Lyria 3 can take your words, photos, and videos, and turn them into a custom 30-second track with lyrics in tow. It's free to use and available within the Gemini. tool picker.
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As part of its Carrefour 2030 plan, Carrefour is tapping Vusion’s platform as it looks to digitalise all of its hypermarkets and supermarkets in France by 2030. The partnership covers deployment of electronic shelf labels, smart rails, and AI driven cameras.
The deal sees Pricer lose its position as exclusive ESLs supplier to the retail giant.
In a press release, it said: “Today Carrrefour has decided to introduce an additional supplier for the sourcing of digital in-store solutions based on electronic shelf labels in France. In 2025 total sales to Carrefour was below 10% of our total net sales, and its contribution to our total gross profit was mid-single digit. The assessment for 2026 is that the contribution to Pricer total gross profit will be low single digit.”
“We look forward to continuing to build on our long lasting relationship, serving our large base of Carrefour stores, and supporting the growing base of franchise stores in Europe,” said Magnus Larsson, President and CEO at Pricer.
Meanwhile, Alexandre Bompard, Chairman and CEO at Carrefour, commented: “Carrefour 2030 is a growth plan that relies notably on accelerating tech and AI. By partnering with Vusion, a French technological champion with global reach, we are propelling our stores into a new era. The digitalisation of our shelves is the essential foundation for deploying our vision of modern retail, serving competitiveness, quality of life at work for our employees, and customer satisfaction.”
Thierry Gadou, Chairman and CEO at Vusion, said: “With Carrefour, we share the same vision of a modern store at the heart of tomorrow's omnichannel commerce. We are going to make this vision a reality in the coming years.”
“Following Walmart's decision to deploy EdgeSense across all its stores in the US, Carrefour is the first major European retailer to deploy the latest generation Vusion platform at scale. The objective is threefold: to improve the banner's performance and the satisfaction of both customers and employees.”
Carrefour is also joining Vusion's international advisory board. A joint laboratory (Next Retail Experience Centre) will be set up, with a particular focus on the use of AI to improve operational performance and personalised customer experience, agentic commerce, and the activation of consumer data in-store.
RTIH AI in Retail Awards
Brarista, IBM Consulting, Foundit!, Quorso, Vusion, Sensei, Reckon.ai, EE, Walkbase, Globant, Riskified, and Goddiva were among the winners at the RTIH AI in Retail Awards, sponsored by VenHub Global, 3D Cloud, EdTech Innovation Hub, and Retail Technology Show.
Our 2026 hall of fame entrants were revealed during a sold out event which took place at The Barbican in Central London on Thursday, 29th January, and consisted of a drinks reception, three course meal, and awards ceremony presided over by award winning comedian, actress and writer Lucy Porter.
In his welcome speech, Scott Thompson, Founder and Editor, RTIH, said: “According to Amazon’s Andy Jassy: AI is a once in a lifetime reinvention of everything we know, and the largest technology transformation since the cloud.”
“Whether that’s overstating it or not, we're certainly seeing an increasing number of innovative, potentially game changing developments in this space across both traditional and digital retail spaces. And that is reflected in tonight's finalists, who are boosting customer experiences and tackling retailers' painpoints across the likes of physical stores, online, omnichannel, supply chain, and payments.”
“To quote one of our judges: I have to admit, judging these awards was so difficult. So many that would have been worthy winners. And great to see how AI has moved firmly into delivery mode. Firmly into delivering for customers and driving huge innovation.”
Congratulations to our 2026 winners, and a big thank you to our sponsors, judging panel, the legend that is Lucy Porter, and all those who attended our Thursday, 29th January gathering.
Stay tuned for an indepth review of the awards ceremony in the next edition of RTIH magazine.
Dans une lettre envoyée le 17 février 2026, Netflix menace ByteDance de poursuites judiciaires immédiates contre son outil d’IA vidéo Seedance 2.0. La plateforme accuse le géant chinois d’avoir permis la reproduction massive et non autorisée de ses licences phares, de Stranger Things à Bridgerton, et lui donne trois jours pour se conformer à ses exigences.
What happens to social media accounts belonging to those who shuffle off this mortal coil has been a subject of debate ever since the tech went mainstream. Should dormant accounts be left alone, or should their surviving loved ones be given backdoor access to maintain them as digital memorials?
To Meta, there could be a morbid alternative: training an AI model on a deceased user’s posts, keeping post-mortem accounts active by uploading new content in their voice long after they passed away.
As Business Insider reports, Meta was granted a patent in 2023 for the idea, outlining how a large language model (LLM) can “simulate” a user’s social media activity.
“The language model may be used for simulating the user when the user is absent from the social networking system, for example, when the user takes a long break or if the user is deceased,” reads the goosebump-raising patent, which lists the company’s CTO Andrew Bosworth as the primary author.
However, the conversation appears to have dramatically shifted over the last three years, especially now that AI slop has infiltrated and practically assumed control over platforms like Facebook and Instagram: Meta now says it’s given up on the sepulchral concept.
“We have no plans to move forward with this example,” a spokesperson told BI.
We’ve already come across countless examples of using AI to emulate dead people, from a grandmother who was resurrected as an AI model for her funeral to “grief tech” startups aiming to let grieving loved ones train AI models on images, recordings, and footage of the deceased.
“The impact on the users is much more severe and permanent if that user is deceased and can never return to the social networking platform,” read the Meta patent.
A digital clone of the deceased person would have been able to interact with people through likes and comments — and even DMs — according to the patent.
While the company has since distanced itself from the grisly idea, the mere existence of the patent highlights how companies were — and in many ways, still are — throwing everything at the wall to discover new use cases for LLMs, and how far they’re willing to go.
Last year, for instance, Meta CEO Mark Zuckerberg even suggested that lonely users could make friends with the company’s bots instead of with living humans. In a 2023 interview with podcaster Lex Fridman, he seemed to echo the ideas in the patent by saying virtual avatars could take over the accounts of deceased people.
“If someone has lost a loved one and is grieving, there may be ways in which being able to interact or relive certain memories could be helpful,” he told Fridman at the time.
