Initialement attendu avec iOS 26.4 selon les rumeurs (Apple n'a jamais rien confirmé), le nouveau Siri pourrait être repoussé à iOS 26.5, voire iOS 27, à cause de retards en interne. La marque tiendrait dans tous les cas sa promesse d'une sortie en 2026, mais pourrait jouer la prudence pour enfin rattraper son retard en intelligence artificielle générative.

Mistral AI s'allie à l'entreprise suédoise EcoDataCenter pour mettre au point un centre de données en Suède au nom de la souveraineté européenne en matière d'intelligence artificielle. Un projet qui souffre cependant d'une limite : la provenance des GPU.

Nvidia publie en urgence un correctif pour son application afin de résoudre un grave problème affectant la technologie Optimus.

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Est-il possible de capturer l’élégance brute d’un lion dans un corps fait de diamants ? Je me tenais devant ma toile, me demandant comment traduire une créature aussi magnifique en art. Il a suffi de l’étincelle d’inspiration de quelques invites bien placées pour donner vie à ce lion au corps de diamant. Bienvenue dans votre guide […]

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Notepad, c'est je crois LE truc le plus basique de Windows depuis 40 ans (avec winver.exe... lol). C'est un éditeur de texte tellement simple qu'il n'avait même pas de correcteur orthographique jusqu'en 2024. Sauf que Microsoft a décidé d'y coller de l'IA, et avec l'IA est arrivé le support du Markdown... et c'est ce parser Markdown tout neuf qui a ouvert une faille permettant d'exécuter du code à distance.

Mais lol.

Car oui mes amis, dans la foulée des fonctions IA (AI Rewrite, tout ça), le bloc-notes de Windows 11 sait maintenant interpréter le Markdown. Il gère désormais les fichiers .md, affiche les liens cliquables, le formatage...etc... et c'est là que ça coince !

En effet, la faille CVE-2026-20841 exploite une injection de commande via des liens malveillants dans un fichier Markdown. Vous ouvrez le fichier, vous cliquez sur le lien, et hop, exécution de code à distance sur votre bécane. Personne chez M$ n'avait pensé à filtrer les protocoles des URL. Résultat, un lien du type file:///C:/Windows/System32/cmd.exe ou ms-msdt:// s'exécute comme si de rien n'était.

C'est con, c'était si simple de limiter ça à http+s ... Bref, tout ça parce que maintenant ce machin a besoin d'aller sur Internet... Roooh

Cette faille fait partie du Patch Tuesday de février 2026, qui corrige au passage 58 vulnérabilités dont 6 zero-days déjà activement exploités. Microsoft classe celle de Notepad comme "Important" (pas "Critical"), parce qu'il faut quand même que vous cliquiez sur le lien piégé. Tu m'étonne John !

À noter que seul Windows 11 version 24H2 est concerné car sur Windows 10, le Notepad reste cette bonne vieille version offline qu'on connait sans Markdown ni IA... et du coup, pas de faille. Comme quoi, des fois être has been, ça a du bon ^^.

Rassurez-vous, ça n'empêchera pas Microsoft de continuer à injecter de l'IA dans TOUS ses outils Windows. Paint génère des images, Photos supprime les objets, l'Outil Capture retranscrit du texte... Bref, chaque app basique se transforme en usine à gaz connectée, avec la surface d'attaque qui va avec. (Je me demande quand la calculatrice aura besoin d'être connectée au net...)

Pour vous protéger, lancez donc Windows Update et installez le correctif de février. Si vous faites partie de ceux qui bloquent les mises à jour , c'est le moment de faire une exception et si vous êtes plutôt team Notepad++ ... bah désolé pour vous aussi ^^.

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Vous connaissez tous Kali Linux , Metasploit et compagnie… Mais est-ce que vous avez déjà vu une IA faire un pentest toute seule ? Genre, VRAIMENT toute seule. Shannon , c'est un framework open source qui lâche un agent IA sur votre code, et qui enchaîne recon, analyse de vulns, et exploitation, tout ça sans intervention humaine.

En gros, vous lui filez une URL cible et l'accès à votre code source (faut que le repo soit accessible, c'est la base), et l'agent se débrouille. Il commence alors par analyser le code en statique… puis lance des attaques dynamiques sur l'app en live. Pour cela, il déploie plusieurs sous-agents spécialisés qui bossent en parallèle via Temporal, un moteur de workflow.

