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Tournons nos regards vers la Fondation Raspberry Pi, qui continue d'étendre son écosystème avec le lancement d'un nouvel accessoire de stockage : le Raspberry Pi Flash Drive.
Si la traditionnelle carte microSD reste le standard historique, cette nouvelle solution en USB 3.0 promet de lever certains goulots d'étranglement pour vos projets industriels et professionnels.
Anticiper les pannes de stockage avant qu'elles n'arrivent
L'intérêt principal de ce nouveau support réside dans sa robustesse et sa durabilité, des points critiques pour les usages en entreprise. Contrairement aux clés USB grand public classiques, ces modèles intègrent le support de la technologie SMART, qui permet de surveiller l'état de santé du disque et d'anticiper les pannes avant qu'elles ne surviennent.
Ils supportent également la commande TRIM, essentielle pour maintenir les performances et prolonger la durée de vie des cellules de stockage sur le long terme.
Le tout est protégé par une coque intégrale en aluminium qui sert de dissipateur thermique, évitant ainsi les baisses de régime liées à la surchauffe lors de transferts intensifs.
150 Mo/s en vitesse d'écriture soutenue
Côté performances, l'écart avec les solutions classiques est significatif.
Là où une carte microSD sur un Raspberry Pi 5 plafonne généralement autour de 30 Mégaoctet par seconde en écriture séquentielle, la version 256 gigaoctet de ce nouveau Flash Drive atteint les 150 Mégaoctet par seconde en vitesse d'écriture soutenue.
Pour les professionnels manipulant des bases de données ou des fichiers lourds, ce gain de vitesse, couplé à des performances de lecture aléatoire bien supérieures, offre une réactivité système bien plus proche de celle d'un véritable ordinateur de bureau.
Un nouveau hub USB 3 alimenté
Enfin, la Fondation a pensé à la pérennité de vos infrastructures. Ces clés sont disponibles en deux capacités, 128 Go pour 30 dollars et 256 Go pour 50 dollars, avec une garantie de production annoncée jusqu'en 2030.
Cette visibilité à long terme est un argument de poids pour les intégrateurs qui doivent maintenir des parcs de machines sur plusieurs années.
Et pour ceux dont les besoins en connectivité dépassent les ports disponibles, un nouveau hub USB 3 alimenté a également été lancé pour supporter jusqu'à quatre périphériques haute vitesse sans compromis sur l'énergie.
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C'est une annonce fracassante, et elle nous vient de Microsoft.
Le géant de Redmond vient de dévoiler la puce Maia 200, un processeur maison capable de faire trembler le monopole de Nvidia sur le marché de l'intelligence artificielle.
Une puce déjà en production
Cette nouvelle puce ne se contente pas de promesses techniques sur le papier. Elle est déjà opérationnelle et propulse actuellement les tâches d'inférence réalisées avec GPT-5.2 en production dans les datacenters de Microsoft.
Scott Guthrie, le big boss de l'IA et du cloud chez Microsoft, assure aussi que Maia 200 sera utilisé en interne pour la génération de données synthétiques pour permettre avec de l’apprentissage par renforcement d’améliorer les nouveaux modèles d'IA.
C'est un signal fort envoyé au marché, puisque Nvidia contrôle aujourd'hui environ 95 % du secteur des puces IA avec des marges dépassant les 70 %. Pour les professionnels du cloud et du développement, l'arrivée d'une alternative comme celle de Microsoft signifie potentiellement une réduction de la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique et donc une optimisation des coûts d'infrastructure.
Collaboration avec TSMC
Techniquement, la puce Maia 200 affiche des caractéristiques impressionnantes. Gravée en 3 nanomètres en collaboration avec TSMC, elle embarque 140 milliards de transistors et délivre une puissance de 10 pétaflops en précision FP4.
Côté mémoire, elle dispose de 216 gigaoctets de mémoire à haute bande passante, permettant de traiter des flux de données à une vitesse de 7 téraoctets par seconde.
Ces chiffres placent la Maia 200 comme un concurrent direct des meilleures solutions actuelles, offrant une capacité de calcul massive pour les modèles de langage d'IA les plus gourmands.
