L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs visiteurs ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations : dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

Sommaire

• Résumé des épisodes précédents
• Meta dévoile Llama 4
• OpenAI publie GPT 4.1, o3 et o4-mini
• AI 2027: une tentative de futurologie
• En vrac
• Pour aller plus loin

Résumé des épisodes précédents

Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

• System Card : une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
• Jailbreak : un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

Meta dévoile Llama 4

L’annonce officielle:

• We’re sharing the first models in the Llama 4 herd, which will enable people to build more personalized multimodal experiences.
• Llama 4 Scout, a 17 billion active parameter model with 16 experts, is the best multimodal model in the world in its class and is more powerful than all previous generation Llama models, while fitting in a single NVIDIA H100 GPU. Additionally, Llama 4 Scout offers an industry-leading context window of 10M and delivers better results than Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, and Mistral 3.1 across a broad range of widely reported benchmarks.
• Llama 4 Maverick, a 17 billion active parameter model with 128 experts, is the best multimodal model in its class, beating GPT-4o and Gemini 2.0 Flash across a broad range of widely reported benchmarks, while achieving comparable results to the new DeepSeek v3 on reasoning and coding—at less than half the active parameters. Llama 4 Maverick offers a best-in-class performance to cost ratio with an experimental chat version scoring ELO of 1417 on LMArena.
• These models are our best yet thanks to distillation from Llama 4 Behemoth, a 288 billion active parameter model with 16 experts that is our most powerful yet and among the world’s smartest LLMs. Llama 4 Behemoth outperforms GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, and Gemini 2.0 Pro on several STEM benchmarks. Llama 4 Behemoth is still training, and we’re excited to share more details about it even while it’s still in flight.
• Download the Llama 4 Scout and Llama 4 Maverick models today on llama.com and Hugging Face. Try Meta AI built with Llama 4 in WhatsApp, Messenger, Instagram Direct, and on the web.

Traduction:

• Nous partageons les premiers modèles de la famille Llama 4, qui permettront aux utilisateurs de créer des expériences multimodales plus personnalisées. *Llama 4 Scout, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 16 experts, est le meilleur modèle multimodal au monde dans sa catégorie et est plus puissant que tous les modèles Llama des générations précédentes, tout en tenant sur un seul GPU NVIDIA H100. De plus, Llama 4 Scout offre une fenêtre de contexte de 10M, leader dans l’industrie, et délivre de meilleurs résultats que Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite et Mistral 3.1 sur un large éventail de benchmarks largement reconnus.
• Llama 4 Maverick, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 128 experts, est le meilleur modèle multimodal dans sa catégorie, surpassant GPT-4o et Gemini 2.0 Flash sur un large éventail de benchmarks largement reconnus, tout en obtenant des résultats comparables au nouveau DeepSeek v3 sur le raisonnement et le codage — avec moins de la moitié des paramètres actifs. Llama 4 Maverick offre un rapport performance/coût inégalé avec une version expérimentale de chat obtenant un ELO de 1417 sur LMArena.
• Ces modèles sont nos meilleurs à ce jour grâce à la distillation de Llama 4 Behemoth, un modèle de 288 milliards de paramètres actifs avec 16 experts qui est notre plus puissant à ce jour et parmi les LLM les plus intelligents au monde. Llama 4 Behemoth surpasse GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur plusieurs benchmarks STEM. Llama 4 Behemoth est toujours en phase d’entraînement, et nous sommes impatients de partager plus de détails à son sujet même pendant qu’il est encore en développement.
• Téléchargez les modèles Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick dès aujourd’hui sur llama.com et Hugging Face. Essayez Meta AI construit avec Llama 4 dans WhatsApp, Messenger, Instagram Direct et sur le web.

Comme DeepSeek v3, et contrairement aux précédentes itérations de Llama (Llama 2, Llama 3), Llama 4 fait le pari d’une architecture différente, « Mixture of Experts » (MoE) (en français: mélange d’experts ?). Pour simplifier, au lieu de faire un seul modèle, on en fait plein, avec un autre modèle qui décide (dynamiquement) de l’importance à donner à chaque modèle. Par exemple, Llama 4 Maverick contient 400 milliards de paramètres, découpés en 128 modèles de 17 milliards de paramètres. Un bon article sur HuggingFace explique plus en détails cette architecture.

Autre différence par rapport aux tendances actuelles, ce n’est pas un modèle de raisonnement.

