Pour fabriquer une application Windows native, le passage par Visual Studio était jusqu'ici la voie normale. Mais c'était sans compter sur Microsoft qui a publié winapp , un outil en ligne de commande qui permet de faire tout pareil directement depuis un terminal : il crée le projet, le construit, le lance avec son identité de paquet et sort le résultat sous la forme d'un fichier d'installation MSIX.

C'est encore estampillé en version "expérimentale" par ses auteurs, mais ça fonctionne déjà très bien pour des trucs basiques. C'est pour ça qu'aujourd'hui, je vous propose un petit tuto pour afficher un Hello World dans une vraie fenêtre Windows. Vous allez voir, c'est fastoche !

Ce qu'il faut avant de commencer

Il vous faut donc Windows 10 version 1809 au minimum, le mode développeur activé dans Paramètres, Système, Options avancées, et le SDK .NET 10 ou plus récent. Visual Studio, non par contre, y'en a pas besoin. Les deux installations se font via winget, dans un terminal normal :

winget install Microsoft.DotNet.SDK.10
winget install Microsoft.winappcli --source winget

Faites ensuite un winapp --version et vous saurez si le CLI répond.

Créez le projet

La commande new fabrique l'application à partir des modèles WinUI 3 officiels, qu'elle télécharge toute seule dès qu'on la lance. Sans option elle vous pose des questions, mais avec celles que je vous mets ci-dessous, elle ne demandera rien et prendra le modèle le plus dépouillé du lot :

winapp new --template winui --name HelloKorben --use-defaults
cd HelloKorben

Vous récupérez alors un projet C# complet, avec son manifeste de paquet et ses icônes. Et surtout, le modèle winui vous donne une fenêtre vide, ce qui tombe bien puisqu'on va écrire dedans. Notez que le pack de modèles est encore publié en 0.0.6-alpha, donc si un nom de fichier a bougé depuis, winapp new --list vous sortira la liste de ce que le vôtre propose.

Écrire le Hello World

Attention, là y'a un petit piège ! Le fichier qui décrit la fenêtre s'appelle MainWindow.xaml, sauf que ce n'est pas celui-là qu'il faut toucher. Ouvrez plutôt MainPage.xaml, qui est à la racine du projet, et remplacez son <Grid /> vide par ces quelques lignes :

<Grid>
 <TextBlock Text="Hello World !"
 HorizontalAlignment="Center"
 VerticalAlignment="Center"
 FontSize="48" />
</Grid>

Ensuite, un petit winapp run construira le projet, l'enregistrera auprès de Windows avec une identité de paquet qui pointe droit sur votre dossier de build, et le lancera. Votre fenêtre s'ouvre alors avec le Hello World au milieu :

winapp run

La fenêtre HelloKorben ouverte par winapp run, et derrière, le terminal qui vient de la construire en 12 secondes

Bon, là, on a fait un Hello World, mais bien sûr, si vous faites chauffer une IA là-dessus, vous pouvez faire des trucs un peu plus complexes sans forcément savoir coder, et tout ça, une fois encore, sans Visual Studio.

Sortir le fichier d'installation

Maintenant, à quoi bon empaqueter ?

Cette identité de paquet, ce n'est pas de la paperasse. En fait c'est elle qui ouvre à votre application les notifications natives, les associations de fichiers, les protocoles maison et les API d'IA locale de Windows. Donc si vous voulez du sérieux, il faut publier l'application compilée dans un dossier, et ça, c'est possible comme ceci directement dans votre terminal :

dotnet publish -o ./publish

L'empaquetage fabrique au passage un certificat de développement et l'installe dans le magasin Personnes de confiance de la machine mais faut que je vous prévienne, la commande qui suit réclame un terminal ouvert en admin dans lequel il faudra refaire le cd vers votre dossier de projet pour qu'il s'y retrouve.

