Ça y est les amis, NVIDIA a enfin lâché son client GeForce Now natif pour Linux ! Après des années à bidouiller avec des solutions non officielles ou à passer par le navigateur (beurk ^^), on a ENFIN droit à une vraie app qui tourne en natif.
Pour ceux qui débarquent, GeForce Now c'est donc le service de cloud gaming de NVIDIA. En gros, vous jouez à vos jeux sur des serveurs surpuissants équipés de RTX 5080, et le flux vidéo est streamé sur votre machine. Du coup, même si votre PC date de Mathusalem, vous pouvez faire tourner Cyberpunk 2077 en Ultra comme si de rien n'était.
Après y'a quand même un truc important à piger c'est que vos jeux, faut les acheter à côté. GeForce Now ne vend rien, il se connecte à vos bibliothèques Steam, Epic Games Store, Ubisoft Connect et compagnie. Ainsi, si vous possédez déjà des jeux sur ces plateformes, vous les retrouvez directement dans l'interface. Par contre, tous les jeux ne sont pas compatibles, mais il y a un catalogue d'environ 2000 titres supportés.
Côté config, c'est pas trop exigeant vu que c'est votre connexion internet qui fait le gros du boulot :
L'installation est carrément simple puisque NVIDIA distribue l'app via Flatpak, donc c'est universel. La première méthode qui est à mon sens la plus rapide c'est que vous téléchargiez le fichier .bin depuis le site officiel . Ensuite vous le rendez exécutable et vous le lancez :
Connexionchmod +x GeForceNOWSetup.bin
./GeForceNOWSetup.bin
Deuxième méthode, si vous préférez tout faire en ligne de commande :
flatpak remote-add --user --if-not-exists GeForceNOW https://international.download.nvidia.com/GFNLinux/flatpak/geforcenow.flatpakrepo
flatpak install flathub org.freedesktop.Platform//24.08
flatpak install -y --user GeForceNOW com.nvidia.geforcenow
Attention, petit piège : si vous êtes sous Wayland et que la fenêtre refuse de s'ouvrir, y'a un fix :
flatpak override --user --nosocket=wayland com.nvidia.geforcenow
NVIDIA propose trois formules :
Petit détail qui peut piquer, depuis janvier 2026, y'a un cap de 100 heures de jeu par mois sur les abos payants. Si vous dépassez, c'est 2,99€ (Performance) ou 5,99€ (Ultimate) par tranche de 15 heures supplémentaires. Bon, 100 heures par mois ça fait quand même 3h20 par jour... sauf si vous faites des sessions marathon le week-end, ça devrait aller.
En tout cas, avoir le DLSS 4 et le ray tracing natifs sur Linux via le cloud, c'est quand même un sacré pas en avant. D'ailleurs, ça tombe bien au moment où 90% des jeux Windows tournent maintenant sur Linux grâce à Proton... Entre le cloud gaming et la compatibilité native, y'a jamais eu de meilleur moment dans l'histoire de l'Humanité pour lâcher Windows si vous êtes un gamer ^^.
Si l'installation plante avec « Flatpak not found », installez d'abord Flatpak via votre gestionnaire de paquets (sudo apt install flatpak sur Ubuntu).
Si vous avez des saccades, vérifiez que votre GPU supporte bien Vulkan Video. Sur les cartes NVIDIA, passez sur une session X11 plutôt que Wayland... sauf si vous avez une RTX série 30 ou plus récente, là ça devrait passer.
Pour les problèmes de latence, branchez-vous en Ethernet si possible. Le WiFi 5 GHz ça passe, mais attention au 2.4 GHz qui ajoute un sacré jitter.
Bref, si vous voulez jouer à des jeux AAA sur Linux sans vous prendre la tête avec Wine ou Proton, GeForce Now est maintenant une option carrément viable.
Amusez-vous bien !
Une société ne peut faire valoir une atteinte à la vie privée de ses salariés pour contester une saisie effectuée par l’Autorité de la concurrence.
La chambre criminelle de la Cour de cassation l’énonce dans un arrêt du 13 janvier 2026, réitérant une décision de 2024.
Le requérant avait fait l’objet d’une visite et saisie en novembre 2022, comme d’autres entreprises. Il s’agissait de rechercher des preuves de pratiques anticoncurrentielles dans le secteur de l’approvisionnement laitier.
