L'opérateur Free Mobile démarche certains de ses abonnés par SMS pour les faire passer au forfait Free Max. Une simple réponse suffit pour basculer vers l'illimité, surtout à l'étranger, l'un des atouts de l'abonnement.
L'outil n'est pas un inconnu pour les lecteurs de Clubic. C'est celui-là même que le Vatican a mobilisé pour établir l'authenticité de l'encyclique anti-IA du pape, avec un verdict à 94 % d'écriture humaine et huit segments retouchés sur 43 000 mots. La plateforme figure d'ailleurs dans notre sélection d'outils de détection de contenus générés. Pas de doute, en dehors d'un oeil aguerri aux tics de langage des LLM, il s'agit du meilleur outil du marché. Mais être le meilleur ne veut pas dire qu'il n'a pas de sérieuses limites.
Publié le
29 juillet 2026 à 13:25
par Christian D.
Un ancien manager, épuisé et licencié de Tesla, tire la sonnette d'alarme sur des pratiques de test qui auraient transformé les véhicules autonomes en véritables bombes à retardement sur la voie publique.
Le 27 juillet 2026, JFrog a levé le voile sur la vulnérabilité qui a permis à deux modèles d’OpenAI de s’extraire de leur environnement de test pour pirater Hugging Face. Une pièce manquante du puzzle, qui en soulève aussitôt d’autres.
Le géant du e-commerce eBay va verser 56 millions de dollars pour mettre fin aux poursuites civiles engagées par un couple de journalistes ciblé par une campagne de harcèlement orchestrée en interne. Menaces en ligne, faux comptes et colis macabres avaient notamment été utilisés pour les intimider après la publication d'articles critiques.
Le PDG d’Anthropic a réfuté les accusations selon lesquelles son entreprise aurait cherché à restreindre les modèles d’IA à poids ouverts, tout en présentant un ensemble plus restreint de mesures qu’il soutient — notamment des tests de sécurité obligatoires pour tous les systèmes d’IA performants, qu’ils soient à poids ouverts ou fermés. Dario Amodei a récemment écrit : « Permettez-moi d’être clair afin qu’il n’y ait aucun doute : Anthropic n’a jamais plaidé en faveur d’une interdiction des modèles à poids ouverts ». Anthropic avait subi des pressions après avoir refusé de signer la lettre commune du secteur, exhortant les décideurs politiques à éviter de restreindre les modèles à poids ouverts. Cette lettre était soutenue notamment par Nvidia, Microsoft, Meta et Palantir. Google et OpenAI, qui n’avaient pas signé dans un premier temps, ont ajouté leurs noms au cours du week-end.
Publié le
29 juillet 2026 à 07:30
par Christian D.
Le mur du son financier a encore tremblé. Dans un marché obsédé par l'intelligence artificielle, la firme de Cupertino vient de prouver que sa partition se joue différemment, mais avec une efficacité redoutable.
Après un septième film rentable mais mal reçu, Scream 8 devra retrouver ce qui faisait la force de la saga, sans se reposer encore sur Sidney.
Image d'illustration. Scream — Woods Entertainment / PR-ADN
En bref
Scream 7 a marché, mais a déçu
Le mystère Ghostface doit redevenir solide
La saga doit préparer l’après Sidney
Le vrai problème de Scream, aujourd’hui, tient en une contradiction assez brutale. Scream 7 a bien tourné au box-office, porté en partie par le retour de Neve Campbell. Mais du côté des critiques, l’épisode fait partie des plus mal reçus de la série. Pour une saga qui vit autant de son concept que de sa nostalgie, ce n’est pas un détail.
Comprendre les tables de hachage grâce aux dictionnaires Python
Pourquoi un dictionnaire retrouve-t-il une valeur presque instantanément ?
I. Introduction
II. Le problème de la recherche
II-A. Recherche séquentielle dans une liste
II-B. Vers un accès direct
III. Principe des tables de hachage
III-A. L'idée générale
III-B. Du hash à l'indice
III-C. Une limite inévitable
IV. Gestion des collisions
IV-A. Quand deux clés veulent la même case
IV-B. Pourquoi les collisions sont inévitables
IV-C. Le chaînage
IV-D. L'adressage ouvert
IV-E. L'adressage ouvert dans Python
V. Organisation interne d'un dictionnaire Python
V-A. Structure générale
V-B. Insertion d'un élément
V-C. Recherche d'un élément
V-D. Suppression d'un élément
VI. Complexité algorithmique
VI-A. Cas moyen
VI-B. Cas défavorable
VI-C. Pourquoi ce cas est rare
VII. Clés de dictionnaire et objets hashables
VII-A. Quelles clés sont autorisées ?
VII-B. Qu'est-ce qu'un objet hashable ?
VII-C. Les méthodes __hash__() et __eq__()
VII-D. Créer des objets hashables
VIII. Particularités des dictionnaires Python
VIII-A. Randomisation des hashes
VIII-B. Ordre d'insertion
VIII-C. Redimensionnement automatique
IX. Bonnes pratiques
IX-A. Choisir des clés immuables
IX-B. Utiliser les méthodes adaptées
IX-C. Comprendre le coût mémoire
IX-D. Quand utiliser un dictionnaire ?
X. Conclusion
XI. Remerciements
Objectif : découvrir les principes des tables de hachage, comprendre la gestion des collisions et voir comment ces mécanismes sont mis en œuvre dans les dictionnaires Python.
À peine une infrastructure de botnet est-elle démantelée qu'une autre, plus sophistiquée, émerge de ses cendres, utilisant la blockchain pour se dissimuler et complexifier sa neutralisation.