Ce n’est pas une plaisanterie : le développeur Daniel Palmer propose sur GitHub une distribution visant la Mega Drive, la vénérable console que Sega avait lancé dans nos contrées en 1990 (aussi commercialisée sous le nom Genesis aux États-Unis). Elle avait alors provoqué un séisme vidéoludique, l’entreprise ayant coupé l’herbe sous le pied de Nintendo avec sa propre console 16 bits, la SNES.

L’information peut tellement surprendre que sur le dépôt, son auteur répond « non » à la question « Est-ce une blague ? ». Il précise que pour utiliser ce système, il est nécessaire d’avoir une Mega Drive (on s’en serait douté), la cartouche EverDrive qui permet de charger d’autres contenus sur la console, un câble USB pour relier l’EverDrive au PC et… « du temps à perdre », ajoute l’auteur.

Au sujet de l’émulation, c’est plus compliqué. L’auteur estime que LinuxMD ne fonctionnera « probablement pas » sur un émulateur classique, car plusieurs composants de l’EverDrive y seraient absents. En revanche, il fournit un fork de QEMU qui peut « émuler suffisamment » la Mega Drive et l’EverDrive pour fonctionner. En revanche, la sensation ne sera pas la même, prévient-il, car « QEMU émule le CPU beaucoup trop rapidement ».

De nombreuses instructions sont données, le concept étant clairement destiné à un public très niche d’enthousiastes ayant encore ce genre de matériel à disposition.

Ce n’est pas une plaisanterie : le développeur Daniel Palmer propose sur GitHub une distribution visant la Mega Drive, la vénérable console que Sega avait lancé dans nos contrées en 1990 (aussi commercialisée sous le nom Genesis aux États-Unis). Elle avait alors provoqué un séisme vidéoludique, l’entreprise ayant coupé l’herbe sous le pied de Nintendo avec sa propre console 16 bits, la SNES.

L’information peut tellement surprendre que sur le dépôt, son auteur répond « non » à la question « Est-ce une blague ? ». Il précise que pour utiliser ce système, il est nécessaire d’avoir une Mega Drive (on s’en serait douté), la cartouche EverDrive qui permet de charger d’autres contenus sur la console, un câble USB pour relier l’EverDrive au PC et… « du temps à perdre », ajoute l’auteur.

Au sujet de l’émulation, c’est plus compliqué. L’auteur estime que LinuxMD ne fonctionnera « probablement pas » sur un émulateur classique, car plusieurs composants de l’EverDrive y seraient absents. En revanche, il fournit un fork de QEMU qui peut « émuler suffisamment » la Mega Drive et l’EverDrive pour fonctionner. En revanche, la sensation ne sera pas la même, prévient-il, car « QEMU émule le CPU beaucoup trop rapidement ».

De nombreuses instructions sont données, le concept étant clairement destiné à un public très niche d’enthousiastes ayant encore ce genre de matériel à disposition.

Nouvelle version pour Wine, la couche de compatibilité permettant aux applications Windows de fonctionner sur un système Linux. Wine sert pour rappel de base à Proton, une autre couche de compatibilité. Développée par Valve et spécialisée dans les jeux, elle est au cœur de la distribution SteamOS, qui équipe le Steam Deck et la nouvelle Steam Machine.

Cette mouture 11.12 apporte de petites améliorations çà et là, mais elle introduit surtout la prise en charge de la mise à l’échelle fractionnaire pour Wayland. Cela signifie que cette capacité d’affichage est supportée sur l’ensemble des sessions Wayland.

La mise à l’échelle fractionnaire, ou « fractionnal scaling », est un mécanisme logiciel utilisé par les systèmes d’exploitation pour adapter la taille de l’interface graphique (textes, icônes, fenêtres) sur des écrans à haute densité de pixels (HiDPI ou 4K). On peut la comparer à une loupe. C’est cette technique qui est utilisée quand les réglages d’un système proposent du 125, 150 ou 175 % sur le niveau de zoom de l’interface.

Dans le cas de Wine, la mise à l’échelle de son interface devrait donc être nette, alors que le passage par X11/XWayland utilisé jusqu’à présent pouvait entraîner du flou et d’autres petits artefacts visuels.

