Depuis ce week-end, bonne nouvelle les zamis, puisque ce bon vieux ffmpeg sait maintenant fabriquer des images qui n'ont jamais été filmées. Oui oui ! Et ça c'est possible grâce à un filtre qui s'appelle fruc_vulkan, qui permet de calculer le mouvement entre deux images grâce au bloc dédié des GeForce RTX, pour ensuite synthétiser ce qui manque entre les deux. Grâce à ça, un 24 images par seconde ressort sans souci en version 60 images par seconde.

La cadence de sortie se paramètre, donc vous pouvez aussi faire du 25 vers du 50, du 30 vers 60, ou n'importe quelle valeur intermédiaire. C'est donc beaucoup plus souple que le filtre équivalent côté AMD, frc_amf, qui ne sait que doubler la fréquence et ne fonctionner qu'en DirectX...

Fabriquer ce genre d'images intercalaires n'a rien de neuf, cela dit... L'outil RIFE convertissait déjà du 24 fps en 96 en 2020. Mais ce qui change ici, c'est qu'il n'y a plus de chaîne externe, plus d'aller-retour par des milliers de PNG, puisque tout tient dans le graphe de filtres, entre le décodage et l'encodage.

Le filtre logiciel historique de ffmpeg, minterpolate, existe pourtant depuis des années mais c'était loin d'être du temps réel. Alors que là, le vrai gain avec cette nouvelle feature, c'est qu'on passe en full temps réel. Ça veut dire que sur un catalogue à réencoder, l'interpolation cesse d'être l'élément qui bloque toute la chaîne de conversion.

Pour l'essayer il vous faut une RTX 30 ou plus récente. Il faut aussi compiler une version de développement car ce filtre est arrivé après la sortie de ffmpeg 9.0, ce qui veut dire que pour le moment, il n'est dans aucune release et ne sera dans aucun paquet avant la prochaine.

La commande suit ensuite le motif habituel des filtres Vulkan, qui veulent les images en mémoire GPU :

ffmpeg -init_hw_device vulkan=vk:0 -filter_hw_device vk -i entree.mp4 -vf "format=yuv420p,hwupload,fruc_vulkan=fps=60,hwdownload,format=yuv420p" sortie.mp4

L'auteur du filtre prévient quand même qu'en 2160p24, les réglages par défaut ne suivront pas en temps réel et qu'il faudra alors descendre la qualité d'estimation du mouvement. Ça s'écrit comme ceci :

fruc_vulkan=fps=60:perf=medium:grid=2

En traitement par lots maintenant, la question ne se pose pas, c'est juste plus lent.

Maintenant, les pros de l'encodage, redescendez de votre chaise parce que j'ai quand même quelques mauvaises nouvelles... Tout d'abord, on n'a aucune stat indépendante sur le débit ou la qualité. Et il y a aussi un défaut que l'auteur du patch documente lui-même... En fait, dans les zones sans texture, le moteur invente un mouvement faux mais cohérent, qui laisse des "fantômes" autour des objets. La parade existe heureusement, mais c'est une heuristique, qui demande quelques réglages à la main sur des échantillons.

Et il y a aussi un coût qu'on oublie... Car doubler la cadence, c'est donner deux fois plus d'images à avaler à l'encodeur, donc, il y a toujours une espèce de goulot d'étranglement. Et puis après il y a le rendu... un film de cinéma en 24 images par seconde qu'on monte à 60 prend immédiatement un aspect téléfilm que les cinéastes détestent !! Imaginez l'Odyssée de Nolan avec l'aspect visuel de Plus Belle La Vie... Ahahaha. Après sur de l'animation ou un ralenti, ça se défend bien sûr mais sur du cinéma, c'est un choix à prendre et pas une amélioration. En tout cas, c'est mon avis.

Ah et dernier point, parce que la confusion est déjà partout dans les commentaires sur le net : Tout ça se passe à l'encodage ! Je répète : A L'ENCODAGE ! Le fichier qui sort de ffmpeg est une vidéo NORMALE. Absolument personne n'aura besoin d'une carte graphique GeForce pour la regarder ! OK ? 😘

Source : Phoronix

Voilà le genre de rumeur qui fait tousser tout un secteur. D'après plusieurs médias américains bien branchés, Nvidia serait sur le point de poser 12,9 milliards de dollars sur la table pour avaler Hugging Face. Aucun des deux ne confirme, l'accord peut encore capoter, mais l'annonce serait proche.

