#innovation, #IA, #embedded, #sailing, #running software architect

Finistère, Bretagne
Joined March 2010
Éric Peron sur le départ @UltimBoat @RouteDuRhum
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50 cm à bâbord, 50 cm à tribord : le passage des écluses à Saint-Malo est toujours un moment stressant pour les equipes "J'avais la boule au ventre ", avoue Alexia Barrier @RouteDuRhum @alexiabarrier
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Alexia Barrier passe les écluses avec Guirec Soudée @alexiabarrier @GuirecSoudee @CLASSEULTIM @RouteDuRhum
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“L’année prochaine, je donnerai une de mes actions SpaceX à chaque enfant américain. Ce sera la première d’une longue série.” Elon Musk vient de poster ça ce matin. Et tout est parti d’une annonce d’Anthropic hier soir 👀 Je m’explique : Hier soir, Anthropic (le créateur de Claude) annonce qu’il met 5 % de ses actions dans un fonds pour le bien commun. Avec les promesses de ses fondateurs et salariés, environ 20 % de l’entreprise sont désormais réservés à l’intérêt général. Anthropic doit entrer en Bourse d’ici la fin de l’année, à plus de 2 000 milliards de dollars selon les analystes. Ces 5 % représenteraient alors environ 100 milliards. Priorité affichée : l’impact de l’IA sur l’emploi, avec la possibilité de verser de l’argent directement à certaines populations. Deux heures plus tard, Elon Musk répond à Anthropic : “Je recommande de donner les actions directement au public.” Puis : “C’est ce que je vais faire.” Et ce matin, l’annonce tombe : une action SpaceX (qui possède désormais xAI et Grok) pour chaque enfant américain. Pour vous donner une idée, l’action SpaceX a clôturé vendredi à 146 dollars (environ 125 €), et il y a plus de 70 millions d’enfants aux États-Unis. Ça ferait plus de 10 milliards de dollars ... pour un “premier” don. Bon, rien n’est encore précis : Elon a juste validé l’idée de passer par les comptes d’investissement pour enfants lancés par Trump, et Anthropic détaillera son fonds “dans les prochains mois”. MAIS les géants de l’IA commencent à se battre pour partager leur fortune avec le public. Vous préférez quoi : le fonds d’Anthropic ou une action SpaceX ?
Next year, I will give one of my SpaceX shares to every kid in America. This will be the first of many.
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This is Pele, my new rendering library for diagrams and charts, compatible with the latest Mermaid syntax. - 100-500× faster than mermaid.js - 6× smaller bundle - No dependencies - Easy to theme - Responsive to device width In pursuit of making Obsidian insanely fast and cohesively designed, I always found the Mermaid library to be too big, too slow, and too hard to theme. Pele will be the new renderer in the next version of Obsidian, but you can start using it now. Pele [ˈpɛlɛ] is named after the goddess of volcanoes and fire. It's open source under the MIT license. Try the playground!
