Un an après son annonce, l'application GPS Waze a commencé a déployer début octobre 2025 le « Conversational Reporting », une fonction qui permet de signaler un incident sur la route avec votre voix.
Je sais pas si vous avez vu ça hier mais Google DeepMind vient de sortir CodeMender , un agent IA qui repère et corrige automatiquement les failles de sécurité dans votre code. L’outil analyse les vulnérabilités, génère les patches, vérifie qu’ils cassent rien, et soumet le tout aux mainteneurs de projets open source.
D’après leurs premiers retours, en 6 mois, CodeMender a déjà upstreamé 72 correctifs de sécurité sur des projets qui comptent jusqu’à 4,5 millions de lignes de code.
Pour bien comprendre comment ça fonctionne, CodeMender fonctionne sur deux modes. Il y a le mode réactif qui patche instantanément les nouvelles vulnérabilités découvertes, avec de l’analyse de programme avancée et un système multi-agents qui évalue la correction sous tous les angles. Et le mode proactif qui réécrit le code existant pour utiliser des structures de données et des APIs plus sécurisées, en appliquant par exemple des annotations de compilateur comme -fbounds-safety qui ajoutent des vérifications de limites automatiques.
L’outil s’appuie sur Gemini Deep Think , l’un des modèles de raisonnement avancé de Google et CodeMender combine plusieurs techniques d’analyse : static analysis pour repérer les patterns suspects dans le code source, dynamic analysis pour observer le comportement à l’exécution, fuzzing pour balancer des inputs aléatoires et voir ce qui casse, differential testing pour comparer le code modifié avec l’original, et des solveurs SMT pour vérifier formellement certaines propriétés du code.
Le truc intéressant avec CodeMender, c’est le process de validation. L’agent utilise ce qu’ils appellent un “LLM judge” qui vérifie que le patch proposé ne casse pas les fonctionnalités existantes. Le système compare l’original et la version modifiée, détecte les différences, et valide que le changement corrige bien la vulnérabilité sans y introduire des régressions. Et si un problème est détecté, CodeMender s’auto-corrige et retente sa chance.
Par exemple, CodeMender a bossé sur la libwebp , une bibliothèque de compression d’images utilisée un peu partout. L’IA ainsi après analyse, appliqué des annotations -fbounds-safety sur certaines parties du code et quand ces annotations sont présentes, le compilateur ajoute alors automatiquement des vérifications de limites qui empêchent un attaquant d’exploiter un buffer overflow ou underflow pour exécuter du code arbitraire. Ce n’est donc pas juste un patch ponctuel, mais une vraie protection structurelle contre toute une classe de vulnérabilités.
Les 72 patches déjà soumis couvrent des projets open source variés, certains vraiment massifs avec plusieurs millions de lignes et les patches générés par CodeMender passent par une review humaine avant d’être définitivement validés. Pour le moment, les chercheurs de DeepMind contactent un à un les mainteneurs des projets pour leur proposer les correctifs mais l’objectif final c’est de sortir CodeMender sous la forme d’un outil utilisable par tous les dev.
Le process de validation de CodeMender vérifie quatre critères sur chaque patch : il doit corriger la cause racine de la vulnérabilité, être fonctionnellement correct, ne provoquer aucune régression dans les tests existants, et respecter les conventions de style du projet. C’est donc pas juste du patching bourrin, car l’outil essaie de générer du code qui s’intègre proprement dans la base existante.
Ce qui différencie CodeMender d’autres outils de static analysis classiques, c’est surtout l’autonomie complète. Des outils comme Coverity ou SonarQube sont très cools car ils détectent les vulnérabilités et vous disent où elles sont, mais c’est à vous de les corriger. Alors que CodeMender va jusqu’au bout : détection, génération du patch, validation, et soumission. Le système gère aussi la complexité de très gros projets, ce qui est pas donné à tous les outils d’analyse.
Bon, évidemment, pour l’instant Google commence prudemment mais comme je vous le disais, l’idée à terme, c’est que CodeMender tourne en continu sur vos repos, détecte les nouvelles CVE qui matchent avec votre code, génère les patches, et vous les propose directement dans vos PR. Un peu comme un Dependabot mais pour les failles de sécu…
J’ai hâte que ça sorte en public !
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À partir d'octobre 2025, les enceintes et écrans connectés Google Home et Google Nest recevront progressivement une mise à jour majeure, qui remplacera Google Assistant par l'assistant Gemini. Tous les anciens modèles sont éligibles, mais il y a des différences.
En parallèle de Gemini for Home, son nouvel assistant pour enceinte connectée, Google dévoile son premier nouveau produit depuis 2020 : le Google Home Speaker. Il s'agit d'une enceinte ronde conçue pour Gemini, avec un son à 360 degrés. Mais sa commercialisation interviendra dans plusieurs mois.
Dans les prochains jours, Google commencera à remplacer Google Assistant par Gemini sur ses enceintes connectées. Le passage à une intelligence artificielle générative s'annonce révolutionnaire pour la maison connectée : les enceintes pourront réaliser des actions sophistiquées ou discuter avec leurs utilisateurs pendant plusieurs minutes. L'analyse des flux vidéo, pour les caméras de surveillance, va aussi s'améliorer.
Anthropic, souvent présenté comme le principal rival d'OpenAI dans le monde des startups de l'IA, vient de lancer deux nouveaux modèles : Claude Sonnet 4.5 et Claude Sonnet 4.5 Thinking. Sa cible est une nouvelle fois les développeurs, avec des aptitudes annoncées comme sans équivalent en codage.
Si vous aimez les IA génératives, je pense que vous n’êtes pas passé à côté de Nano Banana, le nouveau générateur d’images de Google. Ce truc est incroyable ! On peut vraiment faire des choses très réalistes et qui respectent le sujet initial… Plus besoin de Photoshop avec ce truc. Suffit d’avoir une idée et de lui donner.
Mais si on n’a pas d’idée, qu’est ce qu’on peut faire ? Hé bien un dev a codé une app Google Gemini qui permet de transformer votre photo en ce que vous voulez…
Soit en dessin, soit vous donner un look années 70 / 80 / 90, soit changer votre coupe de cheveux, soit même vous mettre dans situations cheloues voire faire de vous un gros tas de Mac&Cheese bien dégoutant.
Je vous laisse avec mes essais plus ou moins sympas :
Pour vous amuser, suffit donc d’aller ici , d’uploader votre photo ou d’activer votre webcam pour en prendre une bien fraiche et de choisir ce que vous voulez comme résultat.
Et le code est complètement ouvert, donc vous pouvez aussi le récupérer et le modifier pour ajouter par exemple de nouveaux prompts ou modifier les prompts existants.
Et si vous voulez encore d’idées ou tout simplement voir les possibilités de Nano Banana, rendez-vous ici, y’a des dizaines de prompts que vous n’avez plu qu’à copier coller !
Merci à Lorenper pour le partage !
Selon Bloomberg, Apple teste actuellement une application de chatbot similaire à ChatGPT et à Perplexity. Mais la marque ne souhaiterait étrangement pas la proposer à ses utilisateurs.
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