Un mot pour ceux qui ne connaissent pas. Hugging Face, c'est un peu le GitHub de l'IA, un immense dépôt en ligne où les développeurs du monde entier rangent, échangent et récupèrent des modèles d'intelligence artificielle libres, avec les paquets de données qui vont avec.

Toute une communauté y a planté sa tente, celle qui triture l'IA loin des grosses forteresses fermées d'OpenAI ou de Google, et qui en a fait son point de ralliement.

En rachetant Hugging Face pour un tel montant, Nvidia n'empocherait pas uniquement la bibliothèque ultime des modèles IA, mais elle poserait aussi ses grosses fesses en plein milieu du carrefour où tout l'IA mondiale ouverte transite. C'est loin d'être négligeable.

Rappelons que la boîte tient déjà les puces qui font tourner à peu près toute l'intelligence artificielle de la planète. Ajoutez le dépôt où les développeurs vont piocher leurs modèles, et vous obtenez les deux bouts de la ficelle dans la même main, ce qui fait tout de même beaucoup pour un seul acteur.

En plus de ça, il y a la question du Cloud, un sujet qui intéresse très fort Nvidia depuis bien longtemps. Racheter Hugging Face permettrait à l'entreprise de refourguer sa puissance de calcul à tous les clients de la plateforme, qui ont tous de vrais besoins en cloud.

Ce flirt ne date d'ailleurs pas d'hier. Nvidia y avait déjà glissé quelques billets en 2023, quand Hugging Face valait 4,5 milliards, puis tenté d'y remettre 500 millions fin de l'année dernière, sauf que la réponse a été non. On est donc passé du pied dans la porte à l'envie de tout emporter.

Source : Techcrunch

Je m'en doutais un peu mais c'est confirmé, derrière chaque session GeForce NOW tourne un vrai Windows, et cette machine virtuelle est moins verrouillée qu'elle en a l'air. En effet, une démo du moddeur Zortos montre le service qui s'ouvre non pas sur un jeu, mais sur un bureau complet, avec barre des tâches, menu démarrer et icônes.

La manip passe par le jeu Trove... Pendant le lancement, Zortos ouvre le navigateur web intégré de Steam, se balade dans les dossiers de la machine, récupère un exécutable et remplace quelques chemins dans le répertoire du jeu. Au démarrage suivant, Windows s'affiche alors à la place du jeu. Tout ça repose sur SalsaNOW , un outil open source signé dpadGuy.

Une fois le bureau ouvert, la machine encaisse à peu près tout ce qui ne réclame pas de droits administrateur. Zortos y a fait tourner Wallpaper Engine pour les fonds animés et LM Studio avec le modèle Gemma 4. Et pour les logiciels qui exigent une installation privilégiée, ils peuvent sans souci être préparés en version portable sur son propre PC, puis décompressés là-haut.

Reste que ce bureau est un bac à sable. La session tourne en compte utilisateur simple, donc pas de droits administrateur, pas d'anticheat noyau, et beaucoup d'installations qui finissent sur un refus d'accès.

L'autre mur, c'est la persistance. Sans l'option de stockage payante, tout disparaît à la déconnexion. Et même en la prenant, la machine ne conserve que vos Documents, l'AppData du compte, baptisé kiosk, et le contenu du lecteur I:. Tout le reste repart de zéro à la session suivante, et fermer l'explorateur de fichiers coupe la connexion sur-le-champ.

Dernier filtre, et pas le moindre, ça ne fonctionne que sur les abonnements payants, ceux dont je détaillais les formules quand Nvidia a sorti son client Linux natif . L'offre gratuite est hors jeu, tout comme les GeForce NOW opérés par les partenaires alliance.

Charger la vidéo depuis YouTube Ce clic autorise une connexion à Google : adresse IP transmise et traceurs possibles. En savoir plus Voir cette vidéo sur YouTube

Maintenant, qu'en est-il du règlement ? Eh bien comme vous vous en doutez, les conditions d'utilisation interdisent formellement de contourner les mécanismes de sécurité ou d'authentification du service, et Nvidia se réserve le droit de suspendre ou de restreindre un compte à sa discrétion. En cas de suspension, la période coupée n'est pas remboursée.

