Une scène post-générique figure-t-elle dans Kaamelott Deuxième Volet Partie 1 ?
Le deuxième film de Kaamelott contient bien une scène après la fin des crédits. Elle est très brève.
Le deuxième film de Kaamelott contient bien une scène après la fin des crédits. Elle est très brève.
Version 9.0.0 of the Valkey distributed key-value database has been released. Notable features of this release include Multipath TCP (MPTCP) support, new filters for client commands, multi-database support for cluster mode and much more. See the Valkey 9.0.0 RC1 release notes for a full list of new features in this major release.
According to a recent blog post, this release includes major improvements to performance and scaling of Valkey clusters to more than 2,000 nodes and one billion requests per second. Valkey began as a fork of the Redis key-value database in March 2024, but has evolved separately since then.
Cocotb, le cadriciel libre de vérification matérielle en Python, vient de publier sa version majeure 2.0. Cette sortie marque une étape importante dans l’évolution de ce projet qui permet de tester des circuits numériques décrits en VHDL ou Verilog directement depuis Python, sans avoir à écrire de testbench en HDL.
Pour celles et ceux qui ne connaissent pas encore cocotb, il s’agit d’un outil qui facilite grandement la vie des personnes travaillant sur la conception de circuits intégrés. Plutôt que d’écrire des bancs de test complexes en VHDL ou Verilog, cocotb permet d’utiliser Python et son écosystème riche (NumPy, pytest, etc.) pour vérifier le comportement des circuits.
Cocotb (Coroutines-based Cosimulation Test-Bench) permet d’écrire en python des bancs de test qui vont piloter directement le simulateur HDL via différentes interfaces (VPI, VHPI, FLI). La plupart des simulateurs HDL du marché sont supportés, qu’ils soient libres ou non.
Comme l’indique le numéro de version, cocotb 2.0 introduit des changements incompatibles avec les versions précédentes. L’équipe de développement a profité de cette version majeure pour nettoyer l’API, supprimer du code obsolète et moderniser l’architecture du projet. Un guide de migration détaillé est disponible pour accompagner la transition.
La transition vers cocotb 2.0 nécessite quelques adaptations du code existant :
Suppression des coroutines à base de générateurs : La syntaxe yield
(avec le décorateur @cocotb.coroutine
) a été supprimée. Il faut désormais utiliser exclusivement la syntaxe moderne async
/await
.
Nouvelles conventions de nommage : Les variables d’environnement ont été renommées pour éviter les conflits avec les simulateurs. Par exemple, MODULE
devient COCOTB_TEST_MODULES
, TOPLEVEL
devient COCOTB_TOPLEVEL
, etc.
Changements dans les types de données : Les objets BinaryValue
ont été remplacés par LogicArray
, offrant une API plus cohérente et moderne pour manipuler les valeurs logiques.
Modifications des déclencheurs : L’objet Join
est devenu obsolète au profit d’une utilisation directe des tâches. La syntaxe await task.join()
devient simplement await task
.
La nouvelle version apporte des gains de performance significatifs, notamment grâce à l’implémentation en C++ d’un générateur d’horloge (GpiClock
). Cette optimisation réduit les échanges entre Python et l’interface GPI, permettant des simulations plus rapides, particulièrement pour les designs utilisant de nombreuses horloges.
