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Par Damien Andell et Olivier de Segonzac

Le 10 septembre 2026, Google a annoncé l’ouverture de Dreambeans à tous les comptes grand public aux États-Unis, pour les utilisateurs de 18 ans et plus, sur Android et iOS. L’accès inclut les comptes sans abonnement Google AI. L’application reste une expérimentation de Google Labs. Google annonce aussi l’ajout de Gemini aux applications connectées.

Imaginez un feed capable de vous suggérer une randonnée parce qu’il connaît votre région, sait que vous aimez marcher et estime que septembre et octobre offrent de bonnes conditions pour cette activité.

Un dimanche soir, il vous propose de nouveaux épisodes d’anime. La justification indique que leur calendrier de diffusion a été vérifié, que vous êtes abonné à des services compatibles et que ce créneau correspond bien à ce type de divertissement.

Le lendemain matin, il recommande une idée de repas riche en protéines parce qu’il a identifié une alimentation végétale, des achats cohérents avec cette habitude et un intérêt récurrent pour la nutrition.

Une autre story s’appuie sur la requête « recette crepe » et sur une visite de site de septembre 2025. Les justifications peuvent donc remonter jusqu’aux mots recherchés et aux dates de l’historique.

Pour cette analyse, Damien a examiné les stories et les métadonnées produites à partir de son profil : recherches Google, emails, factures, achats, agenda, abonnements, vidéos YouTube, conversations Gemini et autres traces d’activité. Les encarts ci-dessous reproduisent en anglais une sélection des textes relevés dans ses analyses.

Nous avons également analysé la version Android de Dreambeans publiée début septembre 2026, nom de code interne Lotus, pour comprendre comment Google transforme ces données en stories.

Dreambeans ouvre une étape nouvelle dans la personnalisation des feeds. L’objectif n’est plus seulement d’anticiper un clic. Le système essaie de déterminer ce qui pourrait être utile, intéressant ou opportun pour une personne à un moment donné.

Dreambeans, le feed proactif de Google

Google décrit Dreambeans comme un « proactive lifestyle AI product ». L’application génère chaque jour un ensemble fini de stories illustrées. Elles couvrent la technologie, le travail, la santé, la finance, les voyages, les loisirs, la famille, les restaurants ou les activités locales.

Une story transporte notamment les champs suivants :

storyWhat
storyWhy
storyTag
confidence
expireTime
feedRecencyCutoff
storyChat

Le sujet, la justification, la catégorie, le niveau de confiance et la durée de pertinence font partie du modèle de données. Chaque story peut également ouvrir sa propre conversation.

Compte tenu de ce que Google sait de cette personne et de ce qui se passe actuellement, qu’est-ce qui pourrait mériter son attention maintenant ?

Les cinq sources qui alimentent Dreambeans

PERSONAL_CONTEXT_LOTUS_USING_SEARCH, WORKSPACE, YOUTUBE, PHOTOS et GEMINI_CHATS.

La nouvelle capture de connexion confirme les cinq familles : Google Workspace, Google Photos, YouTube, Search services et Gemini App. Pour Gemini, l’écran précise explicitement que l’historique des conversations fait partie des données connectées.

La source Gemini va au-delà d’un simple historique de conversations. Google indique que les données partagées peuvent inclure « Gemini chat history and insights drawn from it ». Dreambeans peut donc recevoir à la fois ce qui a été dit à Gemini et des informations que Google a déjà déduites de ces échanges. Une fois cette source activée, l’application indique que l’historique Gemini sera utilisé dans les stories du lendemain.

Personal Context : la couche qui rassemble ces signaux

Google regroupe cette mécanique sous le nom de Personal Context. Dans les bibliothèques de consentement, la logique prend la forme d’une matrice :

PERSONAL_CONTEXT_<PRODUIT>_USING_<SOURCE>

Dreambeans, identifié par LOTUS, apparaît comme un consommateur parmi d’autres d’une infrastructure plus large. Sa combinaison actuelle repose sur Search, Workspace, YouTube, Photos et Gemini Chats.

Cette architecture explique la richesse des stories. Une facture Gmail, une recherche, un événement Calendar et une vidéo peuvent être rapprochés lorsqu’ils décrivent la même activité, le même projet ou le même intérêt.

Les textes relevés par Damien montrent le niveau de détail de ces rapprochements. Un extrait cite une facture pour cinq kilos de protéines de soja et une commande de merguez végétales. Un autre synthétise les préférences alimentaires du profil :

Alimentation : des achats précis aux préférences du profil

Mon Epicerie Paris invoice documents an August 2026 bulk purchase of 5kg textured soy protein medallions, paired with HappyVore plant-based merguez orders (June 30, 2026) and strict vegan and gluten-free dietary compliance.

Grounded in user profile records confirming a strict 100% vegan, plant-based diet with a preference for gluten-free whole foods and high-protein legume bowls. Verified whole-grain protein pairings and seed dressing emulsification techniques.

Dreambeans associe ici des produits, des quantités, des enseignes et des dates à une représentation du régime alimentaire. Avec les loisirs, abonnements de streaming, historique de visionnage et calendrier de sorties peuvent converger vers une recommandation pour le week-end.

L’alimentation végétale se retrouve aussi dans une story consacrée à JAPAN Fes NYC. La carte détaille des options de street food japonaise végétales, situe l’événement, donne ses horaires et propose de visiter le site officiel.

Les données de départ restent des traces séparées. Dreambeans les assemble en une représentation plus synthétique des habitudes, des intérêts et des projets.

Le contexte professionnel est tout aussi détaillé. Le système décrit le rôle de Damien, le produit sur lequel il travaille et les technologies utilisées, puis évoque des optimisations précises :

Travail : du rôle professionnel aux détails du code

User is the co-founder and lead developer of 1492.vision, where he engineers real-time web analytics dashboards using Vue 3 and Vuero admin frameworks. Recent technical documentation in 2026 emphasizes modular composables and shallowRef optimizations for high-frequency data applications.

Les stories citent des recherches exactes, avec leurs dates

Les textes citent les mots saisis et, dans certains cas, le jour de la recherche.

Pour une recommandation liée aux performances du PC, le système mentionne ainsi la requête « transmit buffers ethernet gaming », effectuée quelques jours plus tôt, et la rapproche d’anciens diagnostics de pertes de paquets :

The user frequently conducts low-level PC hardware and system performance tuning, including explicit searches for network adapter driver settings ('transmit buffers ethernet gaming') on August 9, 2026, and past diagnostics for server packet drops.

Dans un exemple culinaire, il associe la requête « recette crepe » et une visite de cuisine.journaldesfemmes.fr.Une requête et une visite de site remontant à septembre 2025

Grounded in the user's historical query for 'recette crepe' and visit to French recipe portal cuisine.journaldesfemmes.fr on September 3, 2025. Verified through culinary science research on gluten relaxation and pan temperature standards.

Une trace vieille d’environ un an réapparaît donc dans la justification d’une story. Le texte la rapproche ensuite d’informations culinaires sur la pâte et la température de cuisson. Le système expose à la fois un élément de l’historique personnel et les informations externes utilisées pour développer le sujet.

Recherches, vidéos et visites de sites peuvent être rapprochées

Les formulations distinguent aussi les canaux. « Search history » et « Search logs » désignent des recherches, « watch history » des vidéos regardées, et « navigation » des visites de sites. Un même texte peut réunir plusieurs de ces traces et une préférence exprimée dans Dreambeans : Des vidéos regardées et des sites visités rapprochés des recherches

Supported by user watch history on August 19, 2026 ('Atelier Google Discover, avec Sylvain Deauré'), searches for 'discover' on March 17, 2026, and SEO consultant research in April 2025. Aligns with explicit preference for Google Search news recorded August 29, 2026, and the completed Google Spam Update on August 21, 2026.

Grounded in user navigation to cocktail publication PUNCH (punchdrink.com) on December 6, 2025, and searches for Japanese sake brewing processes and kanji terminology in May and June 2025.

Une story peut ainsi être justifiée par des activités de nature différente, réparties sur plusieurs mois.

Du Personal Context à la story

La génération repose sur un pipeline serveur nommé Manifold. Dreambeans planifie une mise à jour, lance le traitement puis suit son état :

SCHEDULED
↓
ONGOING
↓
FINISHED

Deux versions de prompts apparaissent dans le client :

generateTopicsPromptVersion
        ↓
generateStoriesPromptVersion

La structure indique une génération en deux temps. Google extrait d’abord des topics à partir du Personal Context, puis génère des stories à partir de ces topics et du contexte disponible.

Search + Workspace + YouTube + Photos + Gemini
                    ↓
              PERSONAL CONTEXT
                    ↓
                  TOPICS
                    ↓
                 STORIES
                    ↓
             FEED QUOTIDIEN

Les topics ont eux-mêmes un cycle de vie, avec deux niveaux actifs puis un état ARCHIVED. Un centre d’intérêt peut donc refroidir sans nécessairement disparaître du profil.

La génération peut se poursuivre lorsque l’application est fermée. Dreambeans conserve les credentials nécessaires au traitement en arrière-plan. Après une longue période d’inactivité, la création quotidienne est mise en pause jusqu’au retour de l’utilisateur.

Personal Context est aussi découpé dans le temps

Des traces runtime ajoutent une pièce importante au fonctionnement de Dreambeans. Le Personal Context n'apparaît pas uniquement sous la forme d'un état courant du profil. Nous avons observé des clés matérialisées par date, avec en parallèle des variantes real et sameday.

user:<id>:pcontext:real:2026-09-05

user:<id>:pcontext:2026-09-05
user:<id>:pcontext:2026-09-06
user:<id>:pcontext:2026-09-07
...
user:<id>:pcontext:2026-09-18

Dans l'échantillon observé, quatorze contextes datés coexistent, soit environ deux semaines de file. Les traces distinguent trois régimes :

pcontext:<YYYY-MM-DD>       contexte daté, préparé dans la file régulière
pcontext:<D>:sameday        passage de rattrapage pour le jour même
pcontext:real:<D>           branche plus immédiate, alimentée en parallèle

La grille observée associe une clé datée à une exécution overnight autour de 07:00 UTC la veille. Le chemin de production vu dans les traces suit l'ordre context → stories → story_selection → pcontext:dates → images. Le feed ne se remplit qu'une fois les images terminées, ce qui donne un éclairage concret au message utilisateur annonçant que les premières stories peuvent prendre « a few hours ».

