c'est une heuristique, qui demande quelques réglages à la main sur des échantillons.

Et il y a aussi un coût qu'on oublie... Car doubler la cadence, c'est donner deux fois plus d'images à avaler à l'encodeur, donc, il y a toujours une espèce de goulot d'étranglement. Et puis après il y a le rendu... un film de cinéma en 24 images par seconde qu'on monte à 60 prend immédiatement un aspect téléfilm que les cinéastes détestent !! Imaginez l'Odyssée de Nolan avec l'aspect visuel de Plus Belle La Vie... Ahahaha. Après sur de l'animation ou un ralenti, ça se défend bien sûr mais sur du cinéma, c'est un choix à prendre et pas une amélioration. En tout cas, c'est mon avis.

Ah et dernier point, parce que la confusion est déjà partout dans les commentaires sur le net : Tout ça se passe à l'encodage ! Je répète : A L'ENCODAGE ! Le fichier qui sort de ffmpeg est une vidéo NORMALE. Absolument personne n'aura besoin d'une carte graphique GeForce pour la regarder ! OK ? 😘

Source : Phoronix

Voilà le genre de rumeur qui fait tousser tout un secteur. D'après plusieurs médias américains bien branchés, Nvidia serait sur le point de poser 12,9 milliards de dollars sur la table pour avaler Hugging Face. Aucun des deux ne confirme, l'accord peut encore capoter, mais l'annonce serait proche.

Un mot pour ceux qui ne connaissent pas. Hugging Face, c'est un peu le GitHub de l'IA, un immense dépôt en ligne où les développeurs du monde entier rangent, échangent et récupèrent des modèles d'intelligence artificielle libres, avec les paquets de données qui vont avec.

Toute une communauté y a planté sa tente, celle qui triture l'IA loin des grosses forteresses fermées d'OpenAI ou de Google, et qui en a fait son point de ralliement.

En rachetant Hugging Face pour un tel montant, Nvidia n'empocherait pas uniquement la bibliothèque ultime des modèles IA, mais elle poserait aussi ses grosses fesses en plein milieu du carrefour où tout l'IA mondiale ouverte transite. C'est loin d'être négligeable.

Rappelons que la boîte tient déjà les puces qui font tourner à peu près toute l'intelligence artificielle de la planète. Ajoutez le dépôt où les développeurs vont piocher leurs modèles, et vous obtenez les deux bouts de la ficelle dans la même main, ce qui fait tout de même beaucoup pour un seul acteur.

En plus de ça, il y a la question du Cloud, un sujet qui intéresse très fort Nvidia depuis bien longtemps. Racheter Hugging Face permettrait à l'entreprise de refourguer sa puissance de calcul à tous les clients de la plateforme, qui ont tous de vrais besoins en cloud.

Ce flirt ne date d'ailleurs pas d'hier. Nvidia y avait déjà glissé quelques billets en 2023, quand Hugging Face valait 4,5 milliards, puis tenté d'y remettre 500 millions fin de l'année dernière, sauf que la réponse a été non. On est donc passé du pied dans la porte à l'envie de tout emporter.

Source : Techcrunch

Au départ, mon stockage était franchement bordélique. Ma bibliothèque Plex vivotait sur un vieux Synology, avec plusieurs SSD externes branchés au Mac mini, posés là au petit bonheur, avec les films rangés à plat et chaque disque qui traînait ses propres conventions et ses trous.

Je vous en avais d'ailleurs déjà parlé, et ça marchait, mais c'était un peu le foutraque, et surtout impossible à automatiser proprement, parce qu'une chaîne d'acquisition sérieuse exige un rangement carré jusqu'au moindre fichier.

D'où la grande décision de remettre tout ça à plat. L'objectif ? Consolider la médiathèque sur du matériel récent, séparer une bonne fois deux mondes qui n'ont rien à faire ensemble, les médias d'un côté et les sauvegardes de l'autre, et déléguer le plus gros de la configuration à Claude Code, l'assistant de codage d'Anthropic, piloté à distance depuis mon Mac mini.

UGREEN m'avait proposé depuis quelque temps de tester les deux NAS de sa gamme GT, j'ai donc accepté. Puis j'ai acheté mes disques une fortune, on y reviendra. Pour Plex, mon choix s'est porté sur le plus costaud de la gamme, un DXP4800 GT quatre baies sous AMD Ryzen.

Sa vraie raison d'être, c'est le débit. Ses deux ports réseau 10 Gbit confiés à des contrôleurs Aquantia ont craché 9,30 Gbit par seconde dès le premier flux en direct, soit le maximum théorique, sans une seule retransmission. Sur ce terrain, il est clairement irréprochable.

Sous le capot, on trouve un Ryzen Embedded R2514 à quatre cœurs, 8 Go de DDR4 extensibles à 64 Go, quatre baies qui se manipulent sans outil dont deux acceptent des SSD U.2 NVMe, plus deux emplacements M.2, le tout jusqu'à 144 To. Il tourne sous UGOS Pro, un système bâti sur une base Debian très peu verrouillée, avec un vrai SSH administrateur, Docker, et une plateforme x86 ouverte où l'on peut installer à peu près tout ce qu'on veut.

Le seul vrai bémol, c'est son moteur vidéo un peu daté, qui ne tient que deux flux Plex 4K transcodés en même temps et ignore l'AV1, donc pour une grosse médiathèque partagée à plusieurs, mieux vaut lui donner des fichiers déjà au bon format, ou transcoder sur une autre machine, ce qui est mon cas avec le Mac mini. Pour le stockage, j'ai récupéré 4 disques 28 To sur Amazon , à un prix que je n'ose même pas vous donner (660 euros pièce, et au moment où j'écris cet article leurs prix ont bondi à 780 euros).

Le gros morceau, c'était la migration, faire passer 36 To et 22 000 fichiers du Synology vers ce nouveau NAS. Perso je n'ai pas fait grand-chose, Claude Code s'est occupé de tout ça en SSH, en passant par les API de Plex, Radarr et Sonarr.