Au niveau de la sécurité des modèles : pour ne pas changer, Meta fait partie des mauvais élèves ; pas d’évaluation tierce publiée, pas de « System Card ». Évidemment jailbreaké dans la journée (mais ceci n’est pas spécifique à Meta).

Sur les benchmarks cités par Meta, cela semble un modèle au niveau de l’état de l’art en termes de capacité. Les benchmarks tiers, par contre, semblent donner une image complètement différente :

• Sur fiction.live qui cherche à mesurer la capacité des modèles de langage à naviguer un long contexte, Llama 4 Maverick n’arrive même pas à surpasser son prédécesseur, Llama 3.3-70B.
• Dans le peloton de fin sur ARC. À la décharge de Llama, la concurrence est rude, seuls les modèles à la frontière de l’état de l’art y sont présents.
• Sur Aider, également vers la fin.

Vous pouvez voir plus de benchmarks indépendants dans l’article de Zvi (cf les liens ci-dessous).

Tout ceci semble pointer vers: ce ne sont pas de mauvais résultats en soi, dans l’absolu ; mais comparé à l’état de l’art (Claude 3.7 avec raisonnement, ChatGPT o3-mini, ou Gemini 2.5), et mis en face de la taille immense du modèle (400 milliards de paramètres, ce qui de fait le rend inutilisable sur du matériel grand public), ce sont des résultats décevants.

À noter que Llama 4 Behemoth (2000 milliards de paramètres !) n’a pas encore été publié.

OpenAI publie GPT 4.1, o3 et o4-mini

Commençons par GPT 4.1. L’annonce officielle :

Today, we’re launching three new models in the API: GPT‑4.1, GPT‑4.1 mini, and GPT‑4.1 nano. These models outperform GPT‑4o and GPT‑4o mini across the board, with major gains in coding and instruction following. They also have larger context windows—supporting up to 1 million tokens of context—and are able to better use that context with improved long-context comprehension. They feature a refreshed knowledge cutoff of June 2024.

Traduction :

Aujourd’hui, nous lançons trois nouveaux modèles dans l’API : GPT-4.1, GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano. Ces modèles surpassent GPT-4o et GPT-4o mini sur tous les plans, avec des améliorations majeures en matière de codage et de suivi d’instructions. Ils disposent également de fenêtres de contexte plus larges — prenant en charge jusqu’à 1 million de tokens de contexte — et sont capables de mieux utiliser ce contexte grâce à une compréhension améliorée des contextes longs. Ils bénéficient d’une mise à jour de leur base de connaissances jusqu’à juin 2024.

Le modèle n’est disponible que par accès API. Le but n’est pas d’avancer l’état de l’art sur les capacités, mais de fournir des points plus intéressants sur la courbe performances/prix. À ce titre, pas de System Card ou d’évaluation tierce publiée. Vous connaissez la chanson, jailbreak immédiat. Sur les benchmarks (officiels comme tiers), la modeste promesse semble tenue : 4.1 est une légère amélioration sur 4o, mais 4.1-mini est presque aussi performant à une fraction du prix (5x moins cher).

Il existe encore une version moins chère (20x !), 4.1-nano, mais la dégradation de performance est significative.

À l’inverse de 4.1, o3 et o4-mini, eux, ont l’ambition de faire avancer l’état de l’art. L’annonce officielle :

Today, we’re releasing OpenAI o3 and o4-mini, the latest in our o-series of models trained to think for longer before responding. These are the smartest models we’ve released to date, representing a step change in ChatGPT's capabilities for everyone from curious users to advanced researchers. For the first time, our reasoning models can agentically use and combine every tool within ChatGPT—this includes searching the web, analyzing uploaded files and other data with Python, reasoning deeply about visual inputs, and even generating images. Critically, these models are trained to reason about when and how to use tools to produce detailed and thoughtful answers in the right output formats, typically in under a minute, to solve more complex problems. This allows them to tackle multi-faceted questions more effectively, a step toward a more agentic ChatGPT that can independently execute tasks on your behalf. The combined power of state-of-the-art reasoning with full tool access translates into significantly stronger performance across academic benchmarks and real-world tasks, setting a new standard in both intelligence and usefulness.