Ces traces suggèrent que Dreambeans prépare une partie de son contexte personnel à l'avance, jour par jour, tout en conservant des voies pour le jour même et pour des signaux plus immédiats. Le timing de la recommandation est donc présent jusque dans la façon dont le Personal Context est matérialisé.

L’intérêt ne suffit pas : il faut aussi le bon moment

Les métadonnées de stories montrent à quel point le timing compte. Dans une story concernant les animes, les textes relevés citent des sorties d’épisodes, les abonnements du profil et un créneau précis dans la semaine : Anime : des sorties, des abonnements et un dimanche soir

Streaming calendars confirm August 30, 2026 episode releases for Mushoku Tensei Season 3, One Piece Elbaf Arc, and Grand Blue Season 3. User subscribes to Rakuten Viki and Netflix.

Ideal for Sunday evening, August 30, 2026, offering low-effort entertainment as part of the weekly anime broadcast schedule.

La justification affirme avoir vérifié le calendrier des sorties, puis présente le dimanche soir comme un moment adapté à ce divertissement.

Les structures de Dreambeans contiennent des créneaux MORNING, AFTERNOON et EVENING, ainsi qu’une expiration et un feedRecencyCutoff. On trouve également des champs nommés relevanceAndTimeWindowOfInterest et earliestDisplayLocalTime.

La pertinence personnelle peut donc varier avec la date, la saison et le moment de la journée. Une randonnée devient plus intéressante pendant une période de météo douce. Une sortie de jeu vidéo a plus de valeur pendant les premiers jours de son lancement. Un nouvel épisode d’anime peut être réservé au créneau du dimanche soir.

Le profil personnel est croisé avec des informations externes

Plusieurs stories de test incluent aussi des faits récents : calendriers de diffusion, sorties de jeux, saisonnalité d’une activité ou conditions locales. Certaines justifications utilisent des formulations comme Search verification confirms... ou Verified video game release calendars confirm....

Dans les structures du chat associé aux stories, nous avons retrouvé groundingEvidenceAndProvenance, mediaProvenance et une chaîne webSearch. Ces éléments indiquent la présence d’une couche de grounding dans l’expérience, même si nous n’avons pas encore capturé assez de payloads pour reconstruire précisément son rôle dans la génération initiale d’une story.

Le modèle général observé ressemble à ceci :

PROFIL PERSONNEL
intérêts + habitudes + agenda + lieux + achats
                    +
INFORMATIONS RÉCENTES
sorties + événements + conditions locales + saison
                    +
TIMING
jour + heure + période
                    ↓
                  STORY

La randonnée autour du Verdon en donne une bonne illustration. Une information géographique, un intérêt pour la marche et les conditions de début d’automne suffisent à faire émerger une recommandation locale et saisonnière. Randonnée : une commune, deux sentiers et une fenêtre saisonnière

User is based in a small town on September 1, 2026, immediately adjacent to the Verdon Regional Natural Park. Local trail conditions confirm optimal hiking weather during early autumn across the Sentier Blanc-Martel and Sentier de l'Imbut. Evergreen interest topic, particularly fertile throughout September and October 2026 due to ideal mild weather conditions and active trail shuttle services.

Le texte situe le profil près du Verdon, nomme deux sentiers et invoque la météo ainsi que les navettes pour justifier une fenêtre d’intérêt de deux mois.

Le cas de la localisation

Dreambeans déclare des permissions Android de localisation, mais nous n’avons trouvé aucun appel qui les utilise directement dans sa logique.

Google explique en revanche que les données Photos peuvent contenir une localisation estimée à partir du contenu ou attachée au fichier, et que cette localisation peut elle-même provenir de la localisation de l’appareil. Search apporte également les lieux enregistrés via Maps.

Une recommandation locale peut donc disposer d’un contexte géographique sans que Dreambeans interroge nécessairement le GPS au moment où la story est générée.

Google Photos ajoute le « qui, où, quand »

La description de Google Photos dans Dreambeans est particulièrement explicite. Google indique que Photos peut servir à inférer les intérêts de l’utilisateur, ses relations avec les personnes présentes dans les images et les lieux où il s’est rendu.

Le texte précise que le visage de l’utilisateur peut être associé aux données de localisation et aux timestamps correspondants.

QUI
+
OÙ
+
QUAND

Cette combinaison permet de transformer une collection de photos en informations sur les personnes, les lieux et les moments qui structurent une vie.

L’activation passe par Face Groups et par une brique nommée Photos Life Understanding. Le nom résume assez bien l’ambition : comprendre une vie à partir d’une photothèque.

Google ajoute que ces données peuvent servir à améliorer ses services, y compris pour l’entraînement de modèles d’IA générative.

storyWhy montre la recette de personnalisation

Chaque story possède un champ storyWhy. Dans les captures de stories ouvertes, l’explication de la recommandation est accessible par le bouton « Why did I get this? ».

Les justifications observées peuvent mentionner un abonnement, une recherche datée, une vidéo regardée, une visite de site, un achat, un projet ou un événement récent. Elles exposent parfois plusieurs signaux à la fois.

Dans une story consacrée aux jeux vidéo, l’historique d’achat est rapproché de la configuration matérielle. Le système cite les jeux, les plateformes d’achat, le modèle du SSD et la quantité de RAM. Ce rapprochement révèle l’étendue de l’historique utilisateur mobilisé pour produire une seule carte : Jeux vidéo : les achats rapprochés du matériel

Transaction history shows PC game key acquisitions (Call of Duty, Ratchet & Clank, Battlefield) via G2A and Gameseal, paired with high-end desktop hardware (Samsung 990 PRO 4TB SSD, Kingston 32GB DDR5 RAM). …

Les prompts restent côté serveur, mais leur empreinte est visible

Le texte intégral des prompts serveur qui pilotent la génération n'est pas livré dans l'application. Le client expose en revanche leurs versions, generateTopicsPromptVersion et generateStoriesPromptVersion, et les métadonnées observées sur les stories laissent voir une prose de travail très structurée.

Grounded in user profile records...

User profile confirms...

Transaction history shows...

Search verification confirms...

Verified ... release calendars confirm...

Highly relevant for morning...

Evergreen interest topic, particularly fertile throughout September and October...

Ces formulations reviennent autour de cinq opérations : rattacher la story à des preuves personnelles, synthétiser ce qu'elles disent de l'utilisateur, vérifier des faits extérieurs, évaluer la fraîcheur ou la fenêtre d'intérêt, puis justifier pourquoi le sujet mérite d'être montré maintenant.

preuves personnelles
        ↓
faits / habitudes / intérêts
        ↓
vérification externe
        ↓
fraîcheur + fenêtre temporelle
        ↓
story

Les exemples fournis par Google dans l'onboarding montrent la même ambition : repérer qu'un passeport expire six semaines avant un vol prévu huit semaines plus tard, retrouver un rendez-vous chez le dentiste enfoui dans un ancien email, détecter un atelier de pain au levain après des vidéos de pâtisserie ou suggérer vingt minutes de Pilates parce que l'utilisateur a demandé des séances plus courtes.

Le « Why » rend visible une partie du raisonnement qui a conduit à la card. C’est aussi ce qui donne à Dreambeans son côté le plus troublant : une recommandation anodine peut révéler combien d’informations différentes ont été rapprochées pour la produire.

On peut résumer cette compression en quelques étapes :

traces dispersées
↓
faits personnels
↓
intérêts / habitudes / projets
↓
contexte actuel
↓
opportunité
↓
story

Dreambeans possède une taxonomie de ses propres erreurs

Le nouvel écran de dislike est probablement l’un des meilleurs indices sur la manière dont Google pense la qualité du feed. Son composant est nommé dislike_feedback_view.dart et l’interface demande :

Tell us what went wrong

Les réponses sont regroupées en quatre familles.

Accuracy & Substance

My personal info is wrong
Topic facts are wrong
Lacked depth

Visual

People or pets off
Irrelevant people
Objects or setting off

Relevance

Not for me
Repeated story
Seeing this too much
Steering ignored

Timing

Already happened
Old news
Plans changed
Wrong timing

Cette liste distingue les erreurs de données personnelles, les erreurs factuelles, les problèmes d’image, la mauvaise compréhension des intérêts et les erreurs de timing.

My personal info is wrong est le signal le plus intéressant. Google prévoit explicitement le cas où la représentation construite à partir du compte est incorrecte.

Le profil se corrige par des phrases, des clics et des swipes

Dreambeans permet aussi de déclarer directement ses préférences. Dans l’interface, un interstitiel peut proposer plusieurs choix et un champ Type your own.

Le chat permet également de formuler cette demande en langage naturel. Dans une capture, Damien écrit « I want more stories about SEO and algorithms ». L’application répond qu’elle a mis à jour le feed pour inclure davantage de stories sur ces sujets.

Dans le modèle de données, une préférence possède un texte, une polarité et une origine :

UserPreference {
    preferenceText
    polarity: POSITIVE | NEGATIVE
    source: CHAT | CHIP | INTERSTITIAL | MANUAL
}

Après un Not for me, l’application peut confirmer :

I've noted your preference to move away from stories like this one.

Les corrections explicites s’ajoutent à la télémétrie comportementale. Dreambeans enregistre notamment les impressions, les cards dépassées par swipe, l’ouverture complète, la fin de lecture, les likes, dislikes, sauvegardes et partages.

