Antonline is hosting a limited-time Intel Gaming Days sale, offering massive discounts on Intel-powered PC components to boost graphical fidelity and gaming performance for less, along with more savings on gaming laptops and desktops.

One of the biggest highlights of this sale is a range of Intel Core Ultra 200S CPUs, modern desktop processors that offer superb performance, energy efficiency, and thermal stability for gaming and productivity. One of our favorites from the line-up, the Intel Core Ultra 7 270K Plus, is currently discounted from $469.97 to $329.99 at Antonline.

As a bonus, all these Intel Core Ultra CPU deals at Antonline include free pre-order digital PC codes for STAR WARS: Galactic Racer (which launches on October 10, 2026) and Tomb Raider: Legacy of Atlantis (which launches on February 12, 2027).

Core Ultra 7 270K Plus Desktop Processor + Intel Gamer Days Bundle: was $469.97 now $329.99

"With such high performance for its generous price, the U7 270K Plus might completely overshadow its U5 counterpart." ~ Ben Wilson, Senior Editor

Windows Central Review: ⭐⭐⭐⭐½View Deal

Core Ultra 5 250K Plus Desktop Processor + Intel Gamer Days Bundle: was $349.97 now $229.99

"For those on a strict budget, the U5 250K Plus offers fantastic performance for the price." ~ Ben Wilson, Senior Editor

Windows Central Review: ⭐⭐⭐⭐½View Deal

Core Ultra 9 Desktop Processor 285K + Intel Gamer Days Bundle: was $719.97 now $529.99

"With the Core Ultra 9 285 K, Intel offers the strongest productivity computing performance on the market, perfect for enthusiasts looking to build an at-home creative workstation." ~ Ben Wilson, Senior Editor

Windows Central Review: ⭐⭐⭐⭐½View Deal

Core Ultra 5 Desktop Processor 245K + Intel Gamer Days Bundle: was $439.97 now $189.99

"An affordable entryway into the latest connectivity standards on desktops, Intel delivers its ultra-efficient AI processor." ~ Ben Wilson, Senior Editor

Windows Central Review: ⭐⭐⭐⭐View Deal

Core Ultra 5 250KF Plus Desktop Processor + Intel Gamer Days Bundle: was $334.97 now $214.99

The 250KF version features the same 18-core (6P+12E), 18 Threads, max 5.30 GHz Unlocked speeds, and 30 MB Smart Cache as the Core Ultra 5 250K, but without integrated graphics.View Deal

Core Ultra 5 Desktop Processor 245KF + Intel Gamer Days Bundle: was $419.97 now $220.31

The 245KF version features the same 14 cores, 14 threads, max 5.2 GHz unlocked speeds, and 26MB Cache as the Core Ultra 5 245K, but without integrated graphics.View Deal

If you're wondering what kind of laptops or computers would benefit from being upgraded with these CPUs, here are a couple of discounted examples from Antonline's Intel Gamer Days sale.

LOQ-E 15.6" FHD IPS 144Hz Gaming Notebook: was $1699.99 now $1349.99

Play games on the go with Lenovo LOQ-E 15IRX11 gaming notebook. This laptop can provide your games with smooth, crisp visuals with its 15.6-inch FHD IPS display with a 144Hz refresh rate, and empower their performance to achieve smooth, gameplay-enhancing framerates thanks to its NVIDIA GeForce RTX 5050 graphics card, 16GB RAM, and 13th Gen Intel Core i5-13450HX 10-core processor.View Deal

ROG Strix Scar 18 Intel Core Ultra 9 290HX Plus Gaming Notebook + Intel Gamer Days Bundle: was $5619.97 now $4999.99

If you're looking to achieve the absolute best graphical fidelity and performance rates out of your games, no matter the cost, you'd be hard-pressed to find a more powerful laptop than the ASUS ROG Strix Scar 18.

This behemoth of a laptop is equipped with the best hardware on the market for 4K gaming at 120+ FPS, such as an NVIDIA GeForce RTX 5090 graphics card, 32GB of RAM, a 1TB SSD, an Intel Core Ultra 9 290HX CPU, a 4K 240HZ HDR mini-LED display, and more.

Windows Central Review: ⭐⭐⭐⭐View Deal

FAQ

Which of these Intel CPUs is best for gaming?

Out of all the CPUs on sale here, the Intel Core Ultra 7 270K Plus offers the best overall performance for gaming, on par with the more expensive Intel Core Ultra 9 285K at a lower price. It can make your PC games achieve exceptionally high performance when paired with a suitable graphics card.