Traduction :

Aujourd’hui, nous lançons OpenAI o3 et o4-mini, les derniers modèles de notre série o, entraînés à réfléchir plus longtemps avant de répondre. Ce sont les modèles les plus intelligents que nous ayons publiés à ce jour, représentant un changement majeur dans les capacités de ChatGPT pour tous, des utilisateurs curieux aux chercheurs avancés. Pour la première fois, nos modèles de raisonnement peuvent utiliser et combiner de manière agentique tous les outils au sein de ChatGPT — cela inclut la recherche sur le web, l’analyse de fichiers téléchargés et d’autres données avec Python, le raisonnement approfondi sur les entrées visuelles, et même la génération d’images. Plus important encore, ces modèles sont entraînés à réfléchir à quand et comment utiliser les outils pour produire des réponses détaillées et réfléchies dans les bons formats de sortie, généralement en moins d’une minute, afin de résoudre des problèmes plus complexes. Cela leur permet de traiter plus efficacement des questions à multiples facettes, une étape vers un ChatGPT plus agentique qui peut exécuter indépendamment des tâches en votre nom. La puissance combinée d’un raisonnement à la pointe de la technologie avec un accès complet aux outils se traduit par des performances significativement améliorées dans les évaluations académiques et les tâches du monde réel, établissant une nouvelle norme en termes d’intelligence et d’utilité.

L’annonce du jailbreak associée ici.

Sur les performances, les benchmarks (y compris privés) indiquent une avancée claire, prenant la première place presque partout. En particulier, le benchmark fiction.live peut être considéré comme résolu pour la première fois, avec un 100% à presque tous les niveaux.

Au niveau des fonctionnalités, o3 et o4-mini peuvent faire des recherches sur internet et utiliser Python pour analyser un problème (y compris dans la chaîne de raisonnement) ; les retours subjectifs affirment que o3 est exceptionnellement efficace pour utiliser les outils à sa disposition de manière pertinente.

Une tendance jusqu’ici était que les modèles plus avancés étaient de moins en moins susceptibles d’hallucinations, ce qui donnait espoir que ce problème allait, à terme et avec l’amélioration des modèles, se résoudre de lui-même. Mauvaise nouvelle ici : o3 a un taux d’hallucinations double de o1 (sur un benchmark conçu pour en éliciter). Les retours subjectifs confirment cette observation : o3 ment éhontément très régulièrement.

Sur la sécurité des modèles, OpenAI suit sa procédure habituelle de publier sa System Card, avec deux évaluations tierces, une d’Apollo Research (dans l’appendice) et une autre de METR, avec un bémol que METR n’a eu accès qu’à une pré-version, et seulement trois semaines avant la publication. La conclusion est que le modèle n’est pas encore à « risque élevé », mais s’en rapproche.

Dans les nouvelles sur l’IA de mars, on pouvait trouver une section « Les modèles continuent de tricher ». Les rapports d’Apollo Research et de METR confirment, où le modèle a été attrapé à tricher dans 1-2% des cas chez METR.

AI 2027: une tentative de futurologie

La prédiction est un exercice difficile, surtout quand il s’agit du futur. AI 2027 est une tentative de prédiction qui a fait parler d’elle. Pourquoi ?

D’abord par les personnalités impliquées, en particulier :

• Daniel Kokotajlo est un ex-ingénieur d’OpenAI, qu’il a quitté en tant que « whistleblower », dénonçant une culture du secret et de peu d’importance accordée à la sécurité (à l’époque, le New York Times lui a accordé un article intitulé OpenAI Insiders Warn of a ‘Reckless’ Race for Dominance — « Des initiés d’OpenAI mettent en garde contre une course “imprudente” à la domination »). En 2021, il publie What 2026 looks like, qui s’est révélé largement prescient (pour une évaluation rétrospective tierce, voir cet article).

• Eli Lifland est un chercheur qui s’intéresse de manière globale a « comment développer de meilleures méthodes générales de prédiction », qu’il pratique activement sur des marchés de prédiction ; un résumé de ses performances peut être trouvé sur son blog.

Ensuite, par sa méthodologie. Le but de l’initiative n’est pas de donner une prédiction, brute de décoffrage et au doigt mouillé, mais de créer un modèle quantitatif, d’estimer les paramètres le plus possible à partir de la littérature existante (même si c’est loin d’être toujours possible), afin de créer une base de discussion pour identifier les plus gros points de désaccords.

Enfin, par ses résultats, qui surprennent beaucoup de monde, qui prévoient l’arrivée d’une superintelligence pour 2028-2029.

L’initiative a reçu le support, entre autres, de Yoshua Bengio, ce qui a aidé à lancer la discussion :

I recommend reading this scenario-type prediction by @DKokotajlo and others on how AI could transform the world in just a few years. Nobody has a crystal ball, but this type of content can help notice important questions and illustrate the potential impact of emerging risks.