Un agent pour la reconnaissance, un pour chercher les injections SQL, un autre pour les XSS, un pour les SSRF, un pour les problèmes d'authentification… Bref, chacun fait son taf et tout remonte dans un rapport final au format JSON.

Le truc, c'est que Shannon ne se contente pas de scanner bêtement comme un Nessus ou un Burp. L'agent COMPREND votre code. Il lit les routes, les middlewares, les requêtes SQL, et il construit ses attaques en fonction. Du coup, il trouve des trucs que les scanners classiques loupent complètement, genre une injection NoSQL planquée dans un endpoint obscur ou un bypass d'auth via un cookie mal valide. Attention par contre, si votre app utilise un framework un peu exotique ou du code obfusqué, y'a des chances que l'agent passe à côté… comme tout scanner, hein.

Pour ceux qui se demandent combien coute un test d'intrusion classique, ça va de 3 000 € à plusieurs dizaines de milliers d'euros. Shannon, c'est open source et ça tourne sur Docker, par contre, faudra compter environ 50 dollars en tokens API Anthropic par run… c'est pas gratuit mais c'est quand même 60 fois moins cher qu'un audit humain.

Cote installation, c'est Docker + Docker Compose, un fichier .env avec votre cle API Anthropic (la variable ANTHROPIC_API_KEY, classique), et hop, un docker compose up pour lancer le tout. Le workflow complet prend entre 1 h et 1 h 30 selon la taille de votre base de code. Vous pouvez suivre la progression en temps réel via l'interface web Temporal sur localhost:8233. (perso, j'aime bien voir les agents bosser en parallèle, ça a un côté satisfaisant).

Et attention, Shannon exécute de VRAIES attaques. C'est mutatif. Ça veut dire que si l'agent trouve une injection SQL, il va l'exploiter pour de vrai pour prouver que ça marche. Du coup, on le lance sur du code à soi, en local ou sur un environnement de test. Mais jamais en prod. JAMAIS !!!

Bon, sauf si vous aimez vivre dangereusement et que votre boss est en vacances… ^^

Les agents d'exploitation (Auth, SSRF, XSS, AuthZ) en parallèle sur la timeline Temporal

Pour en avoir le cœur net, je l'ai lancé sur une app Node.js/Express maison avec 27 endpoints d'API. 2 heures de scan, 287 transitions d'état, 7 agents qui ont bossé en parallèle… et une facture Anthropic qui pique un peu. Parce que oui, chaque agent consomme des tokens Claude à chaque étape d'analyse et d'exploitation, et ça s'additionne vite. Comptez une cinquantaine de dollars pour un run complet. Bref, c'est pas gratuit de se faire hacker par une IA.

Cote résultats par contre, plutôt parlant. Zero injection SQL exploitable, les 23 paramètres utilisateur ont été tracés jusqu'aux requêtes et Shannon a confirmé que tout était paramétré correctement. Bien joué. Par contre, il a détecté 6 failles SSRF liées à des contournements IPv6, des XSS stockées via innerHTML sans aucun échappement dans le frontend, et surtout… ZERO authentification sur les 27 endpoints. Genre, n'importe qui peut purger ma base ou cramer vos crédits API Claude sans se connecter. Bon après, c'est un outil que je me suis dev, qui est un proto local, donc c'est pas exposé sur internet.

Le rapport final est plutôt bien foutu, je trouve. Pour chaque vuln trouvée, vous avez la sévérité CVSS (critique, haute, moyenne), le vecteur d'attaque utilisé, une preuve d'exploitation avec les payloads, et surtout des recommandations de correction. Shannon va jusqu'à vous montrer la ligne de code fautive, expliquer pourquoi le bypass fonctionne, et proposer le fix. Si vous utilisez déjà des outils comme Sploitus pour votre veille secu, Shannon c'est le complément parfait pour passer de la théorie à la pratique sur votre propre code.

Le projet est encore jeune, c'est vrai, mais l'approche est intéressante. Plutôt que d'automatiser bêtement des scans, on a donc un agent qui raisonne sur le code et adapte sa stratégie. Ça change des outils qui balancent des milliers de requêtes à l'aveugle et qui vous noient sous les faux positifs.

Alors après, je vous vois venir, vous allez me dire : est-ce que ça vaut un vrai pentester qui connait votre infra par cœur et qui sait où chercher les trucs tordus ?