Mais à ce jour, aucun bannissement lié à ces méthodes n'a été rapporté, et Nvidia n'a sorti ni correctif ni communiqué. Voilà, c'est rigolo comme bidouille, mais si vous vous lancez, c'est votre compte que vous mettez en jeu.

Reste maintenant à voir combien de temps la porte restera ouverte.

Source

Petite victoire pour le logiciel libre. Avec la prochaine version du noyau Linux, la 7.2, le pilote Nouveau va enfin prendre en charge le GA100 de NVIDIA.

Pour situer, Nouveau, c'est le pilote graphique libre développé par la communauté pour faire fonctionner les cartes NVIDIA sans dépendre du pilote propriétaire maison.

Le GA100, lui, n'est pas une carte de gamer. C'est la puce qui anime l'A100, l'accélérateur que NVIDIA vend par camions entiers aux data centers pour entraîner les IA et faire tourner du calcul scientifique. Une bête taillée uniquement pour le calcul, sans même de sortie vidéo.

Et c'est justement ce qui posait problème. Nouveau gérait déjà les autres cartes de la génération Ampere grâce au GSP, un petit processeur embarqué sur la carte qui sert d'intermédiaire pour la piloter.

Sauf que le GA100, étant une puce entièrement dédiée au calcul, faisait bande à part et réclamait un traitement particulier, en réutilisant au passage des bouts de code prévus pour la génération précédente. NVIDIA a fini par publier les correctifs nécessaires en février, et ils arrivent donc maintenant dans le noyau.

Attention quand même à ne pas crier victoire trop vite. Le pilote côté noyau est prêt, d'accord, mais la partie logicielle qui permet réellement d'exploiter la carte pour faire du calcul n'est pas encore au point côté libre.

Les outils comme Mesa ou les pilotes OpenCL ne savent toujours pas gérer une carte NVIDIA dépourvue de moteur 3D. Il reste du boulot avant d'avoir une chaîne entièrement open source du début à la fin.

Source : Phoronix

Avec la sortie de CUDA 13.3, NVIDIA renforce son écosystème GPU sur deux fronts importants. La version Python passe officiellement en 1.0 (donc considérée comme stable et utilisable en production), et CUDA Tile arrive nativement pour les développeurs C++.

Petit rappel pour les non-initiés : CUDA, c'est l'outil que tout le monde utilise pour faire tourner du calcul sur les cartes graphiques NVIDIA, principalement pour l'IA et le calcul scientifique. 

Historiquement, c'est du C/C++ à 99%. NVIDIA pousse depuis quelques années pour rendre tout ça accessible en Python, et ce passage en 1.0 marque une étape importante. À partir de maintenant, l'API ne changera plus brutalement entre les versions mineures.

En pratique, les développeurs peuvent désormais compter dessus pour leurs projets long terme. La version 1.0 ajoute aussi le support des "green contexts" (un système pour réserver une partie de la GPU à des tâches isolées) et du checkpointing CUDA (la possibilité de sauvegarder l'état d'une exécution GPU pour la reprendre plus tard).

L'autre gros morceau, c'est CUDA Tile pour C++. Le modèle de programmation "tile" consiste à découper un calcul en blocs uniformes traités en parallèle, plutôt que de gérer chaque fil d'exécution individuellement (la GPU en fait tourner des milliers en même temps).

Il était déjà disponible en Python via des bibliothèques comme Triton. Il arrive maintenant en C++. L'idée est de monter d'un cran en abstraction : vous décrivez ce que vous voulez faire au niveau du bloc, et le compilateur s'occupe de mapper ça sur les threads. Le support couvre les GPU Hopper (l'architecture haut de gamme de NVIDIA pour les datacenters IA) et toutes les architectures plus récentes.

En bonus, NVIDIA introduit CompileIQ, un framework d'auto-tuning du compilateur qui promet jusqu'à 15% de gain sur des opérations critiques comme la multiplication de matrices ou les mécanismes d'attention utilisés dans les modèles d'IA. Le support du C++23 dans les compilateurs NVCC et NVRTC est aussi de la partie.

Pour les développeurs IA, c'est une nouvelle version importante. La programmation GPU est toujours un domaine très technique, mais NVIDIA réduit progressivement la barrière d'entrée, surtout côté Python. AMD a du boulot pour rattraper son retard avec ROCm, leur équivalent maison qui peine encore à convaincre la communauté.