Derrière Plex tourne d'ailleurs toute une chaîne, Radarr et Sonarr, Prowlarr pour les sources, une seedbox Whatbox et Seerr.

Pour l'anecdote, le plus gros problème ça a été de régler les problèmes posés par les fichiers avec des accents. Près de 17 000 fichiers (de vidéos de vacances bien sûr) au chemin accentué devenaient injouables sur l'Apple TV alors que l'iPhone les lisait sans broncher, parce que Plex sur Mac jongle entre deux façons de coder un accent en Unicode quand le partage NFS strict d'UGOS n'en accepte qu'une seule à l'octet près.

Bon, maintenant on ne va pas se mentir, il y a eu des ratés avec l'IA, comme la disparition de près de 800 fichiers effacés par un bug des scripts, sans corbeille ni snapshot, mais comme le volume tourne en Btrfs et qu'il restait de la place, Claude a gelé le volume, remonté des centaines d'états internes du système de fichiers et rapatrié plus de 98 % des fichiers. Les pertes sont au final négligeables. C'était évitable, mais je n'ai pas été assez vigilant.

Ce socle sauvegarde même le code de Selene Racer, mon jeu de course de rovers sur la Lune hébergé dans le cloud sur lequel je bosse en ce moment ( vous pouvez le tester ici , il se joue dans n'importe quel navigateur, sur ordi ou téléphone), et dont les sources atterrissent sur le NAS via Dropbox. Quant au NAS deux baies qui encaisse Time Machine, les archives et les sauvegardes, c'est son petit frère le DXP2800 GT, que je teste sur Mac4ever .

Si comme moi vous n'êtes pas super fort en code et en réseau, et que vous avez suffisamment de sauvegardes de vos données, confier votre vie numérique à une IA et à un NAS de ce type est donc tout à fait envisageable, et c'est même assez chouette à mettre en place.

Les DXP4800 GT et le DXP2800 GT sont disponibles sur Amazon, et je vous les recommande les yeux fermés.

Si vous codez avec Codex, l'agent d'OpenAI qui écrit du code à votre place, préparez-vous à devoir à nouveau regarder votre montre, puisque cette fameuse limite fait son retour pour les abonnés ChatGPT Plus à partir du 25 août.

C'est un vrai retour en arrière, parce qu'OpenAI avait justement supprimé cette fenêtre de cinq heures le 12 juillet dernier, en ne gardant qu'un plafond hebdomadaire pour les formules Plus, Pro et Business.

Concrètement, la limite des cinq heures fonctionne comme un compteur qui se recharge tout au long de la journée, en plus du quota hebdomadaire qui, lui, encadre votre consommation sur la semaine entière.

Le responsable technique de Codex et ChatGPT chez OpenAI, Thibault Sottiaux, justifie ce choix en expliquant que cette fenêtre permet de lisser la charge sur les serveurs, et donc de préserver un quota hebdomadaire qui reste généreux.

Surtout, sans elle, beaucoup de nouveaux abonnés Plus grillaient sans le vouloir toute leur allocation de la semaine en quelques heures, ce qui débouchait forcément sur une expérience frustrante.

Bonne nouvelle pour les gros comptes, les abonnés Pro à 100 et 200 dollars par mois échappent encore à ce retour de la limite pendant quelques mois, alors que les formules Enterprise et Edu tournent sur un système de crédits à part.

Et si vous tapez dans le mur de l'une des deux limites, il ne vous reste que deux options, patienter jusqu'à la prochaine remise à zéro ou sortir la carte bleue pour acheter des crédits supplémentaires.

Retirer la fenêtre des cinq heures ne rendait de toute façon jamais GPT-5.6 Sol illimité, puisque le plafond hebdomadaire prenait simplement le relais comme nouvelle borne. Rien de gratuit, donc.

Ce yo-yo permanent sur les limites finit par agacer, même si OpenAI galère visiblement à encaisser la demande. Les développeurs, eux, aimeraient surtout de la stabilité. Après chez Claude c'est pareil mais c'est 4h, même pour les abonnés Max, encore plus frustrant donc.

Source : 9to5mac

Alors ça c'est cool ! NVIDIA vient d'ajouter Firefox à la liste des navigateurs autorisés à faire tourner GeForce NOW. Un ordi, un onglet, et plus de 2 000 jeux PC se lancent maintenant en streaming sans qu'un seul octet du jeu n'arrive sur votre disque.

C'est tout le concept du service de cloud gaming de NVIDIA avec une machine RTX chez eux, et une image qui arrive chez vous. Comme ça, votre ordinateur ne fait plus que décoder une vidéo sans rien installer ni avoir une grosse carte graphique.

Après GeForce NOW c'est un peu différent de Xbox Cloud puisque ça permet de jouer aux jeux que vous avez acheté. Ce n'est pas un catalogue imposé en accès libre. GeForce NOW se connecte à vos comptes Steam, Epic Games Store, GOG, Xbox PC Game Pass et Ubisoft Connect, puis ouvre la bibliothèque que vous avez déjà payée.

Firefox de son côté garde en plus ses habitudes de navigateur. Comme ça vous pouvez laisser un appel Discord dans le Split View, le walkthrough du jeu dans un autre onglet, et vous basculez en plein écran quand la partie démarre. Plus besoin de basculer sur ce navigateur de faible qu'est Chrome quand l'envie vous prend de jouer ^^.

Mozilla annonce jusqu'à 1440p et jusqu'à 120 images par seconde, et précise que ce plafond est réservé aux abonnés Ultimate. En dessous, le palier Performance donne aussi du 1440p mais s'arrête à 60 fps. Ce qu'Ultimate achète vraiment par contre, c'est la fluidité, l'accès aux machines RTX 5080 et les files d'attente les plus courtes.