Cocotb 2.0 élargit sa prise en charge des simulateurs commerciaux et libres :
qisqrun
utilisant le Questa Information System pour de meilleures performances--timing
est maintenant pleinement fonctionnelL’API de gestion des tâches a été modernisée pour s’aligner sur celle d’asyncio` :
# Nouvelle fonction pour démarrer une tâche
cocotb.start_soon(ma_coroutine())
# Nouveau déclencheur pour attendre la fin d’une tâche
await task.complete # au lieu de await Join(task)
# Annulation de tâches
task.cancel() # au lieu de task.kill()
# Variables locales aux tâches
task.locals.ma_variable = valeur
Cocotb 2.0 enrichit les possibilités d’interaction avec les signaux HDL :
Immediate
permet d’effectuer des assignations immédiatesset()
: Une alternative à la propriété value
avec un typage plus strictForce
, Freeze
, Release
et Deposit
pour un contrôle fin des signaux# Différents types d’assignations
dut.signal.set(42) # Assignation normale
dut.signal.set(42, Immediate()) # Assignation immédiate
dut.signal.set(42, Force()) # Forcer une valeur
dut.signal.set(Release()) # Libérer un signal forcé
Cocotb 2.0 intègre maintenant mypy
dans son processus de CI, garantissant une meilleure qualité du typage. Les utilisateurs bénéficient ainsi d’une meilleure expérience avec les IDE modernes et les vérificateurs de types.
@cocotb.parametrize
Un nouveau décorateur simplifie la création de tests paramétrés, offrant une alternative plus moderne à TestFactory
:
@cocotb.parametrize(
width=[8, 16, 32],
signed=[True, False]
)
@cocotb.test()
async def test_additionneur(dut, width, signed):
# Test avec différentes combinaisons de paramètres
pass
Le système de logging a été revu pour être moins intrusif :
COCOTB_LOG_PREFIX
pour personnaliser le préfixe des logsGPI_LOG_LEVEL
LogRecord
La version 2.0 enrichit considérablement le module cocotb.types
:
LogicArray
: Représentation des tableaux de valeurs logiques avec gestion des états X
, Z
, etc.Logic
: Valeur logique unique avec gestion des 9 états VHDLto_signed()
, to_unsigned()
, to_bytes()
, from_bytes()
pour faciliter les conversionsfrom cocotb.types import LogicArray, Range
# Création d’un tableau logique
data = LogicArray("10XZ01", Range(5, "downto", 0))
# Conversions
valeur_entier = data.to_unsigned(resolve=True)
octets = data.to_bytes()
Le flux de test Python (Python Test Runner), introduit expérimentalement en version 1.8, est maintenant mature et constitue l’alternative recommandée au système de Makefile traditionnel. Il permet une intégration plus naturelle avec pytest et simplifie la configuration des simulations.
Cocotb 2.0 introduit des files d’attente compatibles avec asyncio (Queue
, PriorityQueue
, LifoQueue
), facilitant la communication entre coroutines.
L’accès aux packages SystemVerilog est maintenant possible via cocotb.packages
, permettant d’interagir avec les définitions globales du design.
Cette version majeure représente un investissement conséquent de l’équipe de développement. Pour les utilisatrices et utilisateurs existants, la migration nécessitera quelques ajustements, mais les bénéfices en termes de maintenabilité et de performances en valent la peine.
Le projet cocotb, développé principalement par la communauté et utilisé dans l’industrie comme dans l’enseignement, continue de démontrer la pertinence de l’approche Python pour la vérification matérielle. Cette version 2.0 consolide les bases pour les évolutions futures.
Pour les personnes qui débutent avec cocotb, c’est le moment idéal pour se lancer : la documentation a été revue, les exemples mis à jour, et l’API est désormais plus cohérente.
Cette version est le fruit du travail de nombreuses personnes contributrices. Le projet est hébergé sur GitHub et accepte volontiers les contributions, qu’il s’agisse de code, de documentation ou de retours d’expérience.
Les prochaines versions devraient continuer à améliorer les performances, étendre la prise en charge des simulateurs et enrichir l’écosystème de bibliothèques de vérification. La communauté cocotb est active et accueillante, n’hésitez pas à la rejoindre !
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Depuis quelques années, l’idée de créer des vaccins contre le cancer s’est imposée dans les laboratoires du monde entier. Pas encore pour prévenir la maladie, mais pour aider le système immunitaire à reconnaître les cellules cancéreuses déjà présentes ou celles pouvant induire un risque de récidive.
