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YouTube a encore frappé !

Bah oui parce que si vous pensiez échapper tranquillement aux pubs de la plateforme vidéo de Google sur votre smartphone grâce à votre petit bloqueur de pub préféré, et ben c’est raté. Ces derniers ont décidé de vous pourrir la vie si vous utilisez des applications tierces comme AdGuard ou uBlock Origin pour regarder vos vidéos sans ces satanées réclames.

Maintenant si vous essayez de passer à travers les mailles du filet publicitaire, vous risquez de vous retrouver avec des problèmes de lecture du genre la vidéo qui se met en pause toutes les 30 secondes pour charger ou carrément un message d’erreur qui vous envoie balader.

YouTube aurait lancé cette riposte parce que soi-disant, les créateurs de contenu méritent d’être rémunérés pour leur travail. C’est vrai, mais c’est surtout pour défendre leur énorme bout de gâteau. Perso, je m’en cogne un peu mais là où ça me gène, c’est qu’ils ont carrément menacé de sévir contre les applications qui ne respecteraient pas leurs conditions d’utilisation de l’API. Je vois pas ce qu’ils comptent faire exactement hormis couper l’accès à l’API… Mais j’ai peur que ça aille plus loin comme faire sauter les comptes Github de uBlock, Freetube, Youtube-dl et ce genre d’outils.

Bref, pas le choix, malheureusement. Si vous êtes équipé d’un bloqueur de pub sur votre smartphone ou votre tablette, attendez vous à galérer avec Youtube. Il ne vous restera plus qu’à prendre un abonnement Youtube Premium ou à retourner sur Dailymotion ^^.

Bon après, il reste toujours la bonne vieille méthode de l’adblock sur navigateur web hein. Mais pour combien de temps ?

Allez, je vais au dodo, j’ai les yeux qui se croisent.

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Si vous faites du streaming ou que vous jouez en ligne, vous connaissez probablement RNNoise qui supprime les bruits parasites qui gâchent vos enregistrement ou vos parties de CS, grâce à la magie des réseaux neuronaux. La bonne nouvelle du jour c’est qu’une nouvelle version vient de sortir.

Pour ceux qui ne connaîtraient pas, RNNoise c’est une bibliothèque open source développée par les petits génies de Xiph.Org et Mozilla qui utilise un modèle de réseau neuronal récurrent pour filtrer le bruit en temps réel, tout en préservant la qualité de la voix.

Et les nouveautés sont cool :

  • Déjà, ils ont ajouté des optimisations AVX2 et SSE4.1 pour booster les performances. Votre CPU va carburer comme jamais !
  • Ensuite, ils ont intégré une détection automatique des fonctionnalités CPU, pour utiliser au mieux votre hardware. Avec ça, peu importe votre CPU, il saura faire tourner RNNoise au poil !
  • Enfin, cerise sur le gâteau, les modèles fournis sont maintenant entraînés uniquement sur des datasets publics. Adieu les bases de données privées et bonjour la transparence ! 🌞

RNNoise ne se limite pas à éliminer les bruits lors de vos visioconférences. Cette merveille peut aussi améliorer la reconnaissance vocale, le traitement musical et bien d’autres tâches. En plus de la voix la plus probable, le modèle indique aussi la fiabilité de son estimation, ce qui est très utile pour la reconnaissance automatique de la parole. Mais ce n’est pas le seul facteur qui entre en jeu : les caractéristiques du locuteur, les modèles de langage et les techniques de traitement du signal ont aussi leur importance.

Pour le tester, c’est tout simple :

Commencez par cloner le dépôt GitHub de RNNoise

git clone https://github.com/xiph/rnnoise.git

Puis compilez le machin en lançant ces commandes

./autogen.sh
./configure
make

Pro tip : utilisez l’option -march=native dans vos CFLAGS pour profiter à fond des optimisations AVX2 !

Vous pouvez maintenant tester RNNoise sur un fichier audio brut en 16 bits / 48 kHz

./examples/rnnoise_demo input.pcm output.pc

Et voilà, votre audio ressortira propre comme un sou neuf, débarrassé de tous les bruits indésirables. Vous m’en direz des nouvelles !