L'autre compteur est plus embêtant je trouve puisque les abonnements Performance et Ultimate sont plafonnés à 100 heures de jeu par mois, dont jusqu'à 15 heures non consommées qui peuvent basculer sur le mois suivant. Ça laisse un peu plus de trois heures par jour quand même, mais ce n'est plus vraiment illimité.

Reste un problème, je trouve dans cette annonce : ça ne concerne que Windows uniquement. Firefox sur macOS et sur Linux n'est pas concerné, et personne n'a encore dit si ça viendrait... Snif... Après, les joueurs Linux, eux, ont leur client natif GeForce NOW , enfin sorti de bêta donc ça compense un peu mais quand même...

Pour essayer, mettez Firefox à jour, allez sur play.geforcenow.com et connectez-vous. De son côté, NVIDIA promet d'en dire plus à la Gamescom le 25 août prochain.

Source : blog Mozilla

Je viens d'apprendre qu'une carte Nvidia normalement dédiée au minage de cryptomonnaies, vendue avec 8 Go de mémoire en expose aujourd'hui 64 Go, sans que rien n'ait été remplacé ou soudé dessus... C'est ça la magie de Nvidia, la mémoire était bien là depuis le début, mais était juste maintenue en sommeil par le firmware.

Cette carte, la CMP 170HX est sortie il y a 5 ans pour miner de l'Ethereum. Elle est bâtie sur le GA100, le même silicium 7 nm que l'accélérateur A100 que Nvidia vend aujourd'hui autour de 3 500 dollars en version 40 Go. Et la mémoire HBM2e qu'on y trouve est physiquement présente sur la carte, quoi qu'affiche la fiche technique. Alors certes, débrider une carte Nvidia par logiciel n'a rien de neuf puisqu'on transformait déjà des GeForce en Quadro en 2013.

Mais cette fois, le déverrouillage exploite un bug de chargement de signature dans le BootROM du Falcon, le microcontrôleur de sécurité qui garde le démarrage de la puce. Et ce dernier se fait grâce à un outil nommé cmpunlocker , publié sous licence GPL.

Si vous voulez vous lancer, il vous faudra du Linux x86-64, un accès root et le pilote libre nvidia-open en version 610.43.0x. Votre carte 8 Go passera ainsi à 64 Go, une carte 10 Go à 40 Go, et les unités de calcul bridées reviendront naturellement avec. Et surtout, ce patch survit au redémarrage !

Le PCIe, lui, ne se déverrouille qu'à moitié. Passer de Gen1 à Gen2 est logiciel, mais la largeur reste coincée à quatre lignes parce que Nvidia a laissé 24 condensateurs de couplage vides sur le circuit imprimé. Aller au-delà du x4 veut donc dire les souder à la main et ça c'est pas donné à tout le monde.

Reste que ça donne environ 1 Go/s vers la carte. À titre d'exemple, un utilisateur du forum développeurs de Nvidia a réussi à charger un modèle 70B quantifié en une quarantaine de secondes, contre une dizaine avec la modification matérielle et le Gen2 x16. Pour de l'inférence sur une seule carte, ce goulot ne se paie donc qu'au chargement.

Le même utilisateur mesure un taux de 27,3 tokens par seconde en décodage sur un modèle Qwen2.5-72B, pour 150 à 180 watts, et explique que lors de ses tests, le GPU a réclamé un reset autour de 95% d'occupation mémoire, sur de très grandes fenêtres de contexte. Rien de gênant donc. Deux réserves par contre, et elles ne sont pas décoratives.... La première c'est que l' ECC figure toujours dans la liste des problèmes non résolus du projet, avec le NVLink et le PCIe Gen4, alors que c'est précisément le mécanisme qui pourrait nous dire si la mémoire déverrouillée tient dans la durée. Et la seconde, c'est que le palier des 80 Go a été testé, mais rejeté car instable.

Sur la question qui fâche maintenant, à savoir celle du silicium mis au rebut qui serait bridé car défectueux, ValdikSS, dans un fil sur Hacker News , écrit n'avoir trouvé jusqu'ici aucune carte dont la RAM soit réellement défectueuse. Le bridage ressemble donc à de la segmentation commerciale plus qu'à du recyclage de puces ratées, mais pour le moment, personne n'a fait tourner ces 64 Go assez longtemps pour le prouver.

Reste le prix... La 170HX se trouvait peu de temps avant ça, autour de 250 dollars sur eBay mais depuis que l'exploit circule, elle dépasse les 1 000 $... Bref, le verrou a sauté, et le prix est en train d'exploser !

Source : Tom's Hardware

Dans la préfecture de Saitama, au Japon, une petite boutique s'est fait une spécialité qui tombe à pic en pleine flambée des prix de la mémoire, celle de faire passer une vieille GeForce RTX 2080 Ti de 11 à 22 Go de VRAM pour environ 45 000 yens, soit 282 dollars ou un peu moins de 250 euros.

Le procédé n'a rien d'un tour de passe-passe logiciel et repose entièrement sur une vraie dextérité au fer à souder, puisqu'il faut dessouder les onze puces GDDR6 de 1 Go montées d'origine, les remplacer par onze modules Samsung de 2 Go, ajuster quelques résistances sur le circuit imprimé que tous les modèles n'acceptent pas, puis flasher un VBIOS adapté pour que la carte reconnaisse ses nouveaux 22 Go.

La 2080 Ti se prête bien à l'exercice grâce à sa configuration mémoire un peu bâtarde de 11 Go, qui se double proprement là où d'autres cartes coincent.

Autant le dire tout de suite, ce gain ne rapporte strictement rien en jeu, le bus mémoire restant bloqué à 352 bits, la bande passante à 616 Go/s et la puissance de calcul du processeur graphique ne bougeant pas d'un pouce.

L'intérêt se trouve entièrement du côté des modèles d'intelligence artificielle que l'on fait tourner chez soi, là où c'est la quantité de mémoire disponible, et elle seule, qui détermine si un modèle parvient à se charger ou non.

