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Je pense que ça va vous plaire ! En tout cas, moi ça m'a vraiment impressionné ! Le Petit Prince parmi les étoiles , c'est un jeu en 3D qui se lance directement dans le navigateur et qui nous emmène de planète en planète tout comme dans le conte de Saint-Exupéry. Il n'y a rien à installer, et le jeu est en français, en plus de sept autres langues.
La carte du voyage en français : B-612 est ouverte, les sept autres planètes attendent
Au premier clic, la carte du voyage s'ouvre avec huit planètes, et au démarrage, seule B-612 est accessible. Le roi, l'allumeur de réverbères, le géographe et les autres attendront donc leur tour pendant que vous promenez le petit prince sur son astéroïde (après une courte cinématique où il contemple une mer de nuages), entre ses volcans et sa fleur. Votre progression, elle, reste sauvegardée dans le navigateur d'une visite à l'autre.
Sur B-612, premier objectif : faire le tour de la planète, entre la cabane et les deux volcans
L'ambiance est reposante, un peu magique et m'a bien replongé en enfance, quand je lisais cette histoire poétique et un peu bizarre ^^.
Derrière ce jeu, il y a Sac, un créateur basé à Singapour qui parle d'IA et de 3D toute la journée sur X. Dans son post de lancement , il explique avoir passé 16 jours sur ce projet avec l'aide de Claude Opus 5.5, en combinant Tripo et Blender . Mais c'est surtout Opus 5.5 qui a transformé chaque planète du conte en scène 3D totalement explorable. Il a promis aussi de publier un peu plus tard le code source du jeu et le détail de comment il a réussi à faire tout ça. Après avoir fait ce jeu pour tester les capacités de l'IA, ce qu'il pense maintenant, c'est que plus personne n'a la moindre raison de ne pas l'utiliser.
En attendant qu'on ait les détails de son making-of, en creusant un peu, ce qu'on peut déjà voir c'est que c'est un export Unity qui tourne en WebGPU (sans aucun repli vers WebGL2), découpé en lots de chapitres, et que les commentaires dans le code renvoient à des documents de conception écrits en Markdown (UI_DESIGN.md, ENGLISH_COPY.md, WEB_BUILD.md...) ainsi qu'à des scripts Python qui génèrent en l'occurrence les polices et les logos.
Maintenant, quelle part a été faite à la main, ça, on ne le saura que lorsqu'il publiera sa technique...
Mais en tout cas, si après avoir joué à ce jeu, ça vous donne envie de vous y mettre pour réaliser vous aussi le jeu vidéo de vos rêves que vous avez dans la tête depuis que vous êtes tout petit, voici ce que vous avez à votre dispo.
Tout d'abord, il vous faut des graphismes et pour cela, Tripo transformera une description texte ou une simple image en modèle 3D, surtout si vous utilisez aussi son add-on officiel pour Blender qui permet de faire ça sans quitter le logiciel (à condition d'avoir une clé API Tripo). Maintenant, si vous préférez tout garder sur votre machine, n'oubliez pas que TRELLIS de Microsoft génère lui aussi des modèles 3D, sous licence MIT, et que je vous avais présenté son portage sur les Mac Apple Silicon il y a quelques mois.
Ensuite, pour que Claude pilote Blender, il y a MCP for Blender , l'ex-blender-mcp. L'IA y écrit elle-même le Python de Blender pour la modélisation, les matériaux, l'animation, le rig et la retopologie, et le serveur lui ajoute Poly Haven, Sketchfab ainsi que la génération 3D par Tripo ou Hyper3D Rodin (il propose aussi Hunyuan3D, mais la licence de Tencent exclut l'Union européenne, donc à voir ce qu'on fait de ça chez nous...).
Côté moteur, Unity a déclaré obsolète le serveur MCP intégré à son éditeur au profit du Unity CLI , gratuit et indépendant de son offre Unity AI, qui sait configurer Claude et installer des skills Unity pour votre agent.
Ça donne ceci si vous voulez l'installer. Ça commence par Blender d'abord, et puis Unity :
Lateo.net - Flux RSS en pagaille (pour en ajouter : @ moi) uvx mcp-for-blender setup
unity pipeline install
unity mcp configure claude
unity skill install <agent-name>
Ensuite, pour sortir le jeu et qu'il tourne dans le navigateur, sachez que le WebGPU d'Unity n'est plus expérimental depuis Unity 6.6 , mais qu'il faut encore l'ajouter vous-même aux API graphiques du lecteur Web. Quant au chef d'orchestre, Claude Code, comme vous le savez, c'est payant et inclus dès l'abonnement Pro de Claude , à 20 balles par mois.
Après, le hic, c'est ce WebGPU obligatoire car le jeu exige Chrome ou Edge 113 et plus, Safari 26, ou Firefox 141 sous Windows et 145 sur les Mac Apple Silicon. Et sous Linux (si j'en crois le suivi du W3C ), Chrome ne l'active d'office qu'avec un GPU Intel récent ou une carte NVIDIA sous Wayland, et Firefox seulement en Nightly.
Donc si l'écran vous dit que votre navigateur n'est pas compatible, séchez vos larmes et essayez depuis un Mac ou un PC Windows.
Et puis si l'envie vous prend d'adapter un autre classique à votre tour, choisissez-le bien, puisque le texte de Saint-Exupéry reste protégé en France jusqu'en 2032 et que ses héritiers exploitent le nom et les personnages comme étant des marques . Du coup, y'a des chances que Little Prince, le jeu, saute rapidement.
La rose va être bien triste encore...
Source : littleprince.dev
DLSS-NR on AMD est un mod pour Windows capable de faire tourner sur une Radeon le fameux Neural Rendering du DLSS 5, la technologie de Nvidia dont tout le monde parle. Ce mod vise les AMD RX 9000 mais les RX 7000 sont censées fonctionner aussi, et il se greffe également sur les jeux DirectX 12 qui gèrent déjà le FSR d'AMD.
Le principe c'est qu'en toute dernière étape du rendu, le DLSS 5 ajoute de l'éclairage et des tas de détails de matière à l'image que le jeu vient de calculer. Nvidia l'a mis en place sur NBA 2K27 en partenariat avec Visual Concepts et 2K, alors que le mod DLSS-NR on AMD l'applique déjà à Cyberpunk 2077, qui n'a pourtant pas été conçu pour ça. Je me rappelle quand même que la démo du DLSS 5 avait été très mal accueillie en mars parce qu'elle donnait l'impression d'écraser la direction artistique des jeux mais on dirait que ça passe un peu mieux aujourd'hui... Soit les gens se sont habitués, soit le logiciel fait du meilleur taf, je ne sais pas.
D'après le README du projet, pour installer ça sur votre ordi, vous devez placer le programme d'install de la dernière release dans le dossier de l'exécutable du jeu (bin\x64 pour Cyberpunk 2077), à côté
d'une DLL de Nvidia
. Ensuite vous le lancez, puis vous démarrez le jeu et activez le FSR. La touche Fin ouvrira alors l'overlay du mod, et si vous voulez mettre à jour tout ça ou le virer, il suffit de relancer l'installateur.
Il faut aussi Windows 11 et le pilote Adrenalin 26.1.1 ou plus récent et comme les jeux avec anti-triche bloquent la DLL, vaut mieux pas vous lancer en multi avec ce mod.
Par contre, sachez-le, les résultats en termes de FPS ne sont pas toujours au rendez-vous si j'en crois les benchmarks publiés sur les pages du projet.
Maintenant à vous de voir si vous faites confiance à ce mod puisque le code n'est pas publié. Notez que 2 autres projets similaires pourraient également vous intéresser... Il y a lmxxf , sous licence MIT qui se limite aux RX 9000 et embarque les poids de Nvidia extraits d'une copie locale de la DLL. Et aussi AMDNR de 3zwr1 qui est intégré à OptiScaler.
Mais en tout cas, si vous essayez DLSS-NR on AMD sur une RX 7000, sachez que son auteur demande des retours donc n'hésitez pas à lui envoyer votre fichier dlssnr_on_amd.log si vous rencontrez des bugs.
Source : Tom's Hardware
Auberon López vient de publier sur son blog un bouton qui freeze complètement les Mac à partir d'un simple clic dans un navigateur. Il a baptisé ça le Deathray (le rayon de la mort quoi...) et c'est un shader WebGPU diffusé via une page web des plus ordinaires, qu'il suffit d'ouvrir d'un simple clic sur un lien.
Ce qui arrive ensuite change d'une fois sur l'autre : Vous aurez le doit à la roue multicolore, ou la souris qui se fige, ou encore parfois des saletés magenta sur une partie de l'écran. Le reste de l'ordinateur, lui, va très bien et vous pouvez vous y connecter en SSH depuis une autre machine sans souci. C'est juste l'affichage qui ne répond plus, et il ne reviendra pas sauf si vous rebootez.
