Depuis maintenant plusieurs années, les utilisateurs de Windows ont la possibilité de sécuriser leurs données avec Bitlocker, l’outil de chiffrement de Microsoft. C’est hyper simple à mettre en place et les constructeurs l’ont adopté depuis longtemps en intégrant à leurs ordinateurs la fameuse puce TPM (Trusted Platform Module).

Ce qui permet à Bitlocker d’y stocker toutes les informations critiques relatives à la configuration de l’ordinateur, mais surtout la Master Key, c’est-à-dire la clé qui permet de déchiffrer tout le contenu.

C’est là qu’entre en scène le chercheur en sécurité StackSmashing qui a mis au point un moyen d’extraire physiquement cette clé à l’air d’un Raspberry Pi Pico à moins de 10 balles, d’un peu de soft, et d’un petit PCB maison. Grâce aux pins de son PCB, il peut alors se brancher directement au bus LPC de la puce TPM qui se trouve au dos de la carte mère, ce qui permet d’intercepter les messages transmis (donc la master key) entre la puce TPM et le CPU de l’ordinateur.

Comme vous pouvez le voir sur la vidéo, son bricolage est spécifique à certains modèles de laptop Lenovo (Thinkpad), mais ça peut-être facilement adapté (ou alors en soudant des fils) à tout type d’ordinateur comme il le montre à la fin, avec la Surface Pro (et un petit trou dans sa carlingue)

Toutefois, n’allez pas croire que votre ordinateur est forcément sensible à cette attaque surtout s’il est récent puisqu’à présent, les fabricants de processeurs comme Intel ou AMD ont directement intégré le TPM au CPU, donc c’est plus la même partie de plaisir.

Source

En tant que geek et amateur de matériel technologique, vous devez surement avoir chez vous un bon petit stock de piles de tous formats pour mettre dans les télécommandes, modules IoT et autres jouets pour les gosses.

Sauf que bien choisir ses piles, ce n’est pas facile. Il y a tellement de marques à des prix différents avec des promesses de capacité différente qu’il est impossible pour le consommateur de connaitre le meilleur rapport qualité prix.

Mais c’était sans compter sur Joffrey, de la chaine « Le Bricolage c’est Cool » qui a mis au point un protocole de test et réalisé une étude sur 45 références de piles du marché, des piles Amazon, en passant par les piles Action ou E. Leclerc.

Et vous allez voir, le résultat est surprenant et ce n’est pas forcement les marques les plus cotées qui sont les plus rentables à acheter en termes de coût par quantité d’énergie délivrée.

A regarder !!

Débutée en 1983, la série de Lode Runner vous a probablement marqué si vous êtes un ancien qui a notamment tâté du jeu d’arcade ou de l’Apple II, du Commodore 64, ou encore de l’Amstrad. Même les plus jeunes ont pu tester sur la console virtuelle de la Wii.

L’intérêt de ce jeu repose sur son gameplay qui consiste à traverser des niveaux composés de briques qu’on peut casser, d’échelles à grimper et de barres suspendues pour esquiver les ennemis, les tuer et récupérer les lingots d’or.

C’est simple, mais efficace et surtout terriblement addictif puisque vous devez planifier soigneusement vos mouvements et utiliser l’environnement à votre avantage pour éviter d’être capturé.

Le truc merveilleux si vous voulez retrouver les sensations de ce jeu, c’est de plonger vers ce portage HTML5 réalisé avec CreateJS. Comme ça vous pouvez jouer directement dans votre navigateur !

Le jeu propose 3 modes de jeu (challenge, entrainement et éditeur de niveau) et un mode démo qui rejoue les niveaux passés. Et Lode Runner est jouable dans 5 versions : la classique, la pro, la « revenge », la « fan book » et bien sûr la Championship.

Bien sûr le code source est dispo donc vous pouvez le porter sur la machine de votre choix si vous avez envie.

Ah, les années 90 ! Qu’est-ce que c’était cool quand même ! Chaque nouveau jeu qui sortait, c’était une révolution et c’est d’ailleurs cette époque a donné naissance à de nombreux classiques, dont l’un des plus célèbres jeux de course futuristes : wipEout, sorti en 1995 sur PlayStation 1.

La bonne nouvelle, c’est qu’il existe une réimplémentation de ce jeu génial nommée wipEout Rewrite. Grâce au code source d’origine divulgué en 2022, le dev à l’origine de cette réécriture a réussi à adapter le jeu pour qu’il fonctionne sur les plateformes SDL2 et Sokol, avec une prise en charge des contrôleurs de jeu. Cette réécriture est disponible pour Linux et divers systèmes d’exploitation Unix, notamment FreeBSD, OpenBSD et bien sûr macOS.