En passant de 11 à 22 Go, on débloque toute une série de modèles de langage quantifiés qui refusaient jusque-là de tenir, et surtout on les garde entièrement en mémoire vidéo au lieu de déborder sur la mémoire système, ce qui change complètement la fluidité de l'ensemble.

Le calcul financier finit de rendre l'idée séduisante, avec une modification facturée 282 dollars, des cartes déjà transformées vendues à partir de 430 dollars et un ensemble complet qui tourne autour de 500 dollars une fois cumulé avec une 2080 Ti d'occasion, quand les GPU récents taillés pour l'IA et dotés d'autant de mémoire réclament facilement plus de 1 000 dollars.

Il reste quand même deux réserves de taille, à commencer par l'architecture Turing de cette carte qui remonte à 2018 et commence à accuser son âge sans profiter des optimisations des générations récentes, et surtout par la disponibilité, l'atelier n'ayant reçu que 200 puces Samsung, de quoi transformer une petite vingtaine de cartes avant de devoir se réapprovisionner.

Bref, c'est rigolo mais ça ne va pas tout de suite changer le monde.

Source : Tom's Hardware , xingyao74043

Si comme moi, vous aimez les livres, ce que je vais vous raconter aujourd'hui va vous rendre fous ! Hier, 404 Media a publié une enquête qui suit le trajet d'un AirTag. Mais pas n'importe lequel... C'est un AirTag qu'un libraire a glissé, à la demande de la rédaction, dans un livre parti au sein d'une commande d'un millier d'ouvrages. Et son terminus va vous surprendre (ou pas, parce qu'on commence à les connaitre les lascars...) : un entrepôt Amazon de Las Vegas.

Ce qu'on apprends dans l'article de 404 Media c'est qu'en fait, là-bas, une équipe interne baptisée VGT3 reçoit des tonnes de cargaisons de livres, en découpe les reliures et les passe au scanner afin d'en numériser les pages.

Pour la blague, le logo de cette équipe est un tyrannosaure gueule ouverte qui semble dévorer un livre. Ironique n'est-ce pas ?

Des salariés du site racontent eux-mêmes sur un forum d'employés Amazon, que les livres ne survivent pas à l'opération.

Et c'est ça qui rend dingo tout le monde, moi le premier !

Amazon, interrogé, a répondu qu'il achetait des livres par des canaux commerciaux pour "développer et améliorer ses produits et services". Oui, c'est vague mais c'est fait exprès.

Maintenant, calmez vos palpitations cardiaques, ce qu'ils numérisent (et détruisent), ce ne sont pas des incunables , c'est-à-dire des livres anciens édités avant l'invention de l'imprimerie (donc faits à la main). Les libraires interrogés précisent en effet, que les commandes en gros n'incluent jamais les ouvrages les plus anciens sans codes ISBN. Ce qu'ils achètent en fait, ce sont des titres sans presque aucun marché de revente, tirés à peu d'exemplaires ou écrits dans une langue que peu de gens lisent.

Et c'est pile poil ce qui fait leur valeur pour un entraîneur de modèle IA. Ces textes n'ont jamais été numérisé, donc ils n'ont jamais été aspirés par personne, et ont été imprimés avant que le web ne se remplisse de slop IA. Ces livres-là ne sont pas vraiment "précieux" mais comme ils sont rares et de niche, ils sont convoités par les géants de l'IA.

Maintenant ce qui me met en colère quand je lis cet article, c'est surtout cette histoire de destruction du bouquin... Parce que numériser un livre sans l'abîmer, ce n'est pas un rêve utopiste d'archiviste, hein... C'est possible avec des machines qu'il est facile de se procurer. Je pense par exemple à ce ScanRobot autrichien qui est sur le marché depuis 2007 et déjà vendu dans plus de soixante pays.

Charger la vidéo depuis YouTube Ce clic autorise une connexion à Google : adresse IP transmise et traceurs possibles. En savoir plus Voir cette vidéo sur YouTube

Il glisse un prisme dans la pliure, aspire les pages de part et d'autre via des petits trous, remonte en photographiant le texte, puis retourne la page d'un souffle d'air grâce à des capteurs optiques et des lasers repèrent le moment où deux feuilles se lèvent ensemble. Et la cadence est plutôt bonne puisqu'elle peut aller jusqu'à 2 500 pages à l'heure, sans que le dos du livre ne soit tranché.

La Bibliothèque du Congrès en a une, le Trinity College Dublin aussi, l'université de Sydney, le Getty Research Institute...etc. L'Internet Archive, lui, tournait déjà en 2021 à environ 3 500 livres par jour dans une vingtaine de centres.

D'ailleurs, j'en parlais dans un article sur un scanner à 250 pages par minute en novembre 2012. J'écrivais qu'au début ça y allait au massicot, et que depuis, les bras robotisés avaient pris le relais pour les ouvrages anciens. Et là on est presque 14 ans plus tard, la plus grosse librairie du monde est retournée au massicot, comme des bourrins préhistoriques.

Sur le motif de la découpe elle-même, Ars Technica avance que la vitesse et le moindre coût ont pris le pas sur la conservation, et c'est vrai que ces bouquins existent ailleurs, et que découper un exemplaire d'occasion sans valeur marchande ne fait de mal à personne. Oui c'est vrai mais c'est incroyablement triste car on peut faire autrement. La preuve, quand Google, OpenAI ou Microsoft numérisent des livres, eux les empruntent dans des bibliothèques ou les offrent ensuite à celles-ci. Les livres peuvent continuer leur vie, alors qu'Amazon n'est pas du tout dans ce cercle vertueux. Et c'est sans parler des auteurs de tous ces livres qui ne savent même pas que leur travail vient d'être absorbé pour l'éternité par une IA...

Bref, Amazon prend un exemplaire dont le texte n'a jamais été numérisé, le déstructure en tokens pour son propre profit puis détruit le livre... Si tout le monde faisait ça, au bout d'un moment, de nombreux ouvrages anciens disparaitraient je pense... Et faut pas oublier que cette destruction de livres c'est surtout un choix délibéré de leur part.