Le fait est que macOS surveille également son WindowServer, le processus qui dessine tout ce que vous voyez. S'il ne répond plus pendant deux minutes, le chien de garde déclenche un kernel panic et la machine redémarre ensuite toute seule. Mais vous pouvez aussi appuyer sur le bouton d'alimentation si vous êtes pressé, mais en croisant les doigts pour que votre navigateur ne rouvre pas l'onglet au redémarrage...
Le truc tient dans un seul fichier HTML, et histoire de vous expliquer un peu plus, un compute shader part dans une boucle écrite sans incrément, donc elle ne se termine jamais, et recopie indéfiniment le même vecteur en mémoire. À côté, le vertex shader qui dessine l'image lit alors cette même zone, et comme le premier ne lâche jamais la main, le second ne peut pas avancer d'un pouce.
Sauf que l'embouteillage ne reste pas cantonné au navigateur. Tous les processus qui veulent le GPU se retrouvent alors à patienter derrière, WindowServer compris, d'où l'écran figé. López dit avoir reproduit la chose dans Chrome, Firefox et Safari, sur des MacBook à puce M tournant sous macOS Tahoe. Après sur les autres systèmes testés, l'onglet rame un bon coup, puis tout rentre dans l'ordre dès qu'on ferme la page.
Mais alors pourquoi eux et pas les autres OS comme Windows ?
Hé bien parce que Windows embarque un mécanisme appelé TDR , qui repère qu'une carte graphique met plus longtemps que prévu à répondre et qui la réinitialise pour éviter que tout le système se bloque. Deux secondes par défaut, et le shader qui déconne se fait éjecter.
Alors que sur Apple Silicon, c'est un coprocesseur maison, l'ASC, qui pilote le GPU avec un firmware Apple et qui s'occupe de tout : énergie, ordonnancement des commandes, préemption des tâches. Asahi Lina , qui a retourné la puce M1 pour écrire un pilote Linux , a d'ailleurs relevé que si ce firmware plante, il n'y a qu'un moyen de s'en sortir. La seule solution c'est de redémarrer complètement la machine.
López a signalé le problème à Apple Security fin juillet. Apple a reproduit le bug, annoncé un correctif et donné un calendrier (confidentiel, donc on ne le connaîtra pas). Puis le 26 août, revirement complet d'Apple qui explique ne voir "aucune implication de sécurité dans ce rapport", lequel n'entraînera donc aucun changement dans ses produits. Le dossier est ensuite parti vers une autre équipe pour d'éventuelles "considérations d'amélioration".
En 2023 pourtant, Ron Masas d'Imperva avait déjà fait planter des Mac, des iPhone et des iPad avec un shader, en WebGL cette fois. Apple avait alors sorti le CVE-2023-40441 , noté 6,5 sur 10, et l'avait bouché en renforçant la validation des entrées pour mieux repérer les boucles folles.
Seulement voilà, sa boucle à lui était énorme mais finie, donc détectable, alors que celle du Deathray tourne pour toujours. Et une boucle infinie, la repérer à coup sûr, c'est le problème de l'arrêt ... donc personne ne sait faire.
López l'écrit d'ailleurs sur son site, les chercheurs en sécurité avec qui la question a été discutée donnent plutôt raison à Apple. Pour la firme, le résultat n'est qu'un plantage, un gel ou une perte de données récupérable, et ça ne constitue pas un réel problème de sécurité. Et sur le principe, ça se défend. Sauf que dans la vraie vie, si vous avez oublié de sauvegarder vos fichiers et que vous cliquez sur ce lien, vous l'avez dans l'os (et pas dans le "MacOS"... roh roh roh).
Donc non, il n'y a rien à installer pour empêcher ça et rien à attendre de Cupertino pour le moment. Voilà, sachez juste que n'importe quel couillon qui aura lu cet article pourra vous envoyer un petit lien par mail, façon rickroll des enfers, ce qui aura pour effet de freezer et faire redémarrer votre Mac.
Désolé !! 🤷♂️
Source : le billet d'Auberon López .
Depuis ce week-end, bonne nouvelle les zamis, puisque ce bon vieux ffmpeg sait maintenant fabriquer des images qui n'ont jamais été filmées. Oui oui ! Et ça c'est possible grâce à un filtre qui s'appelle fruc_vulkan, qui permet de calculer le mouvement entre deux images grâce au bloc dédié des GeForce RTX, pour ensuite synthétiser ce qui manque entre les deux. Grâce à ça, un 24 images par seconde ressort sans souci en version 60 images par seconde.
La cadence de sortie se paramètre, donc vous pouvez aussi faire du 25 vers du 50, du 30 vers 60, ou n'importe quelle valeur intermédiaire. C'est donc beaucoup plus souple que le filtre équivalent côté AMD, frc_amf, qui ne sait que doubler la fréquence et ne fonctionner qu'en DirectX...
Fabriquer ce genre d'images intercalaires n'a rien de neuf, cela dit... L'outil RIFE convertissait déjà du 24 fps en 96 en 2020. Mais ce qui change ici, c'est qu'il n'y a plus de chaîne externe, plus d'aller-retour par des milliers de PNG, puisque tout tient dans le graphe de filtres, entre le décodage et l'encodage.
Le filtre logiciel historique de ffmpeg, minterpolate, existe pourtant depuis des années mais c'était loin d'être du temps réel. Alors que là, le vrai gain avec cette nouvelle feature, c'est qu'on passe en full temps réel. Ça veut dire que sur un catalogue à réencoder, l'interpolation cesse d'être l'élément qui bloque toute la chaîne de conversion.
Pour l'essayer il vous faut une RTX 30 ou plus récente. Il faut aussi compiler une version de développement car ce filtre est arrivé après la sortie de ffmpeg 9.0, ce qui veut dire que pour le moment, il n'est dans aucune release et ne sera dans aucun paquet avant la prochaine.
La commande suit ensuite le motif habituel des filtres Vulkan, qui veulent les images en mémoire GPU :
ffmpeg -init_hw_device vulkan=vk:0 -filter_hw_device vk -i entree.mp4 -vf "format=yuv420p,hwupload,fruc_vulkan=fps=60,hwdownload,format=yuv420p" sortie.mp4
L'auteur du filtre prévient quand même qu'en 2160p24, les réglages par défaut ne suivront pas en temps réel et qu'il faudra alors descendre la qualité d'estimation du mouvement. Ça s'écrit comme ceci :
fruc_vulkan=fps=60:perf=medium:grid=2
En traitement par lots maintenant, la question ne se pose pas, c'est juste plus lent.
Maintenant, les pros de l'encodage, redescendez de votre chaise parce que j'ai quand même quelques mauvaises nouvelles... Tout d'abord, on n'a aucune stat indépendante sur le débit ou la qualité. Et il y a aussi un défaut que l'auteur du patch documente lui-même... En fait, dans les zones sans texture, le moteur invente un mouvement faux mais cohérent, qui laisse des "fantômes" autour des objets. La parade existe heureusement, mais c'est une heuristique, qui demande quelques réglages à la main sur des échantillons.
Et il y a aussi un coût qu'on oublie... Car doubler la cadence, c'est donner deux fois plus d'images à avaler à l'encodeur, donc, il y a toujours une espèce de goulot d'étranglement. Et puis après il y a le rendu... un film de cinéma en 24 images par seconde qu'on monte à 60 prend immédiatement un aspect téléfilm que les cinéastes détestent !! Imaginez l'Odyssée de Nolan avec l'aspect visuel de Plus Belle La Vie... Ahahaha. Après sur de l'animation ou un ralenti, ça se défend bien sûr mais sur du cinéma, c'est un choix à prendre et pas une amélioration. En tout cas, c'est mon avis.
Ah et dernier point, parce que la confusion est déjà partout dans les commentaires sur le net : Tout ça se passe à l'encodage ! Je répète : A L'ENCODAGE ! Le fichier qui sort de ffmpeg est une vidéo NORMALE. Absolument personne n'aura besoin d'une carte graphique GeForce pour la regarder ! OK ? 😘
Source : Phoronix
Alors ça c'est cool ! NVIDIA vient d'ajouter Firefox à la liste des navigateurs autorisés à faire tourner GeForce NOW. Un ordi, un onglet, et plus de 2 000 jeux PC se lancent maintenant en streaming sans qu'un seul octet du jeu n'arrive sur votre disque.
C'est tout le concept du service de cloud gaming de NVIDIA avec une machine RTX chez eux, et une image qui arrive chez vous. Comme ça, votre ordinateur ne fait plus que décoder une vidéo sans rien installer ni avoir une grosse carte graphique.