“But then there’s also probably an extent to which it could become unhealthy,” he admitted. “And I mean, I’m not an expert in that, so I think we’d have to study that and understand it in more detail.”
“We have, you know, a fair amount of experience with how to handle death and identity and people’s digital content through social media already, unfortunately,” Zuckerberg said.
It’s not a stretch to assume Meta may have had an ulterior motive to create digital avatars masquerading as the deceased. Facebook has quickly turned into a graveyard of long-forgotten accounts, never-ending ads, unanswered birthday wishes, and updates from that band you hadn’t thought about since high school. At the same time, its feeds are filling with toxic AI slop.
As engagement drops, the company’s core business — selling ads — could take a hit.
“It’s more engagement, more content, more data — more data for the current and the future AI,” University of Birmingham law professor Edina Harbinja told BI. “I can see the business incentive for that. I’m just curious to see how they would, when, and if they will implement this innovation.”
Other experts were taken aback by the idea of training an LLM on a deceased person’s posts.
“One of the tasks of grief is to face the actual loss,” University of Virginia sociology professor Joseph Davis told BI. “Let the dead be dead.”
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Apple has reportedly sped up efforts to develop an AI-powered pendant equipped with a camera that could launch next year.
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Gemini 3 Deep Think is focused on scientific and engineering work, and it's now now available to Google AI Ultra subscribers in the Gemini app.
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One of the best parts of 3D printing is that you can freely download the plans for countless models from sites like Thingiverse, Printables, and others. Yet with the veritable flood of models on these sites you also want to have some level of quality. Here recent news pertaining to Thingiverse is probably rather joyful, as with the acquisition of Thingiverse by MyMiniFactory, it should remain one of the most friendly sites for sharing 3D printing models.
Although Thingiverse as a concept probably doesn’t need much introduction, it’s important here to acknowledge the tumultuous times that it has gone through since its launch in 2008 as part of MakerBot. Both were acquired by Stratasys in 2013, and this has led to ups and downs in the relationship with Thingiverse’s user base.
MyMiniFactory was launched in 2013 as a similar kind of 3D printing object-sharing platform as Thingiverse, while also offering crowdsourcing and paid model options. In the MyMiniFactory blog post it’s stated that these features will not be added to Thingiverse, and that nothing should change for Thingiverse users in this regard.
What does change is its joining of the ‘SoulCrafted‘ initiative, which is an initiative against machine-generated content, including so-called ‘AI slop’. There will be a live Q & A on February 17th during which the community can pitch their questions and ideas, along with a dedicated Thingiverse group.
Meta and EssilorLuxottica sold more than 7 million smart glasses in 2025, and they were the "dominant driver" of the Ray-Ban owner's wholesale growth in H2.
Exactly one year ago, EssilorLuxottica told its investors that the Ray-Ban Meta glasses had sold 2 million units so far, a period spanning from the launch in October 2023 until February 2025.
Now, during its Q4 2025 earnings report, the company announced that it sold 7 million units of Ray-Ban and Oakley smart glasses in 2025 alone – meaning more than triple that of 2024. This suggests that around 9 million have been sold to date since the launch of Ray-Ban Meta two and a half years ago.
For comparison, Quest 2 sold an estimated 20 million units in two and a half years, while Steam Deck sold around 4 million units over the same timespan.
EssilorLuxottica says smart glasses drove significant growth for both its wholesale and retail business, describing the former in North America as "exponential".
The French-Italian giant EssilorLuxottica is the largest eyewear company in the world by far. It owns iconic brands like Ray-Ban, Oakley, Oliver Peoples, and Persol, and has exclusive licenses with major fashion companies like Prada, Armani, Burberry, and Chanel. It also owns Sunglass Hut, and has almost 18,000 retail stores in total worldwide.
Meta has so far partnered with EssilorLuxottica for six smart glasses products:
The sales figure comes one month after Bloomberg reported that Meta and EssilorLuxottica were discussing doubling or even tripling smart glasses production capacity.
When announcing the 2 million sales mark a year ago, EssilorLuxottica told investors that it planned to increase annual production capacity to 10 million units by the end of 2026, citing the "great success" of the product. Bloomberg's report suggests that target is being increased to 20 or 30 million.
It's undeniable at this point that smart glasses are an appealing consumer product. The question now is whether Meta will maintain its lead once serious competition from Apple and Google arrives.
Google has repeatedly teased smart glasses with a HUD at events like TED and I/O, and announced last year that it's working with the eyewear companies Gentle Monster and Warby Parker on Gemini smart glasses, and will work with Kering Eyewear in the future. Multiple South Korean news outlets have reported that Samsung plans to launch a Meta Ray-Ban Display competitor this year, powered by Google software, a similar strategy to the Galaxy XR headset.
Meanwhile, in October Bloomberg reported that Apple moved staff off the cheaper and lighter Vision headset project to prioritize shipping smart glasses sooner. Apple's first glasses could be revealed as soon as this year ahead of a release in 2027, the report claimed.
Looking Glass and faytech are showing a new way to deploy “holographic” digital signage without changing your content pipeline: the 86-inch Hololuminescent Display (HLD). The idea is to move the 3D effect into the optical stack, so the playback device and CMS still see a standard 4K screen, while viewers see a person or product rendered on a fixed spatial stage with convincing depth. https://lookingglassfactory.com/86-hld
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HDMI® Technology is the foundation for the worldwide ecosystem of HDMI-connected devices; integrated with displays, set-top boxes, laptops, audio video receivers and other product types. Because of this global usage, manufacturers, resellers, integrators and consumers must be assured that their HDMI® products work seamlessly together and deliver the best possible performance by sourcing products from licensed HDMI Adopters or authorized resellers. For HDMI Cables, consumers can look for the official HDMI® Cable Certification Labels on packaging. Innovation continues with the latest HDMI 2.2 Specification that supports higher 96Gbps bandwidth and next-gen HDMI Fixed Rate Link technology to provide optimal audio and video for a wide range of device applications. Higher resolutions and refresh rates are supported, including up to 12K@120 and 16K@60. Additionally, more high-quality options are supported, including uncompressed full chroma formats such as 8K@60/4:4:4 and 4K@240/4:4:4 at 10-bit and 12-bit color.
