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Over 170k Nonprofits Lost All Their Data. Is Microsoft to Blame?

Microsoft a retiré en 2025 les licences gratuites Microsoft 365 destinées aux petites associations, ce qui a entraîné la suppression irréversible des données de milliers d'organisations. Des responsables comme Ronald Khosla, qui avait renouvelé son abonnement et reçu une confirmation, ont découvert en juin que leurs fichiers OneDrive avaient été effacés et que le support alternait entre promesses de restauration et annonces d'une perte définitive. De nombreux dirigeants assurent n'avoir reçu ni notifications claires ni rappels exploitables, tandis que Microsoft affirme avoir commencé à prévenir les clients au printemps 2025 et les avoir encouragés à migrer vers d'autres offres. La suppression a privé des associations de centaines de gigaoctets de documents et d'outils (comme Power Automate et Forms), obligeant des bénévoles à consacrer des centaines d'heures à la reconstruction et à chercher des solutions de rechange coûteuses. Le retrait s'inscrit dans un contexte de recentrage de Microsoft vers l'intelligence artificielle et de tensions sur les coûts et l'espace de stockage, et si certaines structures ont pu migrer à temps, beaucoup restent bloquées et vulnérables.

Former OC actor Ben McKenzie on crusade to take down 'stupid' cryptocurrency

Ben McKenzie, connu pour The OC et Gotham, s'est réorienté vers l'investigation financière en s'appuyant sur ses études d'économie. Il a témoigné devant le Congrès américain en qualifiant l'industrie des cryptomonnaies de "plus grand système de Ponzi de l'histoire" et en critiquant leur dérégulation. Il a coécrit un livre et réalisé un film qui critiquent le secteur, affirmant que les cryptos servent surtout au jeu spéculatif et à la criminalité. En 2022 il a pris des positions courtes sur le Bitcoin et d'autres cryptomonnaies, réalisant des gains importants qui ont partiellement financé son projet documentaire. Le film comprend une interview de Sam Bankman‑Fried, retrace l'effondrement d'FTX et les pertes des investisseurs, alors que le Bitcoin reste volatile et objet de débats politiques.

Kodak DC50 now usable on the Apple II

La nouvelle version de Quicktake pour Apple II ajoute la prise en charge de l'appareil Kodak DC50 Zoom (1996) et gère le téléchargement d'images, les vignettes, les paramètres de date/nom/flash/qualité ainsi que la suppression, avec un câble personnalisé simple à fabriquer. Le DC50 peut communiquer à 115200 bps, offrant des transferts nettement plus rapides qu'avec les Quicktakes, et dispose d'une mémoire interne plus un emplacement PCMCIA (ex. carte de 6 Mo) pour stocker de nombreuses images. Le format KDC du DC50 est une variante RADC à 756×504 pixels ; le décodeur RADC a été généralisé et les images sont décodées puis recadrées à 640×480 avant d'être adaptées au rendu 256×192 de l'Apple II. La prise en charge a été obtenue par rétro-ingénierie en s'appuyant sur dcraw, l'implémentation DC120 de libgphoto2, l'ancien kdcpi, le logiciel Kodak pta31.exe et des analyses de dumps hexadécimaux, et le câblage est documenté sur la page du projet. La mise à jour apporte de nombreuses améliorations et corrections, notamment une refonte de la configuration série et des pilotes (IRQ-less), la généralisation et la correction des décodeurs RADC et JPEG, la réorganisation du code, une meilleure séparation UI/driver, l'aperçu des vignettes, et des optimisations de taille et de performances.

