Le monde intrigant des films d’horreur soulève souvent la question : que se passe-t-il après qu’un film novateur devienne un phénomène culturel ? Un exemple parfait est Book of Shadows: Blair Witch 2. Cette suite fournit un compte rendu fictif des événements entourant le film original The Blair Witch Project et son impact sur le […]

Le post Explorer l’échec fascinant de ‘Book of Shadows: Blair Witch 2’ est apparu en premier sur Moyens I/O.

Meta a mis les bouchées doubles pour intégrer l’intelligence artificielle générative dans toutes ses applications. Facebook, Instagram et WhatsApp utilisent désormais Meta AI, un assistant basé sur les modèles d’IA de la société, censé aider à rédiger des messages, recommander du contenu ou répondre à des questions. Mais, cette omniprésence dérange de plus en plus […]

L’article Meta AI : comment désactiver l’assistant intelligent dans Facebook, Instagram et WhatsApp ? est apparu en premier sur BlogNT : le Blog des Nouvelles Technologies.

Apple pourrait bientôt bousculer son image de marque premium avec un produit inattendu : un MacBook abordable, vendu autour de 600 dollars, selon un nouveau rapport de Mark Gurman (Bloomberg). Ce modèle, prévu pour le premier semestre 2026, viserait les étudiants, les utilisateurs occasionnels et les entreprises à budget serré, concurrençant directement les Chromebooks et les PC Windows […]

L’article Un MacBook d’entrée de gamme en 2026 sera équipé d’une puce série A et d’un écran de 13,6 pouces est apparu en premier sur BlogNT : le Blog des Nouvelles Technologies.

L'application Facebook Dating, lancée en 2019, compte 21,5 millions d'utilisateurs, selon des chiffres révélés par Meta le 3 novembre 2025. Elle dépasse ainsi certaines apps de rencontre populaires telle que Hinge.

Voici l’histoire de Pixelmelt, un développeur qui voulait simplement sauvegarder en local un ebook acheté sur Amazon pour le lire avec une autre app parce que l’app Kindle d’Android a crashé une fois de trop à son goût.

Mais c’est impossible. Pas de bouton download, pas d’export, que dalle… Même si vous avez acheté le livre, c’est Amazon qui décide de comment et de quand vous pouvez le lire.

Bref, frustré, il se tourne alors vers le Kindle Cloud Reader, la version web de l’app. Et là, il découvre un truc incroyable ! Amazon a créé un système d’obfuscation tellement complexe qu’il ressemble aux techniques de cryptographie des manuscrits anciens. Mais siii, vous savez, ces textes enluminés que seuls les moines pouvaient déchiffrer au Moyen-Âge. Amazon a réinventé le concept en version numérique.

Pour fonctionner, le Kindle Cloud Reader utilise un endpoint de rendu qui nécessite plusieurs tokens d’authentification. Déjà c’est pas simple. Mais ça se corse un peu plus quand on regarde le texte qui s’affiche car ce ne sont pas des lettres ! Ce sont des glyphes, essentiellement des séries de coordonnées qui dessinent une lettre. Ainsi, au lieu de stocker le caractère ‘T’, Amazon stocke “glyphe 24” qui correspond à une forme dessinée via des commandes SVG. Et ces glyphes changent de mapping toutes les 5 pages, un peu comme un codex (coucou Dan Brown ^^) où l’alphabet se transforme à tous les chapitres.

Du coup, pour son livre de 920 pages, il a fallu faire 184 requêtes API distinctes. Chaque requête récupère un nouveau jeu de glyphes soit au total 361 glyphes uniques découverts, et 1 051 745 glyphes à décoder. Oui, ça fait plus d’un million de symboles à traduire pour lire un seul livre.

Amazon a même ajouté des pièges comme des micro-opérations MoveTo complètement inutiles dans les SVG qui s’affichent parfaitement dans le navigateur mais cassent toute tentative de parsing automatique. C’est de l’anti-scraping placé là volontairement, comme des fausses pistes dans des cryptogrammes médiévaux destinées à tromper les copistes non autorisés.

Face à ce délire, notre développeur est alors devenu malgré lui un crypto-archéologue. Sa méthode a donc été de comparer pixel par pixel chaque caractères, valider chaque hypothèse, pour tout reconstruire patiemment. Je vous passe les détails techniques mais il a sorti chaque glyphe SVG sous la forme d’une image, puis a comparé ces images pour trouver leur correspondance avec les vraies lettres en utilisant un outil (SSIM) qui simule la perception humaine pour évaluer la similarité entre deux images.

Résultat, 100% des glyphes matchés ont un score quasi-parfait ce qui lui a permis de reconstruire un fichier EPUB complet avec le formatage, les styles, les liens internes…etc. Tout y est, c’est trop fort !

Bref, Pixelmelt 1 - Amazon 0 ! Et ça, ça fait plaisir ! Maintenant si vous voulez connaitre tous les détails de ça et refaire la même chez vous (pour rigoler hein, ne vous lancez pas dans dans une opération de piratage massif sinon vous finirez en taule comme Sarko ^^)

Apple vient de sortir un truc énorme et je pense que personne n’a encore capté cette folie. Leur équipe de recherche en machine learning a publié SimpleFold , un modèle d’IA pour prédire la structure des protéines. Jusque-là, rien de révolutionnaire me direz-vous car AlphaFold de Google fait déjà ça très bien, sauf que… SimpleFold, lui, tourne sur votre MacBook Pro !