Traduction :

Je recommande de lire cette prédiction de type scénario par @DKokotajlo et d’autres sur comment l’IA pourrait transformer le monde en seulement quelques années. Personne n’a de boule de cristal, mais ce type de contenu peut aider à repérer des questions importantes et illustrer l’impact potentiel des risques émergents

Si le sujet vous intéresse, je vous recommande :

• Le scénario en lui-même.
• Le blog des auteurs du scénario, où ils entrent plus en détails sur certains points.
• Si vous pouvez comprendre de l’anglais (soit à l’oral, soit avec des sous-titres, ou pour les plus courageux les sous-titres traduits automatiquement), Dwarkesh Patel pose aux auteurs les principales questions que vous pourriez vous poser sur son podcast.

En vrac

OpenAI annonce vouloir publier des modèles en open-weight d’ici quelques mois.

OpenAI publie OpenAI Codex, un agent d’aide à la programmation (similaire à Aider ou Claude Code), en licence Apache 2.0. Sur ce sujet d’agents d’aide au code, un guide a été publié sur Github.

OpenAI rend disponible sur l’API leur nouveau modèle de génération d’image.

ChatGPT a maintenant la capacité de référencer vos conversations passées.

Google publie deux papiers dans Nature pour évaluer la performance de l’IA sur le diagnostic médical. Dans cette expérience, l’IA surpasse le médecin humain, au point que IA + humain a des performances pires que l’humain seul.

Google rend accessible son modèle de génération de vidéo, Veo 2, par l’intermédiaire d’une API.

DeepSeek présente une nouvelle méthode d’entraînement, Generalist Reward Modeling (GRM).

Des chercheurs de l’université de Zurich décident de mesurer la capacité de persuasion des IA en déployant (secrètement) un bot sur le subreddit r/changemymind (« Change mon avis »). Résultat primaire: les IA modernes sont très performantes à cette tâche, récoltant 6x plus de points « cela m’a aidé à changer mon avis » (sur ce subreddit : « deltas ») que l’humain median. Résultat secondaire: l’IA ne s’est pas faite détectée par la modération. Le papier n’est plus accessible suite à une controverse sur l’éthique de l’expérience (expérience sans consentement), mais vous pouvez toujours lire la première page.

Pour aller plus loin

Non couvert ici :

• GPT-4o Responds to Negative Feedback: une mise à jour de GPT-4o l’a pour quelques jours rendu extrêmement flatteur envers l’utilisateur, l’écroulant sous les compliments quelle que soit la requête. À des niveaux malsains (par exemple, où la requête en question a tous les signes d’un épisode psychotique…). OpenAI a depuis annulé la mise à jour, mais l’article entre plus en détails sur l’incident. Si vous n’ouvrez qu’un article dans la section « pour aller plus loin », je vous recommande celui-ci.
• AI CoT Reasoning Is Often Unfaithful: une analyse du papier d’Anthropic sur la sécurité des modèles, qui montre que les chaines de pensée dans les modèles de raisonnement ne reflètent pas toujours fidèlement le raisonnement réel derrière la réponse.
• You Better Mechanize: sur le lancement de Mechanize, une entreprise qui a comme objectif d’apporter l’AI dans le « monde réel » pour automatiser l’économie.
• On Google's Safety Plan
• OpenAI #13: Altman at TED and OpenAI Cutting Corners on Safety Testing
• Worries About AI Are Usually Complements Not Substitutes

Un serveur WOPI (Web application Open Platform Interface) permet à un logiciel client de modifier un fichier stocké sur un serveur. C'est la couche indispensable pour qu'OnlyOffice, LibreOffice (Collabora Online) et d'autres suites bureautiques puissent être utilisés sur le web. Ainsi, lorsque vous réclamez l'ouverture d'un document depuis votre navigateur web, vous vous connectez à la suite bureautique en ligne avec une URL particulière, contenant, entre autres, le nom du fichier à ouvrir. La suite bureautique peut alors discuter avec le serveur WOPI pour récupérer le document. Les lectures, écritures et modifications d'un document sont gérées par le serveur WOPI, à la demande de la suite bureautique. Le protocole a été créé par Microsoft en 2012, la révision 14.5 de WOPI est sortie le 18 février 2025.