Le pourvoi en appel avait été infructueux. La Cour avait exclu toute application du RGPD à la saisie de données personnelles dans le cadre de telles opérations. Plus précisément, dès lors que le juge des libertés et de la détention a donné son aval à la démarche, qu’il en contrôle la réalisation et qu’elle est susceptible d’un recours en cassation. Ces conclusions se fondaient cependant sur une jurisprudence de 2011, ce qui ouvrait une brèche potentielle.
L’argument a en tout cas été invoqué en cassation : cette jurisprudence ne pouvait être appliquée au RGPD, puisqu’elle concernait la loi telle qu’elle était avant la transposition du règlement (intervenue en 2018).
En se référant à son arrêt de 2024, la Cour de cassation a de fait rejeté l’argument. Et elle a donc ajouté que seul le salarié peut contester une saisie portant atteint à la vie privée ou aux données personnelles. Il est effectivement le seul titulaire des droits que le RGPD garantit en la matière.
Les e-mails pros sont accessibles aux (ex-)salariés au titre du RGPD
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Illustration © alphaspirit – Shutterstock
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Et si la prochaine génération de datacenters ne se construisait pas sur Terre, mais en orbite ? L’idée peut sembler relever de la science-fiction mais elle mobilise aujourd’hui des géants de la technologie et de l’espace.
Avec l’explosion des besoins en puissance de calcul pour l’intelligence artificielle et les tensions croissantes sur les ressources énergétiques terrestres, le concept de datacenters spatiaux gagne en crédibilité.
L’annonce d’une possible fusion entre SpaceX d’Elon Musk et xAI illustre l’intérêt grandissant pour cette approche. Si les promesses sont alléchantes – énergie solaire illimitée, refroidissement naturel, réduction de l’empreinte carbone -, les défis sont tout aussi considérables : coûts de lancement, fiabilité matérielle, maintenance impossible.
Les datacenters IA spatiaux sont des infrastructures de calcul déployées en orbite basse ou plus haute, combinant serveurs, accélérateurs IA (GPU, TPU, ASIC) et vastes surfaces solaires. Ils reposeraient sur des centaines de satellites interconnectés pour répondre à ces besoins massifs de compute pour l’entraînement et l’inférence des modèles IA très gourmands en ressources.
Au-delà de l’atmosphère, les satellites bénéficieraient d’une exposition solaire ininterrompue et pourraient dissiper la chaleur directement dans le vide spatial, supprimant ainsi deux des plus grands défis des datacenters terrestres.
Plusieurs programmes structurent aujourd’hui ce concept encore émergent, témoignant d’un réel engouement industriel.
Google développe le Project Suncatcher, un réseau ambitieux d’environ 80 satellites solaires positionnés à 400 km d’altitude, équipés de TPU (unités de traitement tensoriel) pour exécuter des charges IA. Ces satellites seraient interconnectés par des liaisons optiques et renverraient les résultats vers la Terre via des liens laser à haut débit. Deux premiers prototypes sont attendus en 2027, en partenariat avec Planet Labs.
En Europe, le projet ASCEND (Advanced Space Cloud for European Net zero emission and Data sovereignty), piloté par Thales Alenia Space et financée par la Commission européenne, conclut à la faisabilité de datacenters en orbite pour contribuer à l’objectif de neutralité carbone et à la souveraineté numérique européenne. Elle s’appuie sur un consortium mêlant experts environnementaux (dont Carbone 4), acteurs du cloud (Orange Business, HPE, CloudFerro), lanceurs (ArianeGroup) et agences spatiales.
Thales Alenia Space expérimente également le Space Edge Computing à plus petite échelle, en déployant un calculateur durci embarquant Microsoft Azure sur l’ISS pour traiter en orbite des flux d’observation de la Terre avec des applications IA comme DeeperVision. Cette approche préfigure des architectures hybrides où une partie du traitement IA est effectuée en orbite, le reste dans les clouds terrestres.
Starcloud, soutenu par Nvidia et Google, a franchi une étape importante le mois dernier en lançant le satellite Starcloud-1 via une fusée Falcon 9.
Équipé d’une puce Nvidia H100 – la plus puissante jamais envoyée en orbite – il entraîne et exécute le modèle Gemma de Google en tant que « proof of concept ». L’entreprise promeut des datacenters orbitaux alimentés 24/7 par l’énergie solaire, avec la promesse de réduire d’un facteur 10 les émissions de CO2 par rapport à un datacenter terrestre sur l’ensemble du cycle de vie. Elle vise à terme un « hypercluster » modulaire fournissant environ cinq gigawatts de puissance de calcul.
