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Casio vient de dévoiler la S100X Urushi, une version laquée à la main de sa calculatrice haut de gamme. Produite en 650 exemplaires par des artisans japonais, elle sera disponible le 9 avril pour 99 000 yens, soit environ 600 euros. Un petit budget donc. Mais pourquoi est-elle si chère ?

À cause de la laque pardi !

Allez je vous dis tout. Cette S100X Urushi est recouverte de laque urushi, une technique japonaise vieille de plusieurs siècles. La laque est appliquée à la main par les artisans de Yamakyu Shikko, un atelier de laquerie qui a presque 95 ans d'existence. Le procédé prend environ un mois par unité, entre les couches de laque, le séchage et l'inspection finale.

Le résultat est un reflet quasi miroir sur le boîtier noir, avec de légères variations d'une pièce à l'autre puisque chaque application est unique. Casio indique d'ailleurs que la laque vieillit bien avec le temps, ce qui est plutôt logique et bien heureux, vu la réputation de cette technique au Japon.

Une base déjà très haut de gamme

La S100X qui sert de base à cette édition n'est pas n'importe quelle calculatrice. Elle est fabriquée à l'usine Yamagata Casio, la seule unité de production de la marque au Japon, et utilise un corps en aluminium usiné avec des bords diamantés.

L'écran LCD incliné affiche 12 chiffres dans un bleu-noir qui rappelle l'encre de stylo-plume, et le clavier à structure pantographe offre des touches basses avec un retour tactile précis. Le tout pèse 265 grammes pour 183 x 110,5 x 17,8 mm. La version standard est vendue elle 38 500 yens au Japon, soit environ 235 euros, mais votre comptabilité vaut mieux que ça non ?

650 exemplaires dans le monde

La S100X Urushi sera mise en vente le 9 avril 2026 au prix de 99 000 yens, soit à peu près 600 euros. Elle est livrée dans un coffret avec des détails dorés et le logo Casio en feuille d'or. La production est limitée à 650 unités dans le monde, et on imagine bien que les collectionneurs japonais vont se ruer dessus.

Bon, 600 euros pour une calculatrice, ça fait quand même lever un sourcil. Mais on n'est clairement pas dans le même registre qu'une Casio de bureau à 10 balles. L'angle artisanal est sincère : un mois de travail par pièce, de la laque naturelle posée par des artisans avec presque un siècle de savoir-faire, ça a un prix.

Casio fait ici ce que les horlogers japonais comme Seiko pratiquent depuis longtemps, appliquer un savoir-faire ancestral à un objet technique. Reste que 650 exemplaires à ce tarif, ça va partir très vite, même si on aime bien l'idée.

Source : Hypebeast

Une startup spécialisée dans le dessalement de l'eau a perdu 200 000 dollars et quatre mois de recherche après avoir fait confiance à ChatGPT et Grok pour un choix de matériaux. Du coup, l'équipe a développé Rozum, un moteur de raisonnement qui fait tourner plusieurs modèles d'IA en parallèle et vérifie leurs réponses avant de les livrer.

Une erreur qui a fait très mal

L'histoire commence chez Waterline Development, une entreprise californienne qui travaille sur la désalinisation de l'eau. L'équipe devait choisir entre deux types d'électrodes en carbone pour son procédé. Elle a demandé à ChatGPT et à Grok de l'aider à trancher. Les deux modèles ont recommandé le tissu de carbone. Sauf que ce choix était le mauvais : mauvaise conductivité, problèmes de rétention d'eau, durabilité insuffisante. Derek Bednarski, le fondateur (passé par Tesla pendant huit ans), résume la situation : les modèles se sont trompés avec aplomb, et ça leur a coûté quatre mois et 200 000 dollars.

Et voilà que l'équipe a décidé de construire son propre outil. En janvier 2026, le projet est devenu une entreprise à part entière : Rozum Corporation, basée à San Mateo en Californie. Le nom vient du slave, il veut dire "raison".

Comment ça fonctionne

Rozum fait tourner plusieurs modèles d'IA en même temps sur une même question. Chaque réponse passe ensuite par un système de vérification qui utilise des outils déterministes : exécution de code, outils de chimie comme RDKit, mathématiques symboliques. Le système détecte les erreurs, les hallucinations, les calculs faux et les citations inventées.

Sur un test de 1 000 questions de niveau doctorat, cette vérification a signalé des affirmations non fondées dans 76,2 % des réponses des modèles. Et 21,3 % des sources citées par ces modèles n'existaient tout simplement pas. Sur le test de référence Humanity's Last Exam, Rozum affiche 65,7 % de bonnes réponses, soit 7 points de plus que le meilleur score connu publiquement.