En concurrence avec Trainium 3 et TPU version 7 
Enfin, l'enjeu majeur pour Microsoft est de prouver l'efficacité réelle de son matériel face à la concurrence. Les premiers tests indiquent que la Maia 200 serait trois fois plus rapide que la puce Trainium 3 d'Amazon et surpasserait le TPU version 7 de Google sur certains calculs.
Plus important encore pour les budgets IT, Microsoft annonce un rapport performance-prix supérieur de 30 % par rapport à la génération actuelle.
Pour accompagner ce lancement, une version préliminaire du kit de développement est déjà accessible aux développeurs et aux chercheurs.
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Plongeons dans l'univers de la productivité et de la donnée avec une réussite européenne majeure : l'ascension fulgurante de GPT for Work.
Cet outil, qui transforme nos tableurs habituels en véritables centres de commande boostés à l'intelligence artificielle, vient de franchir un cap symbolique important. 
Sortir Excel et Google Sheets de leur rôle de réceptacles de données
Le premier, c'est l'ampleur de l'adoption de cette solution. Talarian, l'éditeur européen derrière cet outil, vient d'annoncer avoir franchi la barre des 10 millions d'installations.
Ce chiffre témoigne du besoin des entreprises de sortir Excel et Google Sheets de leur rôle de simples réceptacles de données pour en faire des outils plus actifs.
Contrairement aux agents conversationnels classiques comme ChatGPT, auxquels vous parlez dans une fenêtre séparée, GPT for Work s'installe directement au cœur de vos cellules. Pour les professionnels, cela signifie que l'IA ne se contente plus de suggérer une idée, elle exécute des actions concrètes sur des milliers de lignes simultanément, qu'il s'agisse de segmenter des entreprises pour des acquisitions ou de catégoriser des listes de fournisseurs complexes.
L'outil laisse l'utilisateur choisir son modèle d'IA
Ensuite, voici pourquoi cette approche séduit davantage certains secteurs que les solutions intégrées par les géants comme Microsoft ou Google.
Là où Copilot ou Gemini vous enferment dans leur propre écosystème, GPT for Work joue la carte de la flexibilité. L'outil laisse l'utilisateur choisir son modèle d'IA parmi les principaux fournisseurs du marché.
Cette liberté est cruciale pour les entreprises qui souhaitent garder le contrôle sur la précision et le coût de leurs traitements.
La nouvelle version de l'agent va encore plus loin en permettant désormais de gérer plusieurs onglets de manière synchronisée, une fonction attendue par les experts de la donnée qui doivent souvent jongler entre des sources d'informations multiples au sein d'un même fichier.
Se concentrer sur l'analyse stratégique plutôt que sur la saisie
Enfin, l'impact sur le quotidien des équipes est radical. Des tâches qui nécessitaient auparavant des journées entières de travail manuel, comme l'analyse de centaines de retours clients ou l'enrichissement de catalogues produits pour le SEO, sont désormais traitées en quelques minutes.
En automatisant l'écriture de formules complexes ou le remplissage de tableaux volumineux, GPT for Work permet aux professionnels de se concentrer sur l'analyse stratégique plutôt que sur la saisie.
La montée en puissance de ce secteur de niche de l'IA dans le tableur, avec des acteurs concurrents de Talarian, comme Numerous.ai ou Sheet AI, montre surtout que l'intelligence artificielle s'empare peu à peu des cellules et formules des tableurs.
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Plongeons dans une nouvelle forme de cybermenace qui donne des sueurs froides aux experts en sécurité.
Il s'agit de l'utilisation de l'intelligence artificielle pour générer des attaques d'hameçonnage en temps réel.
Imaginez une page web qui semble parfaitement inoffensive au moment où vous cliquez, mais qui se transforme en piège malveillant une fois chargée dans votre navigateur grâce à la puissance des LLM.
Une technique appelée « assemblage à l’exécution »
Cette évolution, documentée par les chercheurs de l'unité Unit 42 de l'entreprise Palo Alto Network, repose sur une technique appelée « assemblage à l’exécution ».
