Mise à jour : ajout de nouveaux codes Heartopia le 7 février 2026 Juste au moment où vous pensez que votre base confortable dans Heartopia est complète, la corvée de collecte des matériaux peut sembler implacable. C’est comme essayer de remplir un seau percé : vous y versez des ressources, et d’une manière ou d’une autre, vous vous retrouvez […]

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Vous avez déjà essayé de suivre ce qui se passe dans la recherche en informatique ? Moi oui, et c'est l'enfer. Chaque semaine, des centaines de nouveaux papiers débarquent sur arXiv . Et entre le machine learning, la vision par ordinateur, la crypto, le NLP et tout le reste, y'a de quoi perdre la tête. Et puis bon, lire des abstracts de 500 mots bourrés de jargon technique, c'est pas vraiment ce qu'on fait pour se détendre le dimanche...

Du coup ça tombe bien puisque WeekInPapers tente de résoudre ce problème. Le concept est simple : chaque semaine, le site liste tous les papiers publiés sur arXiv dans le domaine de l'informatique, avec des résumés générés par IA et un glossaire des termes techniques. L'idée, c'est de rendre la recherche accessible aux gens comme moi qui n'ont pas un doctorat en deep learning.

Le site couvre une trentaine de catégories différentes : Machine learning, vision par ordinateur, intelligence artificielle, traitement du langage naturel, robotique, cryptographie, architecture hardware, graphisme, interaction homme-machine... Bref, à peu près tous les domaines de l'informatique.

Cette semaine par exemple, y'avait plus de 300 papiers listés. Rien que ça...

L'interface est plutôt bien foutue puisque vous avez une sidebar avec des filtres pour sélectionner les catégories qui vous intéressent. Et chaque papier apparaît sous forme de tuile cliquable avec le titre, la date, les tags de catégorie et l'identifiant arXiv. Vous survolez une tuile et hop, l'abstract s'affiche. Et si vous cliquez, vous avez les détails complets.

Ce qui est cool, c'est que les papiers sont souvent taggés dans plusieurs domaines. Du coup, un article sur les réseaux de neurones pour la génération vidéo apparaîtra à la fois dans machine learning et dans vision par ordinateur. C'est chouette pour ne pas louper des trucs qui chevauchent plusieurs disciplines.

Ce projet a été créé par Matthew Oxley et moi, ce que je préfère, ce sont les résumés générés par un LLM qui permettent d'avoir une idée rapide de ce que raconte un papier sans se taper 15 pages de formules mathématiques. Après, si un truc vous intéresse vraiment, rien ne vous empêche d'aller lire le papier original, évidemment.

Voilà, pour les chercheurs, les étudiants ou juste les curieux qui veulent rester au courant des dernières avancées, c'est une ressource plutôt pratique. En tout cas, plus pratique que de faire du doom-scrolling sur X en espérant tomber sur un thread intéressant.

Selon plusieurs sources industrielles concordantes, NVIDIA ne lancerait aucune nouvelle carte graphique grand public cette année. Une décision historique pour le géant des semi-conducteurs, qui n’avait jamais interrompu son calendrier de sorties gaming depuis près de trente ans. En cause bien évidemment, la priorité absolue accordée aux puces …

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Le Groupe Alain Afflelou a migré l’intégralité de son infrastructure depuis VMware ESXi vers l’hyperviseur Nutanix AHV. Une opération menée tambour battant en 2024, motivée par les incertitudes liées au rachat du champion de la virtualisation par Broadcom et l’augmentation des coûts.

Avec près de 1 500 points de vente répartis dans 19 pays (principalement France, Espagne, Belgique, Suisse et Portugal), le groupe d’optique et d’appareils auditifs fait face à une complexité IT particulière. Son modèle largement basé sur la franchise complique l’unification des environnements informatiques. La DSI, dirigée par Ludovic Tassy depuis 2006, s’appuie sur une expertise interne solide et des partenaires de confiance pour accompagner la croissance.

C’est dans ce contexte que la décision de quitter VMware s’est imposée. «  Le passage à Nutanix a marqué un tournant : nous avons pu basculer notre infrastructure sans perturber les utilisateurs, tout en gagnant en performance et en visibilité  », souligne le DSI.

