Oh la fatigue.
On va le rappeler: Vous ne pouvez pas bloquer les jeunes sur internet sans CONTRÔLLER L'IDENTITÉ DE TOUT LE MONDE avant d'autoriser quelqu'un à communiquer.
Avec la montée de l'extrême-droite partout, on veut vraiment donner ce pouvoir aux différents gouvernements ??? (Permalink)
Les modèles IA à poids ouverts peuvent tenir tête aux modèles propriétaires. Ce qui n’est pas sans provoquer des frictions géopolitiques, avec d’un côté les champions américains des modèles fermés, de l’autre les spécialistes chinois des modèles ouverts. Ce qui est en jeu n’est plus seulement la performance, c’est aussi le contrôle de l’infrastructure.
Mozilla a publié son nouveau rapport « State of Open Source AI », qui agrège une série de benchmarks, d’études externes et un sondage SlashData auprès de 1 410 développeurs utilisant ou ayant utilisé des modèles ouverts. Le document est riche (PDF) et donne une bonne idée des tendances et des forces en présence.
Les modèles ouverts collent au peloton de tête
Les modèles à poids ouverts ont quasiment rattrapé leurs concurrents propriétaires en termes de performances. Selon l’indice Artificial Analysis Intelligence, les quatre modèles les plus performants sont propriétaires et américains : Claude Opus 5 et Fable 5, GPT-5.6 Sol et Grok 4.6 se tiennent dans un mouchoir de poche avec des scores compris entre 61 et 63. Mais immédiatement derrière, on trouve quatre modèles ouverts, tous chinois : Kimi K3, GLM-5.3 (z.ai), Qwen3.8 2,4T et GLM-5.3 Flash, avec des résultants oscillant entre 57 et 60.
L’écart entre les modèles ouverts et propriétaires est donc faible, et il se réduit rapidement. Les meilleurs modèles fermés peuvent aujourd’hui accomplir des tâches longues d’environ 8 à 12 heures ; les meilleurs modèles ouverts arrivent au même niveau environ quatre mois après, selon des études METR et Epoch reprises par Mozilla.
Plus précisément, les deux types de modèles accompliront le travail demandé s’il doit être réalisé sous les 8 heures. Entre 8 et 12 heures, les modèles fermés gardent un avantage. Au-delà de 12 heures, même les modèles fermés ne sont pas tous fiables.
Autrement dit, pour les tâches courantes, les modèles ouverts se révèlent largement suffisants. Utiliser un modèle propriétaire peut se justifier en fonction de l’urgence ou de la difficulté de la tâche, mais la fenêtre se rétrécit.
Le plus intéressant réside toutefois dans le rapport performances/prix. Les quatre modèles ouverts se révèlent moins onéreux (à l’exception de Grok 4.6, mais uniquement pour les 200 000 premiers tokens de contexte). Avec Kimi K3, un million de tokens en entrée revient à 30 % du prix de Fable 5 et 60 % d’Opus 5.
Claude Sonnet 5 revient certes au même prix que Kimi K3, mais le modèle est aussi moins performant (53,4 sur l’indice Artificial Analysis Intelligence, contre 60 pour K3). Et c’est sans compter les promos de certains fournisseurs, qui proposent K3 à des tarifs encore plus avantageux comme chez OpenRouter.
Au mois d’août, huit des dix modèles les plus utilisés sur OpenRouter (la plateforme donne accès à de nombreux modèles IA via une seule API) étaient à poids ouverts. Et il n’y a pas photo : DeepSeek V4 Flash 0731 a traité pour 45 100 milliards de tokens, contre 34 100 milliards pour Hy3 (Tencent) et 29 400 milliards pour MiMo-V2.5 (Xiaomi). Le premier modèle fermé du classement est GPT-5.6 Luna, avec 23 600 milliards. Opus 5 ferme la marche avec 7 100 milliards.
Attention cependant, ces volumes n’incluent pas l’usage dans les clients ChatGPT, Gemini, Claude, etc. Néanmoins, le constat ne souffre d’aucune ambiguïté : les modèles ouverts dominent largement le volume de tokens sur les plateformes de routage.
Toujours en août, DeepSeek a dominé OpenRouter en nombre de requêtes hebdomadaires, une première pour un modèle ouvert chinois. Il met fin au règne de 51 semaines consécutives de Google, qui était jusqu’à présent l’éditeur de modèles le plus sollicité.
Sur les dix modèles les plus utilisés en août, sept étaient chinois. Sur l’ensemble de l’année 2026, l’étude de Mozilla estime que plus de 46 % des tokens transitant par OpenRouter proviendront de modèles chinois. Encore une fois, la plateforme ne représente pas l’ensemble du marché de l’IA, mais c’est un signal significatif de l’usage des développeurs.