Ray Bradbury doit se retourner dans sa tombe, mais je suis certain que si les gens protestaient massivement contre ça, ils changeraient leurs méthodes de sagouins.

Source : 404 Media

SpaceXAI, la maison d'Elon Musk née de la fusion entre SpaceX et xAI, a mis en ligne mardi la bêta de Grok Bot. L'outil installe des agents IA sur une machine distante qui leur appartient, et ces agents continuent d'avancer sur leurs missions une fois votre ordinateur, même refermé. Vous dormez, eux non.

Un bot garde le contexte de sa tâche pendant des heures et ne vous sollicite que pour valider un envoi ou trancher une décision qui l'a bloqué.

Quand un projet se découpe en plusieurs morceaux, les bots se le répartissent en discutant entre eux dans une messagerie commune, un peu comme le ferait une petite équipe dans un canal Slack.

Ces agents ouvrent vos applications et vos sites web avec vos propres identifiants, exactement comme vous le feriez au clavier, sans passer par les interfaces officielles que les logiciels s'offrent entre eux. Les agents d'OpenAI, d'Anthropic ou de Google savent déjà faire du travail de bureau, sauf que chez eux vous ouvrez la session vous-même avant de laisser la main. Ici, le bot se débrouille.

Charger la vidéo depuis YouTube Ce clic autorise une connexion à Google : adresse IP transmise et traceurs possibles. En savoir plus Voir cette vidéo sur YouTube

La bêta tourne sur Mac, iOS, Windows et Linux. Android suivra.

Il faut par contre y mettre le prix. SuperGrok Heavy coûte 300 dollars par mois, et les abonnés de Cursor, l'éditeur de code boosté à l'IA, y accèdent avec les formules à 120 ou 200 dollars. Aucun tarif en euros n'a été communiqué pour le moment, et les entreprises font la queue sur une liste d'attente.

SpaceXAI a annoncé en juin le rachat d'Anysphere, la maison mère de Cursor, pour 60 milliards de dollars, un record pour une startup. Les régulateurs n'ont pas encore donné leur feu vert, ce qui n'empêche visiblement pas les deux équipes d'avancer main dans la main. Grok 4.6, un modèle conçu pour tenir des tâches longues sans perdre le fil, est d'ailleurs sorti le lendemain de la bêta.

En juillet, Grok Build, l'outil de codage de la même maison, expédiait des dépôts Git entiers vers ses serveurs, avec les clés d'API dedans. Confier l'ensemble de ses comptes à un agent autonome demande du coup beaucoup de confiance.

C'est un usage de l'IA vraiment fascinant qui va clairement se généraliser dans les années à venir, j'ai hâte de voir ce que ça donnera.

Source : The Verge

Anthropic a annoncé que ses modèles Claude allaient intégrer un filigrane invisible directement dans les textes qu'ils produisent. Vous ne le verrez pas, il ne change ni le sens ni la qualité de la réponse, mais il est là, et il suit le texte au copier-coller.

Anthropic, l'éditeur de Claude et concurrent direct d'OpenAI, a signé le code de bonnes pratiques adossé à l'AI Act, le règlement européen sur l'intelligence artificielle, dont les obligations de transparence s'appliquent depuis le 2 août. Le texte impose que les contenus générés par IA soient identifiables par une machine.

Google, Meta, Microsoft, OpenAI ou encore Synthesia ont signé le même document. Anthropic va plus loin que le minimum demandé, puisque son marquage sera déployé partout dans le monde, et pas seulement en Europe.

Dans la pratique, les modèles lancés dans l'Union européenne à partir du 2 août embarquent le marquage dès leur sortie, et les plus anciens y passeront ensuite, sans calendrier précis. Le filigrane s'appliquera sur le site de Claude, dans l'API, dans Claude Code et jusque dans les versions hébergées chez Amazon, Google et Microsoft.

Anthropic ne détaille pas sa recette. Les filigranes de texte qu'on connaît déjà, le SynthID de Google par exemple, biaisent discrètement le choix des mots pendant la génération, et le motif statistique qui en ressort ne se voit pas à l'œil nu mais se retrouve avec le bon détecteur. La marque survit au copier-coller. Pour la faire sauter, il faudrait réécrire le texte en profondeur, et encore, Anthropic admet ne pas savoir où placer le curseur.

Les images et les fichiers y auront droit aussi, via des métadonnées signées au standard C2PA que les fabricants d'appareils photo utilisent déjà pour tracer l'origine d'un cliché.

La marque signale en fait qu'un texte est passé entre les mains de Claude, sans rien dire de qui tenait le stylo au départ. Votre propre prose, confiée au robot pour une simple relecture ou une traduction, ressortira du coup tatouée pareil qu'un texte généré de bout en bout. Anthropic le reconnaît direct.

Sur les réseaux, l'accueil est un peu agacé, pas mal d'utilisateurs digérant mal l'idée d'une signature cachée glissée dans leurs documents de travail.

OpenAI a signé le même code de bonnes pratiques et marque déjà ses images, ses vidéos et son audio depuis fin juillet. Pour les textes de ChatGPT, rien pour le moment, mais ça viendra peut-être.

Source : TechCrunch

Sachez-le, les amigos, je reprendrai mes lives Twitch début septembre, parce que là j'ai pas vraiment le temps et qu'il fait trop trop chaud. Mais ça ne m'empêche pas de surveiller ce qui s'y passe... Car pendant que la chaîne dort, faut savoir que Twitch a ajouté un réglage que personne n'a demandé comme d'hab : une case qui autorise Amazon à entraîner ses modèles d'IA générative sur le contenu de votre chaîne. Et bien sûr, comme d'hab, c'est coché par défaut.

L'annonce n'est pas passée par le blog officiel mais discrètement via un message du compte Twitch Support sur X, le 12 août, pour expliquer qu'on peut désormais refuser ça. Donc si vous ne faites rien, vous avez déjà accepté...

