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Living in the Math World Means Threading the Needle

Hong Wang, mathématicienne sino-américaine de 35 ans, a reçu la Médaille Fields 2026 après une série de prix récompensant sa preuve, en collaboration avec Joshua Zahl, de la conjecture de Kakeya en trois dimensions. Leur démonstration de 127 pages montre que tout ensemble de Kakeya en 3D doit être tridimensionnel en analysant les structures possibles des contre-exemples et en traitant notamment les configurations dites « collantes ». Spécialiste des problèmes de type Kakeya et des liens entre analyse harmonique, théorie géométrique de la mesure et équations aux dérivées partielles, Wang s’est imposée par plusieurs résultats marquants et collaborations avec des chercheurs comme Larry Guth. Née à Guilin, elle a étudié en Chine puis en France avant d’effectuer son doctorat au MIT, et son travail se caractérise par une grande discipline, l’usage d’analyses à plusieurs échelles et des collaborations étroites. Malgré la reconnaissance publique et les invitations accrues qui empiètent sur son temps de recherche, elle recherche un meilleur équilibre personnel et envisage de s’attaquer à d’autres problèmes ouverts, notamment les versions en dimensions supérieures.

What DMARC Protects You From, and What It Does Not

DMARC vérifie uniquement si le domaine affiché dans le champ From a autorisé l'envoi, prouvé par SPF ou DKIM. SPF liste les serveurs autorisés pour le domaine d'enveloppe et DKIM apporte une signature cryptographique, et DMARC aligne ensuite ces résultats sur le domaine visible. L'alignement peut être strict ou relâché, et un message passe DMARC si l'authentification et l'alignement réussissent soit via SPF, soit via DKIM. DMARC protège efficacement contre l'usurpation exacte de domaine et fournit des rapports d'agrégation, mais il ne filtre pas le contenu, ne détecte pas les domaines ressemblants ni les comptes compromis. Atteindre p=reject aide à bloquer l'usurpation de votre domaine mais ne doit pas être considéré comme une protection complète contre le phishing ou le spam.

SQLite Critical CVEs or LLM Slop?

Un nouveau dépôt GitHub a publié une série d'avis de vulnérabilité SQLite (plus de 50 CVE) qui semblent majoritairement générés par une IA et ont été initialement classés critiques par NVD et CISA ADP. Les chercheurs de JFrog ont vérifié en clonant les sources, en construisant des binaires isolés et en exécutant les PoC sous ASan, et ont constaté que les codes cités n'existaient pas dans les versions ciblées et que les PoC ne provoquaient aucun crash. Un audit détaillé des CVE (exemples CVE-2026-51302, 51303, 51300, 51297, 51296, 51304) montre des références de fonctions et de numéros de ligne erronés, des patchs inexistants et des descriptions incompatibles avec le code réellement présent. L'incident met en lumière une faille systémique du processus de soumission CVE et de l'ingestion automatisée - amplifiée par la pause d'analyse approfondie du NVD depuis février 2024 - qui permet à des rapports plausibles mais faux d'atteindre des bases de données et des scanners. Les auteurs recommandent de ne pas faire confiance aveuglément aux CVE non vérifiés, de reproduire les PoC en environnement sécurisé, de vérifier la présence chez le mainteneur et de signaler les faux rapports, ce qu'ils ont fait auprès de GHSA, Red Hat et NVD.

Ioskeley Mono

Ce projet fournit une police libre et open source conçue comme alternative à Berkeley Mono en configurant Iosevka pour en reproduire l'apparence. Une vitrine interactive et des aperçus statiques permettent de comparer en temps réel les échantillons et thèmes avec l'original. Plusieurs archives d'installation sont proposées selon l'usage (éditeur, terminal, Web) et chaque zip contient trois largeurs avec variantes hintées et non-hintées pour différents écrans. Des variantes "Term" (espacement contraint pour les glyphes de terminal) et "NL" (désactivation des ligatures) sont disponibles, et la police couvre un axe de graisses complet de 100 à 900 en romain et italique. Le projet se construit à partir d'Iosevka, accepte les contributions via issues ou PR, est distribué sous la SIL Open Font License 1.1 et reconnaît les créateurs d'Iosevka.