Trois semaines pour tout migrer

La migration a été réalisée en trois semaines avec l’accompagnement de l’intégrateur SPIE, en s’appuyant sur Nutanix Cloud Infrastructure et l’outil Move. Bilan : près de 200 machines virtuelles et 200 To de données transférées sans interruption de service.

Le nouvel environnement repose sur deux clusters de trois nœuds chacun et un site témoin. Les gains sont au rendez-vous : performances applicatives multipliées par deux à trois sur certaines chaînes de traitement, compression des sauvegardes améliorée de 20 % et simplification de la gouvernance grâce aux fonctionnalités Prism, qui facilitent l’automatisation et le pilotage de l’exploitation.

Pour Nicolas Crochet, Responsable technique & Pôle Infrastructures, Nutanix s’est imposé comme la meilleure réponse aux enjeux de l’entreprise, en combinant maturité technologique, simplicité d’exploitation et efficacité opérationnelle. Ce choix offre à la DSI une infrastructure plus agile et réduit la dépendance aux modèles économiques imposés par les acteurs historiques du marché.

Cap sur 2026 : datacenter et convergence optique-audio

Le Groupe Alain Afflelou a déjà étendu ce déploiement en Espagne et prépare plusieurs projets complémentaires pour 2026 : refonte des cœurs de réseau et déménagement d’un datacenter.

Ces évolutions s’inscrivent dans une ambition plus large : harmoniser les logiciels de points de vente et consolider la donnée, afin de soutenir la convergence des activités optique et audio et de renforcer la qualité de service auprès des franchisés et des clients finaux.

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Le Vibe Coding bouleverse les pratiques de développement informatique. En mêlant intelligence artificielle générative et langage naturel, cette approche hybride permet de produire du code à partir de simples instructions textuelles. Si elle promet accessibilité et productivité, elle soulève aussi des interrogations majeures en matière de sécurité, de maîtrise, de souveraineté numérique et de gestion des compétences.

À l’heure où l’IA entre dans la chaîne de production logicielle, les entreprises doivent repenser leur gouvernance du développement.

Derrière la promesse d’un développement plus rapide et plus accessible, le Vibe Coding introduit des enjeux structurants pour les entreprises : sécurité des applications, maîtrise des dépendances technologiques, souveraineté des environnements numériques et transformation profonde des compétences IT.

Cette approche s’appuie sur la capacité des grands modèles de langage à traduire une intention métier exprimée en langage naturel en code exécutable, un changement de paradigme qui appelle autant d’enthousiasme que de vigilance.

Le Vibe Coding redéfinit les pratiques de développement

Le Vibe Coding désigne la pratique avec laquelle une intelligence artificielle génère automatiquement du code à partir d’une intention exprimée en langage naturel. Pensé à l’origine pour des profils non techniques, il permet de créer des prototypes, des interfaces ou même des micro-applications sans passer par les langages de programmation traditionnels.

Contrairement aux outils no-code classiques qui reposent sur des interfaces visuelles, le Vibe Coding abaisse encore la barrière technique : c’est la formulation de l’idée qui suffit. Cela en fait une porte d’entrée puissante pour les porteurs de projets, les métiers ou les designers qui souhaitent tester une fonctionnalité sans dépendre d’une équipe de développement.

En entreprise, un levier d’agilité sous conditions

Si cette approche séduit les profils métiers, elle attire aussi l’attention des entreprises. Le Vibe Coding peut accélérer les phases de prototypage, réduire le time-to-market et fluidifier les échanges entre les métiers et la DSI.

Dans un contexte B2B, il peut par exemple être utilisé pour générer rapidement une base de code fonctionnelle à partir d’un cahier des charges, ou créer une interface de test pour valider une hypothèse utilisateur. Il devient alors un outil d’itération rapide, particulièrement pertinent dans les démarches agiles ou les POC.

Mais pour en tirer pleinement parti, il faut en maîtriser les risques. Car si l’IA est capable de produire du code, elle ne garantit ni sa robustesse, ni sa sécurité, ni sa conformité aux standards d’entreprise. Il faut également parler de la qualité du prompt. Pour avoir un résultat probant, la demande doit être claire et précise.