Pas pour tout le monde

Le service est accessible sur liste d'attente. Il coûte plus cher qu'un modèle classique et prend beaucoup plus de temps, de quelques minutes à plusieurs heures par requête. Rozum ne vise pas le grand public. La cible, ce sont les ingénieurs, les chercheurs et les analystes qui prennent des décisions où chaque erreur coûte des millions.

Sur le papier, c'est malin. Quand on sait que trois quarts des réponses des meilleurs modèles contiennent des affirmations non vérifiées, on comprend que certains secteurs ne puissent pas se contenter d'un ChatGPT brut. Bon par contre, un outil qui met des heures à répondre et qui coûte plus cher, ça limite forcément l'usage au quotidien. On est clairement sur un produit de niche, pour ceux qui investissent des millions sur une analyse technique. Pour le commun des mortels qui demande une recette de gâteau à ChatGPT, on est tranquilles, a minima.

Source : Globenewswire

Google, iVerify et Lookout viennent de mettre au jour un kit d'exploitation baptisé DarkSword, capable de prendre le contrôle total d'un iPhone en enchaînant six failles iOS dont trois zero-day. Espions russes, vendeurs de surveillance turcs et hackers saoudiens s'en sont servis. Apple a corrigé le tir avec iOS 26.3, mais jusqu'à 270 millions d'appareils restent exposés.

Six failles, trois zero-day et un iPhone grand ouvert

Pour tout vous dire, DarkSword, avec son nom qui fait peur, n'est pas un petit malware de plus qui pointe le bout de son nez. C'est une chaîne d'exploitation complète écrite en JS, qui cible tous les iPhone qui tournent sous iOS, de la version 18.4 à la 18.7.

Le principe : vous tombez sur une page web piégée dans Safari, une iFrame charge du code malveillant, et c'est parti.

Ensuite, il contourne les protections du bac à sable via le processus GPU, escalade les privilèges jusqu'au noyau, et finit par injecter un module dans le daemon mediaplaybackd. Six vulnérabilités au total, dont trois étaient des zero-day au moment de leur exploitation : CVE-2026-20700, CVE-2025-43529 et CVE-2025-14174.

Et les données aspirées ne sont pas anecdotiques : e-mails, fichiers iCloud, contacts, SMS, historique Safari, mots de passe, photos, données de localisation, et même les messages Telegram et WhatsApp.

Les portefeuilles crypto aussi sont visés. Le tout en quelques secondes à peine, avec nettoyage des traces après exfiltration. Du travail soigné, d'après les chercheurs, même si le code n'est curieusement pas du tout obfusqué.

Espions russes, vendeurs de surveillance et sites ukrainiens piégés

Trois groupes distincts ont utilisé DarkSword depuis novembre 2025. Le premier, UNC6353, est un groupe d'espionnage présumé russe qui a ciblé des utilisateurs ukrainiens via des sites web compromis. Le deuxième, UNC6748, a utilisé un faux domaine Snapchat pour piéger des cibles en Arabie saoudite.

Et le troisième n'est autre que PARS Defense, un vendeur turc de solutions de surveillance commerciale. Chacun déploie sa propre variante de malware : GHOSTBLADE, GHOSTKNIFE ou GHOSTSABER selon le cas.

DarkSword est d'ailleurs le deuxième kit d'exploit iOS découvert en un mois, après Coruna. Les deux partagent une partie de leur infrastructure, mais sont développés par des équipes différentes.

Selon iVerify, jusqu'à 270 millions d'iPhone seraient potentiellement vulnérables, et Lookout estime que 15 % des appareils iOS en circulation tournent encore sur des versions antérieures à iOS 26.

Mettez à jour, et vite

Apple a corrigé l'ensemble des failles avec iOS 26.3, sorti plus tôt ce mois-ci. La version la plus récente est iOS 26.3.1. Si vous n'avez pas encore fait la mise à jour, c'est le moment.

Pour les profils les plus exposés — journalistes, militants, chercheurs en sécurité — Apple recommande aussi d'activer le mode Isolement, qui limite les surfaces d'attaque en désactivant certaines fonctionnalités de Safari et des services de messagerie.

Deux kits d'exploit iOS découvert en l'espace d'un mois, avec des acteurs aussi variés que des espions russes et des boîtes de surveillance turques, ça fait quand même beaucoup. On savait que l'iPhone n'était pas invulnérable, mais là on parle de chaînes complètes qui fonctionnent sur des versions récentes d'iOS, pas sur de vieux iPhone 6 oubliés dans un tiroir.