Autre signe : Qwen, le modèle d’Alibaba, a été téléchargé 942 millions de fois sur Hugging Face au mois de mars, contre 476 millions pour Llama de Meta, remplacé par le modèle (fermé) Muse en avril. Qwen a été davantage téléchargé que les huit organisations suivantes réunies. Qwen et Alibaba sont de véritables poids lourds dans l’écosystème ouvert.
Les poids ouverts prennent le dessus
Le problème des poids ouverts n’est plus la performance. L’étude de Mozilla pointe le principal blocage : les équipes peinent davantage à maintenir ces modèles, à les intégrer, les évaluer et les utiliser en production. Les modèles fermés gardent cet avantage concurrentiel du produit « clé en main », de la conformité et de la responsabilité contractuelle.
Même s’il y a à redire sur le caractère ouvert des modèles chinois, on retrouve là la problématique classique de l’open source transposée à l’IA. Les différentes briques ouvertes sont performantes et peu onéreuses, mais elles n’ont pas le niveau de finition propre à un produit commercial fini, de maintenance, de suivi de sécurité…
Dans les petites entreprises, les modèles ouverts sont presque autant utilisés que les modèles fermés : 54 % des utilisateurs de modèles fermés passent en production, contre 53 % pour les modèles ouverts. Dans les entreprises moyennes (de 51 à 1 000 employés), la prime va aux modèles fermés avec 66 %, contre 55 % pour les modèles propriétaires. Enfin, dans les grandes entreprises, l’écart s’agrandit encore avec les modèles fermés loin devant (73 %, contre 57 % pour les modèles ouverts).
Le sondage de Mozilla montre que le frein n’est pas d’abord financier. Les développeurs qui abandonnent les modèles ouverts ne citent pas plus les coûts d’infrastructure ou les enjeux de sécurité que ceux qui continuent à les utiliser.
C’est plutôt le travail de maintenance au quotidien qui pèse : mises à jour, complexité de déploiement, difficulté d’intégrer les modèles dans des systèmes existants ; les performances des modèles ouverts sont parfois jugées insuffisantes. Pas forcément parce qu’ils se montrent incapables sur les benchmarks, mais parce que les équipes jugent l’ensemble de l’expérience en conditions réelles.
Le difficile passage en production
Les modèles fermés n’ont donc pas perdu tout avantage sur leurs rivaux ouverts. L’étude met ainsi en avant leurs capacités dans l’expertise métier : pour certains travaux à haute valeur ajoutée, les meilleurs modèles propriétaires livrent un travail mieux fini. Fable 5 a ainsi une avance de 92 points Elo sur Kimi K3 dans GDPval-AA v2, un benchmark de tâches professionnelles évaluées par des experts.
Les modèles fermés sont aussi plus fortiches quand il s’agit de trouver des informations dispersées dans un très long contexte (un million de tokens). À ce petit jeu, Gemini 3.1 Pro atteint 89 %, GPT-5.5 74 %, Claude Opus 4.7 56 %, contre 41 % pour DeepSeek V4-Pro, selon les mesures de Mozilla.
Et puis les modèles propriétaires ont cet avantage de ne pas faire peser tout le risque sur l’utilisateur. Ce dernier a un interlocuteur – le fournisseur d’IA – qui prend en charge une partie de la responsabilité et des garanties. Malgré tout, les modèles à poids ouverts prennent une part croissante de l’usage réel : ils pèsent ainsi plus d’un tiers des tokens en production, selon l’estimation de Mozilla.
L’instrument d’influence chinoise
Encouragées par les autorités de Pékin qui en font un élément majeur de politique étrangère, les entreprises IA du pays développent donc des modèles à poids ouverts. La Chine a créé en juillet dernier la WAICO (World Artificial Intelligence Cooperation Organization), une organisation qui veut structurer et promouvoir la coopération internationale autour de l’IA ouverte.
L’organisation compte 37 membres, surtout en Afrique, en Asie du Sud-Est et en Amérique latine. Aucun pays européen dans le lot, et les États-Unis sont bien sûr absents. C’est la réplique chinoise à Pax Silica, une initiative américaine lancée fin 2025 pour sécuriser l’approvisionnement en semi-conducteurs et terres rares pour le déploiement de l’IA.
La Chine favorise la publication des poids des modèles IA afin que les développeurs et les entreprises puissent les télécharger et les adapter à leurs besoins. Le coût d’inférence (le traitement des requêtes) est transféré à l’utilisateur, puisque les modèles tournent sur des serveurs qui lui appartiennent ; bien sûr, il peut aussi louer des capacités chez un fournisseur. Une fois dans la nature, le modèle est impossible à bloquer.
Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles cette stratégie déplaît à la Maison-Blanche : utiliser des modèles ouverts chinois est peu coûteux et attractif pour des entreprises qui cherchent à faire des économies, ou pour des pays qui veulent réduire leur dépendance aux technologies propriétaires américaines. L’interdiction faite à Anthropic de distribuer Fable 5 et Mythos 5 par l’administration Trump en juin a revigoré les enjeux de souveraineté partout dans le monde. Il n’existe pas de « kill switch » pour les modèles ouverts.
Le hic, c’est qu’il existe aussi une problématique d’indépendance : les modèles ouverts les plus utilisés sont chinois… Une équation inconfortable pour Washington. Ces modèles offrent une alternative bon marché et efficace aux API américaines propriétaires. Mais ils renforcent aussi l’influence technologique de Pékin. C’est ce qui explique le refus de Donald Trump de réguler l’IA de frontière, car cela reviendrait à freiner les champions US du secteur tandis que la Chine aurait la voie libre. « Nous menons devant la Chine en matière d’IA, nous sommes le pays le plus sophistiqué du monde, et franchement, je veux que cela reste ainsi car celui qui remporte l’IA gagne », a ainsi affirmé, dans son style bien à lui, le locataire de la Maison-Blanche.
Les modèles IA à poids ouverts peuvent tenir tête aux modèles propriétaires. Ce qui n’est pas sans provoquer des frictions géopolitiques, avec d’un côté les champions américains des modèles fermés, de l’autre les spécialistes chinois des modèles ouverts. Ce qui est en jeu n’est plus seulement la performance, c’est aussi le contrôle de l’infrastructure.
Mozilla a publié son nouveau rapport « State of Open Source AI », qui agrège une série de benchmarks, d’études externes et un sondage SlashData auprès de 1 410 développeurs utilisant ou ayant utilisé des modèles ouverts. Le document est riche (PDF) et donne une bonne idée des tendances et des forces en présence.
Les modèles ouverts collent au peloton de tête
Les modèles à poids ouverts ont quasiment rattrapé leurs concurrents propriétaires en termes de performances. Selon l’indice Artificial Analysis Intelligence, les quatre modèles les plus performants sont propriétaires et américains : Claude Opus 5 et Fable 5, GPT-5.6 Sol et Grok 4.6 se tiennent dans un mouchoir de poche avec des scores compris entre 61 et 63. Mais immédiatement derrière, on trouve quatre modèles ouverts, tous chinois : Kimi K3, GLM-5.3 (z.ai), Qwen3.8 2,4T et GLM-5.3 Flash, avec des résultants oscillant entre 57 et 60.
L’écart entre les modèles ouverts et propriétaires est donc faible, et il se réduit rapidement. Les meilleurs modèles fermés peuvent aujourd’hui accomplir des tâches longues d’environ 8 à 12 heures ; les meilleurs modèles ouverts arrivent au même niveau environ quatre mois après, selon des études METR et Epoch reprises par Mozilla.
Plus précisément, les deux types de modèles accompliront le travail demandé s’il doit être réalisé sous les 8 heures. Entre 8 et 12 heures, les modèles fermés gardent un avantage. Au-delà de 12 heures, même les modèles fermés ne sont pas tous fiables.
Autrement dit, pour les tâches courantes, les modèles ouverts se révèlent largement suffisants. Utiliser un modèle propriétaire peut se justifier en fonction de l’urgence ou de la difficulté de la tâche, mais la fenêtre se rétrécit.
Le plus intéressant réside toutefois dans le rapport performances/prix. Les quatre modèles ouverts se révèlent moins onéreux (à l’exception de Grok 4.6, mais uniquement pour les 200 000 premiers tokens de contexte). Avec Kimi K3, un million de tokens en entrée revient à 30 % du prix de Fable 5 et 60 % d’Opus 5.
Claude Sonnet 5 revient certes au même prix que Kimi K3, mais le modèle est aussi moins performant (53,4 sur l’indice Artificial Analysis Intelligence, contre 60 pour K3). Et c’est sans compter les promos de certains fournisseurs, qui proposent K3 à des tarifs encore plus avantageux comme chez OpenRouter.
Au mois d’août, huit des dix modèles les plus utilisés sur OpenRouter (la plateforme donne accès à de nombreux modèles IA via une seule API) étaient à poids ouverts. Et il n’y a pas photo : DeepSeek V4 Flash 0731 a traité pour 45 100 milliards de tokens, contre 34 100 milliards pour Hy3 (Tencent) et 29 400 milliards pour MiMo-V2.5 (Xiaomi). Le premier modèle fermé du classement est GPT-5.6 Luna, avec 23 600 milliards. Opus 5 ferme la marche avec 7 100 milliards.