Pas vraiment, mais pour un premier audit à moindre coût, ça fait le taf.

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Les algorithmes de recommandation, vous connaissez bien je pense... YouTube, TikTok, Instagram... ces trucs qui vous gardent scotché à l'écran durant des heures en aspirant toutes vos données au passage. Hé bien un dev de bon goût a décidé de prouver qu'on pouvait faire la même chose sans machine learning et sans collecter la moindre info perso.

Son arme secrète ? Les 270 000 articles de Simple Wikipedia.

Xikipedia , c'est un pseudo réseau social qui vous balance des articles de Simple Wikipedia sous forme de feed, exactement comme votre fil TikTok préféré. Sauf que derrière, y'a pas de ferme de serveurs qui analyse votre comportement mais juste un petit algorithme local en JS qui tourne dans votre navigateur.

En gros, le système fonctionne avec un scoring par catégorie côté client, stocké en localStorage. Vous scrollez un article sans le lire ? Moins 5 points pour cette catégorie. Vous likez ? Plus 50 points, avec un bonus qui augmente si vous n'avez pas liké depuis longtemps (genre un mécanisme anti-binge plutôt malin). Vous cliquez sur l'article complet ? 75 points. Sur une image ? 100 points !!

Et c'est comme ça qu'au bout de quelques minutes de scroll, le feed commence à comprendre vos centres d'intérêt et vous propose des trucs de plus en plus pertinents. J'ai testé en likant 3-4 articles sur l'astronomie... au début je pensais que ça serait du random total, mais au bout de 5 minutes j'avais quasiment que des trucs sur l'espace et la physique. Plutôt efficace pour un algo sans IA.

D'ailleurs, le truc qui est assez cool c'est la répartition des contenus. 40% de sélection pondérée par vos scores, 42% du contenu le mieux noté, et 18% complètement aléatoire. Ce dernier bout de hasard, c'est ce qui évite de s'enfermer dans une bulle de filtre (prends-en de la graine, YouTube !!).

La page d'accueil avec ses catégories - sobre mais efficace

Le tout tourne en PWA, c'est-à-dire que ça s'installe comme une app sur votre téléphone ou votre ordi et ça fonctionne même hors ligne après le premier chargement. Les ~34 Mo de données compressées de Simple Wikipedia sont stockées localement via IndexedDB dans votre navigateur. Vous pouvez créer plusieurs profils (pratique si vous partagez un appareil), consulter vos stats d'engagement perso, et même basculer entre thème clair et sombre.

Et le code est sous licence AGPLv3, dispo sur GitHub .

Petit bémol quand même si vous êtes sur iPhone, y'a des restrictions mémoire imposées par Apple sur Safari qui peuvent poser problème avec les ~34 Mo de données. Attention aussi, le premier chargement prend un moment vu qu'il faut tout télécharger d'un coup... sauf si vous êtes en 4G pourrie, là ça peut carrément planter en plein milieu. Et pas moyen de reprendre, faut tout relancer. Prévoyez donc du Wi-Fi.

Pour ceux qui se demandent à quoi ça sert concrètement... c'est juste un moyen sympa de tomber sur des sujets que vous n'auriez jamais cherchés, le tout sans que personne ne sache que vous avez passé 45 minutes à lire des articles sur les pieuvres géantes du Pacifique.

Voilà, j'aurais pas parié dessus au départ... mais après avoir scrollé une bonne demi-heure, je dois avouer que c'est plutôt malin comme approche.

Amusez-vous bien !

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Pokopia, nouveau jeu de simulation de vie cozy pour la Switch 2, est prévu le 5 mars 2026. S'il s'annonce particulièrement prometteur, le jeu pourrait s'avérer un chouille enfantin pour certains amateurs du genre. Numerama a pu y jouer.

Sony a décidé de mettre un terme à la fabrication de platines-enregistreurs Blu-ray. L'annonce intervient quasiment un an après l'arrêt ds médias BD-R.

L’IA générative a faim — et, surtout, elle a besoin de manger « propre ». Après une vague de procès et de tensions autour du copyright, l’industrie cherche désormais une sortie plus… contractualisée. Selon The Information, Amazon discuterait avec des éditeurs d’un projet de place de marché où les publishers pourraient licencier directement leurs contenus à des […]

L’article Amazon prépare un « Store » pour vendre vos contenus aux géants de l’IA est apparu en premier sur BlogNT : le Blog des Nouvelles Technologies.