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We had a security breach last night related to a large scale distillation attack that impacted 1.4% of OpenCode Console users We have notified them all this morning via email. If you did not get an email you were not impacted, it was a subset of users who had external providers linked The incident is ongoing so we cannot share more details at this point but we are working with Anthropic, OpenAI, and Google to remediate
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In @Nature this week, our new research shows how machine learning can improve weather forecasts two to six weeks out, a timeframe that's historically been very difficult to predict. It's exciting to see the potential of this work to help us better prepare for extreme weather, manage natural resources, and make more informed decisions in agriculture. There's a broader lesson here... the future may not just be about ever-more-capable models, but about building intelligent verification systems around them: systems that learn where models are systematically wrong, reason about cause and effect, and continuously calibrate predictions against reality. Read more: microsoft.com/en-us/research…
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FLUX 3 Image Klein : un modèle d'image open weights de 5.6B paramètres pour générer, éditer et combiner jusqu'à 10 images de référence, en local sur votre GPU. Avec la build INT8, il tourne dès 8 Go de VRAM. Une image de 1 MP en environ 4 secondes sur RTX 5090. ⬇️
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J'ai vu une Tesla décoller. Et j'ai entendu beaucoup de bêtises. « Ça ne sert à rien. » « Gadget de milliardaire. » « Qui a besoin d'une voiture qui vole ? » Personne. Et c'est exactement pour ça que c'est important. En 1978, Brabham a aligné en Formule 1 une voiture équipée d'un ventilateur géant à l'arrière. Il aspirait l'air sous le châssis et plaquait la voiture au sol. Elle a gagné sa première course avec une avance insolente. Elle a été interdite immédiatement. Quarante-huit ans plus tard, on y revient. Un système de succion qui colle la voiture à la route et lui permet de passer sous la seconde au 0 à 100. Personne n'a « besoin » de faire le 0 à 100 en moins d'une seconde. Comme personne n'a besoin d'une Formule 1. Et pourtant : les freins carbone de votre berline, l'hybridation de votre moteur, l'aérodynamique de votre SUV, les palettes au volant — tout ça vient de voitures de course que personne n'utilisera jamais pour aller au travail. La Formule 1 ne sert à rien. Pourtant elle sert à tout. En 1973, quand la France a lancé Ariane, l'Europe sortait de onze échecs consécutifs du programme Europa. La presse parlait d'argent jeté dans l'espace. Vingt ans plus tard, Ariane détenait la moitié du marché mondial des lancements commerciaux, et chaque satellite de télévision, de météo ou de GPS que vous utilisez a bénéficié de cette obstination. Le progrès a toujours la même tête au début : un truc inutile, cher, ridicule, construit par des gens qu'on prend pour des fous. Ce que j'ai vu à Dallas, ce n'est pas une voiture volante. C'est un châssis, une gestion de l'énergie et une maîtrise des flux d'air que l'industrie automobile mettra dix ans à digérer. Les applications viendront : sécurité, freinage, stabilité, consommation. Elles finiront dans des voitures ordinaires conduites par des gens qui expliqueront, en 2036, que tout ça était évident. La question n'est jamais « à quoi ça sert ». La question est : qui ose encore construire des choses qui ne servent à rien ? Il y a cinquante ans, c'était nous. La fusée, le TGV, le Concorde, le Minitel. L'Europe construisait des choses absurdes et magnifiques. Aujourd'hui, on commente depuis le siège arrière car nous sommes hors course. Merci @elonmusk de nous faire rêver
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My journey to develop AGI spans 25 yrs, including 10+ yrs thinking about technical & societal perspectives at Google DeepMind. AGI is on the horizon - we need deeper understanding of its implications. To help, we've created the DeepMind Institute.
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Dusting off this tweet from April because this gap in shared understanding of LLM capability is *widening*. It's now less "two groups of people speaking past each other" and more a sharp funnel. - Napkin math somewhere around 6B people (~75% of the population) have barely come in contact with LLMs at all. - Around 1-2B (~20%) are casual and infrequent users of free-tier ChatGPT-like products. This group sees derpy chatbots and treats them a bit like a better Google search, a writing aid, or etc. Maybe an agent tries to book you a flight. I have non-tech friends who (reasonably, imo) say they have not much use for it at all. Even many professionals outside of math&code are in this tier. For example, execs and many other functions spend a lot of their time talking to other people, so while they understand what is happening intellectually, it is still second-hand and a bit abstract. - Now we get to professional use of frontier-grade LLMs in math&code. Somewhere around 20M people (0.2%) see first-hand that large, complex