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Avec nos smartphones, on passe notre vie le nez collé sur l’écran, à tapoter par ici, swipper par là, enchainant les manips pour planifier un trajet, répondre à un message ou commander un truc et parfois… ça peut être assez répétitif.
Heureusement, Ayush Chaudhary vient de sortir un truc qui pourrait changer vos intéractions avec votre smartphone. Cela s’appelle Panda, et c’est une IA qui contrôle votre téléphone Android à votre place.
Bon, il faut qu’on parle. The Guardian vient de publier un article qui m’a un peu énervé dans lequel on peut lire qu’un chercheur d’Anthropic affirme que Claude Sonnet 3.5 pourrait ressentir de la souffrance. Oui, vous avez bien lu. Une IA qui souffre. Avec nos LLM actuels.
Alors permettez-moi de lever les yeux au ciel tellement fort que je risque de voir l’intérieur de ma boite cranienne. Pourquoi ? Et bien parce que je ne comprends pas comment on peut penser que les IA actuelles ressentent des choses et surtout l’affirmer comme ça OKLM. On parle quand même de modèles de langage, c’est à dire des matrices de probabilités, des calculateurs sophistiqués qui prédisent le prochain mot le plus probable. C’est littéralement des maths avec des milliards de paramètres qui font des multiplications matricielles.
Imaginez qu’on frappe à votre porte. Vous ouvrez, et là, votre grand-mère décédée depuis 3 ans vous demande si vous avez pensé à commander des cartouches d’encre pour l’imprimante, avec sa voix, ses expressions, et tout. De la science-fiction ? Non, c’est le futur très très immédiat des “deadbots”, ces IA qui ressuscitent numériquement les morts et ce marché pourrait valoir 80 milliards de dollars d’ici dix ans.
Si je vous en parle, c’est parce que l’affaire qui fait grand bruit en ce moment, c’est celle de Joaquin Oliver, un jeune de 17 ans, tué lors de la fusillade de Parkland en 2018, qui a été “ressuscité” par ses parents sous forme d’avatar IA. En juillet dernier, le journaliste Jim Acosta l’a interviewé, enfin pas lui mais l’avatar, avec son bonnet vissé sur la tête et sa voix robotique. Ce dernier a alors expliqué comment il avait “quitté ce monde trop tôt à cause de la violence armée”. Selon NPR, cette interview a créé une onde de choc médiatique et éthique sans précédent.
Vous recevez un fichier Word et votre premier réflexe, en bon libriste, c’est de lancer LibreOffice qui met 30 minutes à démarrer, juste pour lire trois paragraphes. Ou pire, vous êtes en SSH sur un serveur et là, c’est le drame total, impossible de lire un doc Word là bas. Hé bien ce bon Ben Greenwell en a eu marre de cette galère et a créé doxx, un outil écrit en Rust qui affiche vos .docx directement dans le terminal.
Parfois, l’histoire des entreprises tech tient à des détails complètement inattendus. Celle de Rogue Amoeba, l’éditeur d’Audio Hijack et autres outils audio pour Mac, en est l’exemple parfait puisqu’un simple bug de programmation a littéralement sauvé la boîte de la fermeture.
Tout commence avec une version d’essai très généreuse… Audio Hijack offrait en effet 15 jours complets d’utilisation illimitée. Et après cette période, l’app continuait de fonctionner mais rappelait à l’utilisateur de s’enregistrer au démarrage et se fermait automatiquement au bout de 15 minutes. Une approche classique mais qui ne donnait malheureusement pas les résultats espérés.
Plutôt que de créer des modèles spécialisés pour chaque domaine, les équipes de Google Research ont eu une idée beaucoup plus ambitieuse. Ils se sont demandé si un seul modèle pouvait prédire l’évolution de n’importe quelle série temporelle, qu’il s’agisse du cours du Bitcoin, de la consommation électrique d’une ville ou du trafic sur Korben.info ?
C’est donc ce qu’accomplit TimesFM, leur nouveau modèle de prévision temporelle et pour cela, ils ont entraîné TimesFM sur un corpus de 100 milliards de points temporels réels, en piochant dans des sources aussi variées que Google Trends ou encore les statistiques de pages vues de Wikipedia.
C’est quand même fou, l’obsession des développeurs et des bouffeurs de changelog comme moi pour les numéros de version. Tenez, par exemple, comma.ai vient de sortir une nouvelle version d’openpilot et au lieu de passer à la tant attendue version 1.0, ils nous font le coup du 0.9.9 → 0.10. Une jolie feinte qui montre qu’ils ont encore de l’ambition sous le capot avant de franchir ce cap symbolique du 1.0, avec un objectif clair côté équipe : faire passer le contrôle longitudinal end-to-end d’Experimental à Chill.
Le bidouilleurs et leur capacité à détourner littéralement n’importe quoi pour y faire tourner DOOM, perso j’adore ! Et là, Aaron Christophel vient de franchir un nouveau cap en transformant une station de charge Anker Prime (lien affilié) en console de jeu. Oui, vous allez pouvoir joueur sur votre chargeur entre deux sessions de recharge.
L’histoire commence par une découverte intéressante… En bon hacker, Christophel analyse la station Anker Prime qu’il vient d’acheter et réalise que le hardware embarqué est bien plus costaud que prévu. Sous le capot, on trouve un ESP32-C3 pour le Bluetooth, mais surtout un microcontrôleur ARM Synwit SWM341RET7 cadencé à 150 MHz, accompagné de 16 Mo de flash et 8 Mo de RAM. Pour un simple chargeur, c’est du luxe !
Hier soir, j’ai découvert un outil qui m’aurait évité des dizaines de commits “fix CI”, “fix CI again”, “please work this time” sur GitHub. J’sais pas si vous aussi vous connaissez cette galère ? Vous modifiez votre workflow GitHub Actions, vous poussez, ça plante, vous corrigez, vous repoussez, ça replante… Bref, votre historique Git ressemble à un journal de débugging en temps réel.
Et heureusement, wrkflw vient mettre fin à ce cauchemar.
Vous savez ce qui m’a toujours ennuyé avec git blame ? C’est qu’à chaque refactoring, chaque reformatage de code, chaque déplacement de fichier, tous les noms disparaissent pour être remplacés par celui de la personne qui a fait ces modifications. Du coup, impossible de savoir qui a vraiment écrit le code original. Heureusement, un développeur nommé Sinclair Target vient de sortir un outil qui résout ce problème.
git-who (c’est son nom) fait donc exactement ce que git blame aurait dû faire depuis le début à savoir analyser qui a vraiment contribué à votre codebase, et pas juste qui a touché les lignes en dernier. Au lieu de se contenter d’une analyse ligne par ligne comme git blame, git-who analyse les patterns de contribution sur des fichiers entiers, des dossiers, voire des composants complets.