CARD_IMPRESSED
CARD_SWIPED_PAST
VIEW_STORY_FULL_PAGE
VIEW_STORY_FINISHED
STORY_THUMBS_UP
STORY_THUMBS_DOWN
STORY_SAVE
STORY_SHARE
STORY_FULL_IMAGE_VIEW
INTERACTION_TYPE_LONG_PRESS_FULL_IMAGE

Les demandes formulées dans Dreambeans réapparaissent aussi dans les textes de personnalisation. Damien les identifie comme des directives issues du chat ou du bouton flottant de l’application. Cet extrait reprend une demande de contenus techniques sur les Knowledge Graphs et la recherche sémantique, datée des 30 et 31 août 2026 :Directive dans Dreambeans : une demande explicite de contenus techniques

The user explicitly requested technical deep-dives on Knowledge Graphs, entity resolution, and semantic search architecture on August 30 and 31, 2026. Recent technical literature highlights how multi-hop entity disambiguation errors compound in vector-only RAG without graph-guided filtering.

Les dates renvoient ici à une demande faite dans Dreambeans. Elles documentent un autre canal que les requêtes de l’historique Google Search.

Le système dispose donc à la fois de signaux implicites sur l’usage et de corrections très explicites sur ce qu’il a mal compris.

Supprimer une source, une story ou toutes les données Dreambeans

Google précise qu’une modification ou une suppression dans une application connectée peut mettre 24 à 48 heures avant d’être reflétée dans les nouvelles stories.

Les cards déjà générées restent dans le feed jusqu’à ce que l’utilisateur les supprime.

SOURCE
email / photo / recherche / événement
             ↓
          génération
             ↓
DÉRIVÉ
topic / story / image / explication

Une donnée source et le contenu généré à partir d’elle ont donc des cycles de vie distincts. Ce point devrait devenir important dans tous les produits d’IA personnalisés : supprimer l’information d’origine ne revient pas automatiquement à supprimer toutes les représentations déjà produites à partir d’elle.

Dreambeans propose aussi une commande globale, « Delete All Dreambeans Data ». L’écran de confirmation annonce la suppression des topics, des stories et des « profile information ». Il précise que cette action est irréversible, qu’elle ne supprime pas le compte Google et qu’elle n’affecte pas les autres services Google.

Le profil construit par Dreambeans apparaît donc aussi comme un ensemble de données nommé dans l’interface de suppression. Effacer un email dans Gmail, retirer une story et demander l’effacement de toutes les données Dreambeans correspondent à des périmètres différents.

Google précise aussi que les autorisations Dreambeans sont gérées indépendamment des réglages correspondants dans les autres services Google. L’application indique par ailleurs que des données provenant de Dreambeans peuvent être partagées avec d’autres services Google. Le périmètre exact de ce second flux n’est pas détaillé dans le client.

Et pour les éditeurs ?

Une card Discover renvoie vers un éditeur. Dans Dreambeans, la story ouverte présente déjà un texte développé et une illustration dans l’application, avec la possibilité de consulter des sites externes ou de poursuivre la conversation.

Les captures montrent clairement ces sorties vers le Web. La story sur Google Discover contient des liens vers 1492.vision et Search Engine Roundtable, ainsi qu’un bouton « Read on SERoundtable ». Celle sur JAPAN Fes NYC affiche un lien vers la page de l’événement et un bouton « Visit Official Site ».

Le Web peut servir à documenter une recommandation et rester accessible depuis la story. L’interface fournit toutefois déjà une synthèse adaptée au profil, avec des explications, des informations pratiques et des questions de suivi. Consulter le site externe est une possibilité au sein de ce parcours.

Pour les éditeurs, il faut donc regarder la place du lien, son libellé et ce qu’il propose d’apporter en plus du contenu déjà affiché. Une mention dans une story, un lien dans le texte et un bouton de sortie ne donnent pas la même visibilité à la source. Les captures montrent ces formats ; elles ne permettent pas de mesurer le trafic qu’ils génèrent.

Quand une story fournit déjà une réponse personnalisée, qu’est-ce qui donne encore envie d’ouvrir le site source ?

De « ce que vous aimez » à « ce qui compte maintenant »

La personnalisation historique d’un feed pouvait fonctionner avec une logique relativement simple : un intérêt observé entraîne davantage de contenus sur le même sujet.

Dreambeans ajoute plusieurs dimensions : les informations personnelles disponibles, les habitudes, les projets, le lieu, la saison, l’actualité du sujet et le moment de la journée. Il transforme ensuite les réactions de l’utilisateur en nouvelles préférences ou en corrections.

Le résultat donne un aperçu assez spectaculaire de l’évolution de la personnalisation chez Google.

La question centrale n’est plus seulement :

Sur quoi cette personne risque-t-elle de cliquer ?

Dreambeans tente d’aller plus loin :

Compte tenu de ce que nous savons de sa vie, de ses intérêts et de ce qui se passe maintenant, qu’est-ce qui mérite son attention aujourd’hui ?

L’article "Dreambeans : Google transforme votre vie privée en contenus sur mesure" a été publié sur le site Abondance.

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Cet article Poutine, l’OTAN et les ventes d’armes à l’Ukraine : implications pour la Russie est apparu en premier sur SecretNews.

« J’ai démissionné d’Anthropic aujourd’hui. « . Quand Jacob Coxon, chercheur britannique de 27 ans, explique sur X les raisons qui l’ont poussé à quitter la scale-up d’IA les plus en vue de la Silicon Valley, il sait qu’il va relancer ( pour combien de temps ?) le débat sur le risque existentiel que ferait courir à l’humanité la course à des systèmes toujours plus puissants.

Mais pas certain qu’il ait imaginé que son message dépasserait les 160 millions de vues en 2 jours…Un score que n’ont jamais atteints les « stars de l’IA » comme Sam Altman et Dario Amodei.

I resigned from Anthropic today. I spent the last three years doing pretraining research at both OpenAI and Anthropic. Neither company is acting responsibly. They are racing straight to self-improving superintelligence and gambling with our lives. More thoughts below.

— Jacob Coxon (@hilbertspaess) September 9, 2026

Jacob Coxon n’évolue pas dans la sphère des dirigeants. Et c’est sans doute cette position qui donne du poids à son témoignage. Il ne parle pas depuis un poste de pouvoir, mais depuis l’intérieur des équipes qui construisent les modèles au quotidien.

Diplômé de mathématiques, il a passé environ trois ans dans la recherche en pré-entraînement de modèles ; c’est-à-dire le travail consistant à faire absorber à un modèle d’immenses quantités de données pour construire ses capacités de base.

Il a d’abord exercé chez OpenAI, entre 2023 et 2026, où il a notamment contribué au modèle GPT-4o, avant de rejoindre Anthropic au début de l’année 2026, attiré, dit-il, par la réputation de l’entreprise en matière de sécurité de l’IA..

Ce qu’affirme précisément Jacob Coxon

Dans ses publications, puis lors d’entretiens accordés à Fox News et au New York Times les jours suivants, Jacob Coxon a précisé sa pensée. Il estime que le risque d’une prise de contrôle immédiate par l’IA reste faible aujourd’hui, mais que la véritable bascule viendra de systèmes capables de s’améliorer eux-mêmes.  Une échéance qu’il juge proche, évoquant un horizon d’un an, voire six mois…

Mais son propos est plus nuancé sur la question « pourquoi cette situation ? ». Selon lui, les dirigeants d’Anthropic et d’OpenAI cherchent sincèrement à développer l’IA de façon responsable. Mais  la pression concurrentielle entre entreprises, ainsi qu’entre les États-Unis et la Chine, les pousse à prendre des risques que personne n’assumerait individuellement.

Le soutien le plus notable est venu d’un collègue encore en poste chez Anthropic. Evan Hubinger, responsable de la recherche sur l’alignement, a écrit sur X que Jacob Coxon avait raison, précisant estimer à plus de 10 % la probabilité que l’IA cause l’extinction de l’humanité dans la décennie à venir. Il a toutefois nuancé en indiquant que les modèles actuels présentent un risque limité, sa préoccupation portant sur l’auto-amélioration future des systèmes.

D’autres voix se sont ajoutées. Samuel Marks, chercheur chez Anthropic sur la supervision des modèles, s’exprimant à titre personnel, a affirmé que le niveau d’inquiétude au sein des entreprises d’IA augmente généralement avec l’ancienneté des employés.

Alex Turner, ancien chercheur de Google DeepMind, a lui aussi validé publiquement les propos de Jacob Coxon. Daniel Kokotajlo, ex-OpenAI aujourd’hui à la tête de l’AI Futures Project, a estimé que le danger ne viendrait pas d’une IA malveillante, mais d’un système suffisamment puissant pour ne plus avoir besoin de se plier aux instructions humaines.

Face à Coxon, le camp des sceptiques

Mais au sein de la communauté scientifique, des chercheurs en IA partagent une objection plus générale, déjà formulée lors de débats antérieurs sur le risque existentiel. Les systèmes actuels sont encore loin d’une autonomie stratégique réelle et le scénario d’une « explosion d’intelligence » via l’auto-amélioration récursive demeure largement spéculatif, faute de démonstration empirique solide.

Pour ces chercheurs, insister sur un risque d’extinction lointain et incertain revient à minimiser les bénéfices plus immédiats de la technologie en santé, en science ou en productivité ; et pourrait, en retour, freiner inutilement son déploiement.

Un dernier point de friction, relevé jusque dans le camp de ceux qui soutiennent Jacob Coxon, tient à la nature même du risque décrit.

Evan Hubinger précise ainsi que le danger posé par les modèles déployés aujourd’hui  reste faible, la menace ne montant qu’avec l’arrivée de systèmes capables de s’auto-améliorer. Pour les sceptiques, cette nuance illustre la difficulté de fonder une politique publique robuste sur un scénario encore largement conditionnel.

Une tension déjà ancienne chez Anthropic

Le cas Coxon n’est pas isolé. Anthropic a déjà enregistré cette année le départ d’un chercheur sécurité estimant que « le monde est en péril ». Chez OpenAI, Jan Leike avait démissionné en 2024 de la direction de l’équipe Superalignment en dénonçant le passage au second plan de la sécurité au profit des produits, et Ilya Sutskever avait quitté l’entreprise la même année avant de fonder Safe Superintelligence.

Anthropic, de son côté, revendique depuis sa création une approche prudente. Sa politique de mise à l’échelle responsable impose de tester les modèles pour des capacités dangereuses avant tout déploiemen. Et Dario Amodei a lui-même évoqué publiquement, dès 2023, la possibilité que l’IA acquière des capacités imprévues et dangereuses.

