Annoncé au début du mois lors du CES de Las Vegas, le CORSAIR GALLEON 100 SD est désormais officiellement disponible à la vente. Ce nouveau clavier se positionne clairement sur le très haut de gamme avec une proposition unique sur le marché : intégrer un véritable Stream Deck signé Elgato directement au sein d’un clavier […]
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Google ouvre la préversion de Project Genie à un cercle restreint d’utilisateurs américains. Le modèle génère des « mondes jouables » à partir de simples prompts texte ou d’images, avec la possibilité de définir la perspective (première ou troisième personne), les déplacements et des attributs de personnage. Les créations peuvent être modifiées à la volée en changeant le style artistique ou les paramètres de gameplay, puis exportées sous forme de vidéo de prévisualisation partageable.
Le prototype n’est pas exempt de limites. Google prévient que la fidélité visuelle peut fluctuer, que l’adhérence aux prompts n’est pas garantie, que des latences d’interaction sont possibles et que les sessions de jeu sont pour l’instant plafonnées à 60 secondes. Le service est réservé aux abonnés Google AI Ultra aux États-Unis, facturé 250 $/mois, soit environ 230 € au taux actuel. Des extraits circulent déjà sur les réseaux, certains intégrant des personnages protégés par le droit d’auteur.
Au-delà de la création ex nihilo, Project Genie permet un « remix » des mondes existants en réinjectant un prompt pour reconfigurer l’esthétique ou l’avatar. Le flux d’édition reste textuel ou visuel, sans outillage de level design traditionnel. La sortie en vidéo suggère un rendu serveur avec streaming interactif minimal, cohérent avec les remarques sur la latence et la courte durée de session.
Le ticket d’entrée élevé et la régionalisation limitent pour l’instant l’impact marché, mais le positionnement est clair: démontrer une boucle prompt-to-play et tester la tolérance des créateurs à des systèmes non déterministes. En creux, Google s’expose aux mêmes écueils que Microsoft lorsqu’il a montré une version de Quake II pilotée par IA, accueillie fraîchement par la communauté, notamment sur la qualité d’interaction et la valeur ludique au-delà de la prouesse technique.
Si la génération tient la charge, l’outillage de « remix » pourrait s’inviter plus vite dans les pipelines que la création intégrale: itérer sur un style, un set de mécaniques ou un layout à partir d’un canevas généré, avant passage dans des moteurs établis. La question du licensing reste toutefois ouverte, à la fois pour les inputs utilisateurs et pour les sorties qui reproduisent des IP existantes, un point que l’on voit déjà émerger dans les vidéos partagées.
Dans l’immédiat, Project Genie ressemble davantage à un banc d’essai d’interaction et de diffusion qu’à un outil de production. La contrainte des 60 secondes et les aléas de cohérence limitent l’usage au prototypage express et au proof-of-concept. Si Google parvient à stabiliser la latence et à exposer des hooks techniques vers des moteurs tiers, l’approche pourrait s’institutionnaliser côté préprod, en particulier pour générer des variantes testables à bas coût avant un passage en asset pipeline traditionnel.
Source : ITHome
Multicœur en hausse, iGPU en retrait. Les premiers scores du Core Ultra 7 356H brossent un tableau contrasté pour Panther Lake en mobile.
Le Core Ultra 7 356H aligne 16 cœurs (4 P-cores, 12 E-cores). Des résultats non vérifiés publiés par @realVictor_M indiquent 2 013 points en single-core et 20 721 points en multicœur sur Cinebench R23. Côté GPU, l’iGPU Intel Graphics 4 Xe3 atteindrait 2 110 points dans 3DMark Steel Nomad Light.
Face au Core Ultra 7 255H (2 P-cores de plus, 2 E-cores de moins), le 356H prend l’avantage en multicœur, le 255H tournant en moyenne à 18 679 points sur R23. En simple cœur, statu quo : ~2 060 points pour le 255H contre 2 013 points pour le 356H. En graphics, recul net : l’Arc 140V du 255H affiche 3 279 à 3 532 points sur Steel Nomad Light (DX12/Vulkan), bien au-dessus des 2 110 points supposés du 356H.
Les Panther Lake H arrivent sous embargo imminent, tandis que les Ryzen AI 400 (Gorgon Point) d’AMD débarquent déjà en machines commerciales. Les premiers tests publics de ces APUs montrent une prestation solide face aux puces Intel actuelles, ce qui place le 356H dans une position d’équilibre délicat si l’iGPU final reste en retrait.
Le gain multicœur du 356H confirme une réallocation des ressources en faveur des E-cores, efficace en charges parallèles. L’abandon d’un plus grand nombre d’unités Xe côté iGPU pèse toutefois sur la partie graphique. En PC portable, cela pourrait repositionner l’offre Intel vers des machines orientées CPU-first ou systématiquement couplées à un dGPU.
Source : TechPowerUp
Selon le dernier rapport « State of the Game Industry 2026 » de la GDC, cité par PC Gamer, la défiance envers l’IA générative s’installe dans les studios. 52 % des professionnels interrogés jugent désormais son impact négatif sur l’industrie, contre 30 % l’an dernier et 18 % en 2024. À l’inverse, seuls 7 % estiment que l’IA générative est bénéfique, en recul par rapport aux 13 % de l’an passé.