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In the demo, a simple iPhone video of Looking Glass CEO Shawn is played back as an MP4 through a normal signage workflow, yet it reads as a life-size presence inside the display volume. Because the system behaves like a regular monitor over HDMI or DisplayPort, you can feed it from Windows, macOS, BrightSign-style players, or a workstation GPU, and keep using familiar tools for scheduling, color grading, and campaign variants such as tinting and mood shifts for the same scene here.
The conversation frames HLD as a “magic problem” product: it’s meant for retail, lobbies, endcaps, digital-out-of-home, and museum-style storytelling where attention and dwell time matter, not for precision depth measurements. It’s also designed for group viewing without glasses or per-viewer tracking, and the production units are targeted around 400–500 nits for brighter storefront conditions. This video was filmed at ISE 2026 in Barcelona, where the emphasis is clearly on deployability at scale today.
They also switch to an interactive mode that combines the holographic stage with an IR touch overlay, running a Unity application on a compact PC (shown on an Intel NUC). Touch input lets users browse product variants and manipulate “in-box” lighting and styling across the whole volume, which is a useful mental model for POS configurators, virtual shelves, and guided product education where the UI stays 2D-simple while the presentation feels spatial now.
The faytech partnership is positioned as the practical integration layer: custom bezels, kiosk enclosures, and fit-and-finish for AV rollouts, plus accessory options as needed. Looking Glass says production units will integrate a 4K camera, microphone, speakers, and touch, which opens the door to telepresence-style “beaming,” guided museum narration, or AI-avatar front-of-house experiences (their earlier Uncle Rabbit demo gets a mention), while keeping the core promise: treat it like a 4K display, get a 3D effect next.
I’m publishing about 75+ videos from ISE 2026, check out all my ISE 2026 videos in my playlist here: https://www.youtube.com/playlist?list=PL7xXqJFxvYvjUiepj5jbL6aIt6QB9jeCk
This video was filmed using the DJI Pocket 3 ($669 at https://amzn.to/4aMpKIC using the dual wireless DJI Mic 2 microphones with the DJI lapel microphone https://amzn.to/3XIj3l8 )
“Super Thanks” are welcome 
Check out my video with Daylight Computer about their revolutionary Sunlight Readable Transflective LCD Display for Healthy Learning: https://www.youtube.com/watch?v=U98RuxkFDYY
While searching AliExpress for new products, I found the TENSTAR T-Display ESP32-D0WD with a 1.14-inch IPS color IPS LCD and 16MB of QSPI flash that’s used by some as a tiny secondary mirrored monitor for their PC.
The board appears to be a low-cost alternative to the original LilyGo T-Display, and also integrates a USB-to-TTL converter (CH9102F), a battery charging circuit, a toggle switch, and two user-programmable buttons, which makes it suitable for projects like the NerdMiner and small-scale dashboards for home automation. The hardware does not seem special, yet they sold over 10,000 pieces of the board. After looking into it, the ESP32 Desktop Monitor project is probably the “culprit” for the high sales number, as it transforms the board into a regular monitor, albeit with a tiny 1.14-inch LCD. More on that after the specifications.
TENSTAR T-Display Specifications:
As the device is built around an ESP32, it can be easily programmed using the Arduino IDE or PlatformIO, and the 1.14-inch ST7789V SPI display is compatible with graphics libraries like the TFT_eSPI and LovyanGFX. More information about the board can be found on the Manuals+ website.
While searching, I also came across a Tom’s Hardware post that led me to the ESP32-Desktop-Monitor project on GitHub. It allows you to mirror your desktop screen onto a TENSTAR T-Display connected to an ESP32 over Wi-Fi. A Python script on the PC captures the screen in real time, compresses and diffs each frame to reduce bandwidth, and streams only the changed pixels to the ESP32 running Arduino firmware, which then renders them on the small display. In effect, it turns the ESP32 T-Display into a low-latency desktop status/monitor viewer, which explains those high sales numbers.
As a side note, the T-Display series is quite extensive, with products such as the LILYGO T-Display S3 Pro, T-Display S3 Pro LR1121, T-Display RP2040, and T-Display-S3-AMOLED-1.43. Competing ESP32-based display development boards include the M5Stack StickS3 and ESP32-C6-Touch-AMOLED-1.8. There’s a wide choice, and that’s why the TENSTAR T-Display ESP32 didn’t feel special at first.
The TENSTAR T-Display ESP32-D0WD is available on AliExpress, and I found multiple listings for it. One listing is priced at $0.99 as part of a welcome deal for Valentine’s Day, although I’m not certain that offer would apply to everyone. I also came across other listings starting at $1.82, and up to $5.99 from different stores. In the package, you will get the development board itself, two male headers, and a JST 2-pin cable for battery connection. Similar boards can also be found on Amazon, but it’s not 100% clear whether they’d also be compatible with the ESP32 Desktop Monitor project.
The post Add a tiny desktop monitor to your PC with the ESP32 Desktop Monitor project appeared first on CNX Software - Embedded Systems News.
J’ai créé un framework d’évaluation RAG 100% local: v1.2 avec LLM-as-Judge et Prometheus 2
Je bosse dessus depuis quelques mois. Le problème : évaluer des pipelines RAG localement sans envoyer ses données chez OpenAI.
RAGAS nécessite des clés API. Giskard est lourd et plante en plein scan (j’ai perdu ma progression trop de fois). Du coup j’ai construit mon propre outil.
L’objectif principal : tout garder sur ta machine. Aucune donnée qui sort de ton réseau, pas d’appels API externes, pas de prise de tête niveau conformité. Si vous bossez avec des données sensibles (santé, finance, juridique) et/ou vous souciez du RGPD, vous ne devriez pas avoir à choisir entre une évaluation correcte et la confidentialité des données.