La scale-up a toutefois refusé récemment de soumettre son dernier modèle, Mythos 5.1, à une évaluation préalable par l’institut britannique de sécurité de l’IA (AISI). Une première qui alimente les interrogations sur la solidité de ses engagements.

Le débat ouvert par Coxon ne porte donc pas sur l’existence de garde-fous mais sur une question plus difficile à trancher : ces garde-fous tiendront-ils encore lorsque les systèmes deviendront significativement plus capables qu’aujourd’hui ?

Photo : © DR

The post Qui est Jacob Coxon, le chercheur qui accuse l’IA de vouloir nous tuer ? appeared first on Silicon.fr.

Afin de maintenir sa stratégie de proximité avec les Français, Gabriel Attal s’est affiché dans plusieurs PMU, en costume cintré au milieu de chômeurs en jogging, à jouer au flipper et à refaire le monde au comptoir. Un plan de com qui lui a échappé puisque Le candidat a d’ailleurs fini par s’afficher dans une vidéo où, passablement ivre, on peut le voir hurler vouloir “voter RN”. L’alcool lui réussissant décidément mal, Gabriel Attal a alors estimé qu’il devait aussi parler aux Français modestes qui préfèrent la seringue aux pintes : la France des salles de shoot, déclarant qu’une salle de shoot n’était finalement « qu’un cabinet ministériel sans les dorures ». 

Inspirée d’une idée soufflée par son ancien conseiller Louis Jublin avant son départ, cette initiative s’est toutefois soldée par un échec logistique cuisant. En pénétrant dans sa toute première salle de shoot, le chef de file de la majorité a eu la surprise d’y croiser une grande partie du gouvernement et des députés, venus chercher un peu d’air frais et consommer avec de « vrais gens ». Gabriel Attal a alors vite compris que l’opération tournerait court : « les habitués des lieux ne voteront pas pour lui puisqu’ils sont pour la plupart sans papiers… Et les autres travaillent déjà pour lui », souffle un conseiller du candidat. 

Devant ce fiasco, l’équipe de campagne planche déjà sur un nouveau concept pour compenser cette tournée ratée. Une prochaine opération « 1000 pompes funèbres » devrait être lancée dès la semaine prochaine, idéale pour se recueillir dignement avec ceux qui ont un peu trop abusé de son opération 1000 bistrots. 

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Afin de maintenir sa stratégie de proximité avec les Français, Gabriel Attal s’est affiché dans plusieurs PMU, en costume cintré au milieu de chômeurs en jogging, à jouer au flipper et à refaire le monde au comptoir. Un plan de com qui lui a échappé puisque Le candidat a d’ailleurs fini par s’afficher dans une vidéo où, passablement ivre, on peut le voir hurler vouloir “voter RN”. L’alcool lui réussissant décidément mal, Gabriel Attal a alors estimé qu’il devait aussi parler aux Français modestes qui préfèrent la seringue aux pintes : la France des salles de shoot, déclarant qu’une salle de shoot n’était finalement « qu’un cabinet ministériel sans les dorures ». 

Inspirée d’une idée soufflée par son ancien conseiller Louis Jublin avant son départ, cette initiative s’est toutefois soldée par un échec logistique cuisant. En pénétrant dans sa toute première salle de shoot, le chef de file de la majorité a eu la surprise d’y croiser une grande partie du gouvernement et des députés, venus chercher un peu d’air frais et consommer avec de « vrais gens ». Gabriel Attal a alors vite compris que l’opération tournerait court : « les habitués des lieux ne voteront pas pour lui puisqu’ils sont pour la plupart sans papiers… Et les autres travaillent déjà pour lui », souffle un conseiller du candidat. 

Devant ce fiasco, l’équipe de campagne planche déjà sur un nouveau concept pour compenser cette tournée ratée. Une prochaine opération « 1000 pompes funèbres » devrait être lancée dès la semaine prochaine, idéale pour se recueillir dignement avec ceux qui ont un peu trop abusé de son opération 1000 bistrots. 

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Un budget de liens souvent réparti au hasard

Combien de liens ? Vers quelle page ? Pour quel montant ?

Le netlinking se décide encore trop souvent à l'intuition, faute d'une donnée qui relie l'effort d'acquisition au résultat attendu. Develink, acteur spécialisé dans la mise en relation entre annonceurs et éditeurs depuis dix ans, a pris le problème à l'envers dans un nouveau livre blanc : dix univers concurrentiels réels, un annonceur théorique par marché, et une seule question posée à chaque fois : « où l'euro suivant sera-t-il le plus rentable ? »

La méthode s'appuie sur le Develscore, un indicateur maison qui agrège les données de Majestic, Ahrefs et Semrush plutôt que de se reposer sur un seul outil, aucun n'étant parfait pris isolément. Cette approche est au cœur de Develink depuis 2015.

Loin d’être un plaidoyer pour un achat systématique de liens, ce livre blanc met en exergue la réalité du terrain. Sur certaines requêtes analysées verrouillées, qu’on vous laisse découvrir, le conseil est même plutôt de ne rien dépenser.

Les dix univers passés au crible

Le livre blanc de Develink analyse dix secteurs, chacun construit autour d'un annonceur théorique confronté à un panel de concurrents identifiés dans la SERP Google :

• Mutuelle santé
• Rentrée scolaire (cartables et fournitures)
• Literie
• Animalerie (univers chien)
• Chauffage et climatisation
• Golf
• Smartphone reconditionné
• Financement auto (LOA, LLD, crédit)
• Paris sportifs
• Banque et produits d'épargne

La méthode est identique pour chaque univers : diagnostic d'autorité de domaine, segmentation des mots-clés en quatre groupes d'action (défendre l'acquis, pousser une page dont l'autorité est déjà là, renforcer une page distancée, conquérir un terrain où le site est absent), lecture de la présence de l'AI Overview sur chaque requête, puis plan d'action séquencé avec un budget chiffré sur dix-huit mois.

Un déficit d'autorité globale qui ne dit pas grand-chose

Un petit exemple : l'univers banque et produits financiers, construit autour d'un annonceur théorique proche du Crédit Mutuel, illustre bien le constat qui revient d'un domaine à l'autre. Le site affiche une autorité de domaine dominante, avec près du double du nombre de domaines référents de son panel de concurrents. Mais cette force ne se traduit pas mécaniquement en positions : les pages qui portent les requêtes ciblées ne comptent, elles, que de deux à cent quarante-trois domaines référents selon les cas.

Le blocage ne se situe donc presque jamais au niveau du domaine, mais de l'URL. C'est là, selon l'étude, que la plupart des budgets de netlinking se perdent.

L'asymétrie du budget, un motif récurrent

Sur l'univers épargne, le rapport dévoile quant à lui un déséquilibre marquant : les mots-clés les moins coûteux à conquérir couvrent 85 % du volume de recherche pour seulement 2 572 euros, quand le mot-clé le plus concurrentiel du corpus mobilise à lui seul la majorité de l'enveloppe totale. Le même type d'asymétrie revient sur plusieurs univers analysés, notamment la rentrée scolaire, où 81 % du budget suggéré porte sur seulement 22 % du volume adressable.

Autre enseignement transversal : le rapport repère régulièrement des cas de cannibalisation, deux URL d'un même site positionnées sur la même requête, qui diluent l'effort de netlinking tant qu'une cible n'a pas été désignée.

L'AI Overview redistribue les priorités

Sur plusieurs univers, notamment l'épargne, la majorité des requêtes déclenchent déjà un AI Overview. Le rapport recommande de prioriser les mots-clés encore épargnés par ce format tant que la fenêtre reste ouverte, et de concevoir le contenu des pages concernées par l'AI Overview pour être cité par l'IA plutôt que pour viser uniquement la première position organique.

Télécharger le livre blanc

Vous souhaitez en savoir plus ? Le guide complet, avec le détail des dix univers, les tableaux de données et les plans d'action chiffrés, est disponible gratuitement en téléchargement !

Tester la méthode sur votre propre site, gratuitement

Jusqu'au 31 octobre 2026, Develink offre aux lecteurs d'Abondance l’analyse concurrentielle et financière présentée dans ce livre blanc : diagnostic d'autorité, groupes de mots-clés, budgets suggérés et lecture de l'AI Overview appliqués à son propre univers concurrentiel.

Profitez de cette analyse avec le code ABENCHMARK sur Develink !

L’article "Netlinking : où concentrer votre budget face à vos concurrents ? Le livre blanc pour vous décider !" a été publié sur le site Abondance.

Quand on prépare un déménagement à Montpellier, le choix du prestataire conditionne tout le reste : respect du planning, protection du mobilier, gestion des accès parfois étroits dans l’Écusson ou les rues pentues de certains quartiers. Ce classement des meilleures entreprises de déménagement à Montpellier repose sur trois critères concrets : la spécialisation du service, la capacité à gérer les …

L’article Top 10 des meilleures entreprises de déménagement à Montpellier est apparu en premier sur PEPSeo.

Plus d’un an après sa création, le Comité Stratégique de Filière Logiciels et Solutions Numériques de Confiance a signé son « premier contrat » avec l’Etat. Son nom : le « Pacte Numérique et IA ».

L’ambition tient en une phrase : reprendre la main. Dans un contexte cataclysmique d’extorsion des donnés publiques ( ANTS, DGFiP, …), le gouvernement (représenté par David Amiel, ministre de l’Action et des Comptes publics, et Anne Le Hénanff, ministre déléguée à l’IA et au Numérique), saisit l’occasion de renforcer les liens avec l’écosystème hexagonal.

Signé pour trois ans renouvelables, le texte fixe une méthode plus qu’un chèque : identifier les besoins de l’État, faire matcher l’offre tricolore et poser les bases d’une Base Industrielle et Technologique du Numérique, calquée sur la BITD militaire, ce réseau d’industriels qui arme les forces françaises sous la houlette de la DGA.

Premiers chantiers annoncés : les suites bureautiques collaboratives, les tests d’intrusion par IA et la sécurisation des infrastructures critiques.