Encadrer la pratique, un impératif pour l’IT

Le code généré automatiquement peut introduire des vulnérabilités non intentionnelles, intégrer des patterns obsolètes ou contourner des règles critiques de sécurité. Si le prompt inclut des données sensibles, on court aussi le risque d’une fuite ou d’une réutilisation non maîtrisée par le modèle. Dans ce contexte, la sécurité-by-design ne peut pas être optionnelle.

Les organisations doivent intégrer, dès la production du code généré, des outils d’analyse statique de sécurité (SAST) et d’analyse de composition logicielle (SCA) au sein de leur pipeline CI/CD, afin d’auditer en continu la qualité et la sécurité du code.

La question de la traçabilité et de la gouvernance est également centrale. L’usage de modèles propriétaires, souvent hébergés sur des plateformes cloud externes, pose des problématiques de propriété intellectuelle, de souveraineté sur le code produit, et de biais algorithmique. Les DSI doivent établir une stratégie IA claire, incluant l’évaluation juridique des outputs, l’adoption potentielle de modèles open source internes, et la définition de politiques de confidentialité sur les prompts.

Conserver la maîtrise du code (output)

Il est essentiel que les développeurs conservent la maitrise du code. Le comprendre, le maitriser pour le valider et le faire évoluer.

Avec l’adoption massive du Vibe Coding, le risque serait d’engendrer une érosion des compétences techniques, en particulier chez les développeurs juniors. Une dépendance excessive aux suggestions de l’IA peut freiner l’apprentissage des fondamentaux : debug, optimisation, conception d’architectures robustes, ou gestion fine des performances.

La formation continue doit donc évoluer : elle ne doit plus uniquement porter sur la production de code, mais sur sa lecture critique, sa revue structurée, sa mise en conformité et son optimisation. Le développeur devient architecte-validateur, garant de la qualité globale du système. Des pratiques comme le pair programming augmenté par IA ou la revue croisée de code généré doivent être intégrées dans les workflows.

Le Vibe Coding constitue une évolution naturelle des outils d’assistance au développement. Bien intégré dans une démarche outillée et encadrée, il peut faire gagner un temps précieux, favoriser la co-création avec les métiers, et ouvrir la production logicielle à de nouveaux profils.

Sa mise en œuvre implique de repenser les processus de développement, les outils de sécurité, la gouvernance des modèles d’IA et la stratégie de formation. Comme souvent avec les technologies émergentes, ce n’est pas la promesse qui compte, mais la maturité avec laquelle on l’implémente.

* Ghali MOUSSAOUI est directeur solutions applicatives chez Intelcia Tech

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De l’IA agentique naît le besoin de nouvelles architectures OLTP… comme le lakebase.

Fin janvier, Databricks publiait un rapport « State of AI Agents » mettant généreusement en avant ce postulat. Quelques jours plus tard, il annoncerait la disponibilité générale de sa propre offre lakebase*.

Au-delà de cette congruence, le rapport comprend quelques éléments chiffrés fondés sur la télémétrie de « plus de 20 000 clients ».

L’approche multi-LLM se répand

La proportion de clients utilisant au moins 3 LLM a tendance à s’accroître.

Dans tous les secteurs économiques pris en considération, on a dépassé, sur la période d’août à octobre, les 50 % de clients exploitant au moins 3 LLM. Le taux le plus élevé – autour de 65 % – est dans le retail. Le secteur des utilities dépasse les 60 %, comme la santé, l’industrie et les services financiers.

Peu de batch, beaucoup de temps réel

En mai et octobre, 96 % des requêtes ont été traitées en temps réel, le reste l’étant par lots. Le secteur des technologies présente l’écart le plus important (32 requêtes real-time pour 1 batch). Suit la santé (13/1), probablement en reflet des situations critiques que gèrent les organisations de ce secteur.

La création des bases de données, largement « agentisée »

À partir de la télémétrie de Neon, base Postgre qui constitue le cœur de sa lakebase, Databricks déclare que la majorité des bases de données sont désormais créées par des agents IA. En l’occurrence, 80 % sur le mois d’octobre 2025, contre 27 % un an plus tôt. La création des branches (clonage) a suivi la même trajectoire (de 18 à 97 %).