Beaucoup de ces vaccins utilisent la fameuse technologie à ARNm, personnalisée en fonction des mutations spécifiques trouvées dans la tumeur de chaque patient. Des essais cliniques avancés (en phases 2 ou 3) sont en cours, et les résultats sont prometteurs pour certains cancers comme le mélanome (un cancer de la peau) ou ceux du pancréas. Mais la réponse reste très inégale : chez certains patients, elle est positive, chez d’autres, nullement.
Pourquoi cette différence ? Parce que, pour qu’un vaccin soit efficace, il ne lui suffit pas d’avoir une cible précise, qu’on appelle un antigène (que l’on pourrait schématiquement comparer à une étiquette capable de signaler les cellules cancéreuses au système immunitaire). Il faut aussi un signal d’alerte puissant pour réveiller et activer le système immunitaire de façon durable. Ce signal, on l’appelle un adjuvant. Dans de nombreux vaccins contre le cancer actuels, ce signal est trop faible, ce qui explique pourquoi la réponse immunitaire n’est pas toujours au rendez-vous, ni en termes de durabilité, ni d’efficacité.
C’est précisément ce verrou qu’une équipe du Massachusetts a voulu faire sauter, dans une étude parue en octobre 2025 dans la revue Cell Reports Medicine. Elle a développé un « super-adjuvant » sous forme de nanoparticules lipidiques – de minuscules bulles de graisse, invisibles à l’œil nu, qui transportent un duo de signaux d’alerte immunitaires. Ceux-ci provoquent deux réactions conjointes : l’une, appelée STING, détecte de l’ADN anormal (comme celui des cellules cancéreuses), et l’autre, TLR4, déclenche une inflammation contrôlée pour alerter le corps. Ensemble, ces deux signaux créent une réaction immunitaire explosive mais ciblée. Elle se manifeste par le réveil de cellules dendritiques – pensez à elles comme à des instructeurs qui forment les soldats du système immunitaire – provoquant la mobilisation d’une armée de lymphocytes T et B, qui attaquent et détruisent les tumeurs.
À la différence des habituels vaccins à ARNm, ces nanoparticules ne contiennent aucun code génétique. Elles servent juste d’amplificateur. C’est comme ajouter un turbo à un moteur existant, sans modification du véhicule.
Les chercheurs ont testé cette approche sur des souris avec des résultats impressionnants. Près de 90 % des animaux n’ont pas développé de tumeur après avoir été exposés à des cancers très agressifs, comme ceux du pancréas, du sein ou de type mélanome. Ce qui est encore plus remarquable, c’est que la réexposition des animaux aux mêmes cancers plusieurs semaines plus tard n’a provoqué aucune rechute. Leur système immunitaire se souvenait du danger et a réagi immédiatement pour l’éliminer.
Un autre point fort de cette technologie tient à sa flexibilité et à sa facilité d’adaptation. Nul besoin d’analyser en détail la génétique de chaque tumeur, ce qui rend le processus plus simple et potentiellement moins cher que celui actuellement engagé dans les vaccins personnalisés. On peut l’utiliser avec différents types d’antigènes, selon la pathologie.
Il est néanmoins pour l’instant évident que les tests, exclusivement effectués sur des souris, restent à confirmer chez l’humain, sans certitude de résultats équivalents. Mais cette découverte ouvre des perspectives extrêmement encourageantes, notamment la possibilité, au lieu de créer de tout nouveaux vaccins, d’améliorer ceux qui existent en leur ajoutant cet adjuvant surpuissant, de manière à transformer une réponse immunitaire faible en une défense robuste contre la tumeur.
À l’avenir, traiter un cancer pourrait se fonder sur une combinaison entre les traditionnelles chimio- et radiothérapies, engagées pour détruire les cellules pathogènes, et ces vaccins entraînant le corps du patient à les reconnaître et à les combattre une bonne fois pour toutes, par la création d’une véritable mémoire immunitaire. Un espoir fascinant.
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