projects that used to take them weeks/months can now be completed by agents with a prompt. Building apps, copying apps, translating apps, decompiling apps from binaries... This has all happened very quickly and recently - less than 1 year ago, I was writing code manually by hand, typing memorized computer code commands into a code editor character by character, occasionally pressing Tab to autocomplete a little chunk of code. - And finally we get to the ~5,000 people (~0.00006%) with access to frontier-grade systems internally. The external world has seen the preview. It looks like swarms of thousands of agents collaborating over weeks on software mega projects: minting zero days, running cyber attacks and defenses at machine speeds, discovering new science, advancing the frontier of mathematics. Things that would have taken top professionals in the industry years of work. Meanwhile, human review and comprehension are starting to fall behind. For example, people are still involved in the "archeology" of the OpenAI-HF incident from many months ago. Mathematicians may be poring over the 722 manuscripts on frontier mathematics for a while. The funnel is driven by a combination of factors: 1. The impact scales with ambition, problem size, and horizon. A question with a paragraph answer barely stresses the system. You need a reservoir of big, difficult problems that you really care about. This aspect drives the consumer / professional dimension of the funnel. 2. The jaggedness of the system (which I have written about a lot separately). Capability peaks in domains that are digital, verifiable and economically valuable. This is because LLM capability emerges from reinforcement learning on verifiable rewards on a curated environment mixture driven by revenue potential. This aspect primarily drives the area (e.g. math&code) dimension of the funnel. 3. Access. Free-tier, paid-tier, internal. So this is the weirdness of the moment. The general public has mostly not interacted with these systems. When they have, it looks like a derpy chatbot. The majority of professionals still see only a modest uplift. And a small sliver of professionals are experiencing the vertigo of the curve going vertical. And it is all happening at the same time.
Judging by my tl there is a growing gap in understanding of AI capability. The first issue I think is around recency and tier of use. I think a lot of people tried the free tier of ChatGPT somewhere last year and allowed it to inform their views on AI a little too much. This is a group of reactions laughing at various quirks of the models, hallucinations, etc. Yes I also saw the viral videos of OpenAI's Advanced Voice mode fumbling simple queries like "should I drive or walk to the carwash". The thing is that these free and old/deprecated models don't reflect the capability in the latest round of state of the art agentic models of this year, especially OpenAI Codex and Claude Code. But that brings me to the second issue. Even if people paid $200/month to use the state of the art models, a lot of the capabilities are relatively "peaky" in highly technical areas. Typical queries around search, writing, advice, etc. are *not* the domain that has made the most noticeable and dramatic strides in capability. Partly, this is due to the technical details of reinforcement learning and its use of verifiable rewards. But partly, it's also because these use cases are not sufficiently prioritized by the companies in their hillclimbing because they don't lead to as much $$$ value. The goldmines are elsewhere, and the focus comes along. So that brings me to the second group of people, who *both* 1) pay for and use the state of the art frontier agentic models (OpenAI Codex / Claude Code) and 2) do so professionally in technical domains like programming, math and research. This group of people is subject to the highest amount of "AI Psychosis" because the recent improvements in these domains as of this year have been nothing short of staggering. When you hand a computer terminal to one of these models, you can now watch them melt programming problems that you'd normally expect to take days/weeks of work. It's this second group of people that assigns a much greater gravity to the capabilities, their slope, and various cyber-related repercussions. TLDR the people in these two groups are speaking past each other. It really is simultaneously the case that OpenAI's free and I think slightly orphaned (?) "Advanced Voice Mode" will fumble the dumbest questions in your Instagram's reels and *at the same time*, OpenAI's highest-tier and paid Codex model will go off for 1 hour to coherently restructure an entire code base, or find and exploit vulnerabilities in computer systems. This part really works and has made dramatic strides because 2 properties: 1) these domains offer explicit reward functions that are verifiable meaning they are easily amenable to reinforcement learning training (e.g. unit tests passed yes or no, in contrast to writing, which is much harder to explicitly judge), but also 2) they are a lot more valuable in b2b settings, meaning that the biggest fraction of the team is focused on improving them. So here we are.