Source : Phoronix

Ça y est les amis, NVIDIA a enfin lâché son client GeForce Now natif pour Linux ! Après des années à bidouiller avec des solutions non officielles ou à passer par le navigateur (beurk ^^), on a ENFIN droit à une vraie app qui tourne en natif.

Pour ceux qui débarquent, GeForce Now c'est donc le service de cloud gaming de NVIDIA. En gros, vous jouez à vos jeux sur des serveurs surpuissants équipés de RTX 5080, et le flux vidéo est streamé sur votre machine. Du coup, même si votre PC date de Mathusalem, vous pouvez faire tourner Cyberpunk 2077 en Ultra comme si de rien n'était.

Après y'a quand même un truc important à piger c'est que vos jeux, faut les acheter à côté. GeForce Now ne vend rien, il se connecte à vos bibliothèques Steam, Epic Games Store, Ubisoft Connect et compagnie. Ainsi, si vous possédez déjà des jeux sur ces plateformes, vous les retrouvez directement dans l'interface. Par contre, tous les jeux ne sont pas compatibles, mais il y a un catalogue d'environ 2000 titres supportés.

Ce qu'il vous faut

Côté config, c'est pas trop exigeant vu que c'est votre connexion internet qui fait le gros du boulot :

• Ubuntu 24.04 LTS (officiellement supporté, mais ça tourne aussi sur d'autres distros via Flatpak)
• Un GPU compatible Vulkan Video pour le décodage H.264/H.265 (GeForce série 10 minimum, ou Intel/AMD récent)
• Une connexion internet correcte : 15 Mbps pour du 720p, 25 Mbps pour du 1080p, et 65 Mbps si vous voulez taper dans le 5K à 120 fps
• Latence réseau inférieure à 80ms (privilégiez l'Ethernet ou le WiFi 5 GHz)

Comment installer le bazar

L'installation est carrément simple puisque NVIDIA distribue l'app via Flatpak, donc c'est universel. La première méthode qui est à mon sens la plus rapide c'est que vous téléchargiez le fichier .bin depuis le site officiel . Ensuite vous le rendez exécutable et vous le lancez :

chmod +x GeForceNOWSetup.bin
./GeForceNOWSetup.bin

flatpak remote-add --user --if-not-exists GeForceNOW https://international.download.nvidia.com/GFNLinux/flatpak/geforcenow.flatpakrepo

flatpak install flathub org.freedesktop.Platform//24.08

flatpak install -y --user GeForceNOW com.nvidia.geforcenow

flatpak override --user --nosocket=wayland com.nvidia.geforcenow

Bon, celle-là elle est gratinée. NVIDIA, le géant des GPU, a directement contacté Anna's Archive pour accéder à environ 500 To de livres piratés. Contacté, négocié, payé. Comme ça, tranquillou.

C'est une class action (dossier n°1:26-cv-00002 au tribunal fédéral de New York, pour ceux qui veulent aller checker) qui a fait fuiter ces fameux emails internes. En gros, un membre de l'équipe "data strategy" de NVIDIA a négocié un accès haute vitesse aux collections piratées de la bibliothèque. Et le plus beau dans l'histoire c'est qu'Anna's Archive les a PRÉVENUS que les données étaient illégales. Genre, texto : "Vous avez une autorisation interne pour ça ?"

La réponse est arrivée en moins d'une semaine. Feu vert. Sauf que bon, quand on lit ça avec du recul, c'est quand même sacrément culotté.

Le contexte, c'était surtout la pression de livrer pour la GTC 2023 (la Developer Conference de NVIDIA). Fallait nourrir les modèles d'IA coûte que coûte, et le dataset Books3 (196 000 bouquins issus de Bibliotik), plus LibGen, Sci-Hub, Z-Library... ça faisait un buffet de 500 To et de leur côté Anna's Archive facturait des dizaines de milliers de dollars pour l'accès rapide.

Sérieux, j'aurais aimé voir la tête du service juridique de NVIDIA en lisant cet email...

En parallèle, Anna's Archive se prend un procès complètement délirant puisque Spotify, Universal Music, Warner et Sony réclament 13 000 milliards de dollars (13 TRILLIONS, soit à peu près le PIB de la Chine). C'est en lien avec leur backup de 300 To de Spotify dont je vous avais parlé ici. Le juge Rakoff a émis une injonction mondiale le 20 janvier, ce qui a fait tomber plusieurs domaines du site .