Pour Windows c’est possible, mais un peu plus complexe à compiler. Le mieux reste donc encore de tester ce jeu mythique directement en ligne en cliquant ici. Les touches sont X pour accélérer, Z pour tirer, C/V pour freiner et A pour changer de vue.

Au-delà de la simple réécriture, le développeur a également ajouté des améliorations et des fonctionnalités non implémentées dans le jeu original. Parmi elles figurent des améliorations dans les collisions, l’éclairage et le champ de vision.

Malgré le fait discutable que wipEout Rewrite existe grâce à un vol de code source, cette réécriture nous offre un aperçu fascinant du développement de jeux vidéo dans les années 90. Les développeurs originaux ont dû surmonter de nombreux défis liés au matériel et à la 3D. Par exemple, la gestion du rendu dans wipEout était basée sur une bibliothèque appelée LIBGPU, qui gérait les calculs de perspective sur un coprocesseur de la PSX. Pour réussir cette réécriture en 2023, il a fallu non seulement comprendre comment fonctionnait LIBGPU, mais aussi la réimplémenter pour les plateformes modernes.

Bref, dans l’ensemble, le projet wipEout Rewrite est un excellent exemple de ce qui est possible avec un peu de passion et de détermination. Si ça vous branche de jeter un oeil aux sources ou tout simplement de jouer au jeu, c’est sur Github que ça se passe.

Ah et dans le même esprit, il existe également WipeOut Phantom.

Mes chers amis, l’IA est partouuuut, dans nos villes, dans nos campagnes, et elle vient voler le travail des gens qui s’opposent à elle.

Alors plutôt que de vous battre inutilement contre l’inéluctable, autant l’apprivoiser et la faire bosser pour vous, car ce n’est qu’un outil débile de plus dont chacun peut tirer des bénéfices.

Même les codeurs… La preuve avec EvaDB, une base de données ouverte qui permet aux développeurs de logiciels de créer des applications IA en quelques lignes de code grâce à son API SQL très puissante. Et pas besoin d’avoir de compétences spécifiques en IA pour l’utiliser !

EvaDB se présente comme une solution clé en main pour simplifier le développement d’applications IA, en prenant en charge à la fois la gestion des données structurées et non structurées. L’outil offre une facilité de connexion à toutes les sources de données existantes telles que PostgreSQL ou vos buckets S3, ainsi qu’une utilisation optimisée des CPU/GPU et la personnalisation des modèles IA (fine tuning) récupérés chez Hugging Face, OpenAI ou encore YOLO.

Cela signifie concrètement que vous allez pouvoir ajouter des fonctionnalités d’IA à vos applications en utilisant simplement des fonctions intégrées dans les requêtes. Vous pouvez choisir parmi différents modèles pré-entraînés ou créer vos propres modèles personnalisés.

Petit exemple de requête :

SELECT name, country, email, programming_languages, social_media, GPT4(prompt,topics_of_interest)
FROM gpt4all_StargazerInsights;

Et le prompt fourni :

--- Prompt to GPT-4
You are given 10 rows of input, each row is separated by two new line characters.
Categorize the topics listed in each row into one or more of the following 3 technical areas - Machine Learning, Databases, and Web development. If the topics listed are not related to any of these 3 areas, output a single N/A. Do not miss any input row. Do not add any additional text or numbers to your output.
The output rows must be separated by two new line characters. Each input row must generate exactly one output row. For example, the input row [Recommendation systems, Deep neural networks, Postgres] must generate only the output row [Machine Learning, Databases].
The input row [enterpreneurship, startups, venture capital] must generate the output row N/A.

Voici quelques cas d’utilisation possibles : analyse de sentiments, réponse aux questions posées en vidéo avec ChatGPT, résumé de texte à partir de documents PDF, analyse de flux de trafic, analyse d’émotions dans les vidéos ou encore recherche d’images similaires.

Ainsi, EvaDB permet de cibler 99% des problèmes d’IA qui sont souvent répétitifs et peuvent être automatisés avec un simple appel de fonction dans une requête SQL.

Obtenir une transcription d’une vidéo stockée dans une table à l’aide d’un modèle de reconnaissance vocale pour pouvoir ensuite poser des questions sur la transcription extraite à l’aide de ChatGPT, c’est typiquement le genre de truc que permet de faire EvaDB :

CREATE TABLE text_summary AS
    SELECT SpeechRecognizer(audio) FROM ukraine_video;
SELECT ChatGPT('Is this video summary related to Ukraine russia war', text)
    FROM text_summary;

Si votre curiosité est piquée et que vous voulez en savoir plus sur ce projet, tout est ici sur Github.

Bref, ne laissez pas passer l’occasion d’explorer cet outil open source qui vous ouvrira bien des portes.