Le chef d’orchestre de la manœuvre est la DINUM, promise à devenir l’Autorité référente pour l’intelligence artificielle et le numérique de l’État (ARIANE).

« Un partenariat étroit », selon Michel Paulin

Sur LinkedIn, Michel Paulin – qui a signé aux côtés de Jean-Noël de Galzain (Hexatrust) et Mehdi Houas (Numeum) – résume l’esprit du texte : « les ambitions et la méthode d’un partenariat étroit entre les industriels de la filière et les services de l’État ».

L’objectif, dit-il, est de « mieux identifier les besoins » sur le collaboratif, l’IA et la cybersécurité, pour y répondre par « des offres et des solutions de la filière française ».

Il promet que la filière mettra « toute son énergie et sa détermination » pour passer vite aux actes, avec un double bénéfice attendu : des solutions « innovantes et performantes » pour les utilisateurs, et davantage d’autonomie stratégique pour le pays.

Un bémol, et de taille : les règles de la commande publique restent intactes. Pas de fast-track ni de marché réservé. Le Pacte reste ouvert à tout industriel ; à condition d’avoir son siège et ses capacités de production en France, et de ne pas dépendre de législations extraterritoriales.

Dans une interview sur Silicon, en mars dernier, Michel Paulin regrettait  le manque de commandes des secteurs publics et des grandes entreprises privées françaises pour soutenir la souveraineté technologique.

« Je rêverais d’une loi qui permette de résoudre tous ces problèmes. Mais la préférence européenne d’achat est aujourd’hui interdite par la loi européenne : on n’a pas le droit de le faire. Alors que les Américains le font, les Chinois le font, les Coréens le font. On est les seuls à croire que c’est une distorsion de la concurrence. C’est incroyable » nous disait-il.

Photo : (de gauche à droite)  Jean-Noël de GALZAIN (HEXATRUST ), Anne Le Hénanff  (ministre déléguée à l’IA et au Numérique,) Mehdi Houas (Numeum), David Amiel (ministre de l’Action et des Comptes publics) et Michel Paulin ( Comité Stratégique de Filière Logiciels et Solutions Numériques de Confiance) © DR

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Jamespot dans la catégorie « intranet » alors que Jalios est en « digital workplace ». NumSpot en « IaaS », tandis que Scaleway est en « stockage cloud » et Cloud Temple… en « cloud ».

Il en est ainsi dans l’EU Tech 300. Ce classement a émergé en juin sous l’impulsion d’une association à but non lucratif née un an plus tôt : YSIABS (Yellow Sparks In A Blue Sky).

Olivier Rohou, fondateur d’eLamp (gestion des compétences ; vendu à 360Learning en 2023), apparaît comme le principal instigateur de cette structure qu’il présente comme un « mouvement réactionnaire face au techno-fascisme ».

Le cabinet Advaes prend un peu plus de pincettes. « C’est un mouvement citoyen dont l’objectif est de défendre une Tech [sic] unie, forte et indépendante au sein de l’Union européenne », avait-il expliqué il y a quelques semaines à l’heure de rejoindre le comité de surveillance de l’EU Score.

Un « Nutri-Score de la tech » repéré par le CIANum…

Lancé il y a près d’un an, l’EU Score fut le premier projet d’YSIABS, qui le présente comme « le Nutri-Score de la tech européenne ». Il se fonde essentiellement sur des critères de présence en Europe (employés, investisseurs, fournisseurs, serveurs). S’y ajoutent le respect de valeurs ESG et DEI. En résultent une note sur 700 et un grade de AAA à C.

YSIABS a commencé à intégrer deux aspects dont il ne tient toutefois pas encore compte dans la notation : l’origine du code source et sa disponibilité en source ouverte.

L’EU Score est cité comme « exemple inspirant » dans le rapport sur la souveraineté numérique que le CIANum a publié en mai. Au même titre, d’ailleurs, que l’Indice de résilience numérique. On doit ce dernier à l’aDRI (association for Digital Resilience Initiative), association à l’origine de laquelle se trouvent David Djaïz (haut fonctionnaire, entre autres ancien rapporteur général du Conseil national de la refondation), Yann Lechelle (qui fut DG de Scaleway) et Arno Pons (délégué général du think tank Digital New Deal).

… et un classement à la méthodologie particulière

L’EU Score sert de socle au classement EU Tech 300. Celui-ci se structure par domaines (dits « compétences »). Pour chacun, sont mis en avant jusqu’à 5 fournisseurs qui ont leur siège social dans l’UE.

La nomenclature vise large : B2C et B2B confondus, elle comprend 189 domaines. Ainsi, par exemple, « cybersécurité » est l’un d’entre eux… mais il y a aussi des catégories CTI, PAM, EDR, WAAP, VPN, IAM, etc. En parallèle, chaque fournisseur ne peut être rattaché qu’à un domaine : celui où il compte le plus de concurrents dans l’UE.

En conséquence de cette approche, beaucoup d’entreprises sont seules ou presque dans une catégorie. Parmi elles, ESET en CTI (alors que Sekoia, qui évolue aussi sur ce segment, est classé en cybersécurité) et Stormshield en EDR (alors qu’ESET en a aussi un).

Dans le choix des solutions qui déterminent le domaine dont relèvent les fournisseurs, priorité est donnée aux codes propriétaires (= maîtrisés).

Wimi en « gestion de projets », Oodrive en « cyberrésilience »

En combinant tous ces choix structurels, certains se trouvent là où on ne les attendrait pas forcément. Illustration avec ChapsVision en « protection des données » (avec sa solution CrossinG), Dragon LLM en « gestion des connaissances » (alors que Mistral AI et Cleyrop sont respectivement dans les catégories « LLM » et « agents ») ou Wimi en « gestion de projets » quand Oodrive est en « cyberrésilience ».

Le même phénomène se constate sur les marchés B2C. OsmAnd figure en catégorie « cartes » alors que Cartes.app est dans « GPS ». Dans cette dernière catégorie apparaît aussi komoot, alors que Wikiloc se trouve en « itinéraires à pied ».

Malgré l’appellation EU Tech 300, ils sont, au dernier pointage, 473 fournisseurs référencés.

À consulter en complément :

Souveraineté numérique : le diagnostic fait consensus, pas le remède
Dépendances numériques de l’UE : une matrice des risques
Les cloud providers européens avancent leur propre référentiel de souveraineté
Le « cloud souverain européen » d’AWS, combien ça coûte ?

Illustration générée par IA

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L'équipe Next-gen Kaldi de Xiaomi a sorti OmniVoice, un modèle de synthèse vocale qui parle 646 langues et qui est capable de "recopier" une voix à partir d'un extrait de huit secondes minimum. Et tout ça en local et gratuitement !

Le français y est d'ailleurs la cinquième langue du corpus d'entraînement, avec 23 675 heures d'audio de référence sur les 581 000 qu'ils ont avalées. Autant dire que le modèle a entendu du français toute sa vie, et ça s'entend au résultat.

Voilà donc comment cloner votre propre voix, du début à la fin. Comptez 3,3 Go de poids à télécharger la première fois, et quelques minutes de manipulation une fois qu'ils sont sur votre disque.

Installer OmniVoice

Pour cela, il vous faut Python 3.10 ou plus récent, et un environnement isolé (sinon vous allez casser autre chose). Sur Mac, les deux lignes suivantes suffiront puisque le modèle utilise le GPU intégré via MPS :

python3 -m venv ~/omnivoice-env && source ~/omnivoice-env/bin/activate
pip install torch==2.8.0 torchaudio==2.8.0
pip install omnivoice num2words

Sur Linux et Windows, ça devra se faire avec une carte NVIDIA (sous Windows, l'environnement s'active avec omnivoice-env\Scripts\activate) sauf que PyTorch doit venir de l'index CUDA, donc remplacez la deuxième ligne par celle-ci :

pip install torch==2.8.0+cu128 torchaudio==2.8.0+cu128 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

Notez que sans carte graphique du tout, ça marche quand même. J'ai rejoué la même installation dans un conteneur Linux en processeur seul, elle passe sans rien changer... mais il m'a fallu cinq fois la durée de l'audio en temps de calcul.

Une fois installé, pour savoir que c'est en place, tapez omnivoice-infer --help et là, la liste des options doit s'afficher, sans la moindre erreur d'import. Le num2words de la troisième ligne, lui, ne sert qu'au chemin Python dont je parle plus bas, alors gardez-le sous le coude.

Les 8 secondes qui font tout

C'est l'étape que tout le monde bâcle et c'est pourtant celle qui est décisive pour avoir un bon résultat. Le projet recommande entre 3 et 10 secondes, pas plus car au-delà, ça ralentit le calcul et ça dégrade le clonage. Prenez donc un passage où vous parlez sans blanc, sans "euh", sans musique derrière, et découpez-le proprement comme ceci avec ffmpeg (ou autre logiciel de votre choix) :

ffmpeg -i mon-enregistrement.m4a -ss 12 -t 8 -ac 1 -ar 24000 moi.wav

La qualité de cet extrait est très importante donc si vous enregistrez votre voix, mettez bien le micro près de la bouche, dans une pièce sans écho, et évitez les MP3 récupéré à partir de YouTube .

Écrivez ensuite dans un fichier ce que dit exactement l'extrait, mot pour mot. Vous pouvez sauter cette étape (le modèle transcrit alors tout seul avec Whisper), sauf qu'il téléchargera 1,6 Go de plus pour ça et qu'il se plante parfois sur un nom propre, ce qui abîme le clonage.

C'est le moment de générer !

Avant de taper quoi que ce soit, relisez bien votre texte et réécrivez les chiffres en toutes lettres. La ligne de commande n'a aucune option de normalisation, donc "2345" sortira n'importe comment alors que "deux mille trois cent quarante-cinq" se lit tout seul. C'est du côté Python que la normalisation se fait, avec normalize_text=True, la langue passée en language="fr" et le num2words de tout à l'heure... sans la langue, votre texte français part chez le normaliseur anglais qui réclamera même une lib sans version précompilée pour les Mac Apple Silicon.