Après GeForce NOW c'est un peu différent de Xbox Cloud puisque ça permet de jouer aux jeux que vous avez acheté. Ce n'est pas un catalogue imposé en accès libre. GeForce NOW se connecte à vos comptes Steam, Epic Games Store, GOG, Xbox PC Game Pass et Ubisoft Connect, puis ouvre la bibliothèque que vous avez déjà payée.
Firefox de son côté garde en plus ses habitudes de navigateur. Comme ça vous pouvez laisser un appel Discord dans le Split View, le walkthrough du jeu dans un autre onglet, et vous basculez en plein écran quand la partie démarre. Plus besoin de basculer sur ce navigateur de faible qu'est Chrome quand l'envie vous prend de jouer ^^.
Mozilla annonce jusqu'à 1440p et jusqu'à 120 images par seconde, et précise que ce plafond est réservé aux abonnés Ultimate. En dessous, le palier Performance donne aussi du 1440p mais s'arrête à 60 fps. Ce qu'Ultimate achète vraiment par contre, c'est la fluidité, l'accès aux machines RTX 5080 et les files d'attente les plus courtes.
L'autre compteur est plus embêtant je trouve puisque les abonnements Performance et Ultimate sont plafonnés à 100 heures de jeu par mois, dont jusqu'à 15 heures non consommées qui peuvent basculer sur le mois suivant. Ça laisse un peu plus de trois heures par jour quand même, mais ce n'est plus vraiment illimité.
Reste un problème, je trouve dans cette annonce : ça ne concerne que Windows uniquement. Firefox sur macOS et sur Linux n'est pas concerné, et personne n'a encore dit si ça viendrait... Snif... Après, les joueurs Linux, eux, ont leur client natif GeForce NOW , enfin sorti de bêta donc ça compense un peu mais quand même...
Pour essayer, mettez Firefox à jour, allez sur play.geforcenow.com et connectez-vous. De son côté, NVIDIA promet d'en dire plus à la Gamescom le 25 août prochain.
Source : blog Mozilla
Je viens d'apprendre qu'une carte Nvidia normalement dédiée au minage de cryptomonnaies, vendue avec 8 Go de mémoire en expose aujourd'hui 64 Go, sans que rien n'ait été remplacé ou soudé dessus... C'est ça la magie de Nvidia, la mémoire était bien là depuis le début, mais était juste maintenue en sommeil par le firmware.
Cette carte, la CMP 170HX est sortie il y a 5 ans pour miner de l'Ethereum. Elle est bâtie sur le GA100, le même silicium 7 nm que l'accélérateur A100 que Nvidia vend aujourd'hui autour de 3 500 dollars en version 40 Go. Et la mémoire HBM2e qu'on y trouve est physiquement présente sur la carte, quoi qu'affiche la fiche technique. Alors certes, débrider une carte Nvidia par logiciel n'a rien de neuf puisqu'on transformait déjà des GeForce en Quadro en 2013.
Mais cette fois, le déverrouillage exploite un bug de chargement de signature dans le BootROM du Falcon, le microcontrôleur de sécurité qui garde le démarrage de la puce. Et ce dernier se fait grâce à un outil nommé cmpunlocker , publié sous licence GPL.
Si vous voulez vous lancer, il vous faudra du Linux x86-64, un accès root et le pilote libre nvidia-open en version 610.43.0x. Votre carte 8 Go passera ainsi à 64 Go, une carte 10 Go à 40 Go, et les unités de calcul bridées reviendront naturellement avec. Et surtout, ce patch survit au redémarrage !
Le PCIe, lui, ne se déverrouille qu'à moitié. Passer de Gen1 à Gen2 est logiciel, mais la largeur reste coincée à quatre lignes parce que Nvidia a laissé 24 condensateurs de couplage vides sur le circuit imprimé. Aller au-delà du x4 veut donc dire les souder à la main et ça c'est pas donné à tout le monde.
Reste que ça donne environ 1 Go/s vers la carte. À titre d'exemple, un utilisateur du forum développeurs de Nvidia a réussi à charger un modèle 70B quantifié en une quarantaine de secondes, contre une dizaine avec la modification matérielle et le Gen2 x16. Pour de l'inférence sur une seule carte, ce goulot ne se paie donc qu'au chargement.
Le même utilisateur mesure un taux de 27,3 tokens par seconde en décodage sur un modèle Qwen2.5-72B, pour 150 à 180 watts, et explique que lors de ses tests, le GPU a réclamé un reset autour de 95% d'occupation mémoire, sur de très grandes fenêtres de contexte. Rien de gênant donc. Deux réserves par contre, et elles ne sont pas décoratives.... La première c'est que l' ECC figure toujours dans la liste des problèmes non résolus du projet, avec le NVLink et le PCIe Gen4, alors que c'est précisément le mécanisme qui pourrait nous dire si la mémoire déverrouillée tient dans la durée. Et la seconde, c'est que le palier des 80 Go a été testé, mais rejeté car instable.
Sur la question qui fâche maintenant, à savoir celle du silicium mis au rebut qui serait bridé car défectueux, ValdikSS, dans un fil sur Hacker News , écrit n'avoir trouvé jusqu'ici aucune carte dont la RAM soit réellement défectueuse. Le bridage ressemble donc à de la segmentation commerciale plus qu'à du recyclage de puces ratées, mais pour le moment, personne n'a fait tourner ces 64 Go assez longtemps pour le prouver.
Reste le prix... La 170HX se trouvait peu de temps avant ça, autour de 250 dollars sur eBay mais depuis que l'exploit circule, elle dépasse les 1 000 $... Bref, le verrou a sauté, et le prix est en train d'exploser !
Source : Tom's Hardware
J'ai jamais fait construire de maison mais je crois savoir que dessiner le plan de sa maison en 3D, ça passe encore par un logiciel assez lourd à installer + une licence, sans oublier l'interface façon Micro Applications de 2003 (qui s'en souvient ??). C'est pourquoi Aymeric Rabot et Wassim Samad ont pris le problème autrement avec Pascal Editor, un éditeur de bâtiments 3D qui tourne simplement dans un onglet de navigateur. Et en plus, c'est gratuit, open source (licence MIT) et surtout sans inscription.
Vous tracez les murs à la souris, puis viennent les zones, les dalles, les plafonds et les toits. Les portes et les fenêtres sont paramétriques, posez-les sur une cloison, la découpe se fait toute seule en géométrie booléenne via three-bvh-csg. Le mobilier s'accroche au sol, au mur ou au plafond selon l'objet ( allez regarder cet exemple ! )
Tout ça s'organise en Site, Bâtiment, Niveau, puis pièces. Le rendu passe par Three.js en WebGPU, la scène est sauvegardée en local dans IndexedDB, et l'historique remonte 50 étapes en arrière. Sauvegardez ou partagez un projet en ligne par contre, et il part sur leurs serveurs.
Le projet propose aussi @pascal-app/mcp sur npm, un serveur
Model Context Protocol
qui expose la scène 3D à un agent. Vous installez le package, et la commande pascal-mcp branche Claude Desktop, Claude Code, Cursor ou Codex directement sur votre plan (votre scène part alors chez le fournisseur du modèle, forcément).
Ça donne une trentaine d'outils utilisables en langage naturel : create_room pour sortir une pièce complète depuis un polygone, add_door et add_window sur un mur donné, furnish_room qui meuble selon le type de pièce, measure, check_collisions pour repérer les objets qui se chevauchent, et undo si l'agent part en vrille. Trois prompts sont livrés avec, dont from_brief qui transforme une phrase du genre "un 2 pièces dans 80 m²" en suite de modifications.
Deux outils lisent aussi des images, un pour les plans scannés, un pour les photos de pièce. Attention, ils n'embarquent aucun modèle de vision mais utilisent la capacité sampling du protocole, autrement dit c'est le modèle de votre client MCP qui regarde l'image.
Et puis il y a la synchro. Le serveur écrit dans une base SQLite locale, et la page de l'éditeur s'abonne au flux d'événements. Résultat, vous gardez l'onglet ouvert à côté de votre fenêtre de chat et vous voyez les murs apparaître au fur et à mesure que l'agent travaille. J'avais montré le même genre de bascule avec n8n qui laisse une IA piloter ses workflows , sauf qu'ici le retour est visuel et immédiat.
Côté interopérabilité, un convertisseur avale les fichiers IFC, le format d'échange du BIM, et l'export sort en GLB, STL ou OBJ. Cet export est d'ailleurs arrivé par des contributeurs extérieurs, pas par l'équipe, c'est pour vous montrer à quel point le projet est bien soutenu ! De quoi ensuite passer votre plan dans Blender, ou le texturer avant impression 3D . Un système de plugins permet aussi d'ajouter ses propres types d'objets, avec un exemple officiel qui plante des arbres et des fleurs.
Si vous voulez tester, l' éditeur s'ouvre direct dans le navigateur , et le code est sur GitHub. À vous de voir si vous dessinez tout vous-même ou si vous déléguez à l'IA.