Les serveurs WOPI libres de Nextcloud, Seafile, Tracim… ne sont pas indépendants. Comme je voulais utiliser Collabora Online sans déployer un NextCloud complet, j'ai écrit un serveur WOPI très simple. Il est utilisé depuis plus d'un an sans problème et il est libre. Il est écrit en Java.

J'ai commencé ce développement car je travaille sur deux lieux privés différents avec un ordinateur à chaque endroit, un NAS dans l'un d'eux et je communique entre les deux machines à l'aide d'un dépôt git sur le NAS. Ça fonctionne relativement bien pour des fichiers qui n'ont pas vocation à rester ouverts dans des applications, mais pour des fichiers ODS ou ODT qui restent ouverts, c'est plus compliqué car je me retrouve souvent avec des versions concurrentes sur les deux machines. J'ai donc regardé du côté des suites de collaboration en ligne.

À une époque , je me servais d'Etherpad et de son équivalent tableur Ethercalc. Mais ces logiciels manquent de fonctionnalités, surtout le tableur. Problème supplémentaire : j'ai déjà beaucoup de fichiers aux formats LibreOffice.

Ça tombe bien, il y a la suite LibreOffice online, éditée par Collabora Online (CODE). Le problème — comme souligné par une dépêche — c'est qu'une fois CODE installé, tu te retrouves à poil avec rien qui marche : il faut un serveur utilisant le protocole WOPI.

Pour éviter d'installer tout un NextCloud, j'ai écrit un petit serveur WOPI. C'est du Java avec Spring Boot. Le serveur est très simple, sur le principe que plus un système est simple, moins il a de chances de tomber en panne.

Par exemple, il n'y pas de droits d'accès et on ne peut pas avoir plusieurs utilisateurs simultanés. Il faudrait mettre en œuvre le système de verrous et le système de droits d'accès (faire reposer les droits d'accès sur les droits du système de fichier, implique d'avoir un utilisateur sur la machine pour chaque utilisateur du logiciel). Cela n'a pas été implanté parce que je suis le seul utilisateur sur ma machine. Mais ce ne serait pas long à développer.

Le serveur une fois lancé expose des services REST, accessibles par la suite bureautique, mais aussi un service https qui permet d'afficher la liste des fichiers. Cette liste de fichier est cliquable et permet de se connecter à Libre Office avec la bonne URL. C'est la raison des paramètres proxyHost et code URL de l'application : être en mesure de générer la bonne URL.

Le code est prévu pour avoir plusieurs backends à l'aide d'une interface. Le seul mis en œuvre pour l'instant c'est un stockage sur disque local (avec auto discovery : on lui donne un répertoire et il expose tout les documents du répertoire).

Il consomme peu de ressources, la charge dépendra plus de Collabora Online ou d'OnlyOffice. Le serveur WOPI se contente de lire un fichier à l'ouverture et de l'écrire de temps en temps (comme lors des enregistrements automatiques).

Il n'est pas testé avec OnlyOffice. En principe WOPI est une norme et ça devrait fonctionner.

On peut le lancer avec java -jar. C'est du Spring Boot. On pourrait utiliser systemd. De mon côté, je l'ai mis dans un container docker qui lance la commande suivante

java -Dlogging.level.root=INFO \
     -Dlogging.level.org.wopiserver=INFO \
     -Dserver.port=8880 \
     -jar /opt/app/app.jar \
     --baseDir /mnt/docs \
     --disableTLSCheck \
     --codeURL https://172.17.0.8:9980 \
     --proxyHost 192.168.124.252

Le code de WoPiX est dispo sur github et je suis ouvert à toute requête :-)

GIMP 3.0 est enfin sorti ! Il s’agit du résultat de 7 années de dur labeur par des développeurs, designers, artistes et autres membres bénévoles de la communauté (pour référence, GIMP 2.10 fut publié en 2018 [article en français sur LinuxFr.org] et la première version de développement pour GIMP 3.0 en 2020 [sur LinuxFr.org]). Avec GIMP 3.0 vous pourrez faire plus, mieux, plus facilement et plus rapidement !

Une semaine plus tard, la première version de correction de bug, GIMP 3.0.2, est déjà sortie pour régler quelques instabilités qui étaient passées entre les mailles de notre communauté de testeurs!

Image de démarrage de GIMP 3.0, par Sevenix (CC by-sa 4.0)

Cette dépêche ne va pas tenter de couvrir l’ensemble des changements entre la série 2.10 et la version 3. Nous nous contenterons de mettre en lumière certaines des améliorations les plus remarquables de cette sortie.