L’enquête, menée auprès de plus de 2 300 professionnels du jeu vidéo, montre une adoption hétérogène selon les fonctions. Les équipes art, design, narration et programmation demeurent les plus rétives. Les usages les plus assidus se concentrent côté business et management : 58 % des profils « business » déclarent utiliser des outils d’IA au quotidien, 47 % des dirigeants, contre 29 % parmi les employés de terrain.
Dans l’ensemble, 33 % des développeurs disent recourir à l’IA générative dans leur travail, un niveau quasi stable par rapport à 2021 (31 %). Le décalage se joue surtout au niveau des studios : 52 % des répondants indiquent que leur entreprise utilise déjà l’IA générative dans la production.
Les cas d’usage restent principalement en amont et en support : recherche d’idées et exploration créative (81 %), tâches bureautiques (47 %), assistance au code (47 %) et prototypage (35 %). Seuls 5 % disent l’employer pour des fonctionnalités directement exposées aux joueurs. Le contenu généré destiné au produit final demeure donc l’exception.
La fracture culturelle ressort clairement dans les verbatims anonymisés du rapport : certains parlent de « panique morale », d’autres dénoncent une technologie « bâtie sur le vol et la copie », ou admettent l’utiliser « pour éviter de perdre [leur] emploi ». La GDC note que « plus les professionnels en apprennent sur l’IA générative, moins ils l’apprécient ». Quelques voix affirment travailler à des plateformes visant à automatiser massivement la création, au risque d’un choc social pour les métiers de production.
Le contraste entre un management qui pousse l’outillage et des équipes créatives qui en redoutent les effets traduit une industrialisation déjà engagée mais cantonnée à l’outillage interne. Tant que les questions de droits, de traçabilité des datasets et de contrôle qualité ne seront pas réglées, l’IA générative restera un accélérateur back-office plutôt qu’un levier produit visible, avec un risque de fracture durable entre décisionnaires et créatifs.
Source : ITHome
Vous avez déjà ressenti cette frustration monumentale de vouloir lancer un JRPG obscur sorti uniquement au Japon, ou de tomber sur un stream coréen de Starcraft sans comprendre un traître mot de ce qui se raconte ?
Moi non ^^, mais j'imagine que quand on est passionné de gaming, c'est le genre de barrière linguistique qui peut vite briser une hype, voire une vie. Heureusement, y’a un petit outil open source qui vient de débarquer sur Windows et qui va vous la changer (la vie...) : GameCap .
Contrairement à d'autres outils qui essaient de lire le texte à l'écran (souvent avec des résultats foireux), GameCap s'attaque directement au son de votre PC. En gros, il utilise le mécanisme de WASAPI loopback pour capturer l'audio de votre système en temps réel. Ce flux sonore est ensuite envoyé vers l'API de Deepgram qui s'occupe de la transcription (transformer la voix en texte) avant de passer par les moulinettes de Google Translate pour la traduction finale.
Comme le traitement se fait via des API cloud, notez que vos flux audio partent faire un petit tour sur les serveurs de Deepgram. C'est pas cool mais c'est le prix à payer pour avoir une transcription de haute volée avec une latence quasi imperceptible. Le résultat s'affiche ensuite dans un overlay personnalisable (police, taille, position) que vous pouvez caler n'importe où sur votre écran pour ne pas gêner l'interface de votre jeu ou de votre vidéo. C'est un peu dans la même veine que ce que propose Buzz , mais optimisé pour l'affichage en surimpression pendant que vous jouez.
Côté langues, c'est plutôt la fête puisqu'il y a plus de 30 langues supportées, dont les indispensables japonais, coréen et chinois. Et le truc cool, c'est que ça ne se limite pas aux jeux. Que vous soyez sur YouTube, Twitch, VLC ou même en plein call Zoom, GameCap peut vous générer des sous-titres traduits pour n'importe quelle source sonore qui sort de vos enceintes.
Pour l'installer, c'est un projet Python, donc rien de bien méchant. Il vous faudra Python 3.8 ou plus sur votre bécane. Commencez par cloner le repo GitHub de VicPitic, installez les dépendances avec un classique pip install -r requirements.txt et lancez le launcher.
Il faudra aussi vous créer un compte gratuit sur Deepgram pour récupérer une clé API, sinon l'outil restera muet.
Une fois configuré, vous pouvez même utiliser le launcher pour détecter automatiquement vos jeux Steam et les lancer directement avec l'overlay activé. C'est top pour ceux qui aiment déjà bidouiller leurs jeux, comme avec le
SN Operator
pour lire ses propres cartouches. Et si les sous-titres vous saoulent à un moment, un petit raccourci Ctrl+Shift+S et hop, ils disparaissent.
Voilà, pour du contenu interactif ou pour enfin profiter de ces pépites japonaises jamais traduites, c'est un sacré bel outil. Et en plus c'est gratuit !
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Je vous l'ai annoncé ces jours-ci, plusieurs certificats Secure Boot émis en 2011 vont expirer en juin 2026.
