Auteur : Maria Lafaye D.

AMD laisse sans chiffrement TSME pour Ryzen grand public et ouvre un débat sur la confiance

AMD laisse sans chiffrement TSME pour Ryzen grand public et ouvre un débat sur la confiance

AMD fait face à une controverse embarrassante concernant une fonction de sécurité que de nombreux utilisateurs avancés considéraient comme disponible sur les processeurs Ryzen grand public. Cette fonctionnalité s’appelle Transparent Secure Memory Encryption (TSME) et permet de chiffrer de manière transparente l’intégralité de la mémoire RAM directement via le firmware, sans intervention du système d’exploitation. Son objectif est de réduire le risque d’attaques physiques contre la mémoire, telles que les attaques ‘cold boot’, l’extraction de modules ou l’interception de signaux sur l’interface DRAM. Le problème ne se limite pas au fait que TSME semble avoir disparu sur certains Ryzen non professionnels après des mises à jour de firmware avec AGESA 1.2.7.0. La situation la plus critique réside dans le fait

Intel 80386 : la puce qui a fait passer le PC à 32 bits fête ses 40 ans

Intel 80386 : la puce qui a fait passer le PC à 32 bits fête ses 40 ans

L’Intel 80386 n’était pas simplement un processeur plus rapide au sein de la famille x86. Il a transformé le PC compatible en une plateforme adaptée aux systèmes d’exploitation modernes, à la multitâche, à la mémoire virtuelle et à des logiciels beaucoup plus exigeants. Quatre décennies après sa sortie, en octobre 2025, le 386 demeure une pièce essentielle pour comprendre l’évolution de Windows, Linux et l’architecture IA-32. Intel a présenté le 80386 le 17 octobre 1985. À première vue, ses chiffres paraissent bien éloignés du matériel actuel : 275 000 transistors, une fréquence initiale de 16 MHz et une fabrication conçue pour une génération d’ordinateurs personnels encore en coexistence avec DOS, disquettes et moniteurs CRT. Mais cette puce a marqué une

La course des robots humanoïdes ne sera pas remportée uniquement par celui qui vend le robot

La course des robots humanoïdes ne sera pas remportée uniquement par celui qui vend le robot

La course aux robots humanoïdes s’articule presque toujours autour de trois noms en première ligne : Tesla, NEURA Robotics et Unitree. Les États-Unis, l’Allemagne et la Chine représentent trois approches distinctes pour faire entrer l’intelligence artificielle dans le monde physique. Tesla mise sur Optimus comme robot bipedal polyvalent, capitalisant sur son expertise en IA, fabrication et données provenant de véhicules et usines. NEURA Robotics présente le humanoïde 4NE1, une machine européenne destinée à une collaboration sûre et à des tâches industrielles. De leur côté, Unitree, depuis la Chine, pousse avec le robot H1, un humanoïde de taille humaine illustrant la rapidité de développement et la pression sur les coûts de l’écosystème asiatique. Mais la question la plus intéressante ne concerne

L'IA déplace l'effort humain de l'exécution à la décision

L’IA déplace l’effort humain de l’exécution à la décision

L’Intelligence Artificielle générative ne transforme pas seulement la rapidité avec laquelle nous travaillons. Elle modifie aussi le centre de gravité de l’effort humain. Dans les tâches créatives, analytiques ou liées à la connaissance, une part importante du temps, autrefois dédiée à l’exécution, la rédaction, la recherche, l’organisation, la répétition de formats ou la production de versions, commence à diminuer. Ce qui devient essentiel, c’est une autre étape du travail : réfléchir plus précisément à ce que l’on souhaite atteindre, selon quels critères, pour qui, et avec quel niveau de qualité. L’image de “avant” et “après” l’IA fonctionne bien comme une visualisation conceptuelle. Avant, une grande partie de l’effort était concentrée sur l’exécution. Ensuite, l’exécution ne disparaît pas, mais elle se

Le gouvernement propose 100 Mo universels et des remises sociales dans les télécommunications

La guerre de la fibre en Espagne ne se gagne plus seulement avec plus de vitesse

Le marché espagnol de l’internet fixe entre dans une nouvelle phase où les mégabits par seconde ne racontent plus toute l’histoire. Le dernier baromètre nPerf concernant les connexions fixes en Espagne, basé sur des mesures effectuées entre le 1er avril 2025 et le 31 mars 2026, révèle un paysage très concurrentiel entre MasOrange, Digi, Movistar et Vodafone. La différence se fait de plus en plus sur la latence, la navigation web, le streaming et la performance réelle perçue par l’utilisateur. MasOrange domine le classement général avec 135 819 points nPerf, devançant Vodafone, Movistar et Digi. Cependant, le chiffre le plus frappant est la domination claire de Digi en vitesse de téléchargement et de téléversement, en particulier en fibre FTTH. Cette

Headroom veut réduire la facture invisible des agents d'IA

Headroom veut réduire la facture invisible des agents d’IA

Quand un agent IA débogue un incident de production, il lit des dizaines de fichiers, exécute des commandes, parcourt des logs et consulte de la documentation. Chaque action génère du contexte — et chaque token de contexte est facturé. Le résultat : une fraction seulement du texte envoyé au modèle contribue vraiment à la résolution du problème. C’est précisément cette faille que Headroom tente de combler. Cet outil open source (licence Apache 2.0) se place entre l’agent et le fournisseur de modèle pour compresser le contexte avant transmission. Selon ses créateurs, la réduction atteint entre 60 % et 95 % des tokens selon le type de charge — sans supprimer les données originales, qui restent disponibles localement pour récupération. Le

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