Bon, au moins, Apple a réagi et les correctifs sont là. Mais entre le moment où ces failles ont été exploitées, fin 2025, et leur correction complète, il s'est passé plusieurs mois. Franchement, si vous repoussez les mises à jour iOS depuis des semaines, c'est peut-être le bon moment d'appuyer sur le bouton.

"Something need doing ?" Si cette réplique vous file un frisson nostalgique, alors vous allez adorer Peon Ping !!

Il s'agit d'un outil CLI open source qui joue des voix de personnages de jeux vidéo quand vos agents IA ont besoin de votre attention. Vous lancez Claude Code, vous passez sur autre chose, et le moment venu, un peon de Warcraft III vous gueule "Work complete!" quand c'est terminé.

Concrètement, ce truc s'intercale via des hooks entre vous et votre IDE, comme ça, chaque événement (démarrage de session, fin de tâche, erreur, demande de permission) déclenche une réplique différente. Du coup le peon dit "Something need doing?" quand l'agent attend un input, et "I can't do that!" quand y'a une erreur.

llamafile est un projet complètement barré qui va vous permettre de transformer des modèles de langage en exécutables. Derrière se cache en fait la fusion de deux projets bien badass : llama.cpp , un framework open source de chatbot IA, et Cosmopolitan Libc , une libc portable pour compiler des programmes C multiplateformes. En combinant astucieusement ces deux technos, les petits gars de Mozilla ont réussi à pondre un outil qui transforme les poids de modèles de langage naturel en binaires exécutables.

Imaginez un peu, vous avez un modèle de langage qui pèse dans les 4 gigas, dans un format .gguf (un format couramment utilisé pour les poids de LLM). Et bien avec llamafile, vous pouvez le transformer en un exécutable standalone qui fonctionnera directement sur le système sur lequel il est sans avoir besoin d'installer quoi que ce soit. Ça va permettre de démocratiser l'utilisation et la diffusion des LLM.

Et niveau portabilité, c'est le feu puisque ça tourne sur six OS, de Windows à FreeBSD en passant par macOS. Les devs ont bien bossé pour que ça passe partout, en résolvant des trucs bien crados comme le support des GPU et de dlopen() dans Cosmopolitan et croyez-moi (enfin, croyez-les) ça n'a pas été une mince affaire !

Niveau perf aussi c'est du brutal ! Sur Linux llamafile utilise pledge() et SECCOMP pour sandboxer le bousin et empêcher les accès fichiers non désirés et avec les derniers patchs de Justine Tunney , la perf CPU pour l'inférence en local a pris un boost de malade du genre 10 fois plus rapide qu'avant. Même sur un Raspberry Pi on peut faire tourner des petits modèles à une vitesse honnête.

Mise à jour : llamafile 0.10

Bonne nouvelle, le projet est loin d'être mort puisque la version 0.10 vient de sortir (mars 2026) et elle apporte pas mal de changements. Déjà, le projet a migré de Mozilla Ocho vers Mozilla.ai , ce qui montre que Mozilla prend le truc au sérieux côté IA.

Le gros morceau de cette release, c'est un tout nouveau build system. Fini le bazar monolithique, maintenant llama.cpp, whisper.cpp et Stable Diffusion sont intégrés comme des sous-modules Git. L'avantage c'est que ça permet de suivre beaucoup plus facilement les dernières versions de llama.cpp et donc de supporter les modèles les plus récents dès leur sortie.

Côté utilisation, on a maintenant trois modes bien distincts :

• Mode TUI (Terminal User Interface) : vous chattez directement dans votre terminal avec le modèle, avec même un mode "think" pour le raisonnement étendu
• Mode CLI : pour poser une question rapide en one-shot, genre llamafile "c'est quoi un llamafile ?" et hop, la réponse arrive direct
• Mode serveur : avec le flag --server, ça lance le serveur llama.cpp classique pour exposer une API compatible OpenAI

Autre truc cool, le support multimodal est là avec le nouvel argument --image. Vous pouvez balancer une image au modèle et il l'analyse. Ça marche avec des modèles comme Qwen3-VL, LLaVA 1.6 ou Ministral 3.

Côté GPU, Metal fonctionne nativement sur macOS (ARM64) sans bidouille, et le support CUDA est restauré sur Linux. Par contre, le GPU sur Windows n'est pas encore de la partie, et le sandboxing via pledge()/SECCOMP a été temporairement retiré dans cette version.

Bref, si vous aviez testé llamafile il y a un moment et que vous aviez trouvé ça un peu limité, c'est peut-être le moment de retélécharger la bête et de voir ce que ça donne avec les modèles de 2026. C'est toujours aussi simple : un fichier, on le rend exécutable, on le lance, et c'est parti.

Alors on dit merci qui ?

Merci Mozilla ! 🙏🦊