Changements majeurs

• Besoin de revoir les réglages d’un filtre appliqué quelques heures plus tôt ? L’édition non-destructive des calques arrive dans GIMP 3.0 pour les filtres les plus courants. La prévisualisation dans la zone d’édition permet de voir les changements en temps réel. Filtre de Courbes appliqué en non-destructif sur un portrait de Sofiia dans GIMP. Photo par Sofia (CC By-SA 4.0 International)
• Passez vos fichiers entre davantage de logiciels tiers, notamment avec la prise en charge des fichiers BC7 DDS (très utilisés dans l’industrie du jeu vidéo) de même qu’une meilleure prise en charge du format PSD, ou encore grâce aux divers nouveaux formats d’image maintenant pris en charge! Dialogue d’exportation PSD dans GIMP 3.0 avec des options pour exporter des chemins de rognage (« clipping paths »), un profil CMJN et les métadonnées
• Vous ne savez pas la taille que fera votre dessin? Activez la nouvelle fonctionnalité pour étendre la taille de vos calques automatiquement dans les outils de peinture.
• La personnalisation des textes est maintenant plus puissante: stylisez vos textes (avec l’effet “Styles”), appliquez des contours, ombres, et effets biseaux, et plus. Stylisez vos textes avec l’effet GEGL Styles dans GIMP
• L’organisation de vos calques est désormais très simplifiée grâce à la capacité de sélectionner plusieurs éléments à la fois, pour les déplacer ou les transformer ensemble!
• La gestion des couleurs continue d’être améliorée, encore et toujours, faisant ainsi de GIMP un éditeur d’image avancé pour tous. L’épreuvage à l’écran est aussi simplifié avec gestion dans la barre des tâches de GIMP 3.0
• Mise à jour de notre plateforme d’interface graphique (GTK3) pour un usage plus moderne du bureau.
• Nouveau logo Wilber!

Nouveau logo de GIMP, Wilber, par Aryeom (CC by-sa 4.0)

En savoir plus

Bien sûr ce n’est qu’un mince aperçu des nouveautés de GIMP 3.0. Nous avons aussi préparé des notes de sorties (en anglais) bien plus complètes listant les changements, améliorations, nouvelles fonctionnalités et bien plus. Et si vous voulez plonger encore plus dans les détails, vous pouvez vous perdre dans les milliers de lignes de notre fichier NEWS.pre-3.0, qui liste les changements entre 2.10 et 3.0, de toutes les versions de développement (série 2.99) et des versions candidates.

Ou plus simplement, pour tester par vous-même, téléchargez GIMP 3.0 directement sur notre page de téléchargement et lancez-vous!

Autres sorties de logiciels du GIMPVerse

Pour accompagner la sortie de GIMP 3.0, les empaqueteurs doivent savoir que nous avons aussi sorti :

• babl 0.1.112 (tarball)
• GEGL 0.4.56 et 0.4.58 (tarball)
• Le manuel de GIMP 3.0.0 (tarball et ses installateurs pour Windows)

Nous conseillons fortement à tous les empaqueteurs de mettre aussi à jour la dernière version de GTK3: GTK 3.24.49. Celle-ci contient des corrections pour des problèmes majeurs (des plantages aux problèmes de périphériques d’entrée, en passant par les défauts d’interface graphique avec les écritures s’affichant de droite à gauche, et plus…).

L’après-GIMP 3.0 !

GIMP 3.0 est un jalon majeur dans l’histoire du logiciel. Notre projet est développé très activement, et si vous pensez que cette sortie est déjà super cool, attendez de voir ce que l’on vous prépare !

L’un des grands changements se situe dans notre politique de sortie. Alors que nous avions fait un détour temporaire dans notre système de versionnements pour accepter de nouvelles fonctionnalités lors des sorties de version micro pendant la série 2.10, nous revenons à notre système de version historique, avec seulement des corrections de bugs pour les sorties micro et de nouvelles fonctionnalités pour les sorties mineures et majeures… sauf que nous allons accélérer la sortie des versions mineures! Ainsi chaque sortie mineure aura moins de fonctionnalités, mais vous n’aurez pas à attendre 6 ou 7 ans! Nous prévoyons de sortir GIMP 3.2 d’ici un an au plus.

Ces dernières années, nous mettons aussi beaucoup plus l’accent sur le travail d’interface et l’expérience utilisateur (UX), avec la création d’un groupe de travail communautaire pour le design du logiciel. Ce projet est en constante évolution, mais il porte déjà ses fruits et améliorera beaucoup GIMP.