Merci Letsar pour le lien !
Si vous prévoyez de vous rendre en Islande le 12 août prochain pour admirer l'éclipse totale, vous pouvez déjà vous projeter dans l'expérience grâce à Universe Atlas, un nouvel atlas mis en ligne par Chris Zaharia, qui permet de localiser chaque éclipse de 2026.
D'un simple clic, vous êtes transporté à Reykjavik à 17h45 UTC pour voir virtuellement le soleil, en forme de croissant, se lever à l'horizon sous un ciel aux teintes étranges, évoquant cette atmosphère de fin du monde très caractéristique des éclipses ! (Moi je suis team fin du monde 1999 à l'aéroport de Beauvais, tu connais !! loool)
Reykjavík, le 12 août 2026 vers 18h.
Cette application tourne dans le navigateur et pèse environ 85 ko compressés, ne possède ni moteur de jeu ni dépendance externe, mais repose exclusivement sur du WebGPU brut.
Vous y trouverez 8,4 millions d'étoiles réelles issues des catalogues Gaia DR3 et ATHYG, chacune avec sa distance mesurée et sa vitesse réelle. Si vous remontez le temps de 100 000 ans, vous verrez ainsi la Grande Ourse se désagréger sous vos yeux !
La carte intègre également jusqu'à 2,6 millions de galaxies issues du relevé SDSS, ainsi que les planètes sur leurs orbites képlériennes, l'ISS et 170 satellites positionnés selon leurs éléments orbitaux du jour. L'ensemble est présenté dans un zoom continu couvrant 43 ordres de grandeur, allant du cosmos au quark dans l'infiniment petit, sans aucune coupure de scène.
Impressionnant non ? Alors si je vous dis maintenant que tout a été codé avec Claude code et le modèle Fable 5 ??
Bah non, ne faites pas cette tête, c'est pas grave parce que c'est vraiment top ! Jusqu'à présent, seuls ceux qui savaient coder pouvaient matérialiser leurs idées... Mais avec l'arrivée de l'IA, n'importe qui avec une jolie idée et un peu de débrouillardise peut lui donner vie sans trop de souffrance avec la technique ! Et c'est ça que je trouve magique dans le vibe coding.
Après c'est sûr, faut vérifier et pas faire confiance aveuglément. C'est pourquoi les positions des planètes passent en intégration continue avec des tests qui comparent les datas de l'app avec celles de JPL Horizons, l'éphéméride de la NASA, et comme ça, dès qu'un corps céleste dérive de plus de 0,2 degré, hé bien le build pète. Les générateurs refusent ainsi d'écrire quoi que ce soit qui ne passe pas leurs contrôles physiques.
Ça permet d'avoir un truc sérieux qui marche bien grâce au vibe coding sans pour autant sacrifier la qualité.
Sagittarius A, la lumière courbée autour de son ombre. Le bandeau affiche ses sources : GRAVITY 2022, orbites des étoiles S d'après Gillessen et al. 2017.*
Tout est extrêmement précis et l'échelle réelle est conservée, puisque c'est vraiment le cœur du produit. Le développeur met donc un point d'honneur à ne jamais truquer une taille, une distance ou une vitesse pour faire joli.
Et vous pouvez vérifier qu'il s'y tient ! Appuyez sur X et tout se recolore selon la provenance avec couleurs naturelles pour ce qui est mesuré, ambre pour ce qui a la bonne taille mais un rendu stylisé, cyan pour ce qui est purement illustratif.
Par contre, je trouve dommage qu'on ne puisse pas régler la date et l'heure précisément, ou alors je n'ai pas trouvé comment. Et c'est assez difficile de se caler sur une date et une heure précises, sachant qu'on peut aller de 10 ans en 10 ans, et qu'ensuite le saut n'est pas de 100 ans en 100 ans, mais de 1000 ans en 1000 ans, donc c'est un peu dur de doser. J'y ai passé un petit peu de temps.
Pour que ça fonctionne, il vous faudra WebGPU c'est-à-dire Chrome / Edge ou Safari depuis la version 26. Après Firefox, c'est plus tordu car c'est activé sur Windows depuis la 141, sur les Mac Apple Silicon depuis la 145 mais y'a toujours rien côté Firefox pour les Mac Intel ni pour Linux. Sous Linux, prenez donc plutôt Chrome 144 ou plus récent.
Dans le même genre, je vous avais montré AstroClick pour le système solaire en voxels, et le vénérable Space Engine . Bref, c'est par ici , c'est gratuit, et le code est sur GitHub sous licence MIT.
Ah et pensez à appuyer sur T pour la visite guidée !
Aujourd'hui je vais vous parler d'un jeu de karting façon Mario Kart qui fonctionne sans moteur 3D et sans même une seule ligne de code.
En réalité, il s'agit d'un modèle de 130 millions de paramètres qui est capable de deviner à quoi doit ressembler l'image suivante. Cela a été mis en ligne hier soir par Asankhaya Sharma, c'est le gars derrière OptiLLM . Ça s'appelle Neural Drive et ça imite Super Tux Kart , le Mario Kart libre dont je vous ai déjà parlé.
Neural Drive est donc un modèle qui regarde les sept dernières images ainsi que les touches que vous enfoncez sur votre clavier. Son job c'est simplement de peindre l'image suivante. Ainsi, si vous appuyez sur la flèche du haut, il dessinera une carte qui avance, si vous tournez à gauche, il dessinera un virage...etc.
Donc, il n'y a aucun code derrière, c'est juste une hallucination que vous pilotez en 384 x 192.
Les 262 Mo du fichier ONNX se téléchargent dans votre onglet et c'est votre carte graphique qui transpire ensuite, avec le WebGPU. Il y a donc zéro serveur derrière, exactement comme l'agent Gemma que je vous montrais en avril .
Je l'ai testé chez moi sur mon Mac Studio dans Firefox et je suis à 2,5 frames par seconde, ce qui représente 405 millisecondes de génération par image sur mon GPU Apple. Donc autant vous prévenir qu'à ce rythme-là c'est injouable. Vous appuyez sur une touche, le monde se redessine mollement, et vous conduisez comme dans un rêve où vos jambes ne répondent plus... Mais ça reste dingue quand même !
Sharma annonce que sur les MacBook M récents on peut obtenir environ 10 images par seconde, et sur des GPU ça devrait approcher le temps réel, 15 à 20 images par seconde. L'écart avec ma mesure vient sûrement du fait que je suis en train de compiler tout un tas de conneries au moment où j'écris cet article... donc testez plutôt que de me croire sur parole. Et si vous êtes sur mobile, les petits boutons sous l'écran servent de contrôles tactiles, si vous avez de la patience.
Aucune de ces images n'existe dans un fichier de jeu. Le chrono en haut à droite est illisible parce que le modèle le repeint à chaque frame.
Le plus marrant, c'est tout ce qu'il vous dessine en plus de la route. Il régénère aussi l'interface : le compteur de tours, la minimap en bas à gauche, les petites têtes de Tux empilées sur le côté, le chrono en haut à droite. Sauf qu'il ne sait pas ce qu'est un chrono. Du coup les chiffres bavent, se réécrivent tout seuls, vous annoncent un tour 1 sur 300 ! Ce modèle ne compte pas le temps écoulé, il peint simplement des pixels qui ressemblent à du temps. Et pendant ce temps-là le décor fond carrément en haut de l'image, avec des bouts de falaise qui coulent dans le ciel.
Côté cuisine, c'est un LatentDiT de 130,8 millions de paramètres (768 de dimension, 12 couches) posé sur un petit ConvVAE qui compresse l'image d'un facteur 8. Le gros du boulot d'optimisation c'est que le modèle d'origine avait besoin de 8 étapes de débruitage par image, et la version distillée n'en fait plus que 2. C'est ce qui vous fait passer de "démo qui rame" à "démo qui rame un peu moins". Vous démarrez à l'une des 18 positions pré-enregistrées dans un fichier de seeds, et si votre navigateur n'a pas WebGPU, ça bascule sur le CPU avec un message d'avertissement sans ambiguïté : "prêt (CPU, ce sera lent)".
Vous avez aussi les poids PyTorch, dont le checkpoint non distillé de 523 Mo, si l'envie vous prend de bidouiller l'entraînement. C'est la même famille d'idées que DIAMOND, l'IA qui rêve pour mieux jouer , ou que Mirage 2 , sauf qu'ici tout a été ramené à la taille d'une page web. Le kart ne pèse plus que 262 Mo et tient dans un onglet de navigateur !
Bref, c'est une démo, pas un jeu. Mais c'est la première fois que je fais tourner un monde entier chez moi sans envoyer un seul octet à un serveur.
Ça se teste ici , et les poids sont là .