Attention cependant, ces volumes n’incluent pas l’usage dans les clients ChatGPT, Gemini, Claude, etc. Néanmoins, le constat ne souffre d’aucune ambiguïté : les modèles ouverts dominent largement le volume de tokens sur les plateformes de routage.
Toujours en août, DeepSeek a dominé OpenRouter en nombre de requêtes hebdomadaires, une première pour un modèle ouvert chinois. Il met fin au règne de 51 semaines consécutives de Google, qui était jusqu’à présent l’éditeur de modèles le plus sollicité.
Sur les dix modèles les plus utilisés en août, sept étaient chinois. Sur l’ensemble de l’année 2026, l’étude de Mozilla estime que plus de 46 % des tokens transitant par OpenRouter proviendront de modèles chinois. Encore une fois, la plateforme ne représente pas l’ensemble du marché de l’IA, mais c’est un signal significatif de l’usage des développeurs.
Autre signe : Qwen, le modèle d’Alibaba, a été téléchargé 942 millions de fois sur Hugging Face au mois de mars, contre 476 millions pour Llama de Meta, remplacé par le modèle (fermé) Muse en avril. Qwen a été davantage téléchargé que les huit organisations suivantes réunies. Qwen et Alibaba sont de véritables poids lourds dans l’écosystème ouvert.
Les poids ouverts prennent le dessus
Le problème des poids ouverts n’est plus la performance. L’étude de Mozilla pointe le principal blocage : les équipes peinent davantage à maintenir ces modèles, à les intégrer, les évaluer et les utiliser en production. Les modèles fermés gardent cet avantage concurrentiel du produit « clé en main », de la conformité et de la responsabilité contractuelle.
Même s’il y a à redire sur le caractère ouvert des modèles chinois, on retrouve là la problématique classique de l’open source transposée à l’IA. Les différentes briques ouvertes sont performantes et peu onéreuses, mais elles n’ont pas le niveau de finition propre à un produit commercial fini, de maintenance, de suivi de sécurité…
Dans les petites entreprises, les modèles ouverts sont presque autant utilisés que les modèles fermés : 54 % des utilisateurs de modèles fermés passent en production, contre 53 % pour les modèles ouverts. Dans les entreprises moyennes (de 51 à 1 000 employés), la prime va aux modèles fermés avec 66 %, contre 55 % pour les modèles propriétaires. Enfin, dans les grandes entreprises, l’écart s’agrandit encore avec les modèles fermés loin devant (73 %, contre 57 % pour les modèles ouverts).
Le sondage de Mozilla montre que le frein n’est pas d’abord financier. Les développeurs qui abandonnent les modèles ouverts ne citent pas plus les coûts d’infrastructure ou les enjeux de sécurité que ceux qui continuent à les utiliser.
C’est plutôt le travail de maintenance au quotidien qui pèse : mises à jour, complexité de déploiement, difficulté d’intégrer les modèles dans des systèmes existants ; les performances des modèles ouverts sont parfois jugées insuffisantes. Pas forcément parce qu’ils se montrent incapables sur les benchmarks, mais parce que les équipes jugent l’ensemble de l’expérience en conditions réelles.
Le difficile passage en production
Les modèles fermés n’ont donc pas perdu tout avantage sur leurs rivaux ouverts. L’étude met ainsi en avant leurs capacités dans l’expertise métier : pour certains travaux à haute valeur ajoutée, les meilleurs modèles propriétaires livrent un travail mieux fini. Fable 5 a ainsi une avance de 92 points Elo sur Kimi K3 dans GDPval-AA v2, un benchmark de tâches professionnelles évaluées par des experts.
Les modèles fermés sont aussi plus fortiches quand il s’agit de trouver des informations dispersées dans un très long contexte (un million de tokens). À ce petit jeu, Gemini 3.1 Pro atteint 89 %, GPT-5.5 74 %, Claude Opus 4.7 56 %, contre 41 % pour DeepSeek V4-Pro, selon les mesures de Mozilla.
Et puis les modèles propriétaires ont cet avantage de ne pas faire peser tout le risque sur l’utilisateur. Ce dernier a un interlocuteur – le fournisseur d’IA – qui prend en charge une partie de la responsabilité et des garanties. Malgré tout, les modèles à poids ouverts prennent une part croissante de l’usage réel : ils pèsent ainsi plus d’un tiers des tokens en production, selon l’estimation de Mozilla.
L’instrument d’influence chinoise
Encouragées par les autorités de Pékin qui en font un élément majeur de politique étrangère, les entreprises IA du pays développent donc des modèles à poids ouverts. La Chine a créé en juillet dernier la WAICO (World Artificial Intelligence Cooperation Organization), une organisation qui veut structurer et promouvoir la coopération internationale autour de l’IA ouverte.
