Avec GLPI Network Cloud, vous profitez de GLPI en tant que SaaS, donc vous n'effectuez pas la maintenance : bénéfices, tarifs, etc... ce que vous devez savoir.
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La DGFiP affirme qu'un pirate est parvenu à accéder au fichier FICOBA et à mettre la main sur les données bancaires (RIB / IBAN) de 1,2 million de Français.
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Ce tutoriel pas à pas explique comment installer et configurer Redis sous Linux (Debian) pour bénéficier du cache objet avec un site web WordPress.
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Le ticket d’entrée grimpe sur le segment des PC handhelds haut de gamme. Les références mieux dotées en mémoire et stockage se paient désormais au prix fort.
L’ASUS ROG Xbox Ally X passe de 139 800 ¥ à 169 800 ¥ au Japon, soit +30 000 ¥, environ +21 %. L’ASUS Store local et plusieurs revendeurs affichent déjà ce tarif.
Le modèle d’entrée ROG Xbox Ally reste à 89 800 ¥. Les variantes non estampillées Microsoft, ROG Ally et ROG Ally X, ne sont pas concernées à ce stade.
L’Ally X badgée Xbox embarque 24 Go de LPDDR5X et un SSD NVMe M.2 de 1 To, contre 16 Go de LPDDR5 et 512 Go pour la version plus abordable. La hausse semble corrélée à la tension sur les coûts DRAM et NAND tirés par la demande data center, sans confirmation officielle d’ASUS.
Aux États-Unis, la Legion Go Gen 2 s’affiche chez B&H à 1 849 $ avec AMD Ryzen Z2 Extreme, 32 Go LPDDR5X et SSD 2 To, mais en rupture. Best Buy liste une configuration 32 Go/1 To à 1 349,99 $, également indisponible. À titre indicatif, cela situe ces offres autour de ~1 245 € et ~1 810 € selon le modèle, hors taxes et variations de change.
La combinaison LPDDR5X de forte capacité et NAND hautes densités concentre la pression tarifaire. Les écarts entre détaillants et l’indisponibilité simultanée valident une demande soutenue sur les configs 32 Go/1–2 To, malgré des tickets bien au-dessus de la première génération.
Pour les joueurs PC mobiles, le meilleur ratio perf/équipement se déplace vers des modèles 16–24 Go/512 Go–1 To, tandis que les versions 24–32 Go/1–2 To restent prisées mais chères. Si la pression sur la DRAM/NAND perdure, ces niveaux pourraient devenir la nouvelle norme tarifaire du segment premium.
Source : VideoCardz
Meta préparerait une montre connectée axée santé et IA pour la fin d’année, en parallèle d’une mise à jour des lunettes connectées Ray‑Ban. L’information, rapportée par The Information, s’inscrit dans une réorganisation plus large de la feuille de route AR / MR du groupe.
La montre, connue en interne sous le nom « Malibu 2 », raviverait un projet abandonné en 2022 pour raisons techniques et de coûts. Elle combinerait suivi de santé et fonctionnalités d’IA, avec l’ambition d’offrir une interaction plus naturelle que la commande vocale seule.
Meta planifierait aussi un rafraîchissement des Ray‑Ban intelligentes, après un cycle de ventes tendu par une disponibilité limitée. Les lunettes actuelles s’appuient sur un bracelet neuronal pour les gestes ; la montre pourrait reprendre cette logique d’interface, avec un poignet mieux placé pour capteurs et retours haptiques.
La montre arriverait avant les lunettes XR « Phoenix », désormais attendues en 2027 après un recentrage des priorités AR/MR. Ce séquencement met l’accent sur les accessoires grand public à cycle court, en attendant une plateforme XR plus mûre.
Sur le marché des montres, Meta se frottera à Apple, Google, Samsung, Garmin et Fitbit, tous solidement installés sur le suivi de santé et l’ergonomie logicielle. Côté lunettes, des rumeurs indiquent qu’Apple peaufine des lunettes IA pour 2025, ce qui placerait Ray‑Ban et l’écosystème Meta face à une concurrence directe sur l’usage au quotidien plutôt que le pur XR.
Si Meta parvient à ancrer la montre comme hub de capteurs et d’interactions pour ses lunettes, il posera les bases d’une architecture wearable modulaire où l’IA réside côté poignet et la capture/contexte côté monture. Le pari est industriellement pertinent : mutualiser l’IA temps réel sur un appareil à contraintes thermiques et d’énergie mieux maîtrisées qu’une monture, tout en créant une ligne de produits itératifs capables d’absorber les progrès rapides des modèles IA et des capteurs.
Source : ITHome
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