Ce que ça fait : - Métriques de retrieval (precision, recall, MRR, NDCG) - Évaluation de génération (fidélité, pertinence, détection d’hallucinations) - Génération de jeux de test synthétiques à partir de vos docs - Checkpointing (crash ? reprends où on en était) - 100% local avec Ollama
Nouveauté v1.2 — LLM-as-Judge : Quelqu’un sur r/LocalLLaMA a fait remarquer que les modèles 7B classiques ne sont pas de bons juges. Point valide. J’ai donc intégré Prometheus 2 — un modèle 7B fine-tuné spécifiquement pour les tâches d’évaluation. Pas parfait, mais bien meilleur qu’un jugement zero-shot avec un modèle généraliste. (comme quoi les feddbacks, ça aide^^).
Tourne sur 16GB de RAM avec la quantization Q5 (modèle ~5GB). Environ 20-30s par évaluation sur mon M2.
Limitations : - Toujours plus lent que les APIs cloud (c’est le compromis du local) - Prometheus 2 est conservateur dans ses scores (tendance à donner 3/5 plutôt que 5/5) - L’évaluation du raisonnement multi-hop est limitée (sur la roadmap)
PyPI : pip install ragnarok-ai
J’ai construit ça parce que j’en avais besoin, j’espère que d’autres le trouveront utile aussi.
J’ai besoin de user feedbacks pour avancer Merci.
Atlas , le robot humanoïde de Boston Dynamics, vient de faire ses adieux en beauté. Et quand je dis en beauté, c'est salto arrière enchaîné avec une roue... le tout sans se vautrer la gueule. Pas mal pour une machine de 90 kg !
Cette vidéo "Atlas Airborne" publiée il y a quelques jours, c'est en gros le pot de départ de ce modèle de recherche. Celui qui nous a fait halluciner depuis 2013 avec ses cascades de parkour et ses backflips, sauf que cette fois, les ingénieurs ont voulu pousser le curseur au maximum avant de ranger le bonhomme au placard.
Les ingés ont bossé avec le RAI Institute (le labo fondé par Marc Raibert en 2022, après avoir quitté la direction de Boston Dynamics) pour développer un truc qui s'appelle le "whole-body learning". En gros, c'est de l'apprentissage par renforcement appliqué au corps entier du robot, et pas juste aux jambes ou aux bras séparément.
Tout ce qu'Atlas apprend en simulation (via IsaacLab, le framework de Nvidia basé sur Python), il le reproduit alors direct sur le vrai hardware. Y'a besoin d'aucun ajustement et ça s'appelle le "zero-shot transfer"... c'est-à-dire que vous entraînez le robot dans un monde virtuel sur GPU, hop, vous le branchez dans le monde réel et ça marche du premier coup. Bon, "du premier coup" c'est la théorie évidemment, car pratique, ça plante probablement 3 fois sur 10, sauf que la vidéo promo ne montre pas les gamelles.
Le plus tordu dans l'histoire, c'est que cette même techno qui lui permet de faire des acrobaties est celle qui lui donne sa démarche naturelle (celle qui a été primée "Best Robot" au CES en janvier). Un seul framework pour tout, de la roulade au rangement de cartons, c'est dingue quand même !
Et pendant que la version recherche fait le show, l'autre Atlas, le nouveau, se prépare à rentrer à l'usine . D'après Hyundai, le bestiau devrait débarquer dans leur Metaplant à Savannah en Géorgie d'ici 2028 pour du tri de pièces, puis de l'assemblage de composants d'ici 2030. Il embarque 56 degrés de liberté et un gripper tactile avec pouce opposable... en gros, des mains presque humaines. J'aurais préféré qu'ils gardent le modèle acrobate plutôt que de tout miser sur l'ouvrier, parce que le parkour c'est quand même carrément plus fun à regarder, mais bon, c'est pas (encore) moi qui signe les chèques chez Hyundai.
De son côté, le robot Spot a déjà atteint les 19 km/h grâce au même type d'apprentissage par renforcement (contre 5,8 km/h en config d'usine, soit plus du triple). Ça promet pour la version industrielle d'Atlas.
Après je crois me souvenir que le problème sur le Spot c'était pas les moteurs mais les batteries qui ne suivaient plus. Sauf si Hyundai a trouvé une solution côté autonomie, Atlas aura donc le même souci à l'échelle humanoïde... parce que faire un salto c'est rigolo, mais tenir 8h sur une chaîne de montage c'est un autre délire.
Je ne sais pas si vous avez déjà regardé la vidéo mais quand le robot se loupe légèrement sur un atterrissage, il corrige en temps réel avec un micro-repositionnement du pied. Comme un ajustement instinctif... c'est subtil et finalement très... humain.
J'suis pas pressé de me faire courser par ces trucs.
En attendant GPT-5.3, dont la sortie pourrait être moins imminente que prévu, OpenAI annonce une mise à jour majeure de sa fonctionnalité Deep Research, désormais capable de cibler des sites spécifiques. Une révolution pour l'exploration d'un site web.
Si vous avez déjà galéré à convertir un fichier .docx en Markdown propre, ou un document LaTeX en HTML sans que la mise en page explose... vous connaissez la douleur. Pandoc règle ça depuis des années en ligne de commande, mais pour ceux que le terminal rebute, y'a du nouveau. Le convertisseur universel de John MacFarlane tourne maintenant dans le navigateur, sans rien installer. Même pas un petit npm install ^^.
Pour ceux qui débarquent, Pandoc c'est un outil open source (licence GPL) créé par un prof de philo à Berkeley, qui gère une centaine de formats en entrée et en sortie... du .md au .docx en passant par le LaTeX, l'EPUB, le HTML, le reStructuredText et même les slides reveal.js. Bon, en gros, c'est la pierre de Rosette (non pas de Lyon) de la conversion de docs.
Alors pour ça, direction pandoc.org/app . L'interface est basique, vous glissez-déposez votre .docx ou .tex, vous choisissez le format de sortie dans le menu déroulant, et vous cliquez sur Convert. Et c'est terminé.
Et le truc cool c'est que rien ne quitte votre navigateur. Le moteur Pandoc tourne en WebAssembly directement dans l'onglet de votre navigteur, du coup vos fichiers ne transitent par aucun serveur. Vous pouvez vérifier ça dans les DevTools réseau... et après le chargement initial de ~15 Mo, c'est clean. Donc même pour des docs un peu sensibles, y'a pas de souci.