L’organisation compte 37 membres, surtout en Afrique, en Asie du Sud-Est et en Amérique latine. Aucun pays européen dans le lot, et les États-Unis sont bien sûr absents. C’est la réplique chinoise à Pax Silica, une initiative américaine lancée fin 2025 pour sécuriser l’approvisionnement en semi-conducteurs et terres rares pour le déploiement de l’IA.
La Chine favorise la publication des poids des modèles IA afin que les développeurs et les entreprises puissent les télécharger et les adapter à leurs besoins. Le coût d’inférence (le traitement des requêtes) est transféré à l’utilisateur, puisque les modèles tournent sur des serveurs qui lui appartiennent ; bien sûr, il peut aussi louer des capacités chez un fournisseur. Une fois dans la nature, le modèle est impossible à bloquer.
Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles cette stratégie déplaît à la Maison-Blanche : utiliser des modèles ouverts chinois est peu coûteux et attractif pour des entreprises qui cherchent à faire des économies, ou pour des pays qui veulent réduire leur dépendance aux technologies propriétaires américaines. L’interdiction faite à Anthropic de distribuer Fable 5 et Mythos 5 par l’administration Trump en juin a revigoré les enjeux de souveraineté partout dans le monde. Il n’existe pas de « kill switch » pour les modèles ouverts.
Le hic, c’est qu’il existe aussi une problématique d’indépendance : les modèles ouverts les plus utilisés sont chinois… Une équation inconfortable pour Washington. Ces modèles offrent une alternative bon marché et efficace aux API américaines propriétaires. Mais ils renforcent aussi l’influence technologique de Pékin. C’est ce qui explique le refus de Donald Trump de réguler l’IA de frontière, car cela reviendrait à freiner les champions US du secteur tandis que la Chine aurait la voie libre. « Nous menons devant la Chine en matière d’IA, nous sommes le pays le plus sophistiqué du monde, et franchement, je veux que cela reste ainsi car celui qui remporte l’IA gagne », a ainsi affirmé, dans son style bien à lui, le locataire de la Maison-Blanche.
Programmé le 24 juillet 2027, le deuxième show du duo britannique serait dans le viseur de la préfecture qui aurait pourtant prévenu le producteur et l’exploitant du stade que ce créneau n’était pas autorisé.
À deux ans des Jeux olympiques de LA 2028, l’équipe de France de tir à l’arc s’est réunie à l’Insep pour démarrer sa préparation. Les prochains mois s’annoncent intenses.
Après une journée de manifestation mardi 15 septembre, des organisations professionnelles ont été reçues Place Beauvau et attendent des signes concrets, notamment en matière de hausse des primes. Le ministre de l’intérieur réclame, selon elles, un « délai » pour verrouiller les arbitrages budgétaires.
Une méta-analyse regroupant des dizaines de milliers de personnes permet de mieux comprendre les bénéfices de la lecture pour le plaisir sur le cerveau. Quel que soit l’âge.
Mozilla tient son rythme de mises à jour bimensuelles. La fondation a publié Firefox 156 mercredi 15 septembre, une nouvelle mouture qui sur le plan fonctionnel introduit deux nouveautés : la possibilité de lancer automatiquement Firefox au démarrage de macOS, et l’arrivée des « suggestions sponsorisées » au niveau de la barre d’adresses.
Ces dernières s’intègrent à « Firefox suggère », l’outil qui, habituellement, explore l’historique de navigation pour conseiller des adresses susceptibles d’anticiper les besoins de l’internaute. Ces dernières peuvent maintenant afficher des propositions émanant soit de l’édition locale de Wikipédia et, de temps à autres, des « suggestions sponsorisées occasionnelles », dont la consultation est donc censée générer du chiffre d’affaires pour Mozilla.
Ces suggestions sponsorisées existent depuis longtemps, mais jusqu’ici, elles n’étaient pas encore déployées en France, Allemagne et Italie, les trois pays concernés par cette mise à jour. La suggestion sponsorisée prend place en bas du champ qui s’ouvre lorsqu’on commence la saisie dans la barre d’adresses.
Aux suggestions standard de la barre d’adresses, émanant soit du moteur de recherche, soit de l’historique, Firefox 156 ajoute maintenant une ligne « Recommandé » en dernière position – capture d’écran Next
Ces suggestions sponsorisées peuvent tout à fait être désactivées, comme l’ensemble des propositions liées à Firefox suggère. Pour ce faire, il suffit de se rendre dans les réglages, ligne Recherche, et de cocher ou décocher les différentes propositions.