NVIDIA plaide le "fair use" évidemment. Mouais. On verra bien ce qu'en pensera le juge, mais quand les emails prouvent qu'on t'a prévenu que c'était illégal et que t'as quand même dit "go"... c'est pas ouf comme défense.

En attendant, entre le procès Spotify et ces emails, Anna's Archive est devenue l'ennemi public numéro un de toute l'industrie du contenu sur le web.

Affaire à suivre !

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On sait que l'IA bouffe le monde et la santé n'est pas épargnée... En effet, NVIDIA vient d'annoncer un partenariat massif avec le géant pharmaceutique Eli Lilly pour créer un labo de co-innovation en plein cœur de la Silicon Valley ou pas loin...

Ça discute quand même d'un investissement commun qui pourrait grimper jusqu'à 1 milliard de dollars sur les cinq prochaines années. Et le but c'est d'utiliser la puissance de calcul de NVIDIA et ses modèles d'IA pour trouver de nouveaux médicaments plus vite et plus efficacement. Jensen Huang, le boss de NVIDIA, est d'ailleurs convaincu que c'est dans les sciences de la vie que l'IA aura son impact le plus profond. Et quand Jensen dit un truc, en général, les serveurs chauffent derrière ^^.

En gros, ils vont monter un système d'apprentissage continu afin de faire bosser en boucle les "wet labs" de Lilly (les vrais labos avec des éprouvettes et des chercheurs) avec des "dry labs" computationnels (les serveurs de NVIDIA). Ce sont des expériences réelles qui vont nourrir les modèles d'IA, qui suggèreront ensuite de nouvelles expériences, et ainsi de suite, 24h/24.

Côté matos, ils vont s'appuyer sur la plateforme BioNeMo de NVIDIA et sur la future architecture Vera Rubin (qui devrait pointer le bout de son nez fin 2026). Et de ce que j'ai compris, ils ne vont pas s'arrêter à la recherche pure puisqu'ils comptent aussi utiliser l'IA, la robotique et les jumeaux numériques (via NVIDIA Omniverse) pour optimiser les lignes de production et la chaîne logistique, histoire d'être sûr que quand ils trouveront un remède miracle afin de le fabriquer à grande échelle sans galérer.

Ahaha, on n'a pas fini d’entendre chialer les complotistes adorateurs de la 5G ^^

C'est fou comme ça avance vite quand même... on est passé de la phase "je demande à ChatGPT c'est quoi ces boutons que j'ai sur les fesses" à la phase "on construit des usines à médicaments pilotées par IA".

C'est prometteur pour la suite !

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Vous avez une vieille GTX 1060 qui tourne nickel sous Arch Linux ? C'est con, NVIDIA vient de vous mettre un beau coup de pied aux fesses car la boîte au caméléon vert a décidé d'abandonner le support des GPU Pascal (les GTX 10xx) dans son dernier driver 590 et ça crée un joyeux bordel, notamment sur Arch.

Le problème, c'est que quand vous faites une mise à jour système sur Arch avec une vieille carte Pascal ou Maxwell, le nouveau driver refuse de charger. Résultat, vous vous retrouvez éjecté vers la ligne de commande sans interface graphique. Sympa pour débugger quand y'a plus d'écran qui fonctionne...

Faut dire que le modèle "rolling release" d'Arch fait que les utilisateurs ont reçu ce driver incompatible automatiquement avec leur mise à jour. Ils n'ont pas eu le temps de dire ouf que leur système était déjà cassé. Et les GTX 1060 et 1050 Ti, c'est pas exactement des cartes de musée... Y'en a encore pas mal qui tournent sur Steam, et même si parmi leurs propriétaires, seule une poignée utilise Linux, et encore moins Arch, ça fait quand même du monde impacté.

Pour s'en sortir, y'a deux solutions. La première, c'est d'installer le driver legacy nvidia-580xx-dkms depuis l'AUR, qui est maintenu par l'équipe CachyOS. Le hic, c'est que ça crée des problèmes de dépendances avec Steam, donc faut aussi installer lib32-nvidia-580xx-utils pour que les jeux 32 bits fonctionnent. La deuxième option, c'est de basculer sur Nouveau, le driver open source fait par reverse engineering. Ça marche, mais avec les limitations que ça implique niveau performances et fonctionnalités.

