Finies les fonctionnalités IA, le temps qu’on comprenne mieux ce qu’elles font des données.
Les membres du Parlement européen ont récemment reçu un e-mail interne à ce sujet. D’après ce qui en est rapporté, la DSI a mis en œuvre un blocage partiel. Il cible des fonctionnalités embarquées sur des appareils mobiles – tablettes et téléphones – utilisés à titre professionnel. Sur la liste figurent au moins les assistants virtuels, l’aide à l’écriture et à la synthèse de texte, ainsi que le résumé de pages web.
Le département informatique a jugé ne pas être en mesure de garantir la sécurité des données, sachant que certaines de ces fonctionnalités IA exploitent des services cloud. Il estime plus sage de les couper le temps de clarifier l’ampleur des transferts.
Les applications tierces ne semblent pas concernées. Comme d’ailleurs la messagerie électronique, le calendrier « et les autres outils du quotidien ».
Les destinataires de l’e-mail sont encouragés à appliquer des « précautions similaires » sur leurs appareils personnels. Surtout ceux qu’ils utilisent pour le travail. Parmi les consignes : rester vigilant quant aux applications IA tierces et éviter de donner trop de permissions d’accès aux données.
On se souviendra que début 2023, le Parlement européen avait interdit l’usage TikTok. La Commission européenne et le Conseil de l’Europe avaient fait de même quelques semaines avant.
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Suite au piratage du fichier FICOBA de la DGFiP annoncé le 18 février 2026, les coordonnées bancaires (IBAN) d'environ 1,2 million de contribuables se retrouvent compromises. Cette faille de sécurité majeure ouvre la porte à un risque bien précis : la fraude au prélèvement bancaire. Voici les bons réflexes à adopter dès aujourd'hui pour sécuriser votre compte et empêcher la mise en place de prélèvements SEPA non autorisés.
« L’administration fiscale ne vous demande jamais vos identifiants ou votre numéro de carte bancaire par message. »
Le ministère de l’Économie et des Finances le rappelle après des accès indésirables au fichier national des comptes bancaires (FICOBA).
Un acteur malveillant a usurpé les identifiants d’un fonctionnaire qui disposait d’accès dans le cadre de l’échange d’informations entre ministères. À partir de fin janvier 2026, il a pu consulter une partie du FICOBA. Lequel contient des données personnelles : coordonnées bancaires, identité du titulaire et, dans certains cas, numéro fiscal.
Bercy annonce 1,2 million de comptes concernés. Il promet d’informer individuellement leurs titulaires « dans les prochains jours ».
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La Pologne considère que les véhicules chinois représentent un risque pour la sécurité des données de ses sites militaires. Ce n’est pas un cas isolé : d’autres pays ont déjà pris des mesures similaires, cristallisant une nouvelle fracture entre technologie et sécurité.
Vous avez déjà remarqué comment le volume varie d'une vidéo à l'autre sur YouTube, ou pire, comment certaines pubs sont 10 fois plus fortes que le contenu ? Bah c'est parce que tout le monde n'utilise pas la même norme de volume. Et si vous produisez du contenu audio/vidéo, c'est le genre de détail qui fait la différence entre un truc amateur et un rendu pro.
La bonne nouvelle, c'est que FFmpeg intègre déjà un filtre qui s'appelle loudnorm et qui gère tout ça automatiquement. La norme utilisée, c'est le LUFS (Loudness Units Full Scale), qui est devenue le standard de l'industrie, et YouTube, Spotify, les TV... tout le monde utilise ça maintenant pour mesurer et normaliser le volume audio.
D'ailleurs, si vous débutez complètement avec cet outil, je vous conseille de jeter un œil à mon guide FFmpeg pour les nuls pour bien piger les bases de la ligne de commande.