Attention, la version web a quand même ses limites. Elle peut générer du PDF grâce à Typst (embarqué en WASM aussi), mais les très gros fichiers vont faire ramer votre navigateur. Après pour le reste, ça fait le taf.
Après si vous avez des gros volumes de fichiers à traiter ou des conversions récurrentes, la CLI reste imbattable. Sur macOS c'est un brew install pandoc, sur Linux un apt install pandoc et sur Windows y'a un .msi sur le site officiel. En deux minutes c'est installé.
La syntaxe ensuite est limpide :
pandoc monfichier.md -o monfichier.docx
Et là, magie, votre fichier .md se transforme en document Word propre avec les titres, les listes, le gras, tout y est. Dans l'autre sens ça marche aussi :
pandoc rapport.docx -o rapport.md
Pratique pour récupérer un vieux rapport.docx et le transformer en Markdown exploitable dans Obsidian ou Logseq .
Allez, imaginons que vous ayez 200 fichiers .md dans Obsidian et vous vouliez les envoyer à quelqu'un qui ne jure que par Word ? Un petit convert.sh avec une boucle for f in *.md et c'est plié en 30 secondes.
Et si votre CV est en LaTeX (parce que vous êtes un vrai barbu, ahaha), mais que le recruteur veut un .docx parce que lui c'est pas un vrai barbu (ah le faible ^^), au lieu de copier-coller comme un sauvage, faites un petit pandoc cv.tex -o cv.docx et c'est au propre. Attention quand même, les tableaux LaTeX complexes peuvent casser à la conversion.
Ou encors si vous rédigez en Markdown (parce que c'est rapide et surtout versionnable avec git) et que vous exportez ça ensuite en PDF ou HTML selon le destinataire, avec l'option --css style.css ou un template perso en .yaml, le rendu sera propre.
Bref, vous l'aurez compris, Pandoc c'est flexible.
La version web c'est donc parfait pour les conversions ponctuelles. Vous avez UN fichier .odt ou .rst à convertir, pas envie d'ouvrir un terminal, hop vous allez sur pandoc.org/app et c'est réglé en 10 secondes.
La CLI, elle, assurera grave dès qu'on parlera d'automatisation. Scripts bash, intégration dans des pipelines CI/CD, conversions avec des templates perso, filtres Lua... Là c'est un autre monde. D'ailleurs, pas mal d'outils comme MarkItDown ou ConvertX utilisent Pandoc en backend.
Voilà, comme ça tout le monde y trouve son compte et Pandoc peut enfin régner sur le monde !!!
The Chicago based multinational law firm Baker McKenzie is laying off up to a thousand employees as part of its pivot to embracing AI, the legal hub RollOnFriday reports.
In what might be an augury of how further AI related cuts could sweep other industries, it’s not the lawyers getting the axe, but instead hundreds of their support staff. These include “dozens of roles in London and Belfast,” and hundreds across functions including know-how, research, marketing, and secretarial, according to the reporting.
The cuts, which could affect up to ten percent of its global workforce, or between 600 to 1,000 people, were conducted after the company “undertook a careful review” of its “business professionals functions,” a spokesperson told ROF, with AI explicitly mentioned as a factor in the decision.
“This review was aimed at rethinking the ways in which we work, including through our use of AI, introducing efficiencies, and investing in those roles that best serve our clients’ needs,” the spokesperson added.
The law firm’s reported layoffs come after Anthropic’s new Claude Cowork AI agent sparked a panicked sell off that sent the stock market plunging last week. Investors feared that Claude’s plugin for automating some legal tasks and paperwork could lead to layoffs and outmode the expensive software that legal firms and other white collar organizations use.
Perhaps the fate of Baker McKenzie’s support staff confirms all those worst fears. Or it could be a sign of something else that’s been dominating the discourse in tech and finance circles recently: so-called “AI washing.”
More and more companies are justifying headcount reductions by invoking the tech’s dubious promises, with one report finding that AI was cited in the announcements of more than 54,000 layoffs last year. But critics say that business leaders are simply using AI to justify cuts that were driven by other financial reasons, and point to the fact that many firms don’t have serious AI replacements lined up to make up for the shortfall.
“Companies are saying that ‘we’re anticipating that we’re going to introduce A.I. that will take over these jobs.’ But it hasn’t happened yet. So that’s one reason to be skeptical,” Wharton School professor Peter Cappelli told the New York Times.
Moreover, plenty of research and real-world cases has shown that AI tools and agents can’t reliably do a human’s job, or at least not yet. The tech’s introduction into legal settings has been particularly comical, with numerous lawyers being chewed out and punished by judges after the AI they used included botched citations and fabricated case law. Hallucinating AIs have been such a thorn in law firms’ sides that one firm adopted the desperate measure of employing its own AI to catch LLM usage.
Time will tell if the layoffs, whether “AI-washed” or actually inteded to replace human grunts, will come back to haunt them. At Baker MacKenzie, one employee on the chopping block called his bosses’ decision “short sighted,” per ROF, in an expletive-filled rant.
More on AI: Google Has a Major Problem With ICE
The post Law Firm Sacks Hundreds of Employees Amid Pivot to AI appeared first on Futurism.
When Ring’s latest commercial came on over a Super Bowl ad break, it offered a service that seems like a no-brainer. Called “Search Party,” it’s a new function that lets Ring devices help canvas the neighborhood through its vast network of cameras to find lost pets.
“One post of a dog’s photo in the Ring app starts outdoor cameras looking for a match to help families find lost dogs,” the company’s Super Bowl ad enthuses.
Yet beneath all that is a startling revelation: that Ring doorbells can now surveil living beings throughout every neighborhood the devices might be found.
For those unfamiliar, Ring is Amazon’s doorbell camera company — those ubiquitous gadgets mounted on front porches that record everyone who walks by.
The devices have been the target of widespread privacy criticisms for years at this point. However, their latest data sharing agreement with surveillance company Flock has many activists up in arms, as that startup has no qualms with working closely with federal agencies like Immigration and Customs Enforcement.
With those kind of optics swirling around, the decision to highlight new dog-finding capabilities is a clever PR move for Ring. Who would say no to reuniting lost puppies with their families?