Enfin si quiconque souhaite un peu imaginer le futur de GIMP, vous pouvez jeter un œil à nos feuilles de route, regroupées par groupes de fonctionnalités, qui sont autant de projets sur lesquels nous prévoyons de travailler dans un futur à plus ou moins court terme. Et certains de ces projets sont déjà en cours de développement !

Soutenez le développement de GIMP !

N’oubliez pas que vous pouvez faire des donations et ainsi financer personnellement les développeurs de GIMP, ce qui permet de donner en retour au projet et d’accélérer son développement. L’engagement de la communauté aide à la stabilité et la robustesse du projet !

OW2 donnera la parole aux projets Mercator et Meta-press.es, le jeudi 3 avril 2025 à 16h00

Cet épisode est le quatrième de la série de webinaires « Open Source by OW2 », dédiée aux innovations open source, aux projets et à la communauté OW2, ainsi qu’aux opportunités de financement open source dont le programme européen NGI. Découvrez de nouveaux projets, des technologies, de l’innovation, des modèles ouverts au sens large (science/données/matériel/éducation/normes/protocoles/etc.), mais aussi des biens communs numériques, des financements, des modèles économiques, de la coopération et de l’impact social. Chaque webinaire met en avant un projet OW2 et un projet financé par NGI.

Agenda:

16:00: Introduction par Pierre-Yves Gibello, OW2 CEO
16:05: Mercator, une application web conçue pour faciliter la cartographie des systèmes d'information, presentée par Didier Barzin, Responsable Sécurité des Systèmes d'Information du Centre Hospitalier Émile Mayrisch (Luxembourg).
16:25: Meta-press.es, une extension de Firefox pour explorer les news récentes des médias sur votre moteur de recherche, sans intervention de tracker ou d'entreprise quelconque, presenté par Simon Descarpentries, Directeur général Acoeuro.com..

L’inscription est gratuite mais obligatoire. Les présentations ont lieu en anglais. N’hésitez pas à diffuser l’invitation !

Les calculatrices graphiques sont de lointains dérivés des ordinateurs de poche des années 1980, dans lesquelles subsiste cette capacité native à pouvoir être programmé.
J’en serais probablement resté à mon expérience de lycéen, et l’éternel combat Casio / Texas Instrument, s’il n’y avait pas eu un virage (pas forcément bien courbe) autour de Python dans la fin des années 2010.

Entre passion de l’informatique, doux rêveur, promesse de calculatrice libre et réalité du marché… j’avais l’envie de vous partager mes quelques heures de recherches et de réflexions sur le sujet.

Sommaire

• • Ordinateur de poche, calculatrice et langage BASIC
  • Une évolution de rupture
  • Libre - Un peu, beaucoup, à la folie, passionnément… pas du tout
  • Omega
  • Ma petite CASIO
  • NumWorks - L’esprit d’ouverture… ou pas
  • La magie du libre
  • Vers la fin des applications avancées

Ordinateur de poche, calculatrice et langage BASIC

Les ordinateurs de poche existent depuis les années 80 et ont fait le succès de sociétés telles que Sharp, Casio ou Psion. Ils se confondent avec les calculatrices les plus évoluées, et restent aujourd’hui les seules survivantes de ces deux mondes.

Elles sont programmables, majoritairement dans de nombreux dialectes du langage BASIC, directement sur la machine, mais aussi dans d’autres langages plus bas niveau, souvent via un ordinateur plus conventionnel.

Une évolution de rupture

Dans la fin des années 2010, deux évolutions sont poussées dans le monde des calculatrices : le « mode examen » et le besoin d’un langage plus moderne, beaucoup se tournant vers le langage Python.

C’est l’occasion pour NumWorks de se lancer dans ce marché très spécial. Deux point sont mis en avant :

• Le langage Python comme le langage de programmation utilisateur (alors que ce n’est qu’un autre ajout pour les constructeurs historiques).
• Un modèle « libre », qui as fait beaucoup parler de ce nouveau venu, notamment ici.

Libre - Un peu, beaucoup, à la folie, passionnément… pas du tout

La mise en application s’est vite montrée moins claire. La libération matérielle tient, à en juger par leur GitHub, à huit fichiers STL, sous licence CC-BY-NC-ND, et dont la dernière mise à jour date de 2020. Il est donc interdit d’en faire des modifications et/ou une utilisation commerciale… une liberté relative.