Un usage « pragmatique » de l’IA

La veille de marché ressort comme le principal usage de l’IA dans l’écosystème Databricks sur l’échantillon concerné. Suivent la maintenance prédictive, le tri des demandes au support client, la customer advocacy et le traitement des réclamations. Le résumé des interactions client et des notes critiques apparaît en bas de la liste, comme l’analyse de sentiment.

Au global, 40 % des cas d’usages GenAI que recense Databricks automatisent des tâches routinières liées à l’expérience client.

* Sur AWS (elle est en bêta sur Azure)

Illustration © your123 – Adobe Stock

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Le moteur de recherche IA lance « Model Council », une nouvelle fonctionnalité réservée aux abonnés Perplexity Max pour obtenir des réponses plus précises. Le concept : trois modèles répondent simultanément et discutent entre eux de leurs résultats, pour vous proposer une meilleure réponse.

Ghidra, le framework de reverse engineering open source de la NSA, est un outil que tous les analystes sécu utilisent au quotidien pour démonter des binaires. Sauf que voilà... quand vous passez des heures à renommer des fonctions, documenter des structures et tracer des cross-references à la main, ça finit par devenir un poil répétitif.

Du coup, un développeur a eu l'idée de coller un serveur MCP (Model Context Protocol) directement sur Ghidra. "Encore un wrapper IA bidon ??"... mais non les amis car Ghidra MCP Server est un bridge Python + plugin Java qui expose pas moins de 110 outils d'analyse via le protocole MCP. Rien que ça.

Concrètement, ça veut dire que vous pouvez brancher Claude, ou n'importe quel outil compatible MCP, directement sur votre session Ghidra et lui demander de décompiler des fonctions, tracer des call graphs, renommer des variables en batch ou même créer des structures de données automatiquement.

Au niveau architecture, un plugin Java tourne dans Ghidra et expose une API REST sur localhost:8089, puis un bridge Python fait la traduction entre le protocole MCP et ces endpoints HTTP. Vous lancez Ghidra, vous activez le serveur via Tools > GhidraMCP > Start MCP Server, et hop, votre IA peut causer directement avec le décompileur.

Et c'est pas juste de la décompilation basique. Y'a de l'analyse de structures, de l'extraction de strings, du mapping mémoire complet, de la gestion de scripts Ghidra (plus de 70 scripts d'automatisation livrés avec le projet !) et même un système de documentation cross-binaire.

En gros, vous analysez un malware, vous documentez toutes les fonctions, et si vous tombez sur une variante plus tard, l'outil transfère automatiquement votre doc via un système de hash SHA-256 sur les opcodes. Plutôt chouette ! En revanche, ça marche pas si le code est fortement obfusqué... logique.

Bon, pour ceux qui connaissent déjà OGhidra (qui fait tourner des LLM en local dans Ghidra), Ghidra MCP Server c'est l'approche inverse. Au lieu d'embarquer l'IA dans Ghidra, c'est Ghidra qui s'ouvre à l'IA via un protocole standardisé. Du coup vous n'êtes pas limité à un seul modèle... Claude, GPT, Gemini, n'importe quel client MCP fait l'affaire.

Côté prérequis, faut Java 21, Maven 3.9+, Python 3.10+ et évidemment Ghidra 12.0.2. L'install se fait en quelques étapes : cloner le repo, pip install, copier les libs Ghidra dans lib/, compiler avec Maven et déployer le zip dans les extensions. Rien de bien sorcier si vous êtes déjà dans l'écosystème... sauf si vous êtes sous Windows, là faudra peut-être un peu galérer avec Maven.

Les opérations batch sont par exemple très intéressantes... Avec cette fonctionnalité, vous pouvez renommer 50 variables d'un coup, poser des commentaires sur toutes les fonctions d'un module, typer des paramètres en série.

Bref, si vous faites de l'analyse de binaires et que vous voulez arrêter de tout vous taper à la main, c'est le genre de combo reverse engineering + IA qui va vous faire gagner pas mal de temps !