Allez, c'est partiii ! Temps estimé : 2-5 minutes par fichier (selon la méthode choisie)
Mais, avant de se lancer dans les commandes, un petit point sur les paramètres qu'on va manipuler. Le filtre loudnorm utilise trois valeurs principales. D'abord I (Integrated loudness), c'est le volume moyen global mesuré en LUFS. La valeur standard pour le streaming, c'est -16 LUFS pour YouTube et Spotify, ou -23 LUFS pour la diffusion broadcast. Ensuite TP (True Peak), le niveau maximal que le signal ne doit jamais dépasser. On met généralement -1.5 dB pour avoir une marge de sécurité. Et enfin LRA (Loudness Range), qui définit la plage dynamique autorisée, généralement autour de 11 dB.
C'est la méthode la plus rapide, parfaite pour du traitement à la volée :
Connexion
ffmpeg -i entree.wav -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11 -ar 48000 sortie.wav
Pourquoi ces valeurs : -16 LUFS c'est le standard YouTube/Spotify, -1.5 dB de true peak évite le clipping, et 11 dB de range dynamique garde un son naturel.
Le truc c'est que cette méthode fait une analyse en temps réel et ajuste à la volée. C'est bien, mais pas parfait. Pour un résultat vraiment précis, y'a mieux.
Cette méthode analyse d'abord le fichier complet, puis applique les corrections exactes. C'est plus long mais beaucoup plus précis.
Première passe, on analyse :
ffmpeg -i entree.wav -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:print_format=json -f null -
FFmpeg va vous sortir un bloc JSON avec les mesures du fichier (input_i, input_tp, input_lra, input_thresh). Notez-les bien, car vous allez les injecter dans la deuxième passe.
Deuxième passe, on applique avec les valeurs mesurées (remplacez les chiffres par ceux obtenus à l'étape précédente) :
ffmpeg -i entree.wav -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:measured_I=-24.35:measured_TP=-2.15:measured_LRA=8.54:measured_thresh=-35.21:offset=0:linear=true -ar 48000 sortie.wav
Pourquoi cette méthode ? En fait, en passant les valeurs mesurées, FFmpeg sait exactement de combien ajuster. L'option linear=true force une normalisation linéaire plutôt que dynamique, ce qui préserve mieux la dynamique originale.
Le principe est le même, on ajoute juste -c:v copy pour garder la vidéo intacte sans la ré-encoder :
ffmpeg -i video.mp4 -c:v copy -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11 -ar 48000 video_normalise.mp4
D'ailleurs, pour ceux qui veulent automatiser ça à l'extrême, j'avais parlé de FFmpegfs , un système de fichiers qui transcode automatiquement ce que vous déposez dessus. C'est pratique si vous avez une grosse bibliothèque à gérer.
Si vous avez plein de fichiers à traiter, y'a un outil Python qui automatise la méthode dual-pass :
pip install ffmpeg-normalize
ffmpeg-normalize *.wav -o output_folder/ -c:a pcm_s16le
Cet outil fait automatiquement les deux passes et supporte le traitement parallèle. Pratique pour normaliser une bibliothèque entière.
Erreur "No such filter: loudnorm" : Votre version de FFmpeg est trop ancienne (il faut la 3.1 minimum). Mettez à jour votre binaire.
Le son est distordu après normalisation : Le fichier source était probablement déjà saturé. Essayez de baisser le target (-18 LUFS au lieu de -16) ou augmentez le headroom du true peak (-2 dB au lieu de -1.5).
Voilà, maintenant vous n'avez plus d'excuse pour avoir des niveaux audio qui varient dans tous les sens. Le LUFS c'est le standard, FFmpeg gère ça nativement, et ça prend 30 secondes.
Vos auditeurs vous remercieront.
Le 16 février 2026, la plateforme « Choisir le service public » a alerté par mail les personnes concernées par un incident de cybersécurité survenu au début du mois. Les données compromises révèlent beaucoup plus que les simples identités des usagers.
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Dans un article publié le 14 février 2026, le média américain The Verge revient sur la découverte involontaire d'une faille de sécurité affectant les appareils de la marque chinoise DJI. En bidouillant son aspirateur connecté pour le piloter avec une manette PlayStation, un utilisateur a pu accéder à des données de milliers d'appareils à travers le monde.