NVIDIA a débranché GameStream, son système maison pour envoyer les jeux de votre PC vers une Shield ou un laptop. Sauf que le protocole, lui, n'est pas mort : Moonlight , le client open source qui le réimplémente, tourne toujours sur Windows, macOS, Linux, Steam Link, Raspberry Pi 4, Apple TV et Xbox, et même sur des Switch et des Vita en homebrew.
Et surtout, Hans Gaiser bricole depuis début 2024 une pièce qui manquait côté serveur, Moonshine , qui commence à être sérieusement utilisable.
Moonlight n'étant qu'un client, il affiche l'image et renvoie votre clavier, votre souris et votre manette. Derrière, il faut donc forcément une machine qui capture le jeu et qui encode la vidéo en temps réel.
Bref, comme je vous le disais, depuis que NVIDIA a rangé GameStream au placard début 2023, ce rôle revient à des serveurs communautaires. Le seul que la FAQ Moonlight recommande, c'est Sunshine , du collectif LizardByte. C'est codé en C++ sous licence GPL-3 et ça tourne sous Windows, Linux, macOS et FreeBSD. Sauf que Sunshine capture une session de bureau existante ce qui veut dire que sur une machine sans écran, il faut composer avec ça, et c'est de là que vient toute la littérature sur les dongles HDMI factices et autres écrans virtuels...
Alors que Moonshine, lui, est codé en Rust et prend un autre chemin. En fait, chaque session de streaming tourne dans son propre environnement isolé, qui est totalement séparé de votre bureau. Du coup, vous n'avez plus besoin de session active du tout... Une simple tour sans écran fera parfaitement le boulot.
Voilà, si vous avez une machine Linux qui dort dans votre placard avec un GPU dedans, ça peut vous permettre de lancer Moonlight depuis votre canapé à distance, et c'est le serveur qui gérera la session rien que pour vous.
Après, c'est du Linux uniquement, testé sur Arch même si ça remonte que ça tourne aussi sur d'autres distribs, avec systemd obligatoire pour lancer et gérer tout ce qui est processus. Et du côté du GPU, il vous faudra de l'encodage vidéo Vulkan, donc, vous l'aurez compris, une Nvidia RTX ou une AMD RDNA2 ou plus récente, voire une Intel Arc pour les plus motivés.
Voilà, toutes vos vieilles GTX resteront sur le banc de touches... Sans oublier que vous aurez besoin du client Moonlight en version 6.0.0 minimum et que la compatibilité avec les portages non officiels n'est pas garantie.
Les codecs supportés, c'est du H.264, H.265 et AV1, avec du HDR en 10 bits. L'AV1 est marqué expérimental et Hans Gaiser prévient lui-même qu'il fait gonfler la taille des images au fil du temps sur les cartes NVIDIA. Sauf que c'est réglé depuis : NVIDIA a sorti le correctif dans son pilote Vulkan beta 595.44.3.0 et Hans Gaiser a confirmé début avril, mesures à l'appui, que la qualité était revenue à la normale. Son README, lui, n'a pas suivi et vous conseille encore de rester en H.264 ou H.265. Donc si l'AV1 vous tente, prévoyez le pilote Vulkan beta, pas celui de votre distrib.
Notez aussi que Moonshine n'est pas conçu pour être utilisé sur des réseaux publics puisque le protocole GameStream sous-jacent a des limites qui font que le trafic n'est pas entièrement chiffré au niveau applicatif. Donc, si vous vous y mettez, n'exposez jamais les ports de Moonshine directement sur internet. Préférez passer par Tailscale ou un WireGuard par exemple.
Bref, Moonlight, Sunshine, Moonshine... si comme moi, vous vous emmêlez dans les noms, c'est parfaitement normal. N'empêche que c'est un super truc, encore en dev, certes, mais ça promet pour le futur...
Simon Willison, le créateur de Datasette et co-créateur de Django, vient de porter un modèle d'inpainting d'image directement dans le navigateur. Sa démo vous permet de choisir une photo, de peindre sur la zone à faire disparaître et ensuite le modèle IA reconstitue ce qu'il manque. Et ce qui est merveilleux avec cette appli c'est que tout tourne sur votre carte graphique en local, comme ça vos données restent chez vous.
Le modèle s'appelle Moebius, dispose de 0,22 milliard de paramètres, et a été développé par une équipe de l'université Huazhong en Chine. À l'origine c'est un modèle PyTorch, que Willison a converti au format ONNX pour le faire tourner via ONNX Runtime Web sur le backend WebGPU, une nouvelle API qui donne aux pages web un accès direct au GPU. Et ce qu'on obtient, c'est un modèle de diffusion qui s'exécute à 100% côté client dans Chrome ou Safari.
Lors de la première utilisation, l'outil télécharge 1,27 Go de poids depuis Hugging Face, ce qui est énorme pour une page web. Mais c'est un one-shot car ensuite, le navigateur range tout ça dans son Cache Storage, et les fois d'après il ne re-télécharge rien.
Je l'ai installé et testé et ça fonctionne vraiment très très bien. J'ai sélectionné quelques tuiles comme un bourrin et ça me les a enlevées très proprement en quelques dizaines de secondes (une fois le modèle initial téléchargé évidemment).
C'est du vrai inpainting génératif en tout cas et pas un truc qui recopie les pixels d'à côté.
Willison raconte dans le README que la conversion PyTorch vers ONNX et l'appli web complète ont été réalisées par Claude Code avec le modèle Claude Opus 4.8, et qu'il n'a "*pas regardé une seule ligne de code *". Il s'est juste contenté de tester dans le navigateur et de signaler ce qui clochait. Hé ouais c'est comme ça maintenant, les temps changent ;)
C'est open source sous licence Apache 2.0, la démo est en ligne, et le code est sur GitHub si vous voulez le lancer chez vous. Testez, et effacez ce gars avec son coup de soleil sur le crâne qui gâche votre plus belle photo de vacances, je ne vous juge pas ^^.
Source : Hackaday
Accrochez-vous parce que celle-là, elle est bien barrée ! Des chercheurs de l'université d'Uppsala veulent stocker la mémoire d'une IA... dans de la lumière. Leur projet Fiber Memory fait tourner les données d'un LLM en boucle dans 1 000 km de fibre optique, et les puces se servent au passage !
Pour comprendre le délire, il faut voir comment ça marche aujourd'hui. Dans un gros data center IA, chacune des 10 000 puces de calcul (des accélérateurs, en gros des GPU) garde sa propre copie complète du modèle dans sa mémoire embarquée, la HBM . Un Llama 3 70B compressé pèse 70 Go, ce qui donne 700 To de mémoire hors de prix pour stocker 10 000 fois exactement la même chose.
Vous qui râlez déjà quand un modèle ne tient pas sur votre matériel , imaginez le même casse-tête multiplié par 10 000.
La solution d'Hannah Atmer et de son équipe, c'est le tapis roulant à sushis. Un serveur unique injecte 128 Go de données dans la boucle (les poids du modèle, plus un peu de marge), et tout ça défile en continu à 25,6 To/s. Chaque puce attrape alors les plats qui l'intéressent quand ils passent devant elle, et le tour complet prend 5 ms !
La topologie retenue : un seul serveur de poids alimente la boucle, les pods se servent au passage. Schéma tiré du papier d'Atmer, Voigt, Yao et Kaxiras.
Concrètement, chaque châssis prélève 1 % de la lumière qui circule et laisse filer le reste vers les copains d'après. Pas de requête, pas d'adresse mémoire, juste un péage optique qui pique sa part au passage.
Le prélèvement en détail : un splitter 99:1 détourne 1 % de la puissance optique vers le pod, le reste poursuit sa route et se fait ré-amplifier.
Et le plus dingue, c'est que cette idée de génie a 80 ans ! Les premiers ordinateurs des années 40 stockaient déjà leurs données sous forme d'ondes qui tournaient en rond dans des tubes de mercure, la fameuse mémoire à ligne de délai . On avait déjà croisé des mémoires franchement bizarres , mais celle-ci place la barre très haut.
Évidemment, y'a des conditions à respecter... Ça ne marche que pour des données qui ne changent jamais et que tout le monde se partage, comme les poids d'un modèle déjà entraîné (les calculs en cours restent dans une petite mémoire locale classique). Et si une puce rate son sushi, elle attend 5 ms que le tapis fasse un tour complet... une éternité pour un GPU.
Côté conso, leurs calculs annoncent 284,8 kW pour la livraison des poids, contre 1 024 kW avec la HBM classique. Presque 4 fois moins ! Bon, la comparaison avantage un peu leur bébé (le scénario fibre répartit les poids entre les 8 puces d'un châssis, quand la référence garde une copie entière par puce), mais l'ordre de grandeur reste violent.