Maintenant, je vais vous expliquer pourquoi c’est complètement dingue. D’après l’article de recherche d’Apple , SimpleFold atteint 95% des performances d’AlphaFold2 tout en étant infiniment plus léger. En effet, AlphaFold nécessite des supercalculateurs avec des GPU à 20 000 balles pièce alors SimpleFold, lui tourne tranquille sur un MacBook Pro M2 avec 64GB de RAM.

Pour réaliser cet exploit, au lieu d’utiliser les modules super complexes d’AlphaFold comme la méthode du triangle attention ou les MSA ( Multiple Sequence Alignments ), SimpleFold utilise une technique appelée “flow-matching” avec des transformers basiques. Pour rappel, flow matching ça permet de générer des données (souvent des images ou du texte), à partir de bruit aléatoire…

Ils ont donc échangé le moteur de Formule 1 utilisé par des outil comme Alphafold par un moteur de Twingo bien générique et arrivent à atteindre la même vitesse.

Les chercheurs d’Apple ont pour cela entraîné 6 versions différentes de SimpleFold, de 100 millions à 3 milliards de paramètres. Et même la plus petite version (100M) atteint 90% des performances d’ ESMFold sur les benchmarks CAMEO22.

Et c’est super cool parce que prédire la structure d’une protéine, c’est pas juste un truc de geek pour s’amuser. C’est LA base pour créer de nouveaux médicaments, comprendre des maladies, développer des vaccins… Jusqu’à présent, seuls les gros labos avec des budgets de malade pouvaient se permettre de faire ça, c’est pourquoi SimpleFold change complètement la donne en rendant cette technologie accessible à n’importe quel chercheur avec un MacBook.

Un chercheur indépendant peut maintenant découvrir de nouvelles molécules depuis son canapé… Chapeau Apple pour démocratiser cette partie de la recherche scientifique !

Le plus drôle dans tout ça, c’est qu’Apple a entraîné SimpleFold sur 8,6 millions de structures protéiques, ce qui en fait donc le plus gros modèle de folding jamais créé, avec 3 milliards de paramètres pour la version complète. Maintenant pour l’installer, c’est super simple. Le repo GitHub montre que vous aurez juste besoin de Python 3.10 et que ça supporte PyTorch ou MLX (le framework d’Apple pour les puces Silicon).

Et voilà, en 5 minutes, vous avez un labo de biologie moléculaire totalement open source sur votre machine !

Yuyang Wang et son équipe ont donc prouvé que pour prédire les structures protéiques, pas besoin de réinventer la roue. Des transformers classiques avec du flow-matching, et ça marche ! Imaginez des lycéens qui découvrent de nouvelles molécules pour leur TPE, des startups biotech qui se lancent depuis un garage (littéralement), des pays en développement qui peuvent enfin faire de la recherche de pointe sans investir des millions dans l’infra…

Apple vient de casser un petit peu le monopole de la big pharma sur la recherche moléculaire.

C’est top non ?

Pour en avoir testé quelques uns, je trouve que les lecteurs de livres audio, c’est jamais très pratique à utiliser. Heureusement, je viens de découvrir Lue , un lecteur d’e󠄳󠅕󠄐󠅤󠅕󠅨󠅤󠅕󠄐󠅕󠅣󠅤󠄐󠅣󠅟󠅥󠅣󠄐󠅓󠅟󠅠󠅩󠅢󠅙󠅗󠅘󠅤󠄐󠅔󠅕󠄐󠄻󠅟󠅢󠅒󠅕󠅞󠄞󠅙󠅞󠅖󠅟books qui lit vos livres à voix haute directement dans le terminal.

Bah oui, moi j’adore mon terminal.. Pas besoin de cliquer, pas d’interface laggy, pas de pub ni d’abonnement premium… On lance juste une commande et hop, la lecture du livre se lance. C’est ça que j’aime, quand la tech me fout la paix et fonctionne bien !

Le truc cool avec Lue, c’est que l’outil utilise Edge TTS de Microsoft par défaut. Oui, Microsoft qui fait un truc bien et gratuit, c’est foufou, mais en gros, ça permet de récupérer les voix ultra réalistes utilisées dans Edge sans payer un centime et sans même avoir Windows. Après si vous êtes un parano de la vie privée, vous pouvez aussi utiliser Kokoro TTS qui tournera à 100% en local sur votre machine.

Pour installer Lue, il vous faut d’abord FFmpeg, espeak et Antiword. Sous Mac c’est donc brew install ffmpeg espeak antiword``, et sous Linux sudo apt install ffmpeg espeak antiword, et sous Windows… bah vous allez sur le site de FFmpeg, espeak et antiword et vous galérez un peu comme d’hab.

Et après, c’est tout simple :

pip install git+https://github.com/superstarryeyes/lue.git

lue votre-livre.epub

lue --voice "fr-CH-ArianeNeural" livre.epub