Les réglages permettent de sélectionner une à une les différentes options de Firefox suggère – capture d’écran Next
En coulisses, Firefox 156 introduit également quelques améliorations de performances. Mozilla annonce ainsi que la visionneuse PDF intégrée s’ouvre désormais 45 % plus vite qu’avec la version précédente. L’empreinte mémoire vive / CPU devrait également être améliorée lorsque le navigateur doit afficher des images JPEG mises à l’échelle. Sur les machines Windows on ARM, la nouvelle mouture sait désormais faire appel au décodage matériel H264 lors des appels vidéo via WebRTC, ce qui devrait là aussi améliorer les performances, puisque les versions précédentes passaient par un décodage logiciel.
La prochaine mise à jour de Firefox devrait intervenir le 29 septembre prochain. Cette version 157 est censée s’accompagner de la nouvelle interface Nova, aux contours très arrondis déjà présentés sur Next. Activée par défaut depuis quelques semaines sur le canal Nightly (préversions très en avance de phase), celle-ci est maintenant distribuée via la bêta de Firefox 157.
Mozilla tient son rythme de mises à jour bimensuelles. La fondation a publié Firefox 156 mercredi 15 septembre, une nouvelle mouture qui sur le plan fonctionnel introduit deux nouveautés : la possibilité de lancer automatiquement Firefox au démarrage de macOS, et l’arrivée des « suggestions sponsorisées » au niveau de la barre d’adresses.
Ces dernières s’intègrent à « Firefox suggère », l’outil qui, habituellement, explore l’historique de navigation pour conseiller des adresses susceptibles d’anticiper les besoins de l’internaute. Ces dernières peuvent maintenant afficher des propositions émanant soit de l’édition locale de Wikipédia et, de temps à autres, des « suggestions sponsorisées occasionnelles », dont la consultation est donc censée générer du chiffre d’affaires pour Mozilla.
Ces suggestions sponsorisées existent depuis longtemps, mais jusqu’ici, elles n’étaient pas encore déployées en France, Allemagne et Italie, les trois pays concernés par cette mise à jour. La suggestion sponsorisée prend place en bas du champ qui s’ouvre lorsqu’on commence la saisie dans la barre d’adresses.
Aux suggestions standard de la barre d’adresses, émanant soit du moteur de recherche, soit de l’historique, Firefox 156 ajoute maintenant une ligne « Recommandé » en dernière position – capture d’écran Next
Ces suggestions sponsorisées peuvent tout à fait être désactivées, comme l’ensemble des propositions liées à Firefox suggère. Pour ce faire, il suffit de se rendre dans les réglages, ligne Recherche, et de cocher ou décocher les différentes propositions.
Les réglages permettent de sélectionner une à une les différentes options de Firefox suggère – capture d’écran Next
En coulisses, Firefox 156 introduit également quelques améliorations de performances. Mozilla annonce ainsi que la visionneuse PDF intégrée s’ouvre désormais 45 % plus vite qu’avec la version précédente. L’empreinte mémoire vive / CPU devrait également être améliorée lorsque le navigateur doit afficher des images JPEG mises à l’échelle. Sur les machines Windows on ARM, la nouvelle mouture sait désormais faire appel au décodage matériel H264 lors des appels vidéo via WebRTC, ce qui devrait là aussi améliorer les performances, puisque les versions précédentes passaient par un décodage logiciel.
La prochaine mise à jour de Firefox devrait intervenir le 29 septembre prochain. Cette version 157 est censée s’accompagner de la nouvelle interface Nova, aux contours très arrondis déjà présentés sur Next. Activée par défaut depuis quelques semaines sur le canal Nightly (préversions très en avance de phase), celle-ci est maintenant distribuée via la bêta de Firefox 157.
L’international français et deux de ses coéquipiers du Real Madrid sont accusés d’avoir voulu cacher un message de soutien au peuple de Ceuta, enclave espagnole au cœur d’une crise migratoire.
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En ce mardi 15 septembre, la communauté du Projet Fedora sera ravie d'apprendre la disponibilité de la version Beta de Fedora Linux 45.
Malgré les risques concernant la stabilité d’une version Beta, il est important de la tester ! En rapportant les bogues maintenant, vous découvrirez les nouveautés avant tout le monde, tout en améliorant la qualité de Fedora Linux 44 et réduisant du même coup le risque de retard. Les versions en développement manquent de testeurs et de retours pour mener à bien leurs buts.
La version finale est pour le moment fixée pour le 20 octobre, 27 octobre ou le 3 novembre.