Voici la commande complète :

omnivoice-infer --model k2-fsa/OmniVoice \
 --text "Bonjour, ceci est un test de clonage de voix en français réalisé avec OmniVoice." \
 --ref_audio moi.wav --ref_text "$(cat moi.txt)" \
 --language fr --num_step 32 --output ma-voix.wav

Vous devez voir passer un "Saved to ma-voix.wav" au bout de quelques secondes. Sur mon M4 Max, j'ai compté 4 à 6 secondes de calcul pour 5,4 secondes d'audio, et moitié moins avec --num_step 16 au prix d'un peu de netteté. Au passage, le facteur 40 fois plus rapide que le temps réel qu'annonce le projet sur son site, ça a été mesuré sur un H100 avec des noyaux d'accélération maison, et pas sur un ordi de bureau...

Si la ligne de commande vous rebute, vous pouvez aussi passer par la commande : omnivoice-demo --ip 127.0.0.1 --port 8001 qui permet de faire la même chose mais dans le navigateur, avec le bouton d'import pour l'extrait et un menu déroulant pour la langue. Pensez juste à lancer export GRADIO_ANALYTICS_ENABLED=False avant, parce que l'interface web appelle les serveurs de Gradio au démarrage et qu'on n'a pas envie de leur filer nos data à ceux-là.

L'audio, lui, ne bouge pas de votre machine.

L'extrait de référence de 8 secondes chargé à gauche, la langue calée sur French, et la sortie de 5 secondes à droite une fois le clonage terminé.

Maintenant, une fois que c'est fait, écoutez le fichier avant d'en faire quoi que ce soit, parce que le modèle avale parfois des morceaux de phrase. Sur mes 24 générations de la même phrase, 5 ont perdu ou déformé un mot. C'était presque toujours le premier ou le dernier... et ce n'est pas une surprise, c'est un bug connu de l'outil. Faut donc relancer parfois plusieurs fois pour avoir un résultat OK.

Dernier truc pour ceux qui passeront par Python : la voix se sauvegarde une fois pour toutes. model.create_voice_clone_prompt() puis .save("ma_voix.pt") produisent un fichier minuscule que les sessions suivantes rechargeront sans repasser par l'extrait ni par la transcription. Regénérez alors une phrase avec, et comparez à l'oreille : si c'est bien la même voix, vous pouvez ranger le WAV de référence.

Voici l'extrait que j'ai généré avec ma voix. Ces 6 secondes d'audio ont pris 14 secondes à la génération sur mon Mac Studio :

Auberon López vient de publier sur son blog un bouton qui freeze complètement les Mac à partir d'un simple clic dans un navigateur. Il a baptisé ça le Deathray (le rayon de la mort quoi...) et c'est un shader WebGPU diffusé via une page web des plus ordinaires, qu'il suffit d'ouvrir d'un simple clic sur un lien.

Ce qui arrive ensuite change d'une fois sur l'autre : Vous aurez le doit à la roue multicolore, ou la souris qui se fige, ou encore parfois des saletés magenta sur une partie de l'écran. Le reste de l'ordinateur, lui, va très bien et vous pouvez vous y connecter en SSH depuis une autre machine sans souci. C'est juste l'affichage qui ne répond plus, et il ne reviendra pas sauf si vous rebootez.

Le fait est que macOS surveille également son WindowServer, le processus qui dessine tout ce que vous voyez. S'il ne répond plus pendant deux minutes, le chien de garde déclenche un kernel panic et la machine redémarre ensuite toute seule. Mais vous pouvez aussi appuyer sur le bouton d'alimentation si vous êtes pressé, mais en croisant les doigts pour que votre navigateur ne rouvre pas l'onglet au redémarrage...

Le truc tient dans un seul fichier HTML, et histoire de vous expliquer un peu plus, un compute shader part dans une boucle écrite sans incrément, donc elle ne se termine jamais, et recopie indéfiniment le même vecteur en mémoire. À côté, le vertex shader qui dessine l'image lit alors cette même zone, et comme le premier ne lâche jamais la main, le second ne peut pas avancer d'un pouce.

Sauf que l'embouteillage ne reste pas cantonné au navigateur. Tous les processus qui veulent le GPU se retrouvent alors à patienter derrière, WindowServer compris, d'où l'écran figé. López dit avoir reproduit la chose dans Chrome, Firefox et Safari, sur des MacBook à puce M tournant sous macOS Tahoe. Après sur les autres systèmes testés, l'onglet rame un bon coup, puis tout rentre dans l'ordre dès qu'on ferme la page.

Mais alors pourquoi eux et pas les autres OS comme Windows ?

Hé bien parce que Windows embarque un mécanisme appelé TDR , qui repère qu'une carte graphique met plus longtemps que prévu à répondre et qui la réinitialise pour éviter que tout le système se bloque. Deux secondes par défaut, et le shader qui déconne se fait éjecter.

Alors que sur Apple Silicon, c'est un coprocesseur maison, l'ASC, qui pilote le GPU avec un firmware Apple et qui s'occupe de tout : énergie, ordonnancement des commandes, préemption des tâches. Asahi Lina , qui a retourné la puce M1 pour écrire un pilote Linux , a d'ailleurs relevé que si ce firmware plante, il n'y a qu'un moyen de s'en sortir. La seule solution c'est de redémarrer complètement la machine.

López a signalé le problème à Apple Security fin juillet. Apple a reproduit le bug, annoncé un correctif et donné un calendrier (confidentiel, donc on ne le connaîtra pas). Puis le 26 août, revirement complet d'Apple qui explique ne voir "aucune implication de sécurité dans ce rapport", lequel n'entraînera donc aucun changement dans ses produits. Le dossier est ensuite parti vers une autre équipe pour d'éventuelles "considérations d'amélioration".

En 2023 pourtant, Ron Masas d'Imperva avait déjà fait planter des Mac, des iPhone et des iPad avec un shader, en WebGL cette fois. Apple avait alors sorti le CVE-2023-40441 , noté 6,5 sur 10, et l'avait bouché en renforçant la validation des entrées pour mieux repérer les boucles folles.

Seulement voilà, sa boucle à lui était énorme mais finie, donc détectable, alors que celle du Deathray tourne pour toujours. Et une boucle infinie, la repérer à coup sûr, c'est le problème de l'arrêt ... donc personne ne sait faire.

López l'écrit d'ailleurs sur son site, les chercheurs en sécurité avec qui la question a été discutée donnent plutôt raison à Apple. Pour la firme, le résultat n'est qu'un plantage, un gel ou une perte de données récupérable, et ça ne constitue pas un réel problème de sécurité. Et sur le principe, ça se défend. Sauf que dans la vraie vie, si vous avez oublié de sauvegarder vos fichiers et que vous cliquez sur ce lien, vous l'avez dans l'os (et pas dans le "MacOS"... roh roh roh).

Donc non, il n'y a rien à installer pour empêcher ça et rien à attendre de Cupertino pour le moment. Voilà, sachez juste que n'importe quel couillon qui aura lu cet article pourra vous envoyer un petit lien par mail, façon rickroll des enfers, ce qui aura pour effet de freezer et faire redémarrer votre Mac.

Désolé !! 🤷‍♂️

Source : le billet d'Auberon López .

« Je suis très heureux d’annoncer que j’ai rejoint récemment Salesforce en tant que RSSI France, au sein de l’Office of the CISO du groupe.» annonce Thomas Fillaud sur son compte LinkedIn.

Dans ce nouveau rôle, il indique qu’il accompagnera la filiale française et ses clients sur leurs enjeux de cybersécurité les plus stratégiques : le renforcement de la posture de sécurité, le conseil, la réponse aux exigences réglementaires et gestion des situations critiques.

Thomas Fillaud  souligne que sa nomination intervient dans un contexte stratégique pour Salesforce, qui vient d’annoncer Claudeforce, son partenariat avec Anthropic associant l’IA de Claude aux données, aux workflows et à la gouvernance de confiance de la plateforme.

Par ailleurs, à l’occasion de l’édition 2026 de Dreamforce (15-17 septembre), Salesforce présentera Trust 360, une nouvelle couche de confiance transverse pour l’entreprise agentique (Data 360, Agentforce, Salesforce Guardian).

Photo : © DR

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Lonnie G. Bunch III, premier secrétaire noir de l’Institution Smithsonian et l’un des dirigeants muséaux […]

Cet article Lonnie Bunch, directeur du Smithsonian, part à la retraite alors que l’administration Trump opère des changements est apparu en premier sur SecretNews.

En 1774, la Grande‑Bretagne prit ses distances avec les îles Falkland et y laissa une […]

Cet article Îles Malouines : Milei argentin sur Israël, Trump et le Royaume-Uni est apparu en premier sur SecretNews.

Vous voulez vérifier un truc dans une vieille version de Python, du genre celle de 2017, histoire de voir si le bug que vous traquez vient de là. Normalement ça veut dire chercher une image Docker ou un vieux binaire de python, pour faire vos tests. Mais avec trynix, vous cliquez un lien et hop, vous avez un shell avec votre outil.

Ce site est signé Farid Zakaria, qui bricole autour de Nix depuis des années et appelle ça son "magnum opus". En gros, une machine Linux x86_64 démarre dans votre onglet, avec le paquet demandé déjà accessible dans le PATH. Rien à installer et pas de compte à se créer, ça marche direct dans le browser.

J'ai essayé ce matin avec python3 en version 3.6.2 . Le navigateur va chercher les chemins du store, vérifie leurs signatures, et au bout d'une trentaine de secondes le prompt s'affiche. Je tape alors python3 --version, il me répond Python 3.6.2, avec la glibc 2.25 et l'OpenSSL 1.0.2l de l'époque livré avec. Et voilà comment je me retrouve avec un Python de 2017 dans un Chrome de 2026, sans rien toucher à ma machine.

Le terminal de la machine virtuelle, dans l'onglet : Python 3.6.2 répond, et les seize chemins du store sont vérifiés juste au-dessus.

Et ce ne sont pas trois démos préparées à l'avance puisque l'index recense les 310 000 et quelques versions que nixpkgs a livrées en treize ans. Toutes ne démarrent pas, attention, il n'y en a que 274 729 avec un binaire x86_64 dans le cache, et le reste est non libre, cassé, ou hors du lot.