winapp pack ./publish --generate-cert --install-cert

Le MSIX signé sort dans le dossier du projet, nommé d'après le GUID du paquet

Vous obtenez alors un .msix signé, nommé d'après l'identité du paquet, sa version et son architecture, qui s'installe chez vous d'un double clic. Et cette identité, le modèle la génère sous forme de GUID : ne cherchez pas le nom de votre application dans le nom du fichier. Par contre, ne l'envoyez pas tel quel à un collègue, parce que le paquet réclamera le runtime Windows App SDK. Ajoutez --self-contained à la commande pack et le runtime partira dans le paquet. Le certificat, lui, reste un certificat de développement local : sur le PC d'en face, Windows refusera le paquet tant que ce certificat n'y sera pas installé aussi.

Maintenant, si vous vous demandez à quoi sert vraiment ce CLI, c'est surtout l'étape MSIX qui sera moins douloureuse car vous n'aurez pas besoin de lancer Visual Studio.

Source : Neowin

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

Hier, je suis tombé sur ce tweet :

Kuber, un développeur de 19 ans a demandé à Claude Code, de lui pondre un pilote pour sa vieille imprimante pour macOS. Et visiblement, ça a intéressé pas mal de monde puisque le tweet a fait +3 millions de vues.

Il a ensuite publié le dépôt sur Github et la transcription complète de la session. Et ce que ça raconte c'est surtout un bras de fer avec macOS, et un montage bidouillesque au possible qui finit par tenir sur une machine virtuelle Linux et un daemon root.

Pour la petite histoire, son imprimante est une HP Laser 1008a. C'est en réalité une Samsung rebrandée car HP a racheté la division impression de Samsung , il y a une dizaine d'années. Et ces machines parlent un langage un peu niche qui est le SPL3. C'est un langage maison qui n'est ni du PostScript ni du PCL standard. Et comme vous vous en doutez, HP n'a jamais sorti de pilote macOS pour cette gamme. Donc officiellement, cette imprimante ne peut pas imprimer depuis un Mac.

La mission a donc consisté à recompiler SpliX, un pilote libre qui parle le SPL3 et à se battre avec macOS pour qu'il puisse causer via l'interface USB de l'imprimante déclarée en IPP-over-USB. Il a fallu ensuite ruser en mettant en place une VM Linux afin de faire tourner h24 un codec de HP uniquement dispo sous Linux. Et voilà ! La file d'impression envoie le travail sur un port local, un daemon root le récupère, le fait passer par le codec dans cette VM, et écrit le résultat directement sur l'USB.

Bref, ça marche et ça imprime maintenant depuis n'importe quelle application.

Alors vous l'aurez compris, ce n'est pas vraiment un dev de pilote pour macOS mais plutôt une espèce d'assemblage de différents éléments pour la plupart libres, afin de réussir à imprimer sous macOS avec ce modèle d'imprimante. Mais ce qui est intéressant, c'est que le mainteneur de SpliX a débarqué sur le dépôt de Kuber avec une archive de fichiers de test et une série de questions. Cela veut dire que si lui et Kuber trouvent l'octet qui diffère, la VM Linux et le daemon root vont disparaître et il ne restera plus qu'un paquet tout ce qu'il y a de plus classique à installer.

Voilà c'est finalement la seule partie de l'histoire où on répare vraiment quelque chose. Mais ça reste quand même une belle histoire où l'IA permet de s'affranchir des limites techniques imposées par les fabricants et éditeurs de logiciels. Et ça, moi j'adore !

Source : le fil de Kuber sur X , avec la transcription intégrale de la session et le dépôt du projet .

Allez, on va faire un jeu. Cherchez un disque dur externe sur Amazon et regardez où pointe le premier lien de la page. Bingo, ça part sur une adresse en /sspa/click, autrement dit un emplacement publicitaire. Et c'est pas le mieux noté, c'est pas le moins cher, non, c'est juste celui qui a payé le plus pour être là.