Par contre, tout ça n'existe encore que sur le papier. Les briques sont là, entre les commutateurs Spectrum-X Photonics de NVIDIA qui causent déjà en lumière et la HBM3e de Micron qui dépasse 1,2 To/s par pile, mais personne n'a encore assemblé le puzzle. Et il faudrait quand même réussir à caser 280 amplificateurs sur la boucle, plus quelque 3 500 amplis et 1 750 régénérateurs autour des pods...
Reste à voir si le bilan énergétique survit à un vrai prototype !
Vous avez une petite carte graphique, un vieux Mac ou juste un bon processeur, et vous cherchez LE modèle d'IA parfait qui pourra tourner en local sans que ça rame ?
Hugging Face vient d'ajouter le filtre qui manquait à sa page Models : un sélecteur de matériel qui ne vous proposera que les modèles réellement compatibles avec votre machine.
Vous renseignez votre config (une RTX 3060, un processeur AMD, une puce Apple Silicon M2…) dans les réglages de votre compte, et le catalogue ne gardera plus que ce qui passe pour un GPU, un CPU ou une puce Apple précis.
Fini l'époque, donc, où il fallait ouvrir chaque fiche, chercher la VRAM requise, sortir la calculette et croiser les doigts au moment du lancement.
Ce filtre d'Hugging Face repose sur la taille des fichiers proposés, notamment les versions quantifiées au format GGUF, ces modèles compressés qui font tourner de grosses IA sur des machines modestes, et sur la RAM ou la VRAM de votre config déclarée. Cette base hardware est constituée de ce que possède réellement la communauté des 300 000 membres qui ont accepté de déclarer leur matériel.
Une fois le bon modèle repéré, vous récupérez les commandes via le bouton "Use this model" présent sur chaque fiche, puis vous lancez tout ça avec les outils habituels de l'IA locale, du genre llama.cpp, Ollama ou LM Studio. Et pour ceux qui veulent aller plus loin sur Apple Silicon, il existe également des serveurs d'inférence maison pour remplacer l'API d'OpenAI par votre propre Mac .
Maintenant, si vous avez un chip un peu exotique, un accélérateur NPU ou une carte à peine sortie, il faudra parfois patienter, voire passer par le forum pour réclamer son ajout dans la base, mais bon, je chipote !
Avec la sortie de CUDA 13.3, NVIDIA renforce son écosystème GPU sur deux fronts importants. La version Python passe officiellement en 1.0 (donc considérée comme stable et utilisable en production), et CUDA Tile arrive nativement pour les développeurs C++.
Petit rappel pour les non-initiés : CUDA, c'est l'outil que tout le monde utilise pour faire tourner du calcul sur les cartes graphiques NVIDIA, principalement pour l'IA et le calcul scientifique.
Historiquement, c'est du C/C++ à 99%. NVIDIA pousse depuis quelques années pour rendre tout ça accessible en Python, et ce passage en 1.0 marque une étape importante. À partir de maintenant, l'API ne changera plus brutalement entre les versions mineures.
En pratique, les développeurs peuvent désormais compter dessus pour leurs projets long terme. La version 1.0 ajoute aussi le support des "green contexts" (un système pour réserver une partie de la GPU à des tâches isolées) et du checkpointing CUDA (la possibilité de sauvegarder l'état d'une exécution GPU pour la reprendre plus tard).
L'autre gros morceau, c'est CUDA Tile pour C++. Le modèle de programmation "tile" consiste à découper un calcul en blocs uniformes traités en parallèle, plutôt que de gérer chaque fil d'exécution individuellement (la GPU en fait tourner des milliers en même temps).
Il était déjà disponible en Python via des bibliothèques comme Triton. Il arrive maintenant en C++. L'idée est de monter d'un cran en abstraction : vous décrivez ce que vous voulez faire au niveau du bloc, et le compilateur s'occupe de mapper ça sur les threads. Le support couvre les GPU Hopper (l'architecture haut de gamme de NVIDIA pour les datacenters IA) et toutes les architectures plus récentes.
En bonus, NVIDIA introduit CompileIQ, un framework d'auto-tuning du compilateur qui promet jusqu'à 15% de gain sur des opérations critiques comme la multiplication de matrices ou les mécanismes d'attention utilisés dans les modèles d'IA. Le support du C++23 dans les compilateurs NVCC et NVRTC est aussi de la partie.
Pour les développeurs IA, c'est une nouvelle version importante. La programmation GPU est toujours un domaine très technique, mais NVIDIA réduit progressivement la barrière d'entrée, surtout côté Python. AMD a du boulot pour rattraper son retard avec ROCm, leur équivalent maison qui peine encore à convaincre la communauté.
Source : Phoronix
Vous n'avez pas de Mac Silicon, mais vous avez vu passer mon article de ce matin sur vLLM-MLX et son serveur d'IA local ? Hé bien bonne nouvelle, je suis tombé ce midi sur Lemonade SDK , un serveur d'IA local communautaire sponsorisé par AMD (et largement codé par leurs ingénieurs), qui joue dans la même cour, mais côté PC + Mac !
C'est la même logique qu'avec vLLM-MLX, vous installez le serveur (un paquet clé en main selon votre OS, pas de bidouille pip), et il expose un endpoint compatible API OpenAI sur http://localhost:13305/api/v1. Vos scripts tapent dessus au lieu d'envoyer vos prompts, et votre pognon, chez OpenAI.
Le démarrage tient en une ligne. Un lemonade run Gemma-4-E2B-it-GGUF lance un modèle, et un lemonade launch claude branche carrément Claude Code sur votre machine.
Sauf que là où vLLM-MLX s'appuie sur MLX pour les puces Apple, Lemonade vise les NPU Ryzen AI et les GPU Radeon. Et c'est tout l'intérêt du truc car depuis la 10.0 sortie en mars, le NPU XDNA2 des machines Ryzen AI récentes sert enfin à faire tourner des LLM sous Linux, et plus juste à décorer la fiche technique !
La 10.5 apporte également 2 nouveautés qui valent le coup. D'abord, le support macOS passe de bêta à officiel. Toutes les grosses fonctions sont validées sur Mac (le texte via llama.cpp et Metal, le reste via les autres moteurs embarqués) et ensuite, ça bascule sur ROCm 7.13 pour llama.cpp et la génération d'images.
J'ai pas de PC Ryzen AI sous la main pour tâter du fameux NPU, donc j'ai fait mes tests sur mon GPU Metal à moi. Notez qu'un lemonade list crache tout le catalogue, Qwen, Gemma, Llama, DeepSeek et compagnie.
Et ça dépote ! Un petit Qwen3-0.6B dans le chat intégré tourne à ~96 tokens par seconde avec mes 32 Go de RAM, c'est donc une réponse quasi instantanée. Après un modèle de 0,6 milliard de paramètres, c'est le poids plume du ring, donc comptez nettement moins sur un gros 8B, mais ça tourne nickel.
Du coup, sur Mac, vLLM-MLX joue la carte du natif Apple via MLX, alors que l'intérêt de Lemonade c'est surtout le cross-plateforme et le NPU Ryzen AI. Et comparé à Ollama , vous gagnez ce NPU mais aussi les fonctions audio (synthèse vocale, transcription) + un gestionnaire graphique de modèles pour piocher vos modèles. Et tout ça est sous licence Apache 2.0.
Bref, que vous soyez team Mac ou team Ryzen, c'est zéro ligne de facture API en fin de mois et surtout vos données qui restent chez vous !
Source : Phoronix
Je ne vous apprends rien, un GPU, c'est la puce qui calcule l'image que vous voyez à l'écran. Pour qu'elle fonctionne, il lui faut un pilote, le logiciel qui fait le lien entre le matériel et le système d'exploitation.
Sur les puces Arm Mali, qu'on retrouve dans des tas de smartphones et de cartes type Raspberry Pi, Arm ne fournit pas de pilote libre. Du coup une bande de développeurs a monté Panfrost, un pilote libre reconstruit en grande partie par reverse-engineering, c'est-à-dire en observant le comportement du matériel pour deviner comment il marche.
Panfrost et son cousin PanVK, la version dédiée à Vulkan (l'interface graphique moderne pour les jeux et les applications 3D), viennent de prendre en charge le Mali G1 Pro. C'est le GPU le plus récent d'Arm, basé sur l'architecture maison baptisée "v14". Jusqu'ici, le haut du panier supporté s'arrêtait au Mali-G725 sorti en 2024. Le support arrivera officiellement avec Mesa 26.2, la prochaine grosse version de la bibliothèque graphique libre, attendue le trimestre prochain.
Pour comprendre pourquoi c'est un gros sujet, il faut savoir qui utilise Panfrost. Tous ceux qui font tourner Linux sur du matériel Arm, des cartes de bricolage aux ordinateurs portables ou aux téléphones reconvertis, en dépendent pour avoir une accélération graphique digne de ce nom.
Sans ces pilotes libres, ce matériel reste à moitié aveugle côté affichage. Que le projet suive d'aussi près les puces les plus récentes d'Arm, c'est donc tout sauf un détail.