Ce qui rend la chose possible, c'est en fait une simple ligne d'en-tête HTTP. Le cache binaire de Nix sert un access-control-allow-origin: *, donc votre navigateur a le droit d'aller y piocher tout seul. Et le plus drôle, c'est que Zakaria avait lui-même réclamé cet en-tête en 2021, pour un tout autre projet. Et 5 ans plus tard, il s'en sert pour démarrer des machines virtuelles... Qui aurait pu prédire comme dirait l'autre !

Pour l'émulation, après il n'a rien réinventé. Il a tout simplement repris prend qemu-wasm , le QEMU compilé en WebAssembly de ktock, et la machine virtuelle ne boote même pas vraiment, mais reprend un instantané figé à l'avance. En tout cas, c'est bien pensé et très pratique.

Du Linux dans un navigateur, je vous avais d'ailleurs déjà montré ça ici avec cette machine virtuelle x86 . Sauf que ces trucs-là chargent une image figée à l'avance, alors qu'ici, on choisit vraiment son contenu en 1 clic.

Niveau vitesse, le projet annonce un lancement en 3 secondes, mais c'est le temps d'obtenir le shell quand tout est déjà dans le cache du navigateur. Chez moi, lors de mes tests, au premier passage, il a fallu 30 secondes, puis 7,5 secondes au suivant. Et une fois dedans ça reste poussif, parce que chaque binaire est traduit du x86 vers le WebAssembly à son premier lancement, ce qui peut faire monter le chargement à deux minutes sur les gros binaires.

Et il y a aussi un plafond puisque tout doit tenir dans la mémoire de l'onglet, soit environ 1,5 Go. Et c'est une console série, donc vous ne pourrez rien lancer de graphique, pas de fenêtre, pas de souris... Bref, que les outils en ligne de commande et rien d'autre ! Mais bon, vous êtes de vrais barbus qui n'ont peur de rien à part du déo, donc je ne suis pas inquiet ^^.

Ce qui est vraiment cool avec Trynix surtout, c'est l'action GitHub que son dev a sortie dans la foulée. Si votre intégration continue pousse déjà ses compilations dans un cache, un bot colle un lien sous la pull request et le relecteur lance le code au lieu de le lire. Comme ça, fini le clone, la compilation et le "*ça marche chez moi pourtant *" invérifiable. Même topo pour faire essayer un truc à quelqu'un qui n'a ni Nix ni Docker... Suffit de lui envoyer le lien.

Un petit point sécu quand même que je tiens à vous signaler : L'URL transporte à la fois les caches supplémentaires et les clés qui les valident, du coup la signature vous prouve bien que le binaire vient du cache annoncé... mais pas qu'il vient de quelqu'un de fiable. En effet, cliquer sur un lien trynix inconnu, ça revient à lancer le programme d'un inconnu, et même si ça se passe dans la sandbox de l'onglet du navigateur (ce qui limite les dégâts), c'est quand même mieux d'en avoir conscience !

Bref, voilà encore un chouette projet sous licence MIT et si ça vous chauffe, ça se passe sur trynix.dev .

Source : Simon Willison

Restic chiffre bien vos sauvegardes, rclone sait parler à 70 services de stockage, mais connecter les deux ensemble demande d'écrire des scripts et surtout de les surveiller. Eh bien bonne nouvelle, Pluton est l'interface web qui fait ce travail à votre place.

Vous y décrivez un plan de sauvegarde via un formulaire, avec une source, une destination, une fréquence, une politique de rétention, et Pluton fabrique les commandes restic derrière. Les sauvegardes restent ainsi incrémentielles et chiffrées avant l'envoi. La destination peut être un disque local, un bucket S3, un Backblaze B2 ou un Google Drive, et le même plan peut se répliquer vers plusieurs stockages pour respecter la fameuse règle 3-2-1.

L'installer

Je vous ai préparé un petit kit IA pour ceux qui ne jurent que par leur agent :

Un dossier, deux fichiers, et c'est parti. Le docker-compose.yml d'abord, dans lequel vous montez ce que vous voulez sauvegarder en lecture seule et le dossier qui recevra les sauvegardes en écriture. Si vous êtes sur Mac, lisez l'avertissement plus bas avant de monter quoi que ce soit, car ce montage-là m'a joué un tour :

services:
 pluton:
 image: plutonhq/pluton:latest
 container_name: pluton
 restart: unless-stopped
 ports:
 - "5173:5173"
 volumes:
 - pluton-data:/data
 - ./mes-documents:/mnt/documents:ro
 - ./mes-sauvegardes:/mnt/backups
 environment:
 ENCRYPTION_KEY: ${ENCRYPTION_KEY}
 USER_NAME: ${USER_NAME}
 USER_PASSWORD: ${USER_PASSWORD}
 NODE_ENV: production
 IS_DOCKER: "true"

volumes:
 pluton-data:

Puis le .env à côté, avec vos trois secrets. Générez-les, ne les inventez pas :

printf 'ENCRYPTION_KEY=%s\nUSER_NAME=korben\nUSER_PASSWORD=%s\n' \
 "$(openssl rand -hex 16)" "$(openssl rand -hex 10)" > .env

Par contre, attention à cette ENCRYPTION_KEY, c'est le point à ne pas rater. Le compose officiel la documente comme la clé de chiffrement des snapshots restic et rclone, et c'est bien ça. Il s'agit du mot de passe de vos dépôts, c'est la même clé pour tous vos plans. Et donc la perdre, c'est perdre vos sauvegardes, et la changer rendra illisible tout ce qui a déjà été écrit. Bref, copiez-la dans votre gestionnaire de mots de passe avant d'aller plus loin, parce que le jour où vous en aurez besoin, personne ne pourra vous la redonner.

Puis faites un :

docker compose up -d

L'interface répond alors sur le port 5173 et vous demande directement les identifiants du .env. Pas d'assistant de première configuration, pas de compte à créer... en fait quand les variables sont bien configurées, Pluton s'installe tout seul au démarrage. Chez moi, entre le up -d et l'écran de connexion, il s'est donc passé moins d'une minute.

Créer le premier plan de backup

Le bouton "+ New" de l'interface ouvre un assistant en quatre écrans. Vous nommez le plan, vous gardez la stratégie "Incremental Backup" (les trois autres sont grisées, elles appartiennent à l'offre Pro), vous pointez /mnt/documents comme source et /mnt/backups comme destination, puis vous réglez la fréquence et la rétention. Le dernier écran laisse le chiffrement et la compression activés et propose de lancer la sauvegarde tout de suite, ce que j'ai fait.

Chez moi, trois fichiers de test de quelques octets sont partis en quelques secondes. Et c'est là qu'il faut regarder la bonne chose pour vérifier que ça fonctionne... Non, c'est pas la pastille verte, mais plutôt le nombre de fichiers et leur taille.

Le plan Documents juste après sa première sauvegarde.

En fait, si je vous dis ça, c'est parce que sur mon Mac, avec Docker Desktop, restic n'arrivait pas à lire les dossiers montés depuis l'hôte, et sort en erreur d'entrée/sortie sur chaque fichier. Et pourtant, Pluton affichait quand même la sauvegarde en vert avec le statut "Complete". Les colonnes disaient bien 0 fichier et 0 octet, mais le statut, lui, semblait correct... Donc si vous êtes sur Mac, prenez plutôt l'installeur de bureau, qui existe aussi pour Windows et Linux, et dans tous les cas vérifiez que les chiffres sont OK après votre première sauvegarde.

Vérifier et répéter une restauration

Votre dossier de destination contient maintenant un config, un data/, un index/, un keys/ et un snapshots/, tous illisibles en clair. C'est un dépôt restic standard, et ça se vérifie sans Pluton, avec le binaire embarqué dans le conteneur :

docker exec -e RESTIC_PASSWORD=votre_cle -e RESTIC_REPOSITORY=/mnt/backups \
 pluton restic snapshots

Vous obtenez la liste de vos snapshots avec leur taille, et avec une mauvaise clé, restic répondra "wrong password or no key found" et s'arrêtera là. Faites les deux essais car ça prouve en une fois que le chiffrement travaille, et que vos données restent récupérables même si Pluton disparaît demain.

Le menu d'une sauvegarde propose ensuite "Browse", qui ouvre le snapshot comme un explorateur de fichiers, avec la taille de chacun et un bouton pour le télécharger ou le restaurer seul.

Le contenu du snapshot, fichier par fichier, avec le téléchargement et la restauration à droite de chaque ligne

Et le "Restore" lancera un assistant qui vaut le détour puisqu'il sait restaurer vers un chemin différent de l'original. Il vous laisse choisir quoi faire des fichiers déjà présents, et surtout il génère un aperçu en dry run (à blanc quoi...) avant de toucher au disque. J'ai restauré mes trois fichiers vers un dossier séparé, puis comparé avec les originaux, et c'était identique. Faites-le une fois, tranquillement, pendant que vous n'en avez pas besoin.

Voilà, tout ça, c'est la version gratuite, pour la machine où elle tourne. Maintenant, si vous voulez piloter les sauvegardes de plusieurs machines depuis la même interface, ça passera par l'offre Pro à 59 dollars par an. Si vous voulez comparer avec un autre truc, sachez aussi que Zerobyte joue dans la même cour.

Amusez-vous bien !

Source : Pluton

Le développeur Mayuki Sawatari vient de publier ReProgman , un clone du Program Manager de Windows 3.1.

Ça ne vous dit rien ? C'est parce que vous êtes des bébés !

En fait, progman.exe, c'est ce truc qui servait d'interface principale à Windows avant que le menu Démarrer ne débarque avec Windows 95. Et aujourd'hui, grâce au taf de Sawatari, ça tourne aussi bien sur Windows 11 que sur macOS.

Pour ceux qui ont commencé l'informatique après 1995, faut savoir qu'avant ça, on n'avait pas de bureau, pas de barre des tâches, mais juste une grande fenêtre grise remplie de sous-fenêtres, et dans chaque sous-fenêtre y'avait des icônes de programmes alignées sur une grille. Vous double-cliquiez sur l'une d'elles, le programme se lançait, et voilà, vous aviez fait le tour de Windows !