Are these CPUs good for productivity?

Yes, the Intel Core Ultra 200S CPUs are fantastic for boosting your PC's performance when tackling productivity tasks. For example, the Intel Core Ultra 9 285K can crush heavy multi-threaded tasks.

How long will Antonline's Intel Gamer Days sale last?

Antonline's Intel Gamer Days sale will last until September 13, 2026.

What are STAR WARS: Galactic Racer and Tomb Raider: Legacy of Atlantis?

STAR WARS: Galactic Racer is an upcoming racing game set in the STAR WARS universe, while Tomb Raider: Legacy of Atlantis is an upcoming third-person action-adventure that reimagines the original Tomb Raider from 1996 for the modern era.

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The big AI era isn't going as some might've hoped.

OpenAI and other big companies are losing billions chasing artificial intelligence technology, and it's only clever accounting and circular investments keeping the entire industry afloat. OpenAI specifically is in hot water, with spending commitments through to 2030 coming scarily close to $1 trillion dollars, and is operating purely on the basis of handouts from the likes of SoftBank, NVIDIA, Oracle, and Microsoft. OpenAI is looking to spend $50 billion in compute alone in 2026 on roughly $25~ billion in revenue, revenue which is also made up at least in part with IOUs.

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Despite the scary numbers, OpenAI is trucking along on faith and fumes alone, as companies' belief in the tech keeps the firm alive, for now.

Yet, even Sam Altman is having doubts about the impact of large language models. In a new podcast, Altman lamented "economic inertia" for the lack of adoption, and also called out the AI industry for making the tech seem "scary."

"A lot of the people building AI have been off saying there's a 25% chance we're going to destroy the world ..."

Altman effectively blamed those pesky humans for not adopting ChatGPT and other AI products, lamenting that "people keep using their tools in the same way" they had previously been using them.

"I thought when we got to [ChatGPT]-4, which was back in 2023, I thought very quickly after that there'd be much more disruption, with the software business up for grabs right away. I was wrong about a few things, one of them, in terms of the speed ... the economy just has so much inertia. People keep doing the same things they're doing, they keep buying from the same company, they keep wanting to use their tools in the same way ..."

Altman implied that the "slow" pace of change would make the "transition" to AI "smoother." Elsewhere in the podcast, Sam Altman remarked that AI leaders had "not done a very good job" explaining AI tech, referring to the broad backlash to the technology.

"I also think a lot of the people building AI have been off saying there's a 25% chance we're going to destroy the world ... and yeah, we're going to race ahead and do it because otherwise those bad guys will do it first. Or it's like, 'man, this thing is going to be really terrible, and 50% of the jobs are going to go away in the next year, and we hope you are all okay,' but it seems really scary.

We have not, as a field, done a very good job of explaining to people what the benefits are and how the downsides can be mitigated. We certainly have not done a good job ... even if people have had answers like, 'well, there's going to be universal basic income, or work will be optional', or whatever. There's been very little discussion from people about how and why it's important that people have more power and freedom in the world, not less."

My take: Altman just doesn't get it

I think the key issue with this AI tech is that most people just don't find it very useful. I work in an industry that, at least on paper, should benefit from some kind of automagical writing tool. The problem is that it loses so much nuance and accuracy that, even if I wanted to use it for work, I literally can't.

I think a lot of these very technical, mathematically-inclined dudebros pushing this format have little knowledge or understanding about how and where this technology should be applied. Spotify, YouTube, Instagram, gaming platforms, and other services are actively trying to filter out AI content, as it is repeatedly proven to decrease engagement — users actively hate it. Companies that are using tokens to try to boost productivity are finding that they're actually just boosting costs, and that they're simply finding a new bottleneck in the finite amount of addressable customers.

LLMs undoubtedly have uses, but when 90% of the compute is being spent on utterly unproductive use cases, the economics simply seem primed to implode. If you're spending tokens for the sake of spending tokens, and it doesn't lead to any discernible increase in sales — what is the point? You could use AI to make hundreds of slop video games, but people already have more than enough to play built by an ironically more affordable human workforce.

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In the future, I think we'll find AI probably ends up as a tool of governments in things like law enforcement and medical fields. Specific industries will benefit from tools that can parse and summarize large, complex data sets, albeit with the unfortunate knowledge of LLMs' penchant for hallucinations and outright lies. Just yesterday I asked Copilot to find some links to some old Windows Central articles I did. It just straight up lied and gave me some completely made-up links instead. Extrapolate these simple mistakes to medical fields or military applications, where lives are literally at stake ... is it worth the risk?

