Le dark web fascine autant qu’il inquiète. Dans cet univers souvent entouré de fantasmes, un nom revient régulièrement : le Hidden Wiki, présenté comme une sorte de porte d’entrée vers les services cachés accessibles via le réseau Tor. En réalité, cette image est trompeuse.

Contrairement à ce que laisse penser son nom, il n’existe pas un Hidden Wiki officiel, stable et reconnu. Il s’agit en fait d’une multitude de pages distinctes, qui circulent sous la même appellation. Ces pages fonctionnent comme des annuaires : elles listent des adresses en .onion, ces sites accessibles uniquement via Tor, un réseau conçu pour anonymiser la navigation. Le problème, c’est que ces listes sont souvent alimentées de manière anonyme, copiées, modifiées, puis répliquées ailleurs. Résultat : des liens obsolètes, des services disparus, et des copies qui continuent d’exister sans mise à jour fiable. Ce qui donne l’illusion d’un répertoire structuré… alors qu’il s’agit en réalité d’un assemblage hétérogène et peu contrôlé.

Dans ce contexte, la question de la fiabilité devient centrale. Certains liens peuvent mener vers des services légitimes — des médias, par exemple, ou des outils axés sur la confidentialité qui proposent une version .onion de leur site. Mais beaucoup d’autres redirigent vers des pages inactives, des miroirs, ou des plateformes dont l’origine est difficile à vérifier. C’est là que les risques apparaissent. Comme sur le web classique, il est possible de tomber sur des sites frauduleux, conçus pour imiter des services connus et récupérer des identifiants ou diffuser des logiciels malveillants. La différence, c’est qu’ici, les repères sont moins nombreux pour distinguer le vrai du faux.

Pour s’orienter, certains outils offrent des alternatives plus fiables. Des moteurs comme Ahmia indexent une partie des services .onion accessibles publiquement, avec un filtrage de contenu. D’autres sites, comme Dark.fail, permettent de vérifier l’adresse de plateformes connues. Mais la méthode la plus sûre reste souvent la plus simple : consulter directement les sites officiels sur le web classique, qui publient parfois leur adresse .onion. Enfin, une précision importante : utiliser Tor n’a rien d’illégal en soi. Ce réseau permet notamment de contourner la censure ou de protéger sa vie privée. En revanche, la prudence reste essentielle. Éviter les téléchargements douteux, vérifier les sources, et comprendre que ces annuaires ne sont pas des références fiables.

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Douze ans après l’échec retentissant du Fire Phone, Amazon semble prêt à retenter sa chance sur le marché des smartphones. Selon plusieurs informations, le groupe travaillerait actuellement sur un nouveau projet baptisé en interne « Transformer », un appareil fortement orienté vers l’intelligence artificielle et son assistant vocal Alexa.

Le souvenir du Fire Phone, lancé en 2014, reste encore vif. À l’époque, Amazon avait tenté de se démarquer avec des fonctionnalités originales, comme un affichage 3D sans lunettes ou encore Firefly, un outil capable d’identifier des objets via la caméra. Malgré un prix attractif, environ 200 dollars sans abonnement, le téléphone n’a jamais trouvé son public. En cause notamment : un écosystème applicatif limité, basé sur l’Amazon Appstore, loin derrière le Google Play Store en termes de choix et de diversité. Résultat, le produit a été retiré du marché à peine un an après sa sortie.

Avec ce nouveau projet, Amazon change d’approche. Plutôt que de rivaliser frontalement avec les boutiques d’applications traditionnelles, l’entreprise mise sur une autre logique : l’intelligence artificielle comme interface principale. L’idée serait de permettre à l’utilisateur d’interagir directement avec son téléphone via Alexa, sans forcément passer par des applications classiques. Concrètement, cela signifie que certaines tâches, commander un repas, lancer un film, gérer son agenda, pourraient être exécutées à la voix ou via des requêtes intelligentes, sans ouvrir d’application dédiée. Une manière de contourner le problème qui avait plombé le Fire Phone : la dépendance à un catalogue d’apps insuffisant.