Le groupe Main ouvert sur Windows 11, et la rangée de groupes réduits en bas de la fenêtre

Regardez bien les icônes sur cette capture : Docker, Edge et Claude rangés dans une ambiance de 1992...

Car ReProgman ne se contente pas de reproduire la déco. Au premier lancement, il scanne votre menu Démarrer (ou vos dossiers Applications si vous êtes sur Mac), transforme chaque dossier en groupe et range le tout dans son propre fichier Groups.ini. Après ça, il n'y retourne plus tout seul, et ce que vous déplacez, renommez ou supprimez dedans ne redescend jamais vers vos vrais raccourcis. Un menu permet quand même de relancer l'import à la main, et il n'ajoute alors que ce qui manque.

Du coup, vous récupérez les gestes de l'époque pour de vrai. Vous attrapez une icône, vous la lâchez dans une autre fenêtre et elle déménage, avec Ctrl enfoncé elle se copie, le menu Window vous range tout ça en cascade ou en mosaïque, et les fenêtres réduites redeviennent des icônes alignées en bas de la fenêtre principale. Même la boîte de dialogue de sortie a été refaite, à ceci près qu'elle annonce la fin de votre session ReProgman et non celle de Windows.

Maintenant, d'où ça sort comme délire ?

Hé bien, l'auteur raconte, dans un message relayé par Tom's Hardware, qu'il a simplement demandé à Claude de lui fabriquer ce clone, et que la première version obtenue en une heure était déjà plutôt correcte, même s'il a ensuite fallu rattraper les imperfections.

Ce qui est intéressant, c'est que dans son dépôt git, on trouve un document de spécification de plusieurs centaines de lignes qui décrit l'interface au pixel près, relevée sur des captures 640x480 du Windows original. Le cadre d'une fenêtre y fait 1 pixel noir, 2 pixels gris et encore 1 pixel noir, et la petite barre du menu système mesure 13 pixels sur la fenêtre principale contre 7 sur une fenêtre enfant. C'est d'ailleurs comme ça qu'on les distinguait à l'époque.... Fallait avoir l'oeil !

Si vous voulez l'essayer, ça se présente sous la forme d'un binaire autonome. Par contre sur Mac, la version distribuée n'est pas notarisée, il faudra donc lui passer un xattr -cr ReProgman.app ou utiliser Sentinel avant qu'elle accepte de démarrer. Ah et le code est sous licence MIT.

Le périmètre annoncé par le projet est d'ailleurs plus étroit qu'il en a l'air, puisque c'est Windows 11 en x64 et en Arm, et macOS uniquement sur Apple Silicon. Donc si vous êtes resté sur Windows 10 parce que vous aimez le risque ou sur un Mac Intel parce que vous aimez prendre votre temps, il n'y a rien pour vous amuser... Il faudra alors retourner du côté de ce musée de vieux systèmes d'exploitation que je vous avais montré, qui lui passe par l'émulation.

Après, je pense pas que vous y ferez votre vie mais ça vous donnera environ 30 secondes de nostalgie avant de refermer la fenêtre. C'est déjà ça de pris...

Source : Tom's Hardware

Une vidéo postée sur X montre Super Mario 64 qui tourne sur une machine ARM, sous un système qui n'est ni Windows ni Linux. Oui, c'est bien ReactOS, le clone libre de Windows, et le jeu est un exécutable x64 tout ce qu'il y a de plus banal !

Et n'allez pas croire que c'est un émulateur qu'on aurait posé sur un OS libre. Que nenni ! Pour exécuter du x64 sur de l'ARM, il faut deux trucs qui n'ont rien à voir l'un avec l'autre : un moteur qui traduit les instructions du processeur, et un système capable de faire cohabiter du code natif et du code traduit dans un même programme.

La première moitié, c'est FEX, l'émulateur financé par Valve dont je vous parlais en décembre. Sauf que côté Windows, FEX se limite au processeur : sa propre documentation précise que la traduction des appels système revient soit à Wine, soit à l'ABI du système. Tout le reste est alors à la charge de l'hôte.

Cette seconde moitié porte un nom, ARM64EC, et c'est une invention de Microsoft pour Windows 11 sur ARM (oui, la boîte que ReactOS passe justement son temps à recopier). Le principe consiste à compiler les bibliothèques du système en ARM64 avec une interface appelable depuis du code x64 recompilé. Du coup, un même programme mélange des morceaux natifs et des morceaux émulés, et seul ce qui doit vraiment l'être passe par l'émulateur. L'intérêt de faire comme ça, c'est surtout la vitesse !

Jusqu'ici, deux entités avaient bâti cet "étage" : Microsoft dans Windows, et Wine depuis sa version 10 . ReactOS est donc la troisième. Son développeur Ahmed Arif a ainsi écrit son propre runtime hybride dans le ntdll du système, avec le chargeur d'images, les ponts qui rendent les fonctions natives appelables en x64, et le déroulement de pile.

Ensuite, pour vérifier que tout se tient, il fait tourner le même binaire des deux côtés, sur son ReactOS et sur un vrai Windows 11 ARM64, puis il compare.

Screenshot

Alors, est-ce que vous pouvez l'installer ?

Et bien malheureusement, non !

Tout ce boulot n'existe que dans une branche d'un fork personnel, et le dépôt officiel de ReactOS n'en contient pas la moindre ligne. Et c'est mieux pour l'instant car, comme Ahmed le dit lui-même, son fork est encore plus expérimental que ReactOS lui-même ! C'est donc à réserver aux machines virtuelles, aux cartes de développement ou aux bécanes sans données sensibles. Bref, venant d'un projet qui se présente déjà lui-même comme un système de qualité alpha, ça vous situe l'ambiance...

Bref, rien à télécharger mais pour un projet qui se battait encore il y a trois mois pour lancer Half-Life , voir un jeu x64 démarrer sur de l'ARM, ça envoie quand même du pâté.

Source : Phoronix

Ne cherchez plus le VDDK (Virtual Disk Development Kit) sur le portail développeurs de Broadcom : les liens de téléchargement publics sont morts.

Cette bibliothèque permet d’accéder aux disques virtuels VMware en dehors de l’hyperviseur. Elle alimente quantité d’outils de migration de VM.

Après des années de disponibilité ouverte, Broadcom explique désormais que le VDDK ne se destine pas aux clients finaux. Il dit le réserver à ses partenaires technologiques, pour le développement de solutions de sauvegarde.

En conséquence, les modos du subreddit VMware ont supprimé des messages, au motif que le règlement interdit de discuter de sujets qui touchent au programme partenaires. Le groupe américain a fait la chasse aux liens de téléchargement externes, entre autres sur Internet Archive.

De Red Hat à Nutanix, apprendre à faire sans VDDK

L’initiative a des répercussions sur les outils qui demandent à l’utilisateur d’apporter sa propre copie du VDDK. AWS Transform MGN (ex-Application Migration Service) en fait partie. La documentation invite en tout cas encore à télécharger la bibliothèque via le portail Broadcom. Ce n’est toutefois nécessaire que pour une migration sans agent. Une option qu’AWS ne recommande que pour des cas particuliers. Par exemple l’existence d’OS non gérés ou de politiques interdisant l’installation d’agents.

Red Hat est aussi concerné avec son Migration Toolkit. L’éditeur affirme œuvrer à éliminer la dépendance au VDDK. En attendant, il conseille d’utiliser la fonction dite storage copy offload. Elle exploite la commande XCOPY du protocole SCSI pour transmettre les données directement entre baies de stockage.

Même solution de repli (clonage entre baies) pour l’outil Nutanix Move. La méthode par défaut utilise le VDDK. Nutanix appelle sa communauté à s’abstenir de distribuer des copies de la bibliothèque et des liens de téléchargement non officiels.

ShapeBlue est un intégrateur Apache CloudStack britannique. Son outil de migration vers KVM exploite le VDDK à travers le moteur virt-v2v. Plus précisément, deux des quatre méthodes prises en charge… dont la plus efficace, qui élimine la phase d’export OVF en diffusant directement les blocs depuis l’hyperviseur vers le pipeline de conversion. La redistribution étant interdite, aucune distro Linux, aucune image de conteneur n’embarque le VDDK, note-t-il.

Avec l’accord de Broadcom, les fournisseurs de solutions de sauvegarde peuvent intégrer la bibliothèque dans leurs installeurs. Parmi eux, Veeam, dont les ISO suscitent ainsi quelque convoitise…

Illustration générée par IA

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Les fans sont encore sous le choc. Depuis la « fan zone » installée face à l’hôtel parisien de Céline Dion, ils sont aux premières loges pour scruter chaque action de leur idole, y compris ses repas. « Je me suis retenue de pleurer quand je l’ai vu utiliser une fourchette, parce que c’est mon couvert préféré », exulte Anne-Laure, qui avoue avoir craqué quand la star a demandé du rab de gratin de courgettes au room service « avec une spontanéité désarmante ».

« C’est touchant de voir qu’elle mène une vie ordinaire, comme nous », renchérit Jérôme, qui a posé un mois de congés sans solde et urine dans sa gourde pour ne pas rater une seconde du quotidien de la star, de jour comme de nuit. Immédiatement postée en story avec le hashtag #DoubleDoseDeGratin, la photo de Céline à table avait déjà recueilli plus de 17 500 likes une heure après sa publication.

Le cliché a attiré une large foule d’admirateurs espérant apercevoir la star ou les restes du gratin. Arrivée trop tard, Laëtitia est quand même repartie avec un souvenir : un vieux chewing-gum trouvé dans une poubelle de l’hôtel, et qui appartiendrait selon elle à Céline Dion. « Je reconnais l’empreinte de ses dents », affirme la fan en inspectant sa trouvaille, avant de la lécher avec ferveur.

L’hystérie provoquée par « l’affaire du gratin » n’est pas inédite : en 2025 déjà, Lady Gaga avait enflammé les réseaux sociaux en mangeant trois Pépitos Mini Rollos.

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