Contrairement aux attaques classiques où le code malveillant est déjà présent sur le serveur de l'attaquant, ici, la page web initiale est "propre".
Mais une fois ouverte, elle utilise des appels API vers des services d'IA légitimes et réputés, comme Google Gemini ou DeepSeek, pour construire son propre code malveillant.
Pour les professionnels de la cybersécurité, c'est un défi de taille : environ 36 % des pages malveillantes détectées chaque jour utilisent déjà des comportements d'assemblage à l'exécution pour dissimuler leur véritable nature.
Ingénierie des instructions d'IA
Le secret de cette discrétion réside dans l'ingénierie des instructions d'IA, ce que tout le monde appelle désormais prompt. Les attaquants ont appris à contourner les garde-fous des IA en utilisant un langage naturel détourné.
Plutôt que de demander par exemple "du code pour voler des mots de passe", ce qui serait bloqué par l'IA, ils demandent de générer une fonction technique générique.
Une fois que l'IA renvoie ce fragment de code, la page web l'assemble instantanément pour créer une interface de connexion frauduleuse. Ce contenu est d'autant plus difficile à bloquer qu'il provient de domaines internet considérés comme fiables, ceux-là mêmes que vos collaborateurs utilisent peut-être déjà pour travailler au bureau ou dans les transports.
Une menace polymorphe
L'autre aspect redoutable de cette menace est son caractère « polymorphe ». Puisque l'IA génère une réponse légèrement différente à chaque fois, la signature numérique du script change pour chaque victime. Cela rend les analyses statiques et les filtres réseau traditionnels quasiment inopérants.
Pour se protéger, les entreprises ne peuvent plus se contenter de lister les sites interdits. La défense doit désormais passer par une analyse comportementale en temps réel, capable de détecter une activité suspecte directement au sein du navigateur, au moment même où l'assemblage se produit.
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Le FMI vient de revoir ses prévisions à la hausse pour 2026, confirmant que le boom des investissements technologiques est devenu un véritable moteur de croissance pour les entreprises et les États.
Le facteur décisif reste l'investissement massif dans la tech
L'institution a relevé sa prévision de croissance mondiale à 3,3 % pour l'année 2026. Ce chiffre est significatif car il dépasse les estimations d'octobre dernier. Ce que cela nous indique, c'est que malgré les perturbations liées aux tarifs douaniers américains et les incertitudes géopolitiques, l'économie mondiale fait preuve d'une résilience étonnante.
Selon l'économiste en chef du FMI, les entreprises ont réussi à s'adapter en réorganisant leurs chaînes d'approvisionnement. Mais le facteur décisif reste l'investissement massif dans la tech, qui vient compenser les freins commerciaux et créer de la richesse via les actifs financiers.
Si l'on regarde de plus près les moteurs de cette dynamique, les États-Unis tirent clairement leur épingle du jeu grâce à une course effrénée vers les infrastructures d'IA.
Investissements physiques lourds
Ce sursaut n'est pas anodin pour vous, professionnels du secteur : il est directement lié aux capitaux colossaux injectés dans la construction de centres de données, l'achat de puces ultra-performantes et la sécurisation de l'approvisionnement énergétique.
On ne parle plus seulement de spéculation logicielle, mais bien d'investissements physiques lourds qui soutiennent l'activité économique réelle. Cette tendance traverse d'ailleurs l'Atlantique, puisque des pays comme l'Espagne voient aussi leurs prévisions relevées grâce à ces investissements technologiques.
Cependant, tout n'est pas gagné et le FMI met en garde contre une exubérance irrationnelle.
Potentiel et risque de surchauffe
D'un côté, le potentiel est immense : si l'adoption rapide des outils se traduit par des gains de productivité concrets, cela pourrait booster la croissance mondiale.
C'est le scénario idéal où l'innovation stimule le dynamisme des entreprises. De l'autre, le risque de surchauffe est bien réel. Si les investissements continuent à ce rythme effréné sans générer les profits attendus, nous risquons une correction brutale, ce qui pourrait peser sur la demande globale.
Pour les décideurs IT, le message est clair : la transformation par l'IA soutient la macroéconomie, à condition qu'elle délivre une valeur tangible rapidement.
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