Si vous voulez creuser le sujet, je vous recommande de jeter un oeil aux benchmarks RNNoise sur OpenBenchmarking. Vous verrez que c’est loin d’être une solution gadget : sur un bon gros CPU, on arrive à traiter 60 fois le temps réel ! De quoi livestreamer sur Twitch en toute sérénité. D’ailleurs, c’est marrant de voir que RNNoise cartonne aussi sur des architectures exotiques comme les puces POWER ou ARM. Les développeurs ont vraiment fait du bon boulot pour rendre leur code portable. Respect ! 🙌

Bon allez, je ne vais pas vous bassiner plus longtemps et je vous invite à consulter l’excellent article de Jean-Marc Valin. C’est fascinant de voir comment on peut exploiter le deep learning pour améliorer des algorithmes de traitement du signal traditionnels.

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Au pays du Soleil-Levant, un certain Yoshihiro Yamakawa, âgé de 36 ans et résidant dans la charmante ville d’Uji, s’est retrouvé dans de beaux draps. Ce décorateur d’intérieur est soupçonné d’avoir enfreint la loi sur la prévention de la concurrence déloyale en modifiant illégalement les capacités des petits monstres apparaissant dans le célèbre jeu Nintendo Switch « Pokémon Violet ». Selon les autorités, il aurait utilisé des outils spécialisés pour altérer le code du jeu et créer des Pokémon rares aux caractéristiques surpuissantes.

Mais attendez, ce n’est pas tout ! Non content de jouer les apprentis sorciers avec les données du jeu, notre cher Yamakawa a eu la brillante idée de vendre ces Pokémon modifiés pour la modique somme de 13 000 yens (environ 89 euros) pièce, via des marketplaces en ligne. Une sacrée arnaque !

Bien évidemment, Nintendo et The Pokémon Company ne sont pas du genre à laisser passer ce genre de choses surtout quand on touche à leurs précieuses licences. A ce moment là, ils sortent les Dracolosses et justement, Yamakawa risque gros : jusqu’à 5 ans de prison et une amende de 5 millions de yens. De quoi lui faire passer l’envie de jouer au plus malin.

Mais le plus dingue dans tout ça, c’est que les logiciels utilisés pour modifier les données de sauvegarde sont disponibles gratuitement sur Internet. Pas besoin d’être un Mewtwo de l’informatique pour s’en servir. Du coup, les ventes illégales de Pokémon modifiés pullulent sur la toile, générant des revenus estimés à plusieurs millions de yens.

L’association de protection des droits d’auteur des logiciels informatiques (ACCS) met en garde contre ces pratiques qui, non seulement gâchent le plaisir de jouer, mais peuvent aussi déséquilibrer les combats en ligne en donnant des avantages injustes à certains joueurs. Et puis, soyons honnêtes, c’est un peu comme tricher aux examens avec ChatGPT : c’est mal et ça ne rend pas plus intelligent !

Alors, chers dresseurs en herbe, la prochaine fois que vous tomberez sur une annonce alléchante proposant des Pokémon surpuissants à prix cassé, méfiez-vous ! Non seulement vous risquez de vous faire rouler dans la poudre d’escampette, mais en plus, vous encourez de sérieux ennuis avec la justice.

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Vous en avez sûrement entendu parler ces derniers mois, le célèbre Youtubeur Cyprien est au cœur d’une polémique malgré lui. En effet, son image a été utilisée dans des deepfakes pour faire la promotion de jeux mobiles plus que douteux.

C’est donc bien une IA (et des humains) qui est derrière ces vidéos détournant l’image de Cyprien pour lui faire dire ce qu’il n’a jamais dit. On le voit notamment vanter les mérites d’une app soi-disant révolutionnaire pour gagner de l’argent facilement. Le souci, c’est que cette app sent l’arnaque à plein nez…

Résultat des courses, Cyprien s’est senti obligé de réagir pour démentir son implication dans ces pubs. À travers une vidéo mi-sérieuse mi-humoristique, il met en garde contre les dérives de l’IA et des deepfakes.

C’est quand même flippant de voir son image utilisée à son insu pour promouvoir des trucs plus que limite. Rien que le fait qu’il soit obligé de démentir montre à quel point un deepfake peut semer le doute dans l’esprit des gens, donc il fait bien de sonner l’alerte à travers sa vidéo.