Perhaps the issue is that AI's inaccuracy renders it only viable in low-stakes businesses ... and those low-stakes businesses simply won't see a real return over doing things the "old way," which Altman describes as economic "inertia."

Perhaps it's not inertia. Perhaps the AI business model is just not the disruptor it was cracked up to be.

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Uber faces a $966 million Dutch privacy fine over automated driver suspensions, raising questions about GDPR compliance and meaningful human oversight.

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Taiwan indicted nine people, including Nvidia and Super Micro staff, over an alleged scheme that diverted restricted AI servers to customers in China.

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Microsoft Teams is adding a policy that lets IT admins automatically block detected external meeting bots instead of relying on organizer approval.

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Apple is testing an AI shopping assistant in the Apple Store app that can answer product, trade-in, payment, and order questions for select users.

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Tap into the power of OpenAI, Meta, Midjourney, and additional powerful AI models with 1min.AI.

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A Twitch streamer alleges Amazon used creator videos to train AI without permission, raising questions about platform terms, copyright, and data rights.

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An AI security test reached real company systems after a naming error, revealing why organizations need stronger access controls for autonomous AI agents.

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Oura faces a proposed class action challenging its sleep-tracking accuracy claims, raising broader questions about how wearables present estimated health data.

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Microsoft has yet to set a firm Exchange Server SE CU1 release date as engineers work through AI-assisted security findings and ongoing patch releases.

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ChatGPT for Teens adds stronger protections for users ages 13 to 17, but parents still face limits around monitoring, age prediction, and AI safety.

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NUS, DayOne, and Cortical Labs have deployed a 20-unit biological computing rack in Singapore using living human neurons alongside silicon hardware.

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A newly uncovered phishing-as-a-service (PhaaS) platform called AnonyMousKIT automates the retrieval of codes used to unlock stolen Apple devices and disable the Activation Lock feature. [...]

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Au départ, mon stockage était franchement bordélique. Ma bibliothèque Plex vivotait sur un vieux Synology, avec plusieurs SSD externes branchés au Mac mini, posés là au petit bonheur, avec les films rangés à plat et chaque disque qui traînait ses propres conventions et ses trous.

Je vous en avais d'ailleurs déjà parlé, et ça marchait, mais c'était un peu le foutraque, et surtout impossible à automatiser proprement, parce qu'une chaîne d'acquisition sérieuse exige un rangement carré jusqu'au moindre fichier.

D'où la grande décision de remettre tout ça à plat. L'objectif ? Consolider la médiathèque sur du matériel récent, séparer une bonne fois deux mondes qui n'ont rien à faire ensemble, les médias d'un côté et les sauvegardes de l'autre, et déléguer le plus gros de la configuration à Claude Code, l'assistant de codage d'Anthropic, piloté à distance depuis mon Mac mini.

UGREEN m'avait proposé depuis quelque temps de tester les deux NAS de sa gamme GT, j'ai donc accepté. Puis j'ai acheté mes disques une fortune, on y reviendra. Pour Plex, mon choix s'est porté sur le plus costaud de la gamme, un DXP4800 GT quatre baies sous AMD Ryzen.

Sa vraie raison d'être, c'est le débit. Ses deux ports réseau 10 Gbit confiés à des contrôleurs Aquantia ont craché 9,30 Gbit par seconde dès le premier flux en direct, soit le maximum théorique, sans une seule retransmission. Sur ce terrain, il est clairement irréprochable.

Sous le capot, on trouve un Ryzen Embedded R2514 à quatre cœurs, 8 Go de DDR4 extensibles à 64 Go, quatre baies qui se manipulent sans outil dont deux acceptent des SSD U.2 NVMe, plus deux emplacements M.2, le tout jusqu'à 144 To. Il tourne sous UGOS Pro, un système bâti sur une base Debian très peu verrouillée, avec un vrai SSH administrateur, Docker, et une plateforme x86 ouverte où l'on peut installer à peu près tout ce qu'on veut.

Le seul vrai bémol, c'est son moteur vidéo un peu daté, qui ne tient que deux flux Plex 4K transcodés en même temps et ignore l'AV1, donc pour une grosse médiathèque partagée à plusieurs, mieux vaut lui donner des fichiers déjà au bon format, ou transcoder sur une autre machine, ce qui est mon cas avec le Mac mini. Pour le stockage, j'ai récupéré 4 disques 28 To sur Amazon , à un prix que je n'ose même pas vous donner (660 euros pièce, et au moment où j'écris cet article leurs prix ont bondi à 780 euros).