Decoding silent reading from non-invasive EEG

Le décodage non invasif de la parole intérieure est limité par l'absence d'un corpus appariant activité cérébrale et monologue intérieur spontané, si bien que la lecture silencieuse a été utilisée comme tâche proxy à grande échelle. Les auteurs ont enregistré environ 240 000 présentations de mots d'un seul participant sur 393 sessions (environ 49 heures) avec un EEG 19 canaux à électrodes sèches, les mots étant présentés en flux rapide et avec une typographie aléatoire pour découpler l'identité lexicale des formes visuelles. Un encodeur convolutionnel appliqué aux signaux EEG, suivi éventuellement d'un transformeur causal, a été entraîné avec un objectif contrastif de type CLIP pour aligner des fenêtres EEG courtes avec des représentations de mots extraites d'un grand modèle de langage. Le décodage, évalué par récupération top-10 groupée par mot contre des bases de permutation, était systématiquement supérieur au hasard, fonctionnait pour des mots de fréquence moyenne et rares, et augmentait log-linéairement avec le volume de données sans signe de saturation. La suppression des électrodes occipitales et temporo-postérieures a réduit le gain au niveau du mot d'environ un tiers tout en laissant le suivi du contexte inchangé, et des analyses de contrôle ont dissocié le décodage lexical du suivi narratif et d'un biais positionnel non neuronal, indiquant que l'information lexicale en vocabulaire ouvert est récupérable et limitée par les données.

A website for debloated open source alternatives

La page recense des projets open source destinés à remplacer des applications et services propriétaires, principalement pour la domotique, le multimédia et les outils réseau. Les projets sont organisés par catégories comme nouveautés, plus discutés et choix aléatoires, et indiquent la licence, la note et le nombre de messages. On y trouve des solutions couvrant des remplacements variés tels que hubs domotiques, gestion de photos, synchronisation de fichiers, firmware de routeurs et contrôles matériels. La majorité des projets affichent des licences libres (GPL, MIT, AGPL, EPL, Apache) et des évaluations généralement élevées par la communauté. La liste sert de guide pour découvrir des alternatives locales ou auto-hébergées aux services cloud et applications constructeur, avec des entrées commentées et des discussions associées.

Implementation of GPT-2 in pure CMake

Le dépôt décrit une implémentation de GPT-2 construite et exécutée via des scripts CMake en utilisant une arithmétique entière en format Q16.16. Pour le modèle complet, il faut créer le dossier checkpoint puis télécharger model.safetensors, vocab.json et merges.txt depuis Hugging Face à l'aide de curl. Il convient ensuite d'exécuter python3 tools/gen_full.py puis cmake -P gpt2_full.cmake en fournissant les variables PROMPT et N, par exemple -DPROMPT="Hello" -DN=2. Pour un modèle réduit, on génère d'abord les tables et le modèle avec python3 tools/gen_tables.py et python3 tools/gen_model.py avant d'appeler cmake -P gpt2.cmake. Le projet est distribué sous licence BSD 3-Clause, voir le fichier LICENSE pour les informations de licence.

Why Sal Khan't: On Learning by Making but Teaching by Telling

Des articles récents ont montré que Khanmigo, le chatbot éducatif de Sal Khan, a eu peu d'usage par les élèves et n'a pas déclenché la révolution pédagogique espérée malgré l'appui d'OpenAI, Microsoft et des subventions. Le texte rappelle la façon dont Sal Khan apprend et enseigne: il se documente, construit des repères visuels, pose des questions profondes, teste des analogies et confronte ses intuitions à des experts avant de produire des vidéos. Les élèves, en revanche, ne vivent pas ce processus créatif et ont peu de raison de s'engager face à des vidéos ou à un chatbot qui livrent la solution toute faite, ce qui explique le faible intérêt et les réponses du type «je ne sais pas» observées par les équipes. En s'appuyant sur John Dewey, l'auteur souligne que l'apprentissage repose sur les impulsions d'enquête, de construction, d'expression et de communication, des dynamiques que les enseignants activent mais que ni la vidéo ni le chatbot n'ont su recréer. La conclusion est que la simple fourniture de contenu et de technologie ne suffit pas: il faut investir dans les systèmes humains et la connaissance pédagogique, domaine où Khan, malgré sa maîtrise du contenu et des outils, manquait d'expertise.