Le système d’exploitation, nommé epsilon, qui offre une bonne implémentation de Python, mais qui souffre de plusieurs problèmes de jeunesse, est bien disponible… mais également sous cette même licence CC-BY-NC-ND.

Omega

Critiquée pour cette différence entre le discours commercial de liberté, et la réalité de la licence, en mai 2018 elle fut finalement modifiée en CC-BY-NC-SA, autorisant donc la modification et la redistribution de versions modifiées. Il en naîtra notamment Omega un dérivé communautaire d’Epsilon, alors en version 11.

Ma petite CASIO

Dans un esprit de découverte, j’ai eu l’envie d’explorer moi-même ce nouveau monde du Python sur calculatrice. Peut-être un peu entrainé par les différentes lectures sur la calculatrice libre que je lisais un peu partout.

Cependant, l’interprétation assez personnelle de NumWorks du libre, et l’obligation de passer par leur site pour communiquer avec la calculatrice a orienté mon choix vers une Casio Graph 90E.

Pas que cette dernière soit plus libre, bien au contraire… juste qu’elle est simplement reconnue comme une clef USB pour y transférer des éléments depuis l’ordinateur et qu’elle a une communauté plus importante.

Le micro-python qui y est intégré est limité, et s’il permet de faire des choses… on voit que le constructeur s’est limité à ce qui était juste nécessaire. Ce qui limite les possibilités laissées aux utilisateurs.

J’aurais pu en rester là, et c’est même un peu ce que j’ai fait jusqu’à peu.

NumWorks - L’esprit d’ouverture… ou pas

Alors que j’explorais d’autres domaines, et que ma Casio prenait la poussière, le monde évoluait, et NumWorks en était à la 4ᵉ variante matérielle de sa calculatrice révolutionnaire.

La définition du « Libre » par l’entreprise avait elle aussi eu le temps d’évoluer.

Epsilon depuis sa version 16 du 30 novembre 2021, verrouille les calculatrices pour n’autoriser que les systèmes officiels du constructeur. Un peu à l’image des consoles de jeu, que certains hackent pour installer des homebrew ou firmware modifiés, il en devient de même pour la « calculatrice libre » : on chasse les évolutions communautaires.

Epsilon en est aujourd’hui (28 février 2025) à sa version 23… sans volonté affichée d’ouverture supplémentaire. Le dépôt GitHub n’affiche pas de licence dans ses métadonnées, mais une mention « Copyright - All rights reserved. NumWorks is a registered trademark. » figure en bas de la page de présentation.

Oméga a mis en pause son développement depuis février 2024, renvoyant vers une autre alternative Upsilon, qui ne s’installe pas mieux sur une calculatrice NumWorks verrouillée… mais quelqu’un a compilé pour la CASIO.

La magie du libre

C’est M. Bernard PARISSE qui a compilé une version d’Upsilon comme application pour la génération de CASIO que je possède. Je vous invite à en lire tous les détails sur la page de son projet.

Arrivant donc à avoir le meilleur des mondes, le travail de NumWorks, les additions de la communauté et plus de puissance supplémentaire de ce matériel.

Mais cela est conditionné par la possibilité de pouvoir faire fonctionner des applications tierces sur ces calculatrices…

Vers la fin des applications avancées

Il y a historiquement deux méthodes pour développer des applications pour ces calculatrices.

Un langage haut niveau, qui est un dialecte BASIC, une adaptation de Python, ou d’autres langages plus ou moins évolués, qui sont directement modifiables sur l’appareil (même si le clavier d’une calculatrice n’y est pas toujours optimal).

Un langage bas niveau, typiquement du C ou même de l’assembleur, édité et compilé sur un ordinateur puis transféré vers la calculatrice (même si certaines machines Sharp pouvaient se programmer en C directement sur la machine).

Et c’est un point que met en valeur Bernard PARISSE dans son argumentaire sur Upsilon pour CASIO : l’ouverture de ce constructeur aux développements tiers.

Mais voila, ce n’est pas forcément le sens que prennent les constructeurs, même chez CASIO.

Le test communautaire de la CASIO Math+, qui succède à la Graph 90E, ne permet pas ces applications tierces développées en langage de bas niveau, et la conclusion sur ce point est tout sauf optimiste.

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Voila qui conclut ce petit tour dans le sous-domaine de l’informatique qu’est celui des calculatrices graphiques, même si ce n’est probablement pas ce qui vous servira dans une discussion autour de la machine à café (sauf, peut-être, si vous êtes prof de math).