Et c’est là qu’on se rend compte à quel point ces technologies peuvent être dangereuses si elles tombent entre de mauvaises mains. Aujourd’hui c’est Cyprien qui trinque, mais demain ça pourrait être n’importe qui d’entre nous. En attendant, méfiance quand vous voyez une vidéo d’une célébrité qui fait la promo d’un produit. Surtout si c’est pour une app ou un vpn (ah non, pas un vpn ^^). Y’a 9 chances sur 10 pour que ce soit un deepfake !

Perso, je l’ai trouvé au top cette vidéo, donc comme d’hab, je fais tourner.

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Vous êtes un étudiant en informatique, tout frais, tout nouveau, et on vous balance des exercices de programmation à faire. Panique à bord !

Mais attendez, c’est quoi ce truc là-bas ?

Ah bah oui, c’est ChatGPT, votre nouveau meilleur pote ! Il est capable de résoudre vos exos en deux temps trois mouvements, grâce à des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et d’analyse de langage de programmation, mais attention, c’est pas si simple.

Des chercheurs ont voulu creuser la question et voir comment ces générateurs de code IA influencent vraiment l’apprentissage des étudiants et pour cela, ils ont réalisé 2 études. Dans la première, ils ont pris 69 étudiants, des novices complets en Python et les ont séparés en deux groupes : Ceux qui utiliseront l’IA et ceux qui coderont à l’ancienne sans IA.

Durant 7 sessions, ils leur ont donné des exos à faire. Les Jedis boostés à l’IA avaient accès à un générateur de code basé sur Codex, un modèle d’apprentissage automatique qui utilise le NLP et l’analyse de langage de programmation pour générer du code à partir des entrées des utilisateurs. Les autres, eux, devaient se débrouiller.

Résultat des courses ?

Les dev augmenté à l’IA ont cartonné ! Ils ont fini 91% des tâches contre 79% pour les autres. En plus, leur code était beaucoup plus correct. Toutefois, sur les tâches où il fallait modifier du code existant, les deux groupes étaient au coude à coude. Ensuite, ils ont fait passer des tests de connaissance aux étudiants, sans l’IA. Et là, surprise ! Les deux groupes ont eu des scores similaires. Mais quand ils ont refait les tests une semaine plus tard, les étudiants du goupe boosté à l’IA ont mieux retenu ce qu’ils avaient appris.

Dans la deuxième étude, les chercheurs ont analysé comment les étudiants utilisaient vraiment le générateur de code. Et là, révélations ! Certains en abusaient grave, genre copier-coller direct la consigne sans réfléchir. Pas cool ! 😅 Mais d’autres étaient plus malins et s’en servaient pour décomposer le problème en sous-tâches ou vérifier leur propre code.

Alors, que faut-il en retenir ?

Et bien que l’IA peut être un super outil pour apprendre à coder, mais à condition savoir l’utiliser intelligemment. C’est pourquoi les concepteurs d’outils et les profs doivent encourager une utilisation responsable et auto-régulée de ces générateurs de code. Sinon, c’est le drame assuré !

Pour ma part, vous le savez, le développement, c’est pas mon truc. Mais depuis que l’IA a débarqué dans ma vie, « sky is the limit » et ça m’aide énormément. Et comme ces étudiants, si je pose mon cerveau que je passe en mode copié-collé IA, à la fin, je vais avoir du caca. Mais si je comprends ce que je veux faire, si je maitrise mon code plus comme un chef de projet bien technique et bien c’est redoutablement efficace. Et ce qui est encore plus cool, c’est que j’apprends plein de trucs. On dit souvent qu’il faut forger pour devenir forgeron. Et bien là c’est le cas, car je ne m’encombre plus des problématiques de syntaxe, et je construis brique par brique mes outils en comprenant tout ce que je fais. Donc l’IA pour développer, oui !! Mais en laissant le cerveau allumé.

En tout cas, une chose est sûre, c’est en train de révolutionner l’apprentissage du code. Ça promet pour le futur mais faudra veiller à ce que les étudiants apprennent vraiment à faire les choses et ne deviennent pas des zombies du copier-coller (on avait déjà le souci avec StackOverflow, cela dit…).

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