Wine 11.12 apporte quelques autres nouveautés, comme le regroupement des bibliothèques libswresample et libswscale de FFmpeg, la mise à jour du moteur Mono avec Mono 11.2, ou encore un retour de XSLPattern dans le parseur MSXML. Une trentaine de bugs ont également été corrigés, dont certains avec de vieilles applications, comme Office 2007. On trouve même un correctif pour… Microsoft Money 97.

Nouvelle version pour Wine, la couche de compatibilité permettant aux applications Windows de fonctionner sur un système Linux. Wine sert pour rappel de base à Proton, une autre couche de compatibilité. Développée par Valve et spécialisée dans les jeux, elle est au cœur de la distribution SteamOS, qui équipe le Steam Deck et la nouvelle Steam Machine.

Cette mouture 11.12 apporte de petites améliorations çà et là, mais elle introduit surtout la prise en charge de la mise à l’échelle fractionnaire pour Wayland. Cela signifie que cette capacité d’affichage est supportée sur l’ensemble des sessions Wayland.

La mise à l’échelle fractionnaire, ou « fractionnal scaling », est un mécanisme logiciel utilisé par les systèmes d’exploitation pour adapter la taille de l’interface graphique (textes, icônes, fenêtres) sur des écrans à haute densité de pixels (HiDPI ou 4K). On peut la comparer à une loupe. C’est cette technique qui est utilisée quand les réglages d’un système proposent du 125, 150 ou 175 % sur le niveau de zoom de l’interface.

Dans le cas de Wine, la mise à l’échelle de son interface devrait donc être nette, alors que le passage par X11/XWayland utilisé jusqu’à présent pouvait entraîner du flou et d’autres petits artefacts visuels.

Wine 11.12 apporte quelques autres nouveautés, comme le regroupement des bibliothèques libswresample et libswscale de FFmpeg, la mise à jour du moteur Mono avec Mono 11.2, ou encore un retour de XSLPattern dans le parseur MSXML. Une trentaine de bugs ont également été corrigés, dont certains avec de vieilles applications, comme Office 2007. On trouve même un correctif pour… Microsoft Money 97.

De grandes responsabilités

La stratégie américaine d’embargo pour contrer le secteur technologique chinois serait-elle contreproductive ? La question se pose, alors qu’une société chinoise pourrait bouleverser la cybersécurité en diffusant un modèle capable de rivaliser avec les LLM d’OpenAI et Anthropic.

La Chine parvient à égaler les performances du modèle Mythos d’Anthropic dans certains scénarios de cybersécurité. Une affirmation du Wall Street Journal ce 27 juin, qui se demande dans quelle mesure les décisions de la Maison-Blanche ont pu jouer dans une telle remontée. Depuis DeepSeek et la vaporisation temporaire de 600 milliards de dollars de capitalisation pour NVIDIA, on pouvait cependant s’attendre à ce que la Chine égalise de nouveau le score. Ou en tout cas vienne flirter une nouvelle fois avec les performances des grands modèles de frontière américains.

Le nouveau modèle chinois qui attire les regards se nomme GLM-5.2, lancé le 13 juin par l’entreprise Zhipu AI, renommée Z.ai. Plusieurs benchmarks lui attribuent de très bons résultats, particulièrement en cybersécurité. Au point de rebattre les cartes d’une situation déjà fébrile dans ce domaine, avec un modèle disponible gratuitement depuis HuggingFace.

GLM-5.2, le trublion

GLM-5.2 est un modèle conséquent de 753 milliards de paramètres. Son architecture est de type MoE (Mixture of Experts) avec environ 40 milliards de paramètres actifs à la fois par token (jeton). Un ratio d’activation de 5,4 % qui peut le rendre beaucoup moins onéreux à exécuter qu’un modèle dense (non-MoE) de taille équivalente. La fenêtre contextuelle est d’un million de tokens.