Au Japon, Space Compass et Microsoft explorent un réseau de satellites-relais optiques intégrant des capacités de edge computing pour rapprocher encore les fonctions de calcul IA des capteurs orbitaux et du cloud Azure.
La Chine n’est pas en reste, annonçant son intention de créer un « nuage spatial » au cours des cinq prochaines années. La China Aerospace Science and Technology Corporation s’est engagée à construire une infrastructure d’intelligence numérique spatiale de classe gigawatt, conformément à un plan de développement quinquennal.
La mise en orbite d’un datacenter IA pose des défis technologiques considérables que les ingénieurs doivent surmonter.
Les modules doivent être conçus de manière modulaire et suffisamment robustes pour résister aux violentes vibrations du décollage, puis être assemblés en orbite. Une tâche que des programmes comme EROSS IOD (European Robotic Orbital Support Services) entendent automatiser via la robotique spatiale européenne dès 2026.
Si le vide spatial évite la convection, il complique paradoxalement l’évacuation de la chaleur. Celle-ci doit passer par des radiateurs et une ingénierie thermique fine pour gérer des charges IA très denses. Contrairement aux idées reçues, le refroidissement dans l’espace n’est pas automatique et nécessite des systèmes sophistiqués.
Les serveurs et accélérateurs IA doivent être durcis contre les radiations cosmiques et les cycles thermiques extrêmes, tout en restant compétitifs en performance par rapport aux générations terrestres renouvelées tous les 3 à 5 ans. C’est un défi majeur dans un secteur où l’obsolescence est rapide.
Les datacenters spatiaux reposent sur des liens optiques haut débit, à la fois inter-satellites et vers le sol, afin de limiter la latence et de maximiser le débit pour l’entraînement et l’inférence distribués. Les liaisons laser deviennent indispensables pour gérer les volumes de données colossaux.
Malgré l’enthousiasme, les experts du secteur spatial restent prudents. Plusieurs obstacles majeurs se dressent sur la route de cette vision futuriste :
Selon les analystes de Deutsche Bank, les premiers déploiements de petits centres de données orbitaux sont attendus entre 2027 et 2028. Ces missions pionnières serviront à valider la technologie et évaluer la rentabilité. Les constellations plus importantes, comprenant potentiellement des centaines voire des milliers d’unités, ne verraient le jour que dans les années 2030, et seulement si ces premières expériences s’avèrent concluantes.
Le modèle économique repose sur trois piliers : la baisse rapide des coûts de lancement, la maturité de la robotique orbitale et la densification des puces IA. Si ces hypothèses se vérifient, le calcul IA en orbite pourrait devenir, à moyen terme, compétitif voire plus rentable que l’extension infinie de datacenters au sol dans des zones déjà contraintes en énergie et en eau.
Les datacenters IA tirent aujourd’hui la consommation électrique mondiale à la hausse, au point que certaines projections redoutent une saturation des réseaux et une tension croissante sur le foncier, l’eau et les énergies renouvelables. En orbite, la combinaison d’un flux solaire permanent (hors éclipses) et de panneaux plus efficaces qu’au sol ouvre un nouveau gradient d’optimisation énergétique.
Selon les porteurs du projet ASCEND, malgré l’empreinte carbone initiale des lancements, un datacenter spatial pourrait afficher, à horizon de vie complet, un bilan carbone meilleur qu’un équivalent terrestre si certains seuils de puissance et de durée de vie sont atteints. Des acteurs comme Starcloud avancent des chiffres impressionnants : jusqu’à 90% de réduction des coûts d’électricité, et un facteur 10 sur les émissions de CO2 sur la durée de vie, en supposant des lancements optimisés et une maintenance robotisée.
Cependant, la réalité est plus nuancée. Chaque lancement de fusée injecte des centaines de tonnes de CO2 et d’autres composés dans l’atmosphère, ce qui déplace le problème vers le secteur spatial et pose la question du rythme soutenable de mise en orbite de telles infrastructures. À cela s’ajoutent des enjeux préoccupants :
Le débat environnemental reste donc ouvert : les bénéfices opérationnels compensent-ils vraiment l’impact des phases de lancement et de déploiement ?