Attention quand même, on est très loin d'un truc fini. Les tests sont encore limités, des morceaux peuvent manquer ou être carrément cassés. Et les développeurs ne s'en cachent pas : pour activer le pilote Vulkan sur ces nouvelles puces, il faut passer par une variable d'environnement nommée, je vous jure que c'est vrai, PAN_I_WANT_A_BROKEN_VULKAN_DRIVER=1. Soit "je veux un pilote Vulkan cassé" en français. Difficile d'être plus honnête.
Côté modèles, le G1 Pro est pris en charge mais ses grands frères, les G1-Premium et G1-Ultra, ne sont pas encore de la partie. Ça viendra sûrement, c'est souvent comme ça que le projet avance : une puce après l'autre, à mesure que le reverse-engineering progresse et que les développeurs comprennent les entrailles de chaque nouvelle architecture.
Source : Phoronix
Jellyfin sans GPU, c'est la croix et la bannière dès que quelqu'un lance un film en 4K. Mais c'était sans compter sur ffmpeg-over-ip qui est capable de transformer un serveur équipé d'un GPU en endpoint de transcoding distant, accessible via un simple binaire qui se fait passer pour ffmpeg. Y'a pas de passthrough GPU, ni besoin de vous lancer dans la config de point de montage réseau exotique.
Le principe c'est que le client reçoit les commandes ffmpeg de Jellyfin (ou Emby), les sérialise et les envoie ensuite via TCP (port 5050) vers un serveur qui lui dispose d'un bon GPU. Et côté Jellyfin, rien ne change puisque le binaire répond exactement comme ffmpeg le ferait (et je vous rassure, y'a un peu d'authentification pour éviter de vous faire squatter votre serveur de transcoding à l'insu de votre plein gré).
Alors imaginons un peu dans quelle situation ça peut être utile... Par exemple, vous pourriez avoir un NUC ou mini-PC tout neuf qui fait tourner Jellyfin dans Docker, et à côté une vieille tour avec une GTX qui traîne dans un coin pour le transcodage. L'avantage c'est que plusieurs clients peuvent ainsi partager le même serveur GPU en parallèle, donc ffmpeg-over-ip peut valoir le coup si vous avez du matériel qui dort dans un coin.
L'outil est signé Anees Iqbal (steelbrain) et voici comment l'installer (pensez à vérifier le contenu du .sh avant) :
curl -fsSL https://ffmpeg-over-ip.com/install-client.sh | sh
Windows a aussi droit à son équivalent PowerShell si vous voulez.
Pour brancher ça sur
Jellyfin
ensuite, c'est direction Dashboard → Playback → chemin ffmpeg → et faites pointer vers ffmpeg-over-ip-client. Notez que ffprobe doit aussi être redirigé car Jellyfin l'appelle séparément pour les métadonnées. Vous pouvez faire un lien symbolique pour être tranquille :
ln -s ffmpeg-over-ip-client ffprobe
Et ensuite, pour vérifier, cette commande : ./ffmpeg-over-ip-client -version devrait vous retourner les infos de l'instance ffmpeg distante. Si ça répond, c'est que c'est bon !
Notez que la config permet de passer par des variables d'environnement du genre FFMPEG_OVER_IP_CLIENT_ADDRESS pour l'adresse du serveur, FFMPEG_OVER_IP_CLIENT_AUTH_SECRET pour la clé HMAC. Et pour tout ce qui est paramètres avancés, disons que les remappings de filtres complexes qu'on peut faire avec ffmpeg nécessitent encore un fichier .jsonc à créer et paramétrer.
Côté serveur, les accélérations supportées sont : NVENC (NVIDIA), QSV (Intel), VAAPI (Linux), AMF (AMD), VideoToolbox (macOS). Et comme c'est basé sur jellyfin-ffmpeg, du coup y'a toutes les accélérations habituelles sans avoir à recompiler.
Par contre, attention si le serveur GPU tombe, y'aura aucun fallback automatique vers le CPU local. Et si votre réseau interne est en 100Mbps et que vous transcodez du 4K HEVC, le goulot d'étranglement sera le transit réseau, pas le GPU. Donc optez pour un réseau en gigabit minimum dans ce cas.
Bref, c'est simple, propre, et très bien pensé par exemple pour les setups Docker qui n'ont pas d'accès direct au matériel.
J'sais pas si vous avez remarqué, mais aujourd'hui, TOUT LE MONDE "vibe code" : On balance des prompts à un LLM, on accepte le diff sans comprendre, on commit sans relire et tadaaaa, ça fait des chocapics !
Sauf pour zsKnight et Demo qui viennent de relâcher Super ZSNES , après 19 ans de silence, avec un message bien en évidence sur leur page d'accueil... "No Vibe Coding. Classic development style." C'est incroyable, les deux développeurs originaux de ZSNES se sont enfin retrouvés pour réécrire leur émulateur SNES légendaire intégralement, et cette fois c'est le GPU qui prend en charge le rendu vidéo !! Youpi !
Pour ceux qui n'ont pas connu parce que ce sont des bébés qui viennent de naître, sachez que ZSNES c'était l'émulateur Super Nintendo incontournable de la fin des années 90, écrit totalement en assembleur x86 par zsKnight, avec Demo en renfort sur le son et la 2D. À l'origine, la première version, sortie en octobre 1997 sur DOS, tournait à plein régime sur des Pentium MMX, ce qui était déjà assez ouf à l'époque. Et la dernière mise à jour officielle datait de janvier 2007 et après ça, plus RIEN.:-(( sniiif... Le projet était donc considéré comme mort et enterré malgré quelques forks communautaires qui ont essayé de garder le truc en vie.
Mais voilà, ils sont de retour et ce qui change avec ce Super ZSNES, c'est l'architecture. En gros, au lieu de tout faire faire au CPU comme à l'époque, le rendu vidéo et le pipeline graphique sont maintenant déportés sur le GPU.
Du coup le Mode 7 peut tourner en haute résolution, vous pouvez activer le widescreen quand le jeu le permet, overclocker ceux qui galéraient en framerate (coucou Gradius III), remplacer les samples audio compressés par des versions non compressées, et même balancer du 3D height-mapped sur les scènes en Mode 7 perspective.
Tout ça jeu par jeu, via leur Super Enhancement Engine qui supporte 7 jeux pour l'instant et qui s'enrichira au fil des releases. Après si vous préférez jouer sur vos vraies cartouches plutôt que sur des ROMs, jetez quand même un oeil à SN Operator que j'ai couvert récemment.
Les CPU et audio cores sont annoncés comme bien plus précis que ceux de l'original, qui était connu pour être rapide mais pas hyper fidèle. L'UI conserve la neige qui tombe en arrière-plan, parce que faut pas déconner avec les classiques, mais en HD cette fois. Save states, rewind, fast forward, cheat codes, save bookmarks, auto-save history, quick load, tout y est. C'est dispo sur Windows, Mac, Linux et Android (Google Play), avec une version iOS qui suivra bientôt.
Cela dit, le projet est en early build donc si vous comptez l'utiliser pour vos jeux fétiches, sachez que le DSP1 et SuperFX ne sont pas encore implémentés. Donc oubliez Star Fox et Super Mario Kart pour l'instant, et puis n'oubliez pas que des bugs d'émulation traînent encore, et que pas mal d'optimisation reste à faire.
Avec toutes les options activées en 4K, ça peut surtout mettre à genoux un Mac Studio M4 Max, donc voilà, ce Super Enhancement Engine, ça pompe sec. Côté qualité visuelle, certains rendus de textures laissent également à désirer d'après les premiers retours, sauf le bump mapping 3D sur F-Zero qui semble plaire à pas mal de monde.
Reste à voir si d'autres projets comme Nesticle et Genecyst vont suivre le mouvement, parce que la nostalgie 90s est à fond les manettes en ce moment. Et surtout, y'a encore pas mal de marge à côté des solutions web pour jouer aux jeux rétro qui se multiplient comme des petits pains.
Dans son document S-1 déposé à la SEC en vue de son entrée en Bourse, SpaceX liste la fabrication de ses propres GPU parmi ses dépenses en capital en cours. Reuters a repéré l'extrait, qui fait partie des postes identifiés comme substantiels par l'entreprise, même si aucun chiffre précis n'est donné dans le document public.
Le projet passe par Terafab, le complexe de fabrication de puces IA que xAI, Tesla et SpaceX développent ensemble à Austin, au Texas. Jusqu'ici, Musk avait surtout évoqué des puces destinées aux voitures, aux robots humanoïdes et aux data centers spatiaux.
Le S-1 ajoute donc une pièce importante : des GPU, probablement pour alimenter l'ambition IA du groupe sans dépendre uniquement de Nvidia.