Si l’on parle de ce modèle, c’est qu’au-delà de ses performances, il est également open source (licence MIT) et à poids ouverts. Traduction : en plus d’un accès commercial par l’API de l’entreprise (1,40 dollar par million de jetons en entrée, 4,40 dollars en sortie), n’importe qui peut récupérer le modèle et le modifier à volonté avant de l’utiliser. À condition bien sûr d’avoir le matériel nécessaire.

Quelles performances ?

Dans sa communication, Z.ai met en avant les très bons résultats généraux de GLM-5.2 de manière générale. S’agissant initialement d’un modèle pensé pour la programmation, les benchmarks utilisés sont classiques : 62,1 % pour SWE-bench Pro (résolution de problèmes sur GitHub), 81 sur Terminal-Bench 2.1 (tâches d’agents), ou encore 99,2 sur AIME 2026 (problèmes mathématiques).

Sur les travaux de longue durée, les résultats obtenus sont proches de ceux d’Opus 4.8 d’Anthropic. Par exemple, sur FrontierSWE, GLM-5.2 obtient 74,4 %, contre 75,1 % pour Opus. Sur PostTrainBench, le score est de 34,3 contre 37,2. Sur SWE-Marathon en revanche, le modèle chinois accuse un retard : 13 %, se faisant largement distancer par les 26 % d’Opus 4.8.

L’entreprise chinoise met en avant certains choix architecturaux, dont l’utilisation d’une technique baptisée IndexShare (publication arXiv), permettant d’optimiser le coût de fonctionnement. Cela permet, selon Z.ai, de diviser par trois le coût en calculs par token quand on grimpe jusqu’au maximum de la fenêtre de contexte (un million). Elle affirme qu’au sein du modèle, 75 % des couches sautent entièrement l’étape d’indexation coûteuse, tout en maintenant la qualité des schémas d’attention adaptative.

L’ensemble fait dire à certains observateurs, comme Flowtivity, que GLM-5.2 est en fait meilleur que la grande majorité des grands modèles de frontières américains, car son fonctionnement est nettement moins onéreux (six fois moins cher que GPT-5.5 selon Z.ai). L’ajout d’IndexShare permettrait au modèle de fonctionner sur du matériel « accessible » (mais pas un MacBook Pro avec 16 Go de RAM, tel que celui utilisé pour nos tests de RAG).

• IA générative : le RAG par l’exemple, avec 15 000 actus Next et Mistral 7B

Et dans la cybersécurité ?

C’est ici que les choses sérieuses commencent, peut-on dire. Dans une évaluation comparative réalisée par Semgrep, GLM-5.2 a obtenu un score F1 de 39 % sur la détection IDOR, battant Claude Code (32 %) pour environ 0,17 dollar par vulnérabilité trouvée, tout en restant inférieur au pipeline multimodal de Semgrep (53 - 61 % F1).

Même son de cloche chez Graphistry le 23 juin : avec un taux de résolution de 28 sur 59 sur les benchmarks CTF (Capture The Flag) de cybersécurité, GLM-5.2 est le « top modèle » à poids ouverts et rivalise directement avec les modèles propriétaires. Dans les tests, on peut voir par exemple que Claude Code avec Opus 4.7 est 19 % plus rapide, mais il est aussi 2,2 fois plus cher à l’utilisation.

C’est ce qui fait dire à Graphistry que GLM-5.2 est le premier modèle à poids ouverts testé par leurs soins pouvant être recommandé pour une « expérience de cybersécurité de qualité frontière ».

Comment de tels résultats ont-ils été obtenus si rapidement ?

C’est l’une des grandes questions autour de GLM-5.2. Les soupçons n’ont d’ailleurs pas tardé, dans les jours qui ont suivi la publication du modèle : Z.ai a-t-elle distillé agressivement les grands modèles de frontière américains ? Pour rappel, la distillation est initialement une technique légitime d’apprentissage machine : un modèle étudiant apprend à imiter les sorties d’un modèle enseignant. Cependant, il y a problème quand elle est faite en violation des conditions d’utilisation des API, via des comptes proxy et à l’échelle industrielle. Une technique formellement interdite dans les conditions pour toutes les API commerciales. Pour les « copieurs », le résultat obtenu est un transfert de capacités sans garde-fous.