Pour Elon Musk, le timing semble idéal. SpaceX est le constructeur de fusées le plus performant de l’histoire et a déjà mis en orbite avec succès des milliers de satellites dans le cadre de son service internet Starlink. Cette infrastructure existante pourrait servir de fondation pour des satellites compatibles avec l’IA ou faciliter la mise en place de capacités informatiques embarquées.
Lors du Forum économique mondial de Davos au début du mois, il n’a pas caché son optimisme : « Il est évident qu’il faut construire des centres de données à énergie solaire dans l’espace… l’endroit le moins coûteux pour déployer l’IA sera l’espace, et ce sera vrai d’ici deux ans, trois au plus tard. »
SpaceX envisage d’ailleurs une introduction en bourse cette année, qui pourrait valoriser l’entreprise de fusées et de satellites à plus de 1 000 milliards $. Une partie des fonds levés servirait à financer le développement de satellites de centres de données dédiés à l’intelligence artificielle.
De leur côté, Blue Origin et Jeff Bezos travaillent sur leur propre technologie de datacenters spatiaux, en s’appuyant sur l’expertise d’Amazon. Le fondateur prévoit que les « centres de données géants de plusieurs gigawatts » en orbite pourraient, d’ici 10 à 20 ans, être plus abordables que leurs homologues terrestres.
Illustration : image générée par l’IA
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Profitant d’un assouplissement des conditions d’imporations américaines, la Chine accélère le pas. Selon plusieurs informations concordantes, Pékin a donné son feu vert au géant local DeepSeek pour acquérir les puissantes puces H200 de NVIDIA, un feu vert qui s’étend également à ByteDance, Alibaba et Tencent. Au total, jusqu’à …
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Perplexity s’offre les services du cloud Azure de Microsoft pour déployer des modèles d’IA via le service Foundry, incluant notamment ceux développés par OpenAI, Anthropic et xAI, selon des sources citées par Bloomberg.
Son montant : 750 millions $ sur trois ans.
« Nous sommes ravis de nous associer à Microsoft pour accéder aux modèles de pointe de X, OpenAI et Anthropic », a déclaré Perplexity en précisant que ce nouveau contrat ne s’accompagne d’aucun transfert de dépenses depuis Amazon Web Services, son principal fournisseur cloud historique.
« AWS reste le fournisseur d’infrastructure cloud privilégié de Perplexity, et nous sommes impatients d’annoncer des extensions de ce partenariat dans les semaines à venir », a ajouté le porte-parole.
Cette diversification illustre une tendance forte de l’approche « multicloud » qui s’est accélérée avec l’avènement de l’IA.
Perplexity avait jusqu’ici construit l’essentiel de son activité sur AWS, utilisant le service Bedrock pour accéder aux modèles Anthropic qui alimentent son moteur de recherche.
Aravind Srinivas, le directeur général de Perplexity, est un habitué des conférences AWS qui présentait volontiers Perplexity comme l’un de ses clients IA de référence.
Les relations se sont toutefois tendues ces derniers mois. En novembre, Amazon a poursuivi Perplexity en justice pour tenter d’empêcher la start-up de permettre aux consommateurs d’utiliser ses outils d’IA pour faire leurs achats sur la marketplace du géant du commerce en ligne. Perplexity a riposté en qualifiant Amazon d’intimidateur, dénonçant des actions constituant « une menace pour le choix des utilisateurs ». Srinivas avait alors révélé avoir pris des « centaines de millions » d’engagements auprès d’AWS.
Pour Microsoft, cet accord renforce sa stratégie visant à positionner Azure comme la plateforme de référence pour développer des applications d’IA et déployer des modèles de multiples fournisseurs. Le groupe propose depuis longtemps les modèles de son partenaire OpenAI et a conclu un accord similaire avec Anthropic en novembre.
« Nos clients s’attendent à utiliser plusieurs modèles dans le cadre de n’importe quelle charge de travail », a déclaré le PDG Satya Nadella lors d’une conférence téléphonique sur les résultats cette semaine. « Et nous offrons la plus large sélection de modèles de tous les hyperscalers. »
Plus de 1 500 clients Microsoft Foundry ont déjà utilisé à la fois les modèles OpenAI et Anthropic, a précisé le PDG Satya Nadella lors d’une conférence téléphonique sur les résultats financcette semaine indiquant que le nombre de clients dépensant plus d’un million de dollars par trimestre sur Foundry a progressé de près de 80% au cours du trimestre clos en décembre.