L'environnement de bureau GNOME est proposé dans sa version 51 ;
Les versions atomiques bénéficient de l'interface web d'Anaconda pour l'installation du système ;
Ces mêmes versions peuvent bénéficier de l'installation distante via HTTPS ;
En cas de certaines erreurs fatales du noyau, le QR code d'erreur généré redirige vers le site https://drm-panic.fedoraproject.org/ pour expliquer plus simplement l'erreur rencontrée ;
Passage des utilitaires KWallet et GNOME Keyring à oo7 pour l'accès et la gestion des données privées, comme les mots de passe ;
Amélioration de bash-color-prompt pour rendre la personnalisation du prompt plus simple ;
L'aide de LibreOffice repose maintenant sur des pages web ouverts depuis un navigateur externe ;
Les dictionnaires fournis par le projet LibreOffice peuvent être installés en lieu et place de ceux du projet hunspell dont ils dérivent.
Gestion du matériel
mkosi-initrd est proposé comme alternative à dracut pour générer des fichiers initrd pour être évalué avant un éventuel remplacement.
Internationalisation
L'outil d'aide à la saisie IBus évolue à la version 1.5.35 ;
Mise à jour de fontconfig à la version 2.18.
Administration système
NetworkManager prend en charge les réseaux IPv6-mostly ;
Par défaut et pour des raisons de sécurité, l'API noyau ptrace n'autorisera plus certains accès à moins d'installer certains logiciels comme un débogueur qui peuvent en avoir besoin ;
Les utilitaires chpasswd et newusers utilisent dorénavant PAM pour valider les droits et si les mots de passe sont conformes à la politique de sécurité du système ;
Les consoles virtuelles passent de fbcon à kmscon ;
Déplacement des fichiers des dépôts du répertoire /etc/yum.repo.d vers le répertoire /usr/share/dnf5/repos.d ;
Anaconda prend en charge le gestionnaire de stockage Stratis ;
Le logiciel Ignition gère le format de configuration généré par l'outil Butane ;
L'API noyau de cryptographie à destination de l'espace utilisateur est désactivé ;
L'outil d'authentification authselect ne prend plus en charge les profils NIS ;
L'utilitaire des paquets rpm passe à la version 6.1 ;
Ce dernier rend obligatoire la vérification des signatures des paquets avant leur installation ;
La bibliothèque de sécurité OpenSSL est mise à jour vers la version 4.0 ;
Le gestionnaire de conteneurs podman est proposé dans sa 6e version ;
La version par défaut du gestionnaire de base de données MySQL pointe vers la version 9.7 au lieu de la version 8.4 ;
La version par défaut du gestionnaire de base de données MariaDB pointe vers la version 12.3 au lieu de la version 11.8.
Développement
La chaine de compilation GNU progresse avec GCC 16.2, binutils 2.47, glibc 2.44 et gdb 17.2.
La chaine de compilation LLVM version 23 est proposée ;
Le langage Python rampe vers la version 3.15
La bibliothèque python-dateutil est marquée comme dépréciée en vue d'une suppression future ;
L'utilitaire Python setuptools est proposé avec la version 82 ;
Le langage Go saute vers sa version 1.27 ;
Le langage Perl brille dans sa version 5.44 ;
L'interpréteur Lua est mis à jour vers la version 5.5 ;
La boîte à outils Ruby en Rails roule vers sa version 8.1 ;
Le générateur de protocoles protobuf passe à la version 6 ;
Le langage fonctionnel Erlang évolue vers la version 27 ;
La bibliothèque d'analyse de données Pandas pousse à sa version 3 ;
La bibliothèque xmlsec parse sa version 1.3 ;
L'environnement de développement de Free Pascal nommé Lazarus dispose d'une interface graphique GTK3, Qt5 ou Qt6, en plus de GTK2 jusqu'alors proposée ;
La configuration des pilotes ODBC, pour la création d'API pour les gestionnaires de base de données, a été scindée pour améliorer la modularité de ce fichier ;
Nodejs a maintenant des métapaquets versionnés pour toutes les versions disponibles dans Fedora Linux.
Projet Fedora
Les images atomiques sont construites avec l'utilitaire image-builder ;
Le paquet libgit2 bénéficiera de plusieurs paquets avec des versions distinctes pour pouvoir les installer en parallèle ;
Les variables non standards de CMake sont supprimées de la macro %cmake ;
Ajout de la macro %openpgpverify pour effectuer les vérifications de signatures avec Sequoia en remplacement de %gpgverify qui utilise GnuGP.
Tester
Durant le développement d'une nouvelle version de Fedora Linux, comme cette version Beta, quasiment chaque semaine le projet propose des journées de tests. Le but est de tester pendant une journée une fonctionnalité précise comme le noyau, Fedora Silverblue, la mise à niveau, GNOME, l’internationalisation, etc. L'équipe d'assurance qualité élabore et propose une série de tests en général simples à exécuter. Suffit de les suivre et indiquer si le résultat est celui attendu. Dans le cas contraire, un rapport de bogue devra être ouvert pour permettre l'élaboration d'un correctif.