Ce qui me rend dingue dans cette histoire, c'est que pendant des années, NVIDIA a refusé de fournir de la documentation pour ses GPU, forçant la communauté Linux à utiliser le reverse engineering pour Nouveau. Et depuis 2022, ils ont ouvert les modules kernel pour les architectures Turing et plus récentes, mais les parties user-space et le firmware restent propriétaires. Et surtout, aucune aide pour les vieilles cartes comme Pascal !! Du coup, maintenant que NVIDIA abandonne ces générations de cartes, c'est aux bénévoles de la communauté de maintenir les drivers legacy... Pas cool.

D'ailleurs, l'annonce officielle d'Arch Linux précise que les cartes Turing et plus récentes (RTX 20xx et GTX 1650+) vont automatiquement basculer vers les modules kernel open source, donc pas d'intervention manuelle pour eux. C'est uniquement les propriétaires de vieilles Pascal/Maxwell qui doivent se taper le boulot.

Bref, si vous avez une carte Pascal sous Arch, basculez sur nvidia-580xx-dkms avant votre prochain pacman -Syu. Dans sa grande bonté, NVIDIA a aussi promis des patchs de sécu jusqu'en 2028, mais bon, on a vu ce que valent leurs promesses côté Linux...

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Vous voulez faire tourner un modèle d'IA en local sans avoir besoin d'un serveur de la NASA ? Eh bien Nvidia vient de lâcher une bombe avec Nemotron 3, une famille de modèles open source plutôt impressionnant et surtout, ils ont publié leurs données d'entraînement afin de jouer la transparence totale. Chapeau !

Le modèle phare de cette nouvelle famille s'appelle Nemotron 3 Nano et c'est un modèle de 30 milliards de paramètres, mais attention, il n'en active que 3,5 milliards à la fois grâce à une architecture hybride qui mélange du Mamba-2 et du Mixture-of-Experts ( MoE ). Ça permet de garder des performances de ouf tout en restant léger niveau ressources.

Sous le capot, Nvidia a également mis le paquet puisque le modèle a été entraîné sur 25 trillions de tokens. J'ai bien dit "trillions"... Pour vous donner une idée, les données d'entraînement incluent du Common Crawl de 2013 à 2025, du code dans 43 langages différents, des articles scientifiques, et une tonne de données synthétiques générées par d'autres modèles. Et tout ça, Nvidia l'a rendu public donc vous pouvez télécharger les datasets sur Hugging Face et vérifier par vous-même ce qui a servi à entraîner le bouzin.

Côté performances, Nemotron 3 Nano se défend plutôt bien . Sur les benchmarks de raisonnement mathématique comme AIME25, il atteint 99,2% quand on lui donne accès à des outils. Sur le coding avec LiveCodeBench, il tape du 68,3%, ce qui le place devant Qwen3-30B. Et pour les tâches d'agent logiciel genre SWE-Bench, il monte à 38,8%. Pas mal pour un modèle qu'on peut faire tourner sur du matos grand public.

D'ailleurs, parlons du matos justement. Nemotron 3 Nano tourne sur des cartes comme la H100, la A100, ou même la future RTX PRO 6000 et supporte jusqu'à 1 million de tokens en contexte si vous avez assez de VRAM. Et niveau vitesse, Nvidia annonce un débit de tokens 4 fois supérieur à la génération précédente, avec 60% de tokens de raisonnement en moins. C'est donc exactement ce que tout le monde demande à saoir du token qui sort vite pour les workflows agentiques.

Maintenant, pour l'utiliser, c'est hyper simple. Il est dispo sur Hugging Face, et vous pouvez le lancer avec Transformers, vLLM, TensorRT, ou même llama.cpp. Y'a même un mode "thinking" qu'on peut activer ou désactiver selon si on veut du raisonnement poussé ou des réponses rapides.

Pour ma part, je l'ai testé à l'aide d'Ollama comme ceci :

ollama run nemotron-3-nano:30b

La guerre fait rage dans les coulisses du noyau Linux car d’un côté, nous avons les vétérans du C qui hurlent à la trahison, et de l’autre, les évangélistes de Rust qui brandissent leurs promesses de sécurité mémoire !

Et au milieu de tout ça, y’a Linus Torvalds qui joue les arbitres en essayant de calmer tout le monde. Et pendant que les développeurs se chamaillent sur les forums comme des gosses dans une cour de récré, Rust vient discrètement de marquer un point décisif avec la sortie du kernel Linux 6.15.