At the same time, the new Search Party function represents a troubling development. Where the company’s Fire Watch system is said to index neighborhood devices to watch for signs of fire emergencies, the Search Party function means the company is capable of tracking living things as well. Who decides when and how to deploy that power is another story — but it’s obvious that Ring has opened Pandora’s box.
As MS Now columnist Hayes Brown observed: “there’s no world in which finding lost dogs is the final end-use for this technology.”
“Ring’s Search Party feature does what neighbors have done for generations — help reunite lost dogs with their families — just with better technology,” a Ring spokesperson told us in a statement. “We built the feature with strong privacy protections from the start and camera owners choose on a case-by-case basis whether they want to share videos with a pet owner to support a reunion. Since launch, Search Party has helped bring home more than a dog a day.”
More on surveillance: AI Surveillance Systems Are Causing a Staggering Number of Wrongful Arrests
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Le gestionnaire de tâches de Windows, c'est un peu le minimum syndical quand il faut comprendre pourquoi votre PC rame. Sauf que pour creuser vraiment, autant essayer de trouver une aiguille dans une botte de DLL.
Mais heureusement, il y a des alternatives !
AppControl est l'une d'entre elles. C'est un gestionnaire de tâches gratuit pour Windows qui va beaucoup plus loin que le truc de base parce qu'il garde un historique de l'utilisation : CPU, RAM, GPU et même de la température de vos composants (jusqu’à 3 jours en arrière). Vous pouvez ainsi remonter dans le temps pour comprendre ce qui a fait chauffer votre machine à 3 h du mat' (cherchez pas, c'est Chrome ^^).
Concrètement, vous avez des graphiques en temps réel pour chaque processus, avec la conso mémoire, le pourcentage CPU, l'utilisation disque… et tout ça reste stocké. C'est une vraie dashcam pour votre PC. Votre machine a ramé hier à 14 h pendant la visio Teams ? Vous remontez la timeline et hop, coupable identifié. En fait, c'est super pratique pour les sessions de debug à rallonge ou quand un process fantôme bouffe vos 16 Go de RAM dans votre dos. Attention par contre, ça ne marche pas sur les processus système protégés par Windows… sauf si vous lancez le bouzin en admin.
Le soft surveille aussi l'accès de vos applications à la webcam, au micro et à la localisation GPS. Comme ça, vous voyez une alerte dès qu'un programme tente d'y accéder sans prévenir. Pratique quand on sait que certaines apps adorent activer la cam en douce. D'ailleurs, vous pouvez carrément bloquer des applications ou les désactiver si elles abusent.
L'interface est plutôt clean, avec un look qui rappelle un dashboard de monitoring serveur. Sauf que c'est pas open source… c'est gratuit mais propriétaire, développé par Jon Hundley qui est membre de l'Intel Partner Alliance. Le setup fait 14 Mo, ça tourne sur Windows 10 et 11, et niveau install c'est l'affaire de 30 secondes. Attention quand même, c'est de la version beta, donc ça casse pas tout, mais ça peut buguer.
Et si vous cherchez des alternatives open source, y a aussi des outils pour visualiser ce qui tourne sur votre machine . Je pense par exemple à System Informer (ex-Process Hacker), à Process Explorer ou encore btop qui fait le job sur Linux et macOS avec une interface terminal qui claque.
Voilà, si votre Task Manager sous Windows vous semble un peu léger, allez jeter un œil à AppControl.
Vous connaissez tous Kali Linux , Metasploit et compagnie… Mais est-ce que vous avez déjà vu une IA faire un pentest toute seule ? Genre, VRAIMENT toute seule. Shannon , c'est un framework open source qui lâche un agent IA sur votre code, et qui enchaîne recon, analyse de vulns, et exploitation, tout ça sans intervention humaine.
En gros, vous lui filez une URL cible et l'accès à votre code source (faut que le repo soit accessible, c'est la base), et l'agent se débrouille. Il commence alors par analyser le code en statique… puis lance des attaques dynamiques sur l'app en live. Pour cela, il déploie plusieurs sous-agents spécialisés qui bossent en parallèle via Temporal, un moteur de workflow.
Un agent pour la reconnaissance, un pour chercher les injections SQL, un autre pour les XSS, un pour les SSRF, un pour les problèmes d'authentification… Bref, chacun fait son taf et tout remonte dans un rapport final au format JSON.
Le truc, c'est que Shannon ne se contente pas de scanner bêtement comme un Nessus ou un Burp. L'agent COMPREND votre code. Il lit les routes, les middlewares, les requêtes SQL, et il construit ses attaques en fonction. Du coup, il trouve des trucs que les scanners classiques loupent complètement, genre une injection NoSQL planquée dans un endpoint obscur ou un bypass d'auth via un cookie mal valide. Attention par contre, si votre app utilise un framework un peu exotique ou du code obfusqué, y'a des chances que l'agent passe à côté… comme tout scanner, hein.
Pour ceux qui se demandent combien coute un test d'intrusion classique, ça va de 3 000 € à plusieurs dizaines de milliers d'euros. Shannon, c'est open source et ça tourne sur Docker, par contre, faudra compter environ 50 dollars en tokens API Anthropic par run… c'est pas gratuit mais c'est quand même 60 fois moins cher qu'un audit humain.
Cote installation, c'est Docker + Docker Compose, un fichier .env avec votre cle API Anthropic (la variable ANTHROPIC_API_KEY, classique), et hop, un docker compose up pour lancer le tout. Le workflow complet prend entre 1 h et 1 h 30 selon la taille de votre base de code. Vous pouvez suivre la progression en temps réel via l'interface web Temporal sur localhost:8233. (perso, j'aime bien voir les agents bosser en parallèle, ça a un côté satisfaisant).
Et attention, Shannon exécute de VRAIES attaques. C'est mutatif. Ça veut dire que si l'agent trouve une injection SQL, il va l'exploiter pour de vrai pour prouver que ça marche. Du coup, on le lance sur du code à soi, en local ou sur un environnement de test. Mais jamais en prod. JAMAIS !!!