Le futur smartphone serait également conçu pour s’intégrer étroitement à l’écosystème Amazon : Prime Video, Prime Music, services de livraison comme Grubhub, ou encore la plateforme de commerce en ligne. Alexa deviendrait ainsi le point d’entrée central pour accéder à l’ensemble de ces services. Attention toutefois : Alexa ne serait pas le système d’exploitation lui-même, mais plutôt une couche d’interaction avancée. Une différence notable avec le Fire Phone, dont le fonctionnement était trop dépendant de l’environnement Amazon.

Reste que ce pari est loin d’être gagné. Le marché des smartphones est aujourd’hui dominé par quelques acteurs majeurs, et les habitudes des utilisateurs sont bien ancrées. Miser sur une interface centrée sur l’IA constitue une rupture… mais aussi un risque. D’autant que, pour l’instant, le projet reste au stade de développement.

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Peut-on vraiment tout transformer en pari, y compris les événements les plus tragiques ? La question s’impose aujourd’hui à mesure que la plateforme américaine Polymarket repousse les limites du concept.

Spécialisée dans les marchés prédictifs, des systèmes où l’on mise de l’argent sur la probabilité qu’un événement se produise, la société fait déjà l’objet de critiques, notamment autour de soupçons de délits d’initié. Mais loin de calmer le jeu, elle vient d’inaugurer un lieu inédit à Washington, à quelques pas de la Maison Blanche. Son nom : « Situation Room », en référence à la célèbre salle de crise où les dirigeants américains gèrent les situations les plus sensibles. Le concept, lui, se veut hybride. « Imaginez un bar sportif… mais dédié à la surveillance de l’actualité », résume Polymarket.

Concrètement, les clients évoluent dans un espace saturé d’écrans diffusant en continu des flux d’informations : chaînes d’actualité, données financières, radars aériens ou encore publications en temps réel sur les réseaux sociaux. Un environnement pensé pour suivre l’actualité mondiale… et surtout pour réagir immédiatement. Car derrière l’expérience immersive, l’objectif est clair : permettre aux visiteurs de parier sur des événements géopolitiques en cours ou à venir. Conflits armés, tensions internationales, voire scénarios extrêmes comme des frappes militaires ou des crises majeures.

Ce modèle repose sur une logique bien connue dans le monde des paris : plus l’information est rapide et abondante, plus les utilisateurs sont incités à miser. Le pari devient alors une forme d’anticipation, presque une lecture stratégique de l’actualité. Mais cette approche suscite déjà de vives réactions. Sur les réseaux sociaux, certains dénoncent une forme de « casino géopolitique », où l’émotion, l’urgence et même l’ambiance festive pourraient encourager des prises de décision impulsives.

Derrière la polémique, une interrogation plus profonde émerge : que se passe-t-il lorsque l’information, la finance et le divertissement se confondent ? Et surtout, lorsque des événements dramatiques, guerres, crises humanitaires, deviennent des objets de spéculation en temps réel ? Polymarket, de son côté, parie sur l’intérêt du public pour ce type d’expérience. Mais en installant ce dispositif au cœur même de la capitale américaine, la plateforme ne se contente plus d’observer le monde : elle invite désormais à miser sur ses secousses.

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Lors de sa conférence GTC 2026, Jensen Huang, patron de Nvidia, a affirmé que son entreprise était aujourd’hui « le plus grand contributeur à l’IA open source au monde ». Une déclaration ambitieuse… mais difficile à contester. Depuis plusieurs années, le géant américain met à disposition des développeurs une vaste panoplie d’outils : modèles d’intelligence artificielle, jeux de données, environnements de simulation ou encore frameworks, ces briques logicielles qui facilitent le développement d’applications.

Dernier exemple en date : la création de la coalition Nemotron. Ce consortium réunit plusieurs acteurs majeurs de la recherche en IA, dont la startup française Mistral AI. Leur objectif : concevoir ensemble un modèle de pointe, ce que l’on appelle un frontier model, c’est-à-dire un système situé à la frontière des capacités actuelles de l’intelligence artificielle. Ce modèle sera entraîné sur l’infrastructure cloud de Nvidia, baptisée DGX Cloud, et servira de base à une nouvelle génération de modèles ouverts. « Ouverts », car leur code et leur fonctionnement seront accessibles, permettant à des entreprises ou des chercheurs de les adapter à leurs propres usages.