Et moi, ce qui me saoule vraiment, c'est que les filtres n'y peuvent rien.

Pour remédier à cela il faut sortir l'artillerie. J'ai d'abord pensé à faire un filtre uBlock Origin, puis à me coder une extension Firefox, avant de me rappeler que Tampermonkey tournait déjà dans mon navigateur.

Direction le repo Greasy Fork, donc, où traîne un script qui fait exactement ça . Une cinquantaine de règles CSS, qui dégagent du DOM les résultats sponsorisés de la recherche, les carrousels promo, les encarts publicitaires de la fiche produit, l'upsell Prime et les bannières de marque.

On passe ainsi de ça :

À ça :

Et ça fonctionne super sur toutes les versions d'Amazon, y compris Amazon.fr.

Trois réglages attendent dans le menu du gestionnaire de scripts. Un compteur qui affiche en bas de page ce qui a été retiré et pourquoi, une journalisation console pour les curieux, et une option qui redirige les pages de navigation vers la vraie liste de résultats.

Attention quand même à ce qui saute en plus des pubs. Le bloc "Les gens qui ont acheté ça, ont aussi acheté ça". Le script s'attaque aussi à Rufus, l'assistant d'achat maison et côté installation, il vous faut Tampermonkey, Violentmonkey ou Greasemonkey. Sur Firefox, ça s'arrête là. Par contre sur Chrome, depuis la version 138, il faut en plus activer un switch "Allow User Scripts" sur la fiche de l'extension, coupé par défaut sur toute extension fraîchement installée.

Voilà, j'espère que ça vous aidera à avoir un Amazon un peu plus propre. Maintenant, n'oubliez pas, Amazon, c'est le mal, donc si vous avez les moyens de payer 2x plus cher la même chose et que vous aimez passer votre vie dans les transports ou en bagnole à faire une espèce de chasse au trésor à travers toute la ville, pour trouver le produit qu'il vous faut, le mieux reste encore et toujours d'acheter dans des magasins physiques. Lol.

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

Si vous avez un Mac Apple Silicon et que vous en avez assez de payer des tokens à chaque requête, Rapid-MLX vaut le détour. C'est un moteur d'inférence local maintenu par Raullen Chai, qui tape directement dans les kernels MLX d'Apple, sans repli sur llama.cpp ni couche Metal intermédiaire. Et si le nom vous dit vaguement quelque chose, c'est normal puisque c'est un fork de vLLM-MLX, le serveur de Wayner Barrios dont je vous parlais en mai . Rapid-MLX a juste pris un rythme de publication plus soutenu des deux.

Ce que ça vous donne, c'est donc un serveur HTTP qui parle le même langage que l'API d'OpenAI et celle d'Anthropic. Vos scripts, Cursor, Aider, LangChain ou Claude Code continuent de fonctionner, sauf qu'ils tapent sur votre machine au lieu d'un datacenter.

Donc je vous propose de voir ensemble comment installer ça.

Étape 0 : Vérifier que votre Mac est éligible

Le script d'installation contrôle plusieurs choses avant de lancer quoi que ce soit, et autant les connaître d'avance. Il faut une puce Apple Silicon et il n'y a pas de version Linux ni Windows, ni de support CUDA ou AMD.

Le script d'installation accepte encore macOS 13 Ventura, mais le vrai plancher est macOS 14 Sonoma. La formule Homebrew l'exige, et surtout MLX, la brique Apple sur laquelle tout repose, ne publie de paquets macOS que pour les versions 14, 15 et 26. Sur un Mac resté en Ventura, ça cassera donc à l'installation des dépendances, quel que soit le chemin choisi.

Dernier point à avoir en tête, c'est pensé pour votre machine à vous et pas pour un serveur. Vous n'y trouverez donc ni authentification multi-utilisateurs, ni quotas de requêtes.