Bon, sauf si vous aimez vivre dangereusement et que votre boss est en vacances… ^^
Les agents d'exploitation (Auth, SSRF, XSS, AuthZ) en parallèle sur la timeline Temporal
Pour en avoir le cœur net, je l'ai lancé sur une app Node.js/Express maison avec 27 endpoints d'API. 2 heures de scan, 287 transitions d'état, 7 agents qui ont bossé en parallèle… et une facture Anthropic qui pique un peu. Parce que oui, chaque agent consomme des tokens Claude à chaque étape d'analyse et d'exploitation, et ça s'additionne vite. Comptez une cinquantaine de dollars pour un run complet. Bref, c'est pas gratuit de se faire hacker par une IA.
Cote résultats par contre, plutôt parlant. Zero injection SQL exploitable, les 23 paramètres utilisateur ont été tracés jusqu'aux requêtes et Shannon a confirmé que tout était paramétré correctement. Bien joué. Par contre, il a détecté 6 failles SSRF liées à des contournements IPv6, des XSS stockées via innerHTML sans aucun échappement dans le frontend, et surtout… ZERO authentification sur les 27 endpoints. Genre, n'importe qui peut purger ma base ou cramer vos crédits API Claude sans se connecter. Bon après, c'est un outil que je me suis dev, qui est un proto local, donc c'est pas exposé sur internet.
Le rapport final est plutôt bien foutu, je trouve. Pour chaque vuln trouvée, vous avez la sévérité CVSS (critique, haute, moyenne), le vecteur d'attaque utilisé, une preuve d'exploitation avec les payloads, et surtout des recommandations de correction. Shannon va jusqu'à vous montrer la ligne de code fautive, expliquer pourquoi le bypass fonctionne, et proposer le fix. Si vous utilisez déjà des outils comme Sploitus pour votre veille secu, Shannon c'est le complément parfait pour passer de la théorie à la pratique sur votre propre code.
Le projet est encore jeune, c'est vrai, mais l'approche est intéressante. Plutôt que d'automatiser bêtement des scans, on a donc un agent qui raisonne sur le code et adapte sa stratégie. Ça change des outils qui balancent des milliers de requêtes à l'aveugle et qui vous noient sous les faux positifs.
Alors après, je vous vois venir, vous allez me dire : est-ce que ça vaut un vrai pentester qui connait votre infra par cœur et qui sait où chercher les trucs tordus ?
Pas vraiment, mais pour un premier audit à moindre coût, ça fait le taf.
Since its release in the fall of 2021, Microsoft's Windows 11 has received an "annual feature update" in the second half of every year. These feature updates sometimes include new Windows features and other changes that are too large to roll out in a typical monthly Windows Update, and users need to upgrade to new ones to keep getting security patches and other features. The currently supported versions are Windows 11 24H2 and 25H2, released in the fall of 2024 and 2025, respectively.
This week, Microsoft disrupted that update cadence by announcing more information on Windows 11 26H1, which is best described not as an update to Windows 11 but as another version of the operating system entirely. That's because 26H1 is a "scoped" release intended exclusively for new PCs, starting with those based on Qualcomm's recently announced Snapdragon X2 Elite chips.
Microsoft's support page explains why this release is strange: It won't be released broadly to other Windows 11 PCs, which should continue to use either 24H2 or 25H2. PCs running 24H2 or 25H2 will never be offered an update to version 26H1, though testers in the Windows Insider Program's early access Canary channel are able to install it to other PCs if they want. (Build numbers for Windows 11 26H1 start with 28000, compared to 26100 for 24H2 and 26200 for 25H2.)
Les voitures Waymo, celles qui se baladent toutes seules à San Francisco, Phoenix ou Los Angeles... ne seraient pas si autonomes que ça en fait. Hé oui, quand elles sont paumées, ce sont des opérateurs aux Philippines qui leur disent quoi faire.
C'est le chef de la sécurité de Waymo lui-même, Mauricio Peña, qui a lâché le morceau lors d'une audience au Congrès américain le 4 février dernier. Du coup on apprend que ces fameux robotaxis, quand ils bloquent sur une situation (un carrefour bizarre, un chantier, une route pas cartographiée...), envoient une demande d'aide à des opérateurs humains qui pour certains sont basés aux États-Unis et d'autres aux Philippines.
Peña a bien insisté : ces opérateurs "fournissent des indications" mais "ne conduisent pas le véhicule à distance". En gros, c'est de la téléassistance, plutôt que du téléguidage et le robotaxi reste "toujours en charge" de la conduite.
Sauf que le sénateur Ed Markey, lui, voit pas ça du même œil. Selon lui, avoir des gens à l'étranger qui influencent le comportement de milliers de véhicules sur les routes américaines, c'est un sacré problème de (cyber) sécurité. Il parle carrément de "prise de contrôle par des acteurs hostiles" qui pourraient obtenir un accès quasi-total à ces bagnoles.
Hé oui, tout peut arriver dans la vie, Ed !
D'ailleurs y'a eu un accident avec l'un de ces taxis sans conducteur qui a percuté un gamin près d'une école primaire à Santa Monica, il n'y a pas longtemps. Alors est ce que c'était la faute de l'IA qui conduisait ou un opérateur humain à l'autre bout du monde qui s'est assis sur son clavier ? Allez savoir...
Et la filiale d'Alphabet n'est pas la seule dans ce cas car Tesla aussi s'appuie sur des opérateurs à distance pour superviser ses véhicules autonomes.
Perso, ce qui me dérange c'est pas qu'il y ait des humains dans la boucle. En fait c'est normal, la techno n'est pas encore au point. Mais le piège, il est au niveau du marketing. On nous vend de l'"autonome", du "sans conducteur", de la voiture du futur pilotée par l'IA ... alors qu'en fait y'a un call center aux Philippines qui veille au grain.
Et le plus marrant dans tout ça, c'est que les opérateurs doivent avoir un permis de conduire et sont contrôlés sur les infractions routières qu'ils auraient commis de leur côté à titre perso. Il faut des gens irréprochables avec le permis... pour aider une bagnole qui est censée ne pas en avoir besoin (de permis). J'adore ^^.
Voilà, comme je l'expliquais dans mon article sur la conduite autonome , y'a encore BEAUCOUP de chemin à faire avant d'avoir de vrais véhicules sans chauffeur. Et finalement, même les meilleurs comme Waymo "trichent" un peu.
