Choses à Savoir TECH

Des vidéos de vacances en 4K qui remplissent votre espace de stockage, un fichier MKV illisible sur votre téléviseur, ou encore une pièce jointe trop lourde pour être envoyée par e-mail… ces problèmes sont devenus courants. Et depuis plus de vingt ans, un logiciel gratuit y apporte une réponse : HandBrake.
Son fonctionnement est volontairement simple. On importe une vidéo, on choisit un format de sortie, puis on lance la conversion. Derrière cette apparente simplicité, le logiciel est capable de gérer une grande variété de formats : MKV, AVI, MOV, MP4 ou WebM. Il peut même traiter des DVD ou Blu-ray non protégés, à condition qu’ils ne soient pas verrouillés par des systèmes de sécurité.

L’intérêt principal de HandBrake, c’est la compression. Autrement dit, réduire la taille d’un fichier sans dégrader visiblement la qualité. Pour cela, il s’appuie sur différents codecs, des technologies qui permettent d’encoder et de décoder la vidéo. Parmi eux, le H.264, très répandu et compatible avec la plupart des appareils, ou le H.265, plus récent, qui permet d’obtenir des fichiers plus légers à qualité équivalente. Pour les utilisateurs les plus exigeants, le codec AV1 offre encore plus d’efficacité, au prix d’un traitement plus lourd.

Le logiciel tire aussi parti de l’accélération matérielle. Concrètement, il utilise la puissance des cartes graphiques, NVIDIA, AMD ou Intel, pour accélérer le traitement. Résultat : une vidéo 4K de vingt minutes peut être compressée en quelques minutes sur un ordinateur récent. Pour les débutants, des profils prédéfinis simplifient la prise en main. Il suffit de choisir un appareil, smartphone, console ou télévision, pour obtenir un réglage optimisé. Les utilisateurs plus avancés peuvent aller plus loin : ajuster le débit, la résolution, ou appliquer des filtres pour améliorer l’image.

HandBrake permet aussi de traiter plusieurs fichiers en une seule fois, grâce à un système de file d’attente. Pratique pour convertir toute une bibliothèque vidéo. Disponible sur Windows, macOS et Linux, avec une interface en français, le logiciel continue d’évoluer. Sa dernière version améliore notamment la gestion des vidéos HDR et corrige plusieurs bugs.
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C’est un outil qui pourrait bien changer le quotidien de certains professionnels du chiffre. Romain Simon, développeur chez Yuki Capital, a publié fin mars 2026 sur GitHub un projet baptisé Paperasse. Son ambition : automatiser une grande partie des tâches comptables et fiscales françaises grâce à des agents d’intelligence artificielle.
Concrètement, Paperasse se présente comme une bibliothèque de « compétences », que l’on peut intégrer à un agent IA. L’utilisateur n’a qu’à importer des fichiers au format Markdown, un langage simple de mise en forme de texte, pour donner accès à une base de connaissances complète : Plan Comptable Général, documentation fiscale officielle, ou encore formulaires administratifs comme les liasses fiscales.

Le système va plus loin. Il peut se connecter à des services comme Qonto ou Stripe pour récupérer automatiquement les transactions bancaires. Résultat : un workflow en plusieurs étapes qui couvre la comptabilité courante, la préparation des comptes annuels, ou même la simulation d’un contrôle fiscal. L’outil peut aussi assister dans des audits ou des calculs juridiques, notamment en matière notariale. Mais attention, ce n’est pas une solution autonome. L’auteur le rappelle clairement : Paperasse ne remplace pas un expert-comptable. Il ne peut ni signer une liasse fiscale, ni effectuer un dépôt officiel, ni payer l’impôt sur les sociétés. Ces actes restent strictement encadrés par la loi et réservés à des professionnels habilités. L’IA assiste, mais ne décide pas.

Sur le plan technique, le choix du Markdown permet une compatibilité immédiate avec plusieurs agents IA populaires. Mais cette ouverture pose aussi des questions de sécurité. Car intégrer des skills externes dans un agent, c’est aussi ouvrir la porte à des risques. Des travaux récents évoquent notamment des vulnérabilités comme l’« injection de prompt », une technique qui consiste à manipuler les instructions données à l’IA, ou encore l’exfiltration de données sensibles. À cela s’ajoute l’absence d’informations précises sur les mécanismes de sécurité du projet : pas de détail sur les permissions, ni sur l’isolation du code. Distribué sous licence libre, Paperasse peut être modifié et redistribué par n’importe qui, ce que impose évidemment d’être très vigilent.
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C’est une nouveauté discrète, mais révélatrice de l’évolution des assistants numériques. Quelques jours après la sortie d’iOS 26.4, OpenAI a déployé une version de ChatGPT compatible avec CarPlay, le système d’Apple qui permet d’afficher certaines applications sur l’écran de la voiture. Concrètement, une nouvelle icône apparaît sur l’interface CarPlay, à condition d’avoir un iPhone à jour et l’application installée. Un simple appui permet de lancer une conversation… mais uniquement à la voix. Aucun clavier, aucun texte affiché : ici, tout passe par l’audio.

Ce choix n’est pas anodin. Apple impose des règles strictes pour les applications de cette catégorie. L’interface est standardisée : un indicateur d’écoute, un bouton pour couper le micro, un autre pour mettre fin à la session. Et surtout, aucune réponse écrite ne peut apparaître à l’écran. L’objectif est clair : limiter les distractions au volant. Pour être intégrée à CarPlay, une application doit obtenir une autorisation spécifique, ce qu’on appelle un « entitlement », délivrée par Apple. Elle doit ensuite respecter un cadre très précis. Par exemple, impossible pour ChatGPT de contrôler le véhicule ou même certaines fonctions de l’iPhone. Contrairement à Siri ou aux assistants intégrés par les constructeurs, comme « Hey Mercedes » ou les systèmes embarqués de Renault, ChatGPT reste cantonné à un rôle de réponse vocale.