Étape 1 : Installer Rapid-MLX

Le plus simple, c'est Homebrew :

brew install rapid-mlx

Si vous gérez déjà vos environnements Python vous-même, les autres chemins existent :

uv tool install rapid-mlx@latest
python3.12 -m pip install rapid-mlx

Il y a aussi un installeur en une ligne (curl -fsSL https://rapidmlx.com/install.sh | bash) qui détecte votre RAM et vous propose un modèle adapté. Il crée un venv isolé dans ~/.rapid-mlx/ et pose le binaire dans ~/.local/bin/. Un curl | bash reste un curl | bash. La formule Homebrew fait exactement le même boulot, donc l'installeur en ligne perd de son intérêt.

L'installation de base pèse dans les 460 Mo et la vision, l'audio et les embeddings sont des extras optionnels, vous les ajouterez seulement si vous en avez l'usage.

Étape 2 : Choisir un modèle qui tient dans votre RAM

C'est là que la plupart des gens se plantent, en chargeant un modèle trop gros et en concluant que "ça rame". Sur Mac, la RAM est unifiée, donc le modèle mange directement dans la mémoire que se partagent le CPU et le GPU.

Les paliers recommandés par le projet :

Le catalogue complet se liste avec la commande rapid-mlx models, et rapid-mlx info <alias> vous donne le profil détaillé d'un modèle. Si vous voulez sortir du catalogue maison, le filtre matériel de Hugging Face que je vous montrais fin juin fait exactement ce tri à votre place.

Pour utiliser un autre modèle que celui par défaut, il suffit de reprendre l'alias affiché par rapid-mlx models et de le passer en argument. Et si vous préférez télécharger les poids à l'avance, sans rien lancer, c'est le boulot de rapid-mlx pull, qui accepte aussi bien un alias du catalogue qu'un identifiant Hugging Face :

rapid-mlx pull qwen3.5-9b-4bit

Le modèle atterrit dans le cache Hugging Face de votre machine, et ensuite rapid-mlx chat qwen3.5-9b-4bit ou rapid-mlx serve qwen3.5-9b-4bit chargeront ce modèle-là. Le pull préalable reste facultatif, chat et serve téléchargent d'eux-mêmes ce qui manque, mais autant rapatrier les gigas tranquillement avant plutôt qu'au moment où vous voulez bosser.

Étape 3 : Vérifier que ça tourne

Avant de bricoler des intégrations, testez en direct :

rapid-mlx chat

Ça part sur qwen3.5-4b-4bit par défaut, télécharge les poids au premier lancement (comptez 2,5 Go) et vous lâche dans une interface (REPL). /help listera les commandes slash, et /exit vous permettra de quitter le chat.

Une subtilité qui évite de mal interpréter ce premier test, c'est que dans le chat, le raisonnement est coupé par défaut, histoire que le modèle ne vous déballe pas sa réflexion à l'écran. En mode serveur par contre c'est l'inverse, et ça change la vitesse ressentie du tout au tout. J'y reviens plus bas.

Étape 4 : Lancer le serveur

Le vrai intérêt, c'est le mode serveur :

rapid-mlx serve qwen3.5-4b-4bit

Vous récupérez un endpoint sur http://localhost:8000. Le test qui confirme que tout est en place :

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"model":"default","messages":[{"role":"user","content":"Dis bonjour !!"}]}'

Et côté Python, vous gardez le SDK OpenAI tel quel, seule l'URL de base change :

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")
print(client.chat.completions.create(
 model="default",
 messages=[{"role": "user", "content": "Say hello"}],
).choices[0].message.content)

Pointez n'importe quel client compatible OpenAI sur http://localhost:8000/v1 et c'est réglé. Cursor, Aider, LibreChat, Open WebUI, LangChain, tous marchent avec ce seul changement d'URL. Il y a aussi /v1/embeddings pour du RAG local et /v1/responses pour le Codex CLI.