C'est très simple à suivre et requiert souvent peu de temps (15 minutes à une heure maximum) si vous avez une Beta exploitable sous la main.
Si l'aventure vous intéresse, les images sont disponibles par Torrent ou via le site officiel.
Si vous avez déjà Fedora Linux 44 ou 43 sur votre machine, vous pouvez faire une mise à niveau vers la Beta. Cela consiste en une grosse mise à jour, vos applications et données sont préservées.
Nous vous recommandons dans les deux cas de procéder à une sauvegarde de vos données au préalable.
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Sea of Thieves est un jeu d’aventure pirate à succès offrant l'expérience ultime de la vie de pirate avec des trésors perdus, des batailles intenses, des mon...
Porsche a finalisé la cession de ses participations dans Bugatti Rimac et Rimac Group, une opération à environ 1 milliard d’euros qui lui permet de relever sa prévision de marge de trésorerie automobile pour 2026.
Le constructeur automobile allemand Porsche a annoncé mercredi avoir finalisé la vente de ses participations dans le fabricant croate d’hypercars électriques Bugatti Rimac, ainsi que dans Rimac Group, après avoir obtenu l’ensemble des approbations réglementaires nécessaires. Cette cession met un terme à l’implication du groupe de Stuttgart dans ces deux entités, entretenue depuis la création de la coentreprise en 2021.
Une transaction évaluée à un milliard d’euros
Selon les informations communiquées par Porsche, la transaction devrait générer des recettes d’environ 1 milliard d’euros, soit approximativement 1,2 milliard de dollars, pour le constructeur automobile. Cette rentrée de trésorerie s’inscrit dans une stratégie plus large de recentrage sur l’activité automobile historique de la marque, alors que le secteur européen du luxe automobile traverse une période de turbulences. Porsche détenait jusqu’ici une participation de 45 % dans la coentreprise Bugatti Rimac et une participation de 20,6 % dans Rimac Group, deux structures nées du rapprochement entre le constructeur de voitures de sport français Bugatti et l’entreprise croate spécialisée dans les véhicules électriques à hautes performances, fondée par l’ingénieur Mate Rimac.
Des prévisions de trésorerie automobile revues à la hausse
Grâce au produit de cette cession, Porsche a relevé sa prévision de marge de flux de trésorerie net automobile pour 2026, désormais attendue entre 5,5 % et 7,5 %, contre une fourchette de 3 % à 5 % annoncée précédemment. Le constructeur a par ailleurs précisé qu’il prévoyait d’allouer 250 millions d’euros issus de cette opération au financement supplémentaire de ses obligations de retraite. Cette amélioration des perspectives financières intervient dans un contexte difficile pour l’ensemble de l’industrie automobile européenne, confrontée à un ralentissement marqué de la demande sur le marché chinois ainsi qu’à une transition vers l’électrification plus lente qu’anticipé, deux facteurs qui pèsent sur la rentabilité des constructeurs de véhicules haut de gamme et de voitures de luxe.
Un nouveau chapitre pour Bugatti et Rimac Group
Ce désengagement de Porsche s’accompagne d’un remaniement à la tête de Bugatti Automobiles. Le fondateur Mate Rimac prendra désormais la présidence de la marque de voitures de sport de luxe, tandis que Marko Brkljačić, ancien cadre de Rimac Technology, devrait rejoindre l’entreprise au poste de directeur des opérations. À l’issue de cette transaction, Rimac Group est en position de prendre le contrôle total de la coentreprise Bugatti Rimac, aux côtés de nouveaux investisseurs appelés à accompagner le développement futur de la marque d’hypercars électriques et thermiques. Cette réorganisation capitalistique illustre la volonté de Porsche de concentrer ses ressources sur son cœur de métier, à savoir la production de véhicules sportifs et de SUV de luxe, plutôt que de continuer à porter des participations minoritaires dans des projets de niche à forte intensité capitalistique, comme le développement d’hypercars électriques.
Notre avis, par leblogauto.com
Cette sortie de capital confirme le recentrage stratégique engagé par Porsche face à un marché automobile européen sous tension, marqué par le ralentissement chinois et une électrification plus lente que prévu. L’apport d’environ 1 milliard d’euros offre au constructeur une marge de manœuvre financière bienvenue, comme en témoigne le relèvement de sa prévision de trésorerie automobile pour 2026. Le retour de Mate Rimac à la présidence de Bugatti Automobiles marque symboliquement la fin de l’ère Porsche au capital de la marque française, au profit d’une gouvernance désormais pilotée par Rimac Group et ses nouveaux investisseurs.
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