Alors c'est pas très très nouveau cette histoire d'entraîner des IA avec le contenu des streams puisque dès 2024 , lors d'un événement organisé par The Information, les journalistes demandaient à Mike Minton, alors directeur de la monétisation de Twitch, si Amazon se servait de la plateforme pour entraîner ses modèles. Et sa réponse c'était "Ouais, carrément."

Il précisait quand même que ça se faisait "dans les limites de la confiance des utilisateurs et des réglementations sur la vie privée" et depuis Minton est passé directeur produit, et c'est lui qui a "justifié" en direct la case cochée d'office en expliquant que "* Si c'était en opt-in, personne ne cocherait.*" Au moins c'est clair... J'sais pas si l'IA Act Européen a tenu compte de ce genre de chose mais visiblement, ça ne les concerne pas trop.

Voilà, ce réglage est visible sur tous les comptes, que vous streamiez tous les soirs ou que vous n'allumiez jamais votre webcam. Il couvre vos streams, vos VODs, vos clips, le chat de votre chaîne, ses images et ses textes. Twitch donne comme exemple d'usage, votre voix, qui peut affiner des modèles de reconnaissance vocale réutilisés bien au-delà de la plateforme. Bref, encore un endroit où il est nécessaire de reprendre la main sur ses données .

Décocher la case

Direction twitch.tv/settings/security , la page Sécurité et confidentialité de votre compte. Descendez jusqu'à la section Privacy, tout en bas : le réglage s'appelle "Training for Generative AI". Basculez-le sur off et votre contenu sort du périmètre d'entraînement.

Voilà c'est tout.

Il y a aussi un petit détail que la FAQ de Twitch glisse discrètos... Quand vous écrivez dans le chat d'une autre chaîne, c'est le réglage de cette chaîne qui décide du sort de vos messages, et pas le vôtre. Vous pouvez donc avoir tout coupé chez vous et nourrir quand même l'entraînement IA, ailleurs. Et c'est pareil dans l'autre sens. Ce que vos viewers tapent chez vous suit votre réglage à vous, donc si vous respectez vos viewers, vaut mieux décocher cette case.

Après le refus ne coupe ni AutoMod ni les sous-titres automatiques, qui tournent sans nourrir de modèle génératif et surtout il ne remonte pas le temps puisque ce qui a déjà servi à entraîner l'IA par le passé y restera. Snif.

Source

Cloudflare Computer est un projet qui donne à votre agent IA un endroit rien qu'à lui. C'est-à-dire un vrai système de fichiers, avec des dossiers, des fichiers qui restent, et de quoi lancer des commandes dedans. Bref, un vrai poste de travail que l'agent garde entre deux sessions, au lieu de repartir de zéro à chaque fois, puisque tous les fichiers sont rangés dans une base SQLite.

Le système de fichiers s'utilise ensuite comme n'importe quel autre. Lire, écrire, créer un dossier, lister, supprimer, et un grep intégré pour fouiller dans le tas. Pour tout le reste, il n'y a qu'une fonction à retenir, exec(). Vous lui passez une commande, et elle vous rend la sortie et le code de retour.

Ce qui change par contre, c'est l'endroit où la commande tourne. 3 environnements sont disponibles et interchangeables sur les mêmes fichiers. Il y a d'abord un conteneur Linux complet, avec npm, node et de vrais binaires. Ou un shell léger pour les commandes simples. Et enfin, un dernier qui exécute directement votre code, sur une base neuve à chaque appel.

Comme ça, vous passez de l'un à l'autre sans réécrire une ligne de votre agent.

Les 9 exemples fournis montrent bien ce qu'on peut en tirer quand on aime bidouiller. Le plus parlant fait par exemple tourner un agent de discussion qui prendra l'espace de travail comme répertoire courant, donc qui travaillera dans de vrais fichiers au lieu de tout garder en mémoire.

Un autre colle pandoc dans le conteneur et laisse l'agent transformer une fiche markdown en PDF. Il y en a aussi un qui fabrique des images avec Workers AI, un quatrième joue sur les politiques de sortie réseau pour décider ce que l'agent a le droit de joindre, et enfin, un dernier génère un projet Worker complet, puis le publie.

Il y a même une interface web qui balance la même tâche dans le conteneur et dans un environnement léger, côte à côte.

Reste à savoir ce qui est gratuit là-dedans... Le code est sous licence MIT, et le système de fichiers seul, sans aucune exécution, tourne sans souci dans le plan Workers gratuit puisque les Durable Objects qui portent ce stockage y sont inclus, avec 100 000 requêtes par jour et 5 Go d'espace.

Il faut un compte Cloudflare, évidemment...

Puis si vous voulez faire tourner des vraies commandes ou avoir un shell, faudra payer puisque le conteneur comme les environnements légers réclament le plan Workers payant, facturé 5 dollars par mois au minimum.

Après j'ai quelques réserves quand même parce que le projet est très récent, encore en preview et clairement inadapté à de la production. Ensuite, la limite technique d'un espace de travail tourne autour de 10 Go, et les accès disque lourds restent plus lents que sur un vrai disque. Puis surtout, tout vit chez Cloudflare, et pas chez vous (si vous préférez l'inverse, je vous avais montré workerd , le moteur des Workers en local).

Mais bon, c'est à garder à l'œil si vous êtes client Cloudflare.

Source

Dark Hours est à l'origine une petite web app qui vous dit ce qu'il y a à voir dans le ciel ce soir et si ça vaut le coup de mettre le museau dehors. Le développeur Terry Godier l'a construite avec l'aide de Claude et lancée début août mais au moment où j'écris ces lignes, elle n'existe plus... En effet, son site darkhours.io redirige maintenant vers DarkHours.app , un autre projet signé Miguel Beher et sous licence MIT.

C'est ce dernier qui a vu le problème, et je vais vous expliquer...