Étape 5 : Brancher Claude Code dessus

C'est le morceau le plus intéressant du lot, et il tient en deux variables d'environnement. Serveur lancé d'un côté, puis dans un autre terminal :

ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8000 ANTHROPIC_API_KEY=not-needed claude

Attention quand même, l'URL de base doit être la racine, sans /v1 à la fin. Le SDK Anthropic ajoute /v1/messages tout seul, donc si vous mettez /v1 vous obtenez /v1/v1/messages et ça casse.

Depuis la 0.10.14, l'appel d'outils passe par une grammaire contrainte activée par défaut, donc plus besoin de bidouiller un --tool-call-parser à la main pour que les tool calls soient parsables. Pour du Claude Code sérieux, visez plutôt un gros modèle, la doc officielle recommande par exemple qwen3.6-35b-4bit en exemple.

Quand ça coince

Le réflexe à avoir avant de chercher ailleurs :

rapid-mlx doctor

Les trois pannes les plus courantes sont toujours les mêmes.

Débit décevant côté serveur, c'est le raisonnement : les Qwen 3.5 et 3.6 démarrent en mode réflexion, donc ils pensent à voix haute avant de répondre, et --no-think règle l'affaire.

Plantage mémoire, votre modèle est trop gros pour la RAM disponible, redescendez d'un palier ou prenez une quantification plus agressive. Appels d'outils qui arrivent en texte brut, la récupération automatique gère la plupart des cas, sinon vous forcez le parser correspondant à votre modèle.

Voilà, grâce à ça, votre Mac est maintenant un serveur d'IA super rapide ! Plus de facture au token, et vos prompts ne sortent plus de la pièce.

Merci à Philobois pour le lien !

La Steam Machine de Valve vient à peine d'arriver dans les salons que le youtubeur ETA Prime l'a déjà éventrée sur son établi. Et je sais pas vous, mais moi j'ai bien envie de voir ça avant de lâcher les 1039 euros qu'elle va couter. Ce petit cube vient de sortir d'usine avec ses 16 Go de mémoire et un SSD de 512 Go ou 2 To, et la vraie question que tous les geeks se posent c'est ... roulements de tambour ... : Est-ce qu'on peut l'ouvrir et bidouiller dedans ?

ET BIEN OUI ! Et c'est même plus facile que ce que vous pensez !!!

Tout commence donc avec deux vis T8 à l'arrière (qui ne tombent pas, elles restent solidaires du châssis, c'est qualiiii) et quatre autres sous les pieds. La façade avant, elle, tient juste avec des aimants.

Un coup de spudger , on fait coulisser tout le bloc hors de sa coque en plastique, et là vous tombez sur un gros radiateur en aluminium avec ses caloducs en cuivre, une alimentation intégrée, et la carte mère prise en sandwich au milieu. C'est propre et ça permet d'éviter le gros bloc d'alim qui traine sous la TV.

Le slot M.2, les ports USB avant, le lecteur SD, les USB arrière et l'Ethernet sont montés sur des petites cartes filles reliées par des nappes, ce qui rend le tout très modulaire. Ainsi, si le connecteur USB vous lâche dans 2 ans, bah y'a juste qu'à remplacer le module concerné et basta !

Même le Wi-Fi et le Bluetooth, soudés sur la carte d'entrées-sorties avant, se changent en remplaçant ce seul bloc. Notez que le seul élément un peu fermé, c'est le ventilateur car il est custom, dessiné spécifiquement pour la machine, donc oubliez votre rêve de coller un Noctua à la place. Et pour accéder à la RAM, par contre, il faut sortir le ventilateur et son carénage, débrancher les antennes Wi-Fi, puis dégager le radiateur.

Bonne nouvelle aussi, y'aura pas besoin de refaire la pâte thermique puisque la carte mère se soulève d'un bloc pour libérer les deux emplacements SO-DIMM en dessous. Valve n'en utilise qu'un seul d'origine, avec une barrette de 16 Go en DDR5 à 5600 MT/s, en single channel. ETA Prime a viré ça pour deux barrettes Crucial de 32 Go, soit 64 Go au total.