Le gros morceau, c'était la migration, faire passer 36 To et 22 000 fichiers du Synology vers ce nouveau NAS. Perso je n'ai pas fait grand-chose, Claude Code s'est occupé de tout ça en SSH, en passant par les API de Plex, Radarr et Sonarr.

Derrière Plex tourne d'ailleurs toute une chaîne, Radarr et Sonarr, Prowlarr pour les sources, une seedbox Whatbox et Seerr.

Pour l'anecdote, le plus gros problème ça a été de régler les problèmes posés par les fichiers avec des accents. Près de 17 000 fichiers (de vidéos de vacances bien sûr) au chemin accentué devenaient injouables sur l'Apple TV alors que l'iPhone les lisait sans broncher, parce que Plex sur Mac jongle entre deux façons de coder un accent en Unicode quand le partage NFS strict d'UGOS n'en accepte qu'une seule à l'octet près.

Bon, maintenant on ne va pas se mentir, il y a eu des ratés avec l'IA, comme la disparition de près de 800 fichiers effacés par un bug des scripts, sans corbeille ni snapshot, mais comme le volume tourne en Btrfs et qu'il restait de la place, Claude a gelé le volume, remonté des centaines d'états internes du système de fichiers et rapatrié plus de 98 % des fichiers. Les pertes sont au final négligeables. C'était évitable, mais je n'ai pas été assez vigilant.

Ce socle sauvegarde même le code de Selene Racer, mon jeu de course de rovers sur la Lune hébergé dans le cloud sur lequel je bosse en ce moment ( vous pouvez le tester ici , il se joue dans n'importe quel navigateur, sur ordi ou téléphone), et dont les sources atterrissent sur le NAS via Dropbox. Quant au NAS deux baies qui encaisse Time Machine, les archives et les sauvegardes, c'est son petit frère le DXP2800 GT, que je teste sur Mac4ever .

Si comme moi vous n'êtes pas super fort en code et en réseau, et que vous avez suffisamment de sauvegardes de vos données, confier votre vie numérique à une IA et à un NAS de ce type est donc tout à fait envisageable, et c'est même assez chouette à mettre en place.

Les DXP4800 GT et le DXP2800 GT sont disponibles sur Amazon, et je vous les recommande les yeux fermés.

Si vous codez avec Codex, l'agent d'OpenAI qui écrit du code à votre place, préparez-vous à devoir à nouveau regarder votre montre, puisque cette fameuse limite fait son retour pour les abonnés ChatGPT Plus à partir du 25 août.

C'est un vrai retour en arrière, parce qu'OpenAI avait justement supprimé cette fenêtre de cinq heures le 12 juillet dernier, en ne gardant qu'un plafond hebdomadaire pour les formules Plus, Pro et Business.

Concrètement, la limite des cinq heures fonctionne comme un compteur qui se recharge tout au long de la journée, en plus du quota hebdomadaire qui, lui, encadre votre consommation sur la semaine entière.

Le responsable technique de Codex et ChatGPT chez OpenAI, Thibault Sottiaux, justifie ce choix en expliquant que cette fenêtre permet de lisser la charge sur les serveurs, et donc de préserver un quota hebdomadaire qui reste généreux.

Surtout, sans elle, beaucoup de nouveaux abonnés Plus grillaient sans le vouloir toute leur allocation de la semaine en quelques heures, ce qui débouchait forcément sur une expérience frustrante.

Bonne nouvelle pour les gros comptes, les abonnés Pro à 100 et 200 dollars par mois échappent encore à ce retour de la limite pendant quelques mois, alors que les formules Enterprise et Edu tournent sur un système de crédits à part.

Et si vous tapez dans le mur de l'une des deux limites, il ne vous reste que deux options, patienter jusqu'à la prochaine remise à zéro ou sortir la carte bleue pour acheter des crédits supplémentaires.

Retirer la fenêtre des cinq heures ne rendait de toute façon jamais GPT-5.6 Sol illimité, puisque le plafond hebdomadaire prenait simplement le relais comme nouvelle borne. Rien de gratuit, donc.

Ce yo-yo permanent sur les limites finit par agacer, même si OpenAI galère visiblement à encaisser la demande. Les développeurs, eux, aimeraient surtout de la stabilité. Après chez Claude c'est pareil mais c'est 4h, même pour les abonnés Max, encore plus frustrant donc.