Mais derrière cette stratégie se cache aussi une logique industrielle très claire. En favorisant l’open source, Nvidia s’assure que ses technologies deviennent des standards. Et comme ces modèles sont optimisés pour fonctionner sur ses propres puces, cela incite indirectement les utilisateurs à adopter son matériel.

Autre annonce marquante : NemoClaw, un module conçu pour encadrer les agents d’intelligence artificielle. Ces agents, capables d’agir de manière autonome, écrire du code, manipuler des fichiers ou interagir avec Internet, posent encore des problèmes de fiabilité. NemoClaw introduit des garde-fous : restrictions d’accès, contrôle des actions, et même un système capable de décider si une tâche doit être traitée en local ou dans le cloud, notamment lorsqu’elle implique des données sensibles. Car ces agents consomment énormément de tokens, ces unités de texte utilisées par les modèles pour traiter l’information. Un détail technique… mais stratégique : plus il y a de tokens, plus la demande en puissance de calcul augmente, et donc en matériel Nvidia.

Lors de la conférence, Arthur Mensch, dirigeant de Mistral AI, a toutefois rappelé une réalité plus nuancée. Si ces outils ouvrent des possibilités inédites, leur déploiement à grande échelle reste complexe pour les entreprises. Mais il a aussi défendu un point essentiel : les modèles ouverts permettent aux organisations de garder le contrôle sur leurs technologies.

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Revenons quelques années en arrière. Janvier 2018. Un jeune analyste australien, Nathan Ruser, explore une carte un peu particulière : la heatmap de Strava, une application de suivi sportif. Cette carte agrège les parcours des utilisateurs pour visualiser les zones les plus fréquentées. Mais ce jour-là, elle révèle bien plus que des itinéraires de joggeurs : les contours lumineux de bases militaires américaines secrètes, en Afghanistan, en Somalie ou encore en Syrie. Le choc est immédiat. Le Pentagone interdit les objets connectés en zone opérationnelle, et plusieurs pays, dont la France, adoptent des consignes similaires. Huit ans plus tard, le problème n’a pourtant pas disparu.

Le 13 mars 2026, un officier de la Marine nationale court sur le pont du porte-avions Charles-de-Gaulle, montre connectée au poignet. Sept kilomètres en boucle, en pleine Méditerranée orientale. Rien d’exceptionnel… sauf que son activité est publiée automatiquement sur Strava, en accès public. Des journalistes parviennent alors à localiser le navire presque en temps réel, puis confirment sa position grâce à des images satellites prises à peine 90 minutes plus tard. Résultat : le porte-avions est identifié avec une précision de quelques kilomètres. La réaction des autorités est classique : rappel des consignes, promesse de sanctions, et insistance sur ce que l’armée appelle « l’hygiène numérique du combattant ». Autrement dit, l’ensemble des bonnes pratiques visant à éviter les fuites d’informations via les outils numériques.

Ce n’est pas un cas isolé. En 2025 déjà, des membres d’équipage de sous-marins nucléaires avaient involontairement partagé des éléments liés à leurs patrouilles. Même scénario en 2024 avec des agents de sécurité de chefs d’État. Le problème est en partie technique. Des applications comme Strava sont conçues pour partager par défaut les activités sportives. La synchronisation avec le cloud, c’est-à-dire l’envoi automatique des données vers des serveurs en ligne, est activée dès le départ. À l’utilisateur de désactiver ces options, s’il y pense.

Des solutions existent pourtant. Certaines armées testent des systèmes capables de bloquer toute connexion vers ces applications depuis des zones sensibles. Mais en France, on privilégie encore la sensibilisation. Un choix qui interroge, dans un contexte tendu. Plusieurs installations françaises ont récemment été ciblées, et un soldat a été tué en Irak par un drone. Dans ce type de situation, une simple donnée de localisation peut suffire à réduire drastiquement la zone de recherche pour un adversaire.