The Billable Usage API: programmatic cost visibility for Cloudflare

Cloudflare lance une Billable Usage API pour comptes self-serve qui fournit en un seul appel les usages et coûts par produit et par période de facturation pour des services tels que Workers, R2, D1, Workers AI, Vectorize, Images et Stream. La réponse JSON renvoie une ligne par produit et par période de charge avec des champs comme BillingCurrency, ChargePeriodStart/End, ServiceName/ServiceFamilyName, ConsumedQuantity/ConsumedUnit, PricingQuantity, ContractedCost et CumulatedContractedCost, et les données sont actuellement mises à jour quotidiennement. Les noms de colonnes ont été alignés sur la spécification FinOps Open Cost and Usage (FOCUS) pour faciliter l'intégration avec les outils de gestion des coûts, même si la conformité complète au spec est prévue ultérieurement. Cloudflare a aussi intégré Vantage via un connecteur en lecture seule qui récupère quotidiennement les données pour permettre allocation inter‑fournisseur, détection d'anomalies et intégration aux agents FinOps et outils MCP. L'API est disponible dès aujourd'hui pour les comptes self‑serve avec un token Billing Read, et les évolutions prévues incluent des fenêtres temporelles plus fines, des fonctions de prévision et une couverture pour les contrats Enterprise.

What's the largest software project AI can complete on its own?

Un nouveau benchmark évalue des tâches de programmation à long terme en demandant aux modèles d'IA de réimplémenter des programmes entiers de manière end-to-end sans accès au code source original. Les solutions doivent reproduire exactement la sortie des programmes sur des tests de bout en bout, y compris des tests tenus secrets, et l'environnement d'évaluation empêche la triche (pas d'accès à Internet ni au code original). La suite comprend 25 programmes cibles couvrant des domaines variés (utilitaires Unix, sérialisation, bioinformatique, interprètes, analyse statique, cryptographie, compression) et les évaluations prennent en compte des budgets d'inférence réalistes, parfois très élevés. Des modèles ont déjà réussi certaines tâches longues — par exemple Claude Opus 4.7 a réécrit gotree (≈16 000 lignes de Go) en 14 heures pour 251 $ — mais la contamination des données d'entraînement reste une source d'incertitude. Le benchmark n'est pas résolu, le code d'infrastructure et 22 des 25 programmes cibles sont publiés en open-source tandis que trois cibles restent privées, et un classement public suit les performances sous des contraintes spécifiques.

KisakCOD – Open-source reimplementation of Call of Duty 4 Multiplayer

Le projet propose une réimplémentation open source intégralement compilable de l'exécutable multijoueur de Call of Duty 4, destinée aux développeurs de mods et aux amateurs. Les prérequis incluent Windows, Visual Studio 2022, CMake 3.16+, le DirectX SDK 2010, et une copie de Call of Duty 4 sur Steam. Les instructions de compilation indiquent de cloner le dépôt, exécuter generate-project.bat, ouvrir les solutions générées pour les builds sp/mp/dedi et copier les fichiers du jeu et les DLLs requis dans le répertoire bin correspondant avant d'exécuter le jeu. Le projet signale des risques liés à l'ancienneté du jeu et des exploits connus, recommande l'usage d'un sandbox pour jouer en ligne et fournit des conseils de dépannage pour les problèmes de connexion et les erreurs de DLL. La documentation précise que l'utilisation d'outils d'IA est autorisée sous responsabilité individuelle et remercie les développeurs originaux, des projets open source tiers et des fournisseurs de bibliothèques, en invitant les contributeurs à rejoindre le Discord.

The Dunning-Kruger effect may just be a data artefact (2020)

L'article retrace l'origine en 1999 de l'effet attribué à Dunning et Kruger et critique son assimilation médiatique qui le présente comme « les personnes stupides qui ne savent pas qu'elles le sont ». À l'origine, l'observation était que les personnes peu compétentes surestiment leur performance tandis que les plus compétentes tendent à la sous-estimer lorsqu'on compare estimation et score réel. Des chercheurs comme Ed Nuhfer et Patrick McKnight ont montré par simulations et analyses que des données aléatoires reproduisent le même graphique lorsque l'on regroupe les scores en quartiles, ce qui suggère un artefact statistique. L'article souligne que l'imprécision des autoévaluations et certaines méthodes graphiques peuvent amplifier une illusion d'effet et que la régression vers la moyenne n'explique pas entièrement le phénomène. La conclusion est que, bien qu'il existe d'autres biais cognitifs réels, l'interprétation habituelle de cet effet mérite d'être nuancée et que des recherches supplémentaires sont nécessaires.