Perplexity compte parmi les start-ups d’IA les mieux valorisées, mais fait face à une rude concurrence de Google et OpenAI dans son ambition de révolutionner la recherche d’informations en ligne. Contrairement à OpenAI et Anthropic, qui ont récemment multiplié les accords d’infrastructure, elle n’a pas levé autant de capitaux que ses concurrents.
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Kioxia propose une nouvelle série de cartes mémoires SDXC à destination des professionnels de l'image. Ses nouvelles cartes EXCERIA PRO G2 sont conçues tout spécialement pour l'enregistrement vidéo 8K.
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Vous vous souvenez peut-être de Figure 01 qui nous avait tous bluffés l'année dernière en se faisant couler un petit café (qui a dit "dans sa couche ??) ?
Hé bien, la startup Figure AI ne chôme pas (contrairement à nous le vendredi matin) puisqu'elle vient de dévoiler son Helix 02, la nouvelle version de son cerveau numérique.
Et là, accrochez-vous bien parce qu'on passe un cap ! En effet, ce robot est désormais capable de vider un lave-vaisselle de manière totalement autonome.
Alors je sais ce que vous vous dites : "Super, un truc à 150 000 balles pour faire ce que mon ado refuse de faire gratuitement". Sauf que la prouesse technique derrière est assez dingue. Jusqu'à présent, les robots humanoïdes, notamment ceux de Boston Dynamics (le fameux Atlas), fonctionnaient beaucoup sur de la "théorie du contrôle". En gros, des maths complexes pour garder l'équilibre, et du code impératif pour dire "lève le bras de 30 degrés". C'est hyper précis, mais c'est lourd à coder et ça manque de souplesse.
Là, Figure a tout misé sur une approche pixels-to-action de type "End-to-End". C'est ce qu'ils appellent le System 0.
En gros, ils ont viré un peu moins de 110 000 lignes de code C++ (le langage bien verbeux qu'on adore détester) pour les remplacer par un modèle d'IA unifié. Le robot "regarde" avec ses caméras et le réseau de neurones décide directement des mouvements. Et c'est comme ça que d'un coup, le robot gère tout : l'équilibre, la manipulation des objets glissants, et même la correction de ses propres erreurs en temps réel.
C'est un peu comme si votre Roomba avait soudainement appris à faire du parkour tout en tenant un plateau de verres en cristal.
Bon, vous vous en doutez, le marketing ne nous dévoile pas tout car il y a un petit piège derrière cette innovation. En fait cette approche "tout IA" a aussi des limites car si le modèle hallucine un mouvement, le robot peut très bien décider de lancer votre assiette en porcelaine de Limoges à travers la pièce. C'est donc pour ça qu'ils gardent quand même des garde-fous (System 1 et System 2) pour la planification à long terme. Mais c'est pas encore demain que je laisserai ce machin seul avec mon chat, sauf si je veux le transformer en frisbee ^^.
D'ailleurs, si vous suivez un peu l'actu des robots humanoïdes , vous savez que la concurrence est rude notamment avec l' Optimus de Tesla . Mais perso, je trouve que Figure a carrément une longueur d'avance sur la fluidité "humaine", là où Optimus fait encore un peu "mec bourré qui essaie de marcher droit". J'adorerai avoir un kit de dev pour jouer avec ce truc, mais vu le prix, je vais plutôt me rabattre sur Raspberry Pi... on fait avec ce qu'on a !
Et pour nous les bidouilleurs dans tout ça ?
Hé bien si vous n'avez pas 150 000 $ sous le matelas, sachez qu'il existe des projets open-source comme le ToddlerBot (un petit robot à environ 250$ imprimable en 3D) qui permettent de s'initier à la robotique bipède sans vendre un rein. C'est moins classe que Helix, mais au moins, si ça tombe, ça casse juste du PLA. Un coup de colle et c'est reparti !
Bref, on n'est pas encore au stade où il viendra vous border le soir, mais pour ce qui est des corvées ménagères, ça sent bon la fin de l'esclavage humain (pour le remplacer par celui des machines, mais chut, faut pas leur dire).
Amusez-vous bien !
La hausse des prix des GPUs NVIDIA ne serait pas uniquement liée au coût de la mémoire. La fin d’un mystérieux programme fait parler de lui
Cet article La hausse des prix des GeForce RTX de NVIDIA serait lié à un programme interne a été publié en premier par GinjFo.