Je comprends tout à fait l'inquiétude de certains d'entre vous, c'est pour cela que je vous propose deux façons de savoir si votre ordinateur a déjà les précieux certificats de 2023.
Oui, certains ordinateurs ont déjà reçu lesdits certificats - soit parque ils tournent sous Windows 11, soit parce qu'ils ont été achetés récemment - pour la grande majorité des autres il est utile (je n'ai pas dit urgent) de savoir où ils en sont.
Je précise que, grâce aux manipulations que je vais vous proposer, vous allez pourvoir savoir si les certificats sont présents, mais il y a de très grandes chances que, s'ils sont bien là physiquement dans votre base de données, ils ne soient pas encore installés et activés dans l'UEFI.
Sachant que, je vous le rappelle, il y a, au moment où j'écris ces lignes et vu l'avancée de mes recherches, trois cas de figure :
Votre ordinateur utilise Windows 11 : sauf exception (très vieux PC que l'on a bidouillé pour passer à W11), Windows Update devrait se charger de cette mise à jour sachant que les premiers déploiements ont déjà commencé depuis l'année dernière et s'accélèrent actuellement.
Votre ordinateur est relativement récent et utilise Windows 10 : si vous n'êtes pas inscrit au programme ESU vous allez devoir vous-même mettre à jour l'UEFI.
Votre ordinateur utilise Windows 10, mais est très ancien et utilise un UEFI dans lequel il n'est pas possible de modifier les certificats : il va falloir espérer que le fabricant propose une mise à jour de l'UEFI - et ce n'est pas gagné - que vous devrez là encore effectuer vous-même.
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Vous vous souvenez peut-être de Figure 01 qui nous avait tous bluffés l'année dernière en se faisant couler un petit café (qui a dit "dans sa couche ??) ?
Hé bien, la startup Figure AI ne chôme pas (contrairement à nous le vendredi matin) puisqu'elle vient de dévoiler son Helix 02, la nouvelle version de son cerveau numérique.
Et là, accrochez-vous bien parce qu'on passe un cap ! En effet, ce robot est désormais capable de vider un lave-vaisselle de manière totalement autonome.
Alors je sais ce que vous vous dites : "Super, un truc à 150 000 balles pour faire ce que mon ado refuse de faire gratuitement". Sauf que la prouesse technique derrière est assez dingue. Jusqu'à présent, les robots humanoïdes, notamment ceux de Boston Dynamics (le fameux Atlas), fonctionnaient beaucoup sur de la "théorie du contrôle". En gros, des maths complexes pour garder l'équilibre, et du code impératif pour dire "lève le bras de 30 degrés". C'est hyper précis, mais c'est lourd à coder et ça manque de souplesse.
Là, Figure a tout misé sur une approche pixels-to-action de type "End-to-End". C'est ce qu'ils appellent le System 0.
En gros, ils ont viré un peu moins de 110 000 lignes de code C++ (le langage bien verbeux qu'on adore détester) pour les remplacer par un modèle d'IA unifié. Le robot "regarde" avec ses caméras et le réseau de neurones décide directement des mouvements. Et c'est comme ça que d'un coup, le robot gère tout : l'équilibre, la manipulation des objets glissants, et même la correction de ses propres erreurs en temps réel.
C'est un peu comme si votre Roomba avait soudainement appris à faire du parkour tout en tenant un plateau de verres en cristal.
Bon, vous vous en doutez, le marketing ne nous dévoile pas tout car il y a un petit piège derrière cette innovation. En fait cette approche "tout IA" a aussi des limites car si le modèle hallucine un mouvement, le robot peut très bien décider de lancer votre assiette en porcelaine de Limoges à travers la pièce. C'est donc pour ça qu'ils gardent quand même des garde-fous (System 1 et System 2) pour la planification à long terme. Mais c'est pas encore demain que je laisserai ce machin seul avec mon chat, sauf si je veux le transformer en frisbee ^^.
D'ailleurs, si vous suivez un peu l'actu des robots humanoïdes , vous savez que la concurrence est rude notamment avec l' Optimus de Tesla . Mais perso, je trouve que Figure a carrément une longueur d'avance sur la fluidité "humaine", là où Optimus fait encore un peu "mec bourré qui essaie de marcher droit". J'adorerai avoir un kit de dev pour jouer avec ce truc, mais vu le prix, je vais plutôt me rabattre sur Raspberry Pi... on fait avec ce qu'on a !
Et pour nous les bidouilleurs dans tout ça ?
Hé bien si vous n'avez pas 150 000 $ sous le matelas, sachez qu'il existe des projets open-source comme le ToddlerBot (un petit robot à environ 250$ imprimable en 3D) qui permettent de s'initier à la robotique bipède sans vendre un rein. C'est moins classe que Helix, mais au moins, si ça tombe, ça casse juste du PLA. Un coup de colle et c'est reparti !
Bref, on n'est pas encore au stade où il viendra vous border le soir, mais pour ce qui est des corvées ménagères, ça sent bon la fin de l'esclavage humain (pour le remplacer par celui des machines, mais chut, faut pas leur dire).
Amusez-vous bien !
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