Autre limitation : pas de mot-clé d’activation. Contrairement à « Dis Siri », l’utilisateur doit ouvrir manuellement l’application pour commencer à parler. Apple ne permet pas aux assistants tiers d’écouter en permanence ou de remplacer son propre assistant vocal. OpenAI précise que cet usage est pensé pour des tâches simples et ponctuelles, plutôt que pour des conversations longues ou complexes. Une approche qui rejoint la prudence d’Apple. Dans sa documentation, la marque évoque l’« imprévisibilité » des chatbots, jugée peu compatible avec la conduite. D’autres acteurs, comme Google avec Gemini ou Anthropic avec Claude, pourraient suivre, mais aucune intégration n’a encore été annoncée.
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C’est une échéance très attendue par les défenseurs de la vie privée. Depuis ce vendredi 3 avril 2026, une dérogation européenne au règlement ePrivacy a officiellement pris fin. Elle permettait, depuis plusieurs années, à de grandes entreprises comme Meta, Google, Apple ou Microsoft d’analyser automatiquement les messages privés de leurs utilisateurs.

Concrètement, pendant près de cinq ans, des services comme Gmail, Instagram, Snapchat ou encore iCloud ont scanné les échanges grâce à des algorithmes. L’objectif affiché : détecter des contenus illégaux, notamment liés à la pédocriminalité. Mais ce dispositif fonctionnait sans mandat judiciaire, sans suspicion préalable, et souvent sans que les utilisateurs en aient pleinement conscience. Il ne concernait pas les messageries dites « chiffrées de bout en bout », comme WhatsApp ou Signal. Dans ce type de système, seuls l’expéditeur et le destinataire peuvent lire les messages, ce qui empêche toute analyse par un tiers. Résultat : les personnes mal intentionnées pouvaient contourner relativement facilement ce mécanisme.

Sur le plan de l’efficacité, les résultats ont été jugés décevants. Une immense majorité des signalements provenait d’un seul acteur, Meta, et concernait presque exclusivement des contenus déjà connus des autorités. Autrement dit, peu de nouvelles découvertes. Pire encore, une part importante des signalements n’était pas exploitable juridiquement, ou concernait des situations impliquant des mineurs eux-mêmes, dans des échanges consentis.

La fin de cette dérogation ne signifie pas la fin de toute surveillance. Les contenus publics restent analysables, tout comme les fichiers stockés dans le cloud. Et les utilisateurs peuvent toujours signaler des contenus problématiques. Mais le débat est loin d’être clos. Un nouveau projet européen, baptisé CSAR, parfois surnommé « Chat Control 2.0 », est toujours en discussion. Certains États plaident pour aller plus loin, avec des mécanismes de surveillance élargis, voire des obligations d’identification pour accéder à certaines messageries. Face à cela, des alternatives émergent. L’ancien eurodéputé Patrick Breyer propose par exemple de cibler davantage les réseaux criminels, notamment sur le darknet, et de renforcer les enquêtes avec mandat judiciaire. Une approche illustrée récemment par une opération d’Europol, qui a permis de fermer des centaines de milliers de sites illégaux… sans analyser un seul message privé.
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C’est un tournant important dans la stratégie de Google en matière d’intelligence artificielle. Depuis 2024, les modèles Gemma, une déclinaison plus légère de la famille Gemini, ont été téléchargés plus de 400 millions de fois, avec plus de 100 000 variantes créées par la communauté. Mais jusqu’ici, ces modèles n’étaient pas vraiment open source.

Avec Gemma 4, Google change clairement de cap. Le modèle est désormais distribué sous licence Apache 2.0, un standard du logiciel libre. Concrètement, cela signifie que n’importe qui peut télécharger, modifier, redistribuer ou même commercialiser ce modèle, sans payer de licence. La seule obligation : citer l’origine du logiciel. Une évolution majeure, surtout pour les entreprises, qui étaient jusque-là freinées par des conditions d’utilisation restrictives et révocables à tout moment. Autre point clé : Gemma 4 fonctionne entièrement en local. Les données restent sur l’appareil de l’utilisateur, sans être envoyées vers les serveurs de Google. Un avantage en matière de confidentialité et de sécurité.

Le modèle se décline en plusieurs versions, adaptées à différents usages. Les plus petites, conçues pour des appareils comme les smartphones ou les micro-ordinateurs, sont optimisées pour consommer peu de mémoire et offrir des réponses rapides. Les versions plus lourdes, elles, sont destinées à des machines plus puissantes, comme des serveurs ou des stations de travail. Certaines architectures techniques permettent aussi de gagner en efficacité. Par exemple, le modèle dit « Mixture of Experts » n’active qu’une partie de ses paramètres à chaque requête, ce qui accélère le traitement tout en limitant la consommation de ressources.

Malgré leur taille relativement modeste, ces modèles affichent des performances élevées dans certains classements spécialisés, notamment en traitement de texte. Côté fonctionnalités, Gemma 4 peut analyser du texte, des images, de la vidéo, et parfois même de l’audio. Il prend en charge plus de 140 langues et peut traiter de très grandes quantités d’informations en une seule requête. Avec cette ouverture, Google répond aussi à la concurrence de modèles ouverts venus notamment de Chine. Et surtout, il rend enfin ses modèles exploitables dans des environnements professionnels sensibles, où la maîtrise des données est essentielle.
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