En fait, les 2 apps avaient non seulement le même nom, mais également les mêmes fonctions, et le même nom de domaine (à part le TLD). Quand Beher a signalé le souci à Godier , ce dernier a d'abord proposé de changer de nom et de différencier les fonctionnalités mais une heure plus tard il retirait tout, annulait l'app iOS qu'il préparait, et publiait un mea culpa où il parle de son "usage irresponsable de l'IA".

Et ce qui l'a décidé à tout stopper comme ça, c'est juste un bug. En effet, son application envoyait les gens observer les étoiles au milieu de champs perdus au Mexique, ou dans l'océan Pacifique et Beher avait exactement le même souci de son côté à ce moment-là (il l'a résolu depuis).

Alors se ressembler sur des fonctionnalités, ça arrive et ça ne me choque pas mais se ressembler jusque dans les bugs, là ça pique un peu beaucoup. Les procès en pompage IA, j'en ai déjà parlé , et ils se trompent souvent de coupable, et dans le cas de Godier, celui-ci n'a pas pompé le code du Dark Hours original. Non, il a juste développé son app avec Claude Code, sans se poser trop de question.

Pour lui, il est juste parti d'un code d'éphémérides qu'il a écrit en janvier mais comme Dark Hours est un projet open source, et bien ce qui s'est passé, c'est que son agent IA a récupéré de gros bouts de cette app, jusqu'à son nom pour en faire sa nouvelle app. Hé oui, la vie c'est facile quand on se repose sur le code des autres.

Dark Hours, le vrai

En effet, Claude Code, Codex et les autres sont des outils connectés. Ils lisent des pages, clonent des dépôts, fouillent GitHub quand ça les arrange, du coup, si votre demande ressemble à un truc qui existe déjà, et bien l'agent peut aller le consulter et s'en servir de modèle. Et même sans aller sur le net, comme les modèles ont été entraînés sur tout ce qui traîne publiquement sur le net, dépôts de code compris, il est capable de restituer une structure vue mille fois, sans même aller la chercher sur le net. Un peu comme les modèles de diffusion d'images qui reproduisent le style des artistes.

C'est pour ça que je trouve la mésaventure de Godier et Beher intéressante. Ça nous enseigne qu'il faut faire extrêmement attention quand on code avec l'IA. Pour limiter les risques qu'elle aille se servir dans du code libre, il faut donc indiquer expressément à l'agent de NE PAS récupérer le code source de projets open source, ne pas l'analyser, ne pas pomper du code ni les interfaces. Bref, lui dire qu'on part d'une page blanche...

C'est le même principe que celui de la clean room qui a permis à Compaq de cloner légalement le BIOS d'IBM, comme on peut le voir dans la série Halt and Catch Fire... On implémente les bonnes idées, mais jamais les lignes de code.

Charger la vidéo depuis YouTube Ce clic autorise une connexion à Google : adresse IP transmise et traceurs possibles. En savoir plus Voir cette vidéo sur YouTube

Pour ma part, je fais quasiment que des outils internes et des bidules perso, mais je le précise quand même pour que tout soit clean. Toutefois, ça ne règle pas le problème de l'entraînement qui a été fait en amont pour forger le modèle IA.

Donc avant de coder, deux réflexes à avoir : 1/ Chercher le nom de votre app (ou de votre nouvelle entreprise) pour de vrai, ce qui vous évitera de vous lancer dans un move de contrefaçon sans le savoir. Et 2/ Installer tout ce qui existe dans le même genre pour être sûr de ne pas vous faire berner par l'IA... Sachez que rien que cette année, j'ai été victime moi-même 2 fois, de gens qui n'ont pas pris ces précautions et qui se sont attribués les noms de mes projets pour leurs propres trucs en se reposant, je le suppose, uniquement sur l'IA sans se poser la moindre question. Pour l'un des projets, VoxDrop, j'ai changé le nom en Kassis pour pas me prendre le chou car c'était un projet jeune. Mais pour l'autre problème, c'est plus épineux et je ne peux pas vous en parler encore mais rassurez-vous, dès que je le pourrais, vous ferai un article qui détaillera tout en détail pour vous raconter cette histoire hallucinante qui m'arrive.

Après, ce que je vous conseille de faire aussi c'est qu'une fois que votre projet est fini, pensez à lancer une phase de contrôle. Ça personne ne le fait, mais c'est pas mal de récupérer le code des projets qui vous ont inspiré ou projet concurrents, de le poser à côté du vôtre et faire vous-même ou demander à un agent IA une comparaison, un peu comme la passe sécurité que vous faites en fin de projet.

Reprendre une fonctionnalité qu'on trouve bien ailleurs et la réimplémenter dans son projet, c'est normal et c'est ce que tout le monde fait d'ailleurs. Mais reprendre le nom, le look de l'interface et le code, qui plus est, sans mentionner la licence, c'est vraiment moche. Et c'est exactement ce que peut faire votre agent IA dans votre dos, alors soyez vigilant parce qu'après, vous pourrez dire que vous ne le saviez pas, tout le monde vous traitera de voleur. La frontière est là, et il n'y a qu'une comparaison explicite du code et de l'interface qui vous dira de quel côté vous êtes tombé...

Source

La dernière release candidate de Linux 7.2 est bien plus "grosse" qu'elle ne devrait l'être à ce stade du cycle, mais cela n'a pas empêché Linus Torvalds de la publier dimanche en attribuant ce trop-plein aux outils IA qui relisent le code du noyau.

"Je ne peux pas dire que la taille de tout ça m'enthousiasme, mais c'est comme ça : la nouvelle normalité, avec beaucoup de correctifs, dont beaucoup viennent de la revue par divers outils IA."

Rien ne lui paraît effrayant pour autant, et il ne voit aucune raison de retarder la 7.2. Une grosse taille pour ce noyau, ça veut dire plus de 400 correctifs, signés par plus de 230 personnes alors que dans une Release Candidate en général, c'est le moment où le noyau est censé se calmer avant la sortie. Alors que là, ça ressemble plutôt à un nouveau début de cycle.