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Pour de nombreux développeurs web, intégrer un véritable éditeur de documents compatible avec Microsoft Word dans une application en ligne relève souvent du casse-tête. Les solutions existantes reposent généralement sur des systèmes lourds côté serveur ou sur des services propriétaires via des API payantes, ce qui peut rapidement devenir coûteux et complexe à déployer. Un nouveau projet open source pourrait toutefois simplifier les choses. Il s’appelle docx-js-editor, et il propose une approche différente : permettre d’ouvrir, modifier et enregistrer des fichiers .docx directement dans le navigateur, sans passer par un serveur distant.

Le principe repose sur un éditeur dit WYSIWYG, acronyme de What You See Is What You Get — littéralement « ce que vous voyez est ce que vous obtenez ». Autrement dit, le document affiché à l’écran correspond exactement au résultat final, comme dans un traitement de texte classique. La particularité de cet outil est qu’il a été conçu spécifiquement pour l’environnement React, une bibliothèque très populaire utilisée pour construire des interfaces web modernes. Toute la phase d’édition se fait localement sur l’ordinateur de l’utilisateur, dans le navigateur lui-même. Résultat : les documents ne sont pas envoyés vers un serveur externe pour être traités, ce qui peut représenter un avantage en matière de confidentialité des données.

Sur le plan technique, l’éditeur repose sur une architecture proche de ProseMirror, un moteur open source utilisé pour créer des éditeurs de texte complexes sur le web. Cela permet notamment d’ajouter facilement des plugins, c’est-à-dire des modules complémentaires qui étendent les fonctionnalités de l’outil. Contrairement à certains éditeurs web qui convertissent les documents Word de manière approximative, la gestion du format DOCX est ici intégrée directement dans le cœur du système. L’objectif est de maintenir une compatibilité maximale avec les fichiers créés dans Microsoft Word.

Dans les fonctionnalités de base, on retrouve l’essentiel d’un traitement de texte : mise en forme du texte — gras, italique, polices et couleurs — insertion d’images, création de tableaux ou encore gestion des hyperliens. L’outil se veut également extensible. Par exemple, un plugin permet de surligner automatiquement les balises utilisées par Docxtemplater, un système souvent employé pour générer automatiquement des documents comme des factures, des contrats ou des rapports à partir de modèles. Distribué sous licence MIT, l’une des licences open source les plus permissives, docx-js-editor pourrait donc intéresser les développeurs qui cherchent une solution légère pour intégrer l’édition de documents Word dans leurs applications web, sans avoir recours à des infrastructures complexes ou à des services payants.

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En 2022, la start-up australienne Cortical Labs avait attiré l’attention du monde scientifique en dévoilant DishBrain, un prototype de bio-ordinateur capable de jouer à Pong, l’un des tout premiers jeux vidéo de l’histoire. La particularité de ce système : il ne fonctionne pas avec des transistors classiques, mais avec de véritables neurones humains cultivés en laboratoire. Trois ans plus tard, l’entreprise est passée à l’étape suivante. En 2025, elle a présenté CL1, la première version commerciale de cette technologie. Ce bio-ordinateur peut être acheté directement ou utilisé à distance via le cloud, grâce à une API, c’est-à-dire une interface logicielle qui permet aux développeurs d’interagir avec le système.

Très vite, une question s’est imposée dans la communauté technologique : ce bio-ordinateur peut-il jouer à Doom ? Sorti en 1993, ce jeu de tir est devenu au fil des années une sorte de test emblématique pour les ingénieurs. On l’a déjà vu fonctionner sur des appareils improbables : des tracteurs, des calculatrices… et même un test de grossesse électronique. Cette fois, le défi était différent. Il ne s’agissait pas simplement de lancer le jeu, mais de permettre au bio-ordinateur d’y jouer lui-même. Pour y parvenir, Cortical Labs a collaboré avec le chercheur indépendant Sean Cole, qui a adapté le jeu afin que les neurones puissent l’interpréter.