Censé promouvoir une alimentation plus saine, le nouveau chatbot officiel du gouvernement américain répond très sérieusement à des requêtes absurdes. Reposant sur Grok, il met en lumière les risques de l’automatisation des conseils nutritionnels.
On Thursday, Google announced that "commercially motivated" actors have attempted to clone knowledge from its Gemini AI chatbot by simply prompting it. One adversarial session reportedly prompted the model more than 100,000 times across various non-English languages, collecting responses ostensibly to train a cheaper copycat.
Google published the findings in what amounts to a quarterly self-assessment of threats to its own products that frames the company as the victim and the hero, which is not unusual in these self-authored assessments. Google calls the illicit activity "model extraction" and considers it intellectual property theft, which is a somewhat loaded position, given that Google's LLM was built from materials scraped from the Internet without permission.
Google is also no stranger to the copycat practice. In 2023, The Information reported that Google's Bard team had been accused of using ChatGPT outputs from ShareGPT, a public site where users share chatbot conversations, to help train its own chatbot. Senior Google AI researcher Jacob Devlin, who created the influential BERT language model, warned leadership that this violated OpenAI's terms of service, then resigned and joined OpenAI. Google denied the claim but reportedly stopped using the data.
Comme tous les ans en janvier, nous vous proposons une revue des annonces faites au CES dans le domaine de la XR en nous focalisant, bien entendu, sur les innovations ...
L’article Débrief CES 2026 l’invasion des lunettes connectées est en cours ! est apparu en premier sur Réalité Augmentée - Augmented Reality.
Une équipe de chercheurs en économie vient de poser des maths sur un truc que pas mal de devs sentaient venir... Le vibe coding serait en train de tuer l'open source. Pas au sens figuré, hein. Au sens "les mainteneurs ne pourront bientôt plus payer leurs factures". J'ai parcouru le papier ce midi, et je pense que ça va vous choquer...
En gros, le document modélise ce qui se passe quand des millions de devs arrêtent d'aller sur Stack Overflow et de lire la doc officielle pour plutôt demander à Claude, Copilot, Cursor ou Windsurf de tout faire à leur place. En fait, à cause de ces nouvelles habitudes, les projets open source qui vivaient de la pub sur leur site, des sponsors attirés par le trafic, ou de la visibilité communautaire... perdent tout. Le trafic baisse, les dons baissent, les revenus baissent.
Et les chiffres font mal !
Tailwind CSS, par exemple. J'ai regardé les stats npm de tailwindcss sur npmtrends.com... les téléchargements hebdo dépassent les 44 millions en janvier 2026, c'est du jamais vu. Sauf que les visites sur tailwindcss.com ont plongé d'environ 40%.
Côté revenus, c'est encore pire, puisque ça a chuté d'à peu près 80%. Adam Wathan, le créateur de Tailwind, en parlait début 2026 et ça avait l'air de bien le déprimer.
Pendant ce temps, Stack Overflow a perdu un quart de son activité depuis fin 2022 avec l'arrivée de ChatGPT. Bah oui, plus besoin de poser des questions quand l'IA vous mâche le travail.
En fait, l'IA utilise MASSIVEMENT l'open source pour générer du code. Elle s'appuie dessus, elle recommande les packages, elle les intègre automatiquement. Mais elle ne renvoie personne vers les sites des projets. C'est un peu comme si Spotify jouait vos morceaux sans jamais afficher le nom de l'artiste... et sans le payer non plus !
D'ailleurs, les auteurs du papier font exactement cette analogie. Ils proposent un modèle "Spotify pour l'open source" où les plateformes d'IA (OpenAI, Anthropic, GitHub) partageraient leurs revenus d'abonnement avec les mainteneurs en fonction de l'utilisation réelle des packages. Leur calcul montre que sociétés d'IA devraient contribuer au minimum à hauteur 84% de ce que les utilisateurs classiques apportent, sinon c'est la spirale de la mort pour les projets.
Perso, ça me rappelle la fameuse lettre de Bill Gates en 1976 qui gueulait déjà que personne ne voulait payer pour le logiciel. Cinquante ans plus tard, on en est toujours au même point, sauf que maintenant c'est l'IA qui fait le travail de sape. Et comme le disait Linus Torvalds récemment , le vibe coding c'est "horrible, horrible" pour la maintenance du code. Pas juste parce que le code généré est souvent bancal, mais parce que ça coupe le lien entre le dev et l'écosystème qui le nourrit.
Après, attention, ça veut pas dire que TOUS les projets open source vont crever du jour au lendemain. Ceux qui ont des contrats enterprise genre Red Hat ou du support payant à la Elastic s'en sortent... pour l'instant. Pareil pour les gros projets type Linux ou Kubernetes qui sont soutenus par des fondations. Le problème, c'est surtout les petits projets maintenus par une ou deux personnes qui vivaient de la visibilité. Vous savez, le mec qui maintient un package npm avec 2 millions de téléchargements hebdo depuis son appart, sans sponsor... ben lui, il est dans la panade. Sauf si le mec a un Patreon bien rempli ou un contrat de consulting à côté, mais ça c'est l'exception, pas la règle.
Et n'allez pas croire que les GitHub Sponsors suffisent... j'ai galéré à trouver ne serait-ce qu'un seul projet avec plus de 500$/mois via ce système.
Le plus flippant dans tout ça, c'est que même si l'IA rend chaque dev individuellement plus productif, le résultat net peut être carrément NÉGATIF pour tout le monde. Moins de projets open source viables, moins de diversité, moins d'innovation à la base. Et ces auteurs le démontrent mathématiquement avec leur modèle à deux canaux (productivité vs diversion de la demande).
Et sachez le, même dans le scénario le plus optimiste où les plateformes d'IA payeraient leur part, si ce ratio tombe en dessous de 84%... c'est foutu. Le modèle diverge et les projets meurent quand même.
Bref, si les plateformes d'IA ne trouvent pas un moyen de rémunérer l'open source qu'elles exploitent, on court droit vers un appauvrissement massif de l'écosystème open source.