Et ça tape de partout : Pilotes graphiques, son, réseau, systèmes de fichiers, code d'architecture. Les plus gros blocs viennent de s390 et zcrypt, de btrfs qui remet en place une infrastructure interne, et de correctifs netfilter ipset.

Mais attention au contresens, parce que je l'ai vu passer sur certains tweets d'anti-IA. Torvalds parle de revue de code par des outils IA, et pas d'une IA qui écrirait le noyau à sa place. Sa position de fond, Vincent nous la racontait en juillet quand il envoyait les anti-IA forker le noyau. Ici, ça ne concerne que des outils qui relisent du code existant et signalent des trucs douteux. Après derrière, ce sont des humains qui trient.

À titre d'exemple, l'un des correctifs de cette rc7 traite un use-after-free dans ptdump, l'interface qui affiche les tables de pages du noyau en clair pour repérer les problèmes de mémoire. C'est ce type de bug qui se transforme en faille et il était là depuis mars 2018 (depuis Linux 4.16).

C'est Syzbot , le robot qui bombarde le noyau d'entrées tordues en continu, qui a levé le lièvre en juin dernier. David Carlier a écrit un premier correctif en s'aidant de Claude Opus 4.8 pour remonter la piste, et Lorenzo Stoakes, mainteneur de la gestion mémoire, l'a retravaillé avant qu'il parte dans la rc7. Il devrait ensuite être rétroporté vers les noyaux stables, donc vers les machines qui tournent aujourd'hui.

Autre exemple, Greg Kroah-Hartman, qui traque déjà des bugs du noyau avec une IA locale , vient de faire retirer le pilote Moxa Intellio, soit près de 2200 lignes écrites en 1999 qui supporte certaines cartes série multiports. Alors pourquoi est-ce qu'il a fait ça ? Eh bien il écrit dans son patch que : "C'est un très vieux pilote, aucun matériel connu ne circule encore pour lui, et la société dit ne plus en avoir besoin, alors retirons-le puisque les LLM commencent à venir le titiller et à y trouver des choses "intéressantes" qui vont juste faire perdre du temps à tout le monde, vu qu'il ne sert plus...".

Voilà donc un autre effet de l'analyse de code par IA. Elle oblige les mainteneurs de projet à tailler dans le gras pour virer du code obsolète que des modèles de langage viendraient renifler d'un peu trop près. Ça ne peut pas faire de mal.

Pour moi, le vrai risque de ces outils sur un projet ouvert tient au volume. Un flot de signalements produits par des gens qui ne relisent pas ce qu'ils envoient, où plus personne ne distingue l'hallucination du vrai bug, et là ça partirait en eau de boudin. Mais comme le noyau, lui, garde des mainteneurs qui comprennent les tenants et les aboutissants de ce qu'ils lisent, ça se passe très bien. Même si la quantité de problèmes remontés surprend Linus.

Voilà, si cette nouvelle version du noyau vous intéresse, sachez qu'elle devrait normalement sortir la semaine prochaine en version finale.

Source

Je m'en doutais un peu mais c'est confirmé, derrière chaque session GeForce NOW tourne un vrai Windows, et cette machine virtuelle est moins verrouillée qu'elle en a l'air. En effet, une démo du moddeur Zortos montre le service qui s'ouvre non pas sur un jeu, mais sur un bureau complet, avec barre des tâches, menu démarrer et icônes.

La manip passe par le jeu Trove... Pendant le lancement, Zortos ouvre le navigateur web intégré de Steam, se balade dans les dossiers de la machine, récupère un exécutable et remplace quelques chemins dans le répertoire du jeu. Au démarrage suivant, Windows s'affiche alors à la place du jeu. Tout ça repose sur SalsaNOW , un outil open source signé dpadGuy.

Une fois le bureau ouvert, la machine encaisse à peu près tout ce qui ne réclame pas de droits administrateur. Zortos y a fait tourner Wallpaper Engine pour les fonds animés et LM Studio avec le modèle Gemma 4. Et pour les logiciels qui exigent une installation privilégiée, ils peuvent sans souci être préparés en version portable sur son propre PC, puis décompressés là-haut.

Reste que ce bureau est un bac à sable. La session tourne en compte utilisateur simple, donc pas de droits administrateur, pas d'anticheat noyau, et beaucoup d'installations qui finissent sur un refus d'accès.

L'autre mur, c'est la persistance. Sans l'option de stockage payante, tout disparaît à la déconnexion. Et même en la prenant, la machine ne conserve que vos Documents, l'AppData du compte, baptisé kiosk, et le contenu du lecteur I:. Tout le reste repart de zéro à la session suivante, et fermer l'explorateur de fichiers coupe la connexion sur-le-champ.

Dernier filtre, et pas le moindre, ça ne fonctionne que sur les abonnements payants, ceux dont je détaillais les formules quand Nvidia a sorti son client Linux natif . L'offre gratuite est hors jeu, tout comme les GeForce NOW opérés par les partenaires alliance.

Charger la vidéo depuis YouTube Ce clic autorise une connexion à Google : adresse IP transmise et traceurs possibles. En savoir plus Voir cette vidéo sur YouTube

Maintenant, qu'en est-il du règlement ? Eh bien comme vous vous en doutez, les conditions d'utilisation interdisent formellement de contourner les mécanismes de sécurité ou d'authentification du service, et Nvidia se réserve le droit de suspendre ou de restreindre un compte à sa discrétion. En cas de suspension, la période coupée n'est pas remboursée.

Mais à ce jour, aucun bannissement lié à ces méthodes n'a été rapporté, et Nvidia n'a sorti ni correctif ni communiqué. Voilà, c'est rigolo comme bidouille, mais si vous vous lancez, c'est votre compte que vous mettez en jeu.

Reste maintenant à voir combien de temps la porte restera ouverte.

Source