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Hugo Duminil-Copin, médaillé Fields, explique dans Le Monde que l'IA a bouleversé son domaine de recherche, et il s'inquiète pour l'avenir des jeunes chercheurs. On peut avoir de l'empathie. Voir le travail d'une vie remis en question par une machine, c'est violent. Je le comprends. Mais il faut aussi le dire franchement : on ne décroche pas une médaille Fields en étant stupide. Ces gens font partie des cerveaux les plus brillants de la planète. Et c'est justement pour ça qu'ils ne peuvent pas rester assis à regarder la vague passer. L'IA ne tue pas l'intelligence. Elle tue la rente de l'intelligence. Celle qui consistait à creuser un seul trou, toujours plus profond, pendant 30 ans, dans une discipline que 200 personnes au monde comprennent. Le monde qui arrive va récompenser autre chose : la capacité à relier les trous entre eux. Maths, physique, biologie, code, design, business. Comme le répète Elon Musk, la vraie valeur sera dans le fait de connecter les disciplines pour résoudre des problèmes concrets pour l'humanité. Et ça, ça a un nom : entreprendre. Entreprendre, ce n'est pas un statut sur LinkedIn. C'est accepter de travailler sur un problème dont personne ne connaît la solution, ni même si elle existe. C'est exactement ce que fait un chercheur. Sauf qu'à la fin, il n'y a pas juste une publication. Il y a un produit. Un médicament. Une machine. Une énergie moins chère. Quelque chose qui change concrètement la vie de vrais gens. La majorité des gens intelligents vont devoir basculer vers la création de valeur nette. Pas parce que la recherche ne compte plus. Parce que le goulot d'étranglement a changé : on va bientôt avoir plus de réponses que de gens capables d'en faire quelque chose. Le "métier" au sens figé du terme, avec une fiche de poste et un périmètre bien rangé, va probablement disparaître. Ce qui restera, ce sont des gens curieux, transverses, qui prennent des risques et qui construisent. Aux chercheurs, ingénieurs, thésards, profs qui se sentent dépossédés en ce moment : vous avez déjà tout ce qu'il faut. La rigueur. L'obsession. La tolérance à l'échec. La capacité à rester des années sur un problème qui résiste. C'est littéralement le profil d'un fondateur. L'IA n'est pas votre remplaçante. C'est le plus grand levier jamais offert à un cerveau bien fait. Le monde a besoin de vous. Mais côté bâtisseurs. Allez construire.
🇫🇷🤖🧑‍🔬 FLASH | « Ils ont annihilé mon domaine de recherche » : le mathématicien français Hugo Duminil-Copin, médaillé Fields, révèle avoir PLEURÉ après qu’OpenAI a publié des centaines de travaux prétendant résoudre des problèmes mathématiques encore ouverts, dont 16 sur lesquels il travaillait. Il s’inquiète particulièrement de l’avenir des jeunes chercheurs et évoque un « démantèlement » de sa discipline. (Le Monde)
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Real life, baby
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Le savoir n’est plus rare. Ce qui devient rare, c’est d’avoir une idée, un regard singulier et la capacité de décider de la mettre en œuvre. Si l’école reste seulement un « puits de savoir », elle passe à côté de ce que l’IA change vraiment. Episode disponible sur Youtube et en podcast : 📺 buff.ly/Pc6qszo 🎧 buff.ly/skIT14z
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Together with scientists around the world, our models and tools are helping make disease more detectable, treatable, and preventable. 🧬 From pinpointing rare genetic variants to speeding up drug discovery, here’s how we’re helping turn lab breakthroughs into real-world care → goo.gle/4i48Cmr
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Thunderbird est disponible en version 158.0. Cette version apporte un filtrage rapide plus réactif et des correctifs pour OpenPGP, CalDAV/CardDAV, SMTP, des crashs, les envois en double et la sécurité ⬇️ thunderbird.net/en-US/thunde…
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Do a kickflip!
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PHP-Rust : une implémentation de zéro de #PHP en... #Rust programmez.com/node/40294
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#Ultime #Ultime #ORMA60 #OceanFifty #RDR2026 ⛵ La Route du Rhum Destination Guadeloupe les vainqueurs des précédentes éditions, pour rappel avant le grand départ le 1er novembre à St Malo !
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