Le problème principal est que ces neurones ne voient pas les images. Les informations du jeu ont donc été traduites en stimulations électriques, envoyées directement aux cellules. Les réponses des neurones, elles aussi électriques, sont ensuite converties en actions dans le jeu : se déplacer, tirer ou changer de direction. Le résultat reste encore rudimentaire. Le système parvient à repérer des ennemis et à tirer, mais son niveau reste celui d’un joueur débutant. Comme l’explique Brett Kagan, scientifique chez Cortical Labs, « les cellules jouent pour l’instant comme quelqu’un qui n’a jamais touché un ordinateur ».

Ce qui surprend les chercheurs, c’est la vitesse d’apprentissage. Alors qu’il avait fallu 18 mois pour apprendre à jouer à Pong, le bio-ordinateur a commencé à comprendre Doom en moins d’une semaine. Chaque puce du système contient environ 200 000 neurones, cultivés dans un milieu nutritif et posés sur une matrice multi-électrode. Ce dispositif permet à la fois de stimuler les cellules et d’enregistrer leurs réponses. Pour Cortical Labs, cette démonstration sert surtout à prouver que son interface logicielle fonctionne. L’entreprise espère désormais que chercheurs et développeurs utiliseront l’API pour inventer de nouvelles méthodes d’apprentissage et de communication avec les neurones. Une frontière encore très expérimentale entre biologie et informatique.

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L’Office européen des brevets, l’OEB, franchit une nouvelle étape dans la modernisation de ses outils numériques. Cette semaine à Munich, l’institution a annoncé un partenariat avec la start-up française Mistral AI. L’objectif : améliorer l’analyse des millions de documents techniques qui composent l’univers des brevets.

Au cœur du projet, une technologie appelée reconnaissance optique de caractères, ou OCR. Ce système permet de transformer des documents numérisés, par exemple des scans ou des images, en texte exploitable par des machines. Autrement dit, ce qui était auparavant une simple image devient une information analysable automatiquement par des logiciels. Dans le domaine des brevets, ce défi est particulièrement complexe. Les dossiers ne contiennent pas seulement du texte. On y trouve aussi des formules scientifiques, des schémas, des structures chimiques, des tableaux, et souvent plusieurs langues dans un même document. Sans oublier des archives anciennes numérisées, parfois difficiles à lire pour les logiciels classiques. La solution développée avec Mistral AI a donc été spécialement conçue pour ce type de contenu hybride. Elle promet une extraction des informations plus précise que les outils OCR traditionnels.

L’enjeu est considérable. Chaque année, l’Office européen des brevets examine environ 200 000 nouvelles demandes et délivre près de 120 000 brevets. Au total, l’organisation gère une base gigantesque de plus de 160 millions de documents techniques. Pour les examinateurs, disposer de données mieux structurées change tout. Cela permet d’effectuer des recherches d’antériorité plus rapides et plus fiables. Ces recherches consistent à vérifier si une invention est réellement nouvelle ou si une technologie similaire existe déjà quelque part dans la littérature scientifique ou industrielle. Le choix de Mistral AI n’est pas anodin. En travaillant avec une entreprise européenne, l’OEB s’assure que les données sensibles liées aux brevets restent traitées dans le cadre juridique et éthique de l’Union européenne.

La start-up française n’en est d’ailleurs pas à son premier projet institutionnel : elle a récemment signé un accord avec le ministère français des Armées pour fournir des modèles d’intelligence artificielle. Avant l’annonce officielle, le partenariat a commencé par trois mois de tests, durant lesquels le modèle d’IA a été entraîné sur de véritables documents de brevets. Un déploiement plus large est désormais envisagé. Au-delà de ce projet précis, l’initiative illustre une tendance plus large : construire un écosystème européen d’intelligence artificielle capable de traiter des données stratégiques sans dépendre des plateformes américaines ou asiatiques. Reste à savoir si d’autres institutions auront les moyens techniques et financiers de suivre cette voie.

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