Au reboot, SteamOS Holo lui a par contre affiché 62 Go de mémoire système (?). Et pour le stockage, le SSD d'origine est un format court 2230 , mais il y a la place pour un 2280 classique. Du coup notre Youtubeur y a mis un Kingston Fury Renegade de 4 To, cloné depuis le disque d'usine avec Etcher pour garder ses jeux et son compte.

La barrette SO-DIMM DDR5 d'origine, à côté des Crucial de 32 Go

Côté tripes, le menu système le confirme bien... La bête contient un AMD Custom CPU 1772 en architecture Zen 4, six cœurs et douze threads à 4,86 GHz, accompagné d'un GPU RDNA 3 (un Navi 33, pour les curieux) avec 8 Go de VRAM. Malheureusement (et là, vous allez chialer), ces 8 Go de mémoire vidéo sont soudés et donc non extensibles. Donc même avec 64 Go de RAM système, vous ne gagnerez quasiment rien en jeu, puisque c'est la VRAM qui fait le boulot graphique. C'est couillon...

Le menu système après upgrade : 62 Go de RAM, mais toujours 8 Go de VRAM

Cela signifie que vu les prix de la RAM en ce moment, ça ne vaut pas le coup de l'upgrader sur la Steam Machine. Les 16 Go d'origine suffisent largement pour la plupart des gens (Le prix de la mémoire était justement une des raisons pour lesquelles la Steam Machine coûte plus cher qu'une PS5 Pro, haha).

Pareil pour le SSD, payer un M.2 4 To, c'est se faire mal au portefeuille pour rien alors qu'un disque dur externe USB de 5 To coûte trois fois moins cher. Un peu plus lent au chargement, certes, mais c'est largement suffisant pour stocker votre ludothèque.

Mais je suis quand même content de voir que Valve a sorti une vraie machine ouverte, réparable avec un simple tournevis, là où la concurrence nous soude tout comme des déglingos et interdit le moindre accès.

Merci à ETA Prime pour le démontage en règle !!

Source : la vidéo d'ETA Prime

À tous les nostalgiques de la Nintendo 64 et notamment de Super Mario 64, j'ai un petit truc cool à vous montrer. Tobi Friedly vient de sortir un portage du jeu sur Nintendo DS, et pas n'importe lequel, puisque celui-ci tourne sur la vraie console de 2004, et pas seulement sur la DSi qui embarquait quatre fois plus de mémoire vive. Et comme si ça suffisait pas, il y a même mis un mode deux joueurs.

C'est vrai que le truc qui coince d'habitude, c'est que la DS originale n'a pas assez de RAM pour charger toute la ROM du jeu d'un coup. Tobi a donc contourné le problème en faisant streamer les assets à la demande via NitroFS , le système de fichiers des cartouches DS.

Du coup, au lieu de tout balancer en mémoire d'un bloc, le jeu va piocher les niveaux et les textures au fur et à mesure qu'il en a besoin. C'est grâce à cette méthode ingénieuse qu'il a pu débloquer son portage sur la vraie DS, là où le portage précédent de Hydr8gon restait coincé sur DSi faute de place.

C'est d'ailleurs grâce au boulot de Hydr8gon que Tobi a construit le sien, en le modifiant et en l'adaptant suffisamment pour qu'il tourne sur tous les modèles de DS.

Au passage il a rebouché aussi deux bugs qui traînaient, et maintenant le jeu est finissable à 120 étoiles, et le son fonctionne enfin (avant c'était silence radio). La stabilité générale a aussi pris un bon coup de polish.

Le mode multijoueur, lui, réclame deux DS, chacune avec sa propre copie du jeu. C'est du coop local, parfait pour explorer le château à deux ou juste pour déconner ensemble, entre moustachus, dans un niveau de Mario.