Source : 9to5mac

Faire tourner un modèle en local sur un Mac, c'est réglé depuis un moment. Ce qui l'est moins par contre, c'est de brancher un agent de code dessus, parce qu'à chaque reprise de session, le serveur doit malheureusement remouliner des dizaines de milliers de tokens de contexte avant de sortir le premier mot...

Ce calcul, ça s'appelle le cache KV, et la plupart des serveurs le gardent en mémoire. Du coup, quand le modèle se décharge, le cache part avec dans le grand vide...

C'est pourquoi oMLX a pris le parti d'écrire ce cache sur le disque, au format safetensors, car le contexte déjà envoyé une fois, prompt système et fichiers lus compris, se recharge depuis le SSD au lieu d'être recalculé, y compris après un redémarrage du serveur.

De son côté, LM Studio conserve lui aussi son cache MLX sur disque , mais dans un fichier temporaire qu'il efface quand le modèle se décharge. Les deux outils écrivent sur le disque, mais un seul conserve réellement son cache.

Côté raccordement, le serveur oMLX expose l'API OpenAI et l'API Anthropic ce qui permet par exemple à Claude Code de taper directement sur localhost. Et y'a même un tableau de bord qui nous dit quoi faire dans le terminal pour brancher Claude Code ou d'autres avec oMLX.

Sur oMLX, le cache disque est donc actif d'office et son plafond par défaut, parce qu'il en faut bien un, se calcule à 10 % de la capacité du disque qui l'héberge. Sur un SSD d'un téraoctet par exemple, ça fait cent gigaoctets qui peuvent partir en cache sans que personne n'ait rien demandé. Donc prévoyez un peu de place... Après rassurez-vous, ça se vide d'un clic sur un bouton dans le tableau de bord et la taille peut se régler.

Le deuxième piège est plus sournois puisqu'une installation par défaut via pip ne compile pas les kernels Metal, et les modèles GLM-5.2, MiniMax M3 et Qwen3.5 retombent alors sans prévenir sur un chemin générique... Donc je vous incite fortement à utiliser uniquement les DMG proposés qui contiennent déjà les kernels Metal compilés comme il faut.

Reste à savoir ce que ça donne vraiment dans un usage quotidien... Le cache attaque l'attente avant le premier mot mais pas la vitesse à laquelle les mots sortent ensuite donc tout dépend du modèle et de la machine que vous avez. Mais en tout cas, pour un usage avec des agents (coding par exemple), ce sera plus efficace d'utiliser oMLX que Ollama ou LMStudio.

Source : omlx.ai

Dans la préfecture de Saitama, au Japon, une petite boutique s'est fait une spécialité qui tombe à pic en pleine flambée des prix de la mémoire, celle de faire passer une vieille GeForce RTX 2080 Ti de 11 à 22 Go de VRAM pour environ 45 000 yens, soit 282 dollars ou un peu moins de 250 euros.

Le procédé n'a rien d'un tour de passe-passe logiciel et repose entièrement sur une vraie dextérité au fer à souder, puisqu'il faut dessouder les onze puces GDDR6 de 1 Go montées d'origine, les remplacer par onze modules Samsung de 2 Go, ajuster quelques résistances sur le circuit imprimé que tous les modèles n'acceptent pas, puis flasher un VBIOS adapté pour que la carte reconnaisse ses nouveaux 22 Go.

La 2080 Ti se prête bien à l'exercice grâce à sa configuration mémoire un peu bâtarde de 11 Go, qui se double proprement là où d'autres cartes coincent.

Autant le dire tout de suite, ce gain ne rapporte strictement rien en jeu, le bus mémoire restant bloqué à 352 bits, la bande passante à 616 Go/s et la puissance de calcul du processeur graphique ne bougeant pas d'un pouce.

L'intérêt se trouve entièrement du côté des modèles d'intelligence artificielle que l'on fait tourner chez soi, là où c'est la quantité de mémoire disponible, et elle seule, qui détermine si un modèle parvient à se charger ou non.

En passant de 11 à 22 Go, on débloque toute une série de modèles de langage quantifiés qui refusaient jusque-là de tenir, et surtout on les garde entièrement en mémoire vidéo au lieu de déborder sur la mémoire système, ce qui change complètement la fluidité de l'ensemble.