SpaceX prévient aussi ses futurs investisseurs qu'il pourrait manquer de puces pour soutenir sa croissance. L'entreprise ne dispose pas de contrats long terme avec plusieurs de ses fournisseurs directs, ce qui est la façon polie d'expliquer que la chaîne d'approvisionnement n'est pas vraiment sécurisée au-delà de quelques trimestres. L'IPO visée autour de 1 750 milliards de dollars se construit justement sur ce genre de promesses d'indépendance technologique, vous voyez donc où se situe le problème. Fabriquer en interne devient une sécurité contre la rupture et surtout contre l'explosion des prix du silicium dédié à l'IA.
Musk qui fabrique ses propres GPU, ça boucle aussi plusieurs morceaux de son empire. Tesla avait déjà la puce Dojo pour l'entraînement de ses modèles de conduite, xAI a besoin de capacités énormes pour faire tourner Grok, et SpaceX pousse carrément sur les data centers en orbite. Un fournisseur unique mutualisé entre les trois, ça permettrait l'air de rien d'écraser les coûts et de mettre Nvidia à une distance polie.
De son côté, Intel a mis des années à sortir sa gamme IA, et Google a pris son temps avec les TPU, et même Apple n'attaque pas Nvidia de front. Du coup, l'annonce dans le S-1 ressemble plus à une communication dédiée investisseurs qu'à projet clair et bien cadré.
Quoi qu'il en soit, Musk continue de construire sa verticalité complète, du lanceur à la puce. À ce rythme, il finira par acheter du sable et une centrale électrique dédiée.
Source : Reuters via Yahoo
Flipbook est un navigateur web génératif où aucune page n'existe avant que vous ne la demandiez. Pas de HTML, pas de boutons, pas de liens... A la place, vous tapez simplement un mot ou un sujet dans la barre de recherche (ou vous uploadez une image), et hop, ça vous pond une image en direct façon "infographie" qui explique ce sujet.
Ensuite, vous cliquez n'importe où sur cette image, et une nouvelle image apparaît qui creuse ce que vous venez de cliquer. En gros, faut imaginer Wikipedia mais avec aucun article pré-écrit puisque chaque page est dessinée par une IA pendant que vous patientez. C'est un genre d'Infinite Wiki en version 100% visuelle !
La page que Flipbook m'a sortie quand j'ai tapé mon nom. Tout ce que vous voyez est une seule image générée par le modèle, y compris le texte.
Perso, j'ai juste tapé mon pseudonyme ce matin pour tester et comme résultat, j'ai obtenu une page intitulée "Korben: The French Tech Influence", avec mon vrai nom Manuel Dorne, le lancement de korben.info noté en 2004, RemixJobs cité et même cette citation : "A cornerstone of the French-speaking web for over two decades" écrit en bas.
Ne vous inquiétez pas pour mes chevilles, c'est pas moi qui le dit mais l'IA qui a chopé ces infos très précises et pour la majorité exacte. Le système de Flipbook fait une vraie recherche web agentique, et pas juste de l'hallucination pure à partir de son modèle. Les créateurs l'expliquent d'ailleurs dans leur FAQ.
Ensuite, il suffit de cliquer sur des éléments de l'image pour qu'une nouvelle image soit générée avec d'autres informations plus précises selon ce sur quoi vous avez cliqué.
Mais le détail qui tue, c'est que TOUT le texte affiché à l'écran est rendu par le modèle d'image lui-même ! Aucune superposition HTML, aucun overlay texte. Les titres, les labels, les légendes, les flèches... tout est dessiné pixel par pixel au moment de la génération, comme si Photoshop crachait une infographie complète à chaque requête.
Le hic c'est que parfois ça bug (le modèle écrit un mot au mauvais endroit, ou fait une petite faute de frappe), mais c'est le choix assumé de l'équipe, qui ne souhaite aucune couche de rendu HTML classique. Sous le capot en fait, y'a LTX Studio (le modèle vidéo de Lightricks) qui anime les transitions en stream vidéo live, et Modal Labs pour l'infra GPU serverless qui encaisse la charge.
Après comme d'hab avec ce genre d'outils c'est que les hallucinations factuelles sont invisibles pour l'utilisateur, puisqu'il n'y a pas de source citée, ni de lien à cliquer pour vérifier.
Et Zain Shah, l'un des créateurs, l'admet lui-même dans son thread de lancement sur X, Flipbook est aujourd'hui limité aux explications visuelles. Donc pas forcément adapté pour du vrai mode interactif (coder, réserver un truc, stocker de la data). Il faudra donc attendre que les modèles d'image et de vidéo deviennent plus rapides, plus précis, et surtout capables de conserver leur état pour assurer une cohérence dans le contenu (texte et images).
Bref, ça vaut le coup de tester , tapez votre nom ou votre animal préféré et voyez ce qui en sort !
Les extensions Chrome qui promettent de l'IA, ça pullule de ouf et à vrai dire, la plupart se contentent d'envoyer vos données sur un serveur distant. C'est naze ! Heureusement, l'extension Gemma Gem prend le problème à l'envers puisque son modèle tourne directement dans votre navigateur via WebGPU, sans clé API, sans cloud, et vos données ne sortent jamais de votre machine. C'est comme le kir, royal !
Comme c'est pas sur le Chrome Web Store, faudra la builder vous-même... Vous clonez le repo, vous lancez pnpm install puis pnpm build et vous chargez le dossier dans chrome://extensions en mode développeur et ensuite, elle téléchargera le modèle de Google (environ 500 Mo pour la version légère, genre le poids d'un gros jeu mobile), et pif paf pouf, ensuite vous aurez un agent IA qui vit sa best life dans votre Chrome.
Cliquez alors sur l'icône en bas à droite, une fenêtre de chat s'ouvre et vous pourrez interroger n'importe quelle page. Et si vous préférez un modèle plus costaud, l'E4B pèse 1,5 Go et permet d'obtenir des réponses plus fines.
Sauf que c'est pas juste un chatbot de plus. En effet, l'extension fait du tool calling en boucle à l'aide de 6 outils : read_page_content, click_element, type_text, scroll_page, take_screenshot et run_javascript. Elle peut ainsi lire une page, cliquer sur des boutons, remplir un formulaire et même balancer du JavaScript dans le contexte de la page.
Comme l'inférence WebGPU ne peut pas tourner dans un service worker Chrome (y'a pas d'accès au GPU, c'est une limitation connue depuis des années), le développeur a trouvé une parade : il utilise un offscreen document, c'est-à-dire une page HTML invisible que Chrome maintient en arrière-plan et qui, elle, a accès au GPU. Résultat, le modèle calcule dans cette page fantôme, le service worker joue le facteur entre les morceaux, et le content script affiche le chat. Je trouve ça bien pensé comme découpage !
Toute la boucle d'agent (le code qui décide quand appeler un outil et quand répondre) est isolée dans un dossier agent/ sans aucune dépendance Chrome. Cela veut dire que vous pouvez prendre ces 5 fichiers .ts (agent-loop.ts, prompt-builder.ts, tool-parser.ts, types.ts et index.ts), les coller dans un projet Node.js ou Deno, et hop, vous avez votre propre boucle agentique. Yaniv Kessler, le développeur a pensé le truc pour que ça serve ailleurs.
Les deux variantes (E2B et E4B) sont compressées en q4f16 avec 128K tokens de contexte en théorie, même si en pratique la fenêtre effective dépend de votre VRAM. Cela dit, c'est largement de quoi avaler une page web complète sans broncher ! Et le modèle reste en cache après le premier téléchargement, du coup au deuxième lancement, c'est quasi instantané. Par contre, si vous êtes sur un vieux Chromebook avec un Intel UHD intégré et 4 Go de RAM, ça risque de mouliner à fond. Et sur Firefox (qui est le meilleure navigateur du monde, comme je n'ai de cesse de vous le dire), le WebGPU est encore un peu expérimental, donc pour l'instant ce sera Chrome ou rien... Sniiif.
Si vous avez déjà testé des extensions comme Localsumm qui faisaient tourner Phi-3 en local pour résumer des pages, disons que Gemma Gem pousse le concept beaucoup plus loin avec ses capacités d'agent. Et si le sujet de l'IA locale dans le navigateur vous branche, jetez un oeil à Clippy qui fait tourner des LLM localement sur votre desktop.
Notez quand même que sur Hacker News, le projet a déclenché pas mal de débat. Certains pointent le risque du tool run_javascript qui donne au modèle les pleins pouvoirs sur le DOM (genre, supprimer des trucs ou poster un formulaire à votre place). C'est vrai que c'est important mais bon, c'est le même modèle de permissions que n'importe quel script web classique, sauf que là au moins vos données restent chez vous.
Bref, 500 Mo de modèle, pas de cloud, et votre navigateur qui devient plus autonome que votre fils de 22 ans. Pas mal non ?