Le calcul financier finit de rendre l'idée séduisante, avec une modification facturée 282 dollars, des cartes déjà transformées vendues à partir de 430 dollars et un ensemble complet qui tourne autour de 500 dollars une fois cumulé avec une 2080 Ti d'occasion, quand les GPU récents taillés pour l'IA et dotés d'autant de mémoire réclament facilement plus de 1 000 dollars.

Il reste quand même deux réserves de taille, à commencer par l'architecture Turing de cette carte qui remonte à 2018 et commence à accuser son âge sans profiter des optimisations des générations récentes, et surtout par la disponibilité, l'atelier n'ayant reçu que 200 puces Samsung, de quoi transformer une petite vingtaine de cartes avant de devoir se réapprovisionner.

Bref, c'est rigolo mais ça ne va pas tout de suite changer le monde.

Source : Tom's Hardware , xingyao74043

Au début du mois d'août, une Toyota Yaris de 2009 est passée devant une caméra Flock à Las Vegas sans être "vue". Car même si la caméra l'a filmée correctement, le logiciel de détection, lui, n'a rien inscrit dans ses logs, comme si la rue était restée vide...

J'ai trouvé ça intéressant parce que ça ne nécessite pas de grande technologie... Non, il faut juste que la voiture soit recouverte d'un certain motif généré à l'aide d'un ordinateur. C'est un motif qui ne cache rien puisque la plaque d'immatriculation reste à sa place réglementaire et est parfaitement visible.

Mais ce qu'il faut savoir avant pour bien comprendre comment ça fonctionne, c'est qu'une caméra de lecture de plaques ne lit pas une plaque en permanence. Elle repère d'abord un véhicule dans l'image, puis va chercher la plaque dessus. Du coup, en cassant la première étape, la seconde n'a jamais lieu. La plaque reste donc visible mais le système n'a pas l'idée d'aller la lire...

Derrière l'expérience, on retrouve Bill Swearingen, un vieux de la vieille de la sécu qui a cofondé SecKC, le meetup sécurité de Kansas City. Son projet s'appelle noRecognition et fonctionne comme un fuzzer. Il génère un motif, le passe devant des modèles de détection, note ce qui échoue, et recommence et ainsi de suite... 31,7 millions de tests plus tard, il produit alors des motifs à la demande pour déjouer ce genre de caméra.

Alors pourquoi quelqu'un irait dépenser un an de calcul machine là-dessus ? Hé bien parce que Flock revendique 93 plaques correctement lues sur 100, pour plus de 20 milliards de lectures par mois et que l'Institute for Justice a recensé au moins 27 automobilistes innocents arrêtés, détenus ou emprisonnés depuis 2018 à cause d'une de ces erreurs de lecture...

Et dans près des deux tiers des cas, les policiers s'en sont rendu compte après avoir sorti leur arme. Bref, la polémique enfle aux États-Unis, encore plus depuis février dernier, dans l'Arkansas, quand un couple s'est retrouvé injustement menotté au bord de la route à cause d'une de ces caméras, pendant que leur bébé de six semaines attendait dans le siège auto.

Swearingen a même mis à dispo publiquement un tableau de bord public qui affiche en toutes lettres les résultats chiffrés qui sortent de ses modèles réels avec l'impression et la caméra simulées. Son tableau de bord indique également que pour le moment, aucun motif unique ne bat encore les onze modèles de caméra de son banc d'essai, en même temps, et surtout, il a mesuré jusqu'à 64 % d'écart entre les chiffres de son labo et les vrais tests réalisés dans le monde extérieur. J'ai rarement vu une page de vente aussi peu vendeuse ^^ mais au moins c'est honnête.

Et ça n'a pas empêché sa campagne Kickstarter de dépasser de 20 fois son objectif. Ses motifs générés se vendent en t-shirts et en hoodies, mais ce qui vaut pour une carrosserie ne vaut pas forcément pour un vêtement. En effet, une portière est plate, rigide et ce qui y est imprimé est fixe. Alors qu'un tissu se plie et se déforme, et Swearingen prévient qu'un motif imprimé trop grand ou trop petit cessera de fonctionner sans que ça ne se remarque.

Et chez nous en France ?

Hé bien les lecteurs de plaques tournent aussi donc possiblement, ça pourrait aussi fonctionner ici. Mais tout ceci reste géré au niveau de l'État et des communes, et c'est contrôlé par la CNIL. Même si on n'en est pas loin, ce n'est donc pas encore dans ce cauchemar très américain où ce sont des dizaines de réseaux privés comme Flock, revendus clé en main aux villes, qui font la loi, peu importe le taux d'erreur du logiciel.

Source : Bitdefender