L'université de Cambridge prépare un petit satellite baptisé CosmoCube, pas plus gros qu'une valise cabine, qui partira se cacher derrière la Lune pour tenter d'entendre ce que l'univers racontait avant même l'allumage des premières étoiles.

Ce qu'il cherche, c'est la fameuse raie à 21 centimètres, un signal radio émis par l'hydrogène neutre pendant les âges sombres, cette période d'environ 150 millions d'années coincée entre le Big Bang et la naissance des premières étoiles.

À cette époque, aucun astre ne brille encore, donc aucun télescope classique n'a quoi que ce soit à regarder. L'hydrogène qui remplissait l'univers a en revanche laissé cette minuscule empreinte radio, et elle contient des informations sur la formation des toutes premières structures cosmiques.

Sauf que voilà, plus de treize milliards d'années d'expansion ont étiré ce signal vers les très basses fréquences, entre 10 et 100 MHz, exactement là où la Terre braille en permanence avec sa radio FM, ses communications et son ionosphère qui brouille tout.

D'où l'idée d'aller se réfugier derrière la Lune, l'endroit le plus silencieux du système solaire pour les ondes radio. Toute la mission tient sur une orbite de deux heures, dont environ 40 minutes de silence complet quand la Lune s'intercale entre le satellite et nous. C'est court. Mais c'est déjà infiniment mieux que tout ce qu'on peut espérer depuis la Terre, et l'antenne déployable couplée à un radiomètre étalonné aux petits oignons doit suffire à extraire ce murmure vieux de plus de treize milliards d'années.

Le budget reste raisonnable pour de la cosmologie, avec moins de 50 millions d'euros, dont plus de 2 millions de livres déjà posés par l'agence spatiale britannique, avec un décollage espéré d'ici cinq ans.

Il faudra juste faire vite. Les missions lunaires américaines et indiennes se multiplient, avec les satellites relais qui vont avec, et le dernier endroit vraiment silencieux du système solaire pourrait ne pas le rester très longtemps.

Source : Generation NT

The iPhone 18 Pro Max could become thicker and heavier as Apple reportedly plans a larger battery and upgraded cooling system.

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J'ai toujours été fasciné par les nanobots dans les films de science-fiction... Ces petites bestioles microscopiques qu'on injecte dans le corps pour réparer des trucs ou tuer des méchants et qui encore jusqu'à aujourd'hui paraissait impossible...

Eh bien on n'en est plus très loin, les amis, car des chercheurs de l'Université de Pennsylvanie et du Michigan viennent de créer les plus petits robots autonomes et programmables jamais conçus. Et quand je dis petits, je vous parle de machines qui font moins d'un demi-millimètre, donc plus petits qu'un grain de sel. C'est à peine visibles à l’œil nu alors bon courage pour les retrouver si vous en perdez un sur votre bureau.

D'après ce que je comprends, c'est que c'est le premier micro-robot capable de sentir, de penser et d'agir. Bah oui, parce que jusqu'à aujourd'hui, les robots de cette taille avaient besoin d'être contrôlés de l'extérieur, avec des champs magnétiques ou des joysticks. Mais là, ces petits gars sont complètement autonomes.

Alors comment est-ce qu'ils bougent sans moteur ni hélice ? Hé bien au lieu de pousser l'eau directement, les robots génèrent un champ électrique qui déplace les ions dans le liquide. Ces ions poussent ensuite les molécules d'eau, et hop, ça avance. Y'a aucune pièce mobile ce qui veut dire que ces robots peuvent nager pendant des mois sans s'user.

Côté "cerveau", c'est l'équipe de David Blaauw au Michigan qui s'en est chargée. Son labo détient le record du plus petit ordinateur au monde, donc forcément, ça aide. Le processeur embarqué consomme seulement 75 nanowatts ce qui est 100 000 fois moins qu'une montre connectée. Pour réussir cette prouesse, les chercheurs ont dû repenser toute l'architecture de programmation pour faire rentrer des instructions complexes dans cet espace très réduit.

Et leur énergie, ils la tirent de la lumière grâce à des cellules solaires qui recouvrent leur surface et récupèrent l'énergie lumineuse. Et le plus cool, c'est que les impulsions de lumière servent aussi à programmer chaque robot individuellement grâce à des identifiants uniques.

Ces petites machines embarquent aussi des capteurs de température capables de détecter des variations d'un tiers de degré Celsius et pour communiquer entre eux, les robots se tortillent, un peu comme la danse des abeilles. En faisant cela, ils peuvent se coordonner en groupe et effectuer des mouvements complexes tous ensemble.

Et le plus dingue dans tout ça c'est leur coût de fabrication. Ça coûte un centime par robot ! Donc c'est top pour de la production en masse car avec cette avancée, vont suivre de nombreuses applications médicales concrètes... Imaginez des robots qu'on injecte dans votre petit corps de victime pour aller délivrer un médicament pile au bon endroit. Ou analyser l'état de vos cellules sans avoir à vous ouvrir le bide. Voire reconnecter des nerfs sectionnés ? On peut tout imagine avec ce nouveau genre de médecine de précision...

Bienvenue dans l'ère des machines microscopiques autonomes mes amis ! Et à un centime pièce la bestiole, j'imagine qu'ils ne vont pas se gêner pour en fabriquer des milliards !

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Vous vous souvenez quand les géants de la tech ont promis à la Maison Blanche qu’ils allaient marquer toutes les images générées par IA avec des filigranes invisibles pour lutter contre les deepfakes ? Hé bien, des chercheurs de l’Université de Waterloo au Canada viennent de démontrer que c’était du pipeau avec un outil de leur cru baptisé UnMarker qui supprime n’importe quel watermark IA en quelques minutes, sans même avoir besoin de savoir comment le filigrane a été créé.

Andre Kassis et Urs Hengartner , les deux chercheurs derrière ce projet, ont publié leurs travaux lors du 46ème symposium IEEE sur la sécurité et la vie privée en mai 2025 et leurs résultats sont assez dévastateurs pour l’industrie.

En effet, ils ont testé leur attaque contre à peu près tous les systèmes de watermarking existants : Yu1, Yu2, HiDDeN, PTW, StegaStamp, TRW, Stable Signature… Et le meilleur taux de détection après passage dans UnMarker qu’ils ont obtenu c’est 43%. Et en dessous de 50%, c’est considéré comme inutile statistiquement parlant.

Ils ont aussi testé le tout nouveau, tout beau SynthID de Google, que Mountain View présente comme LA solution miracle. Et résultat le taux de détection est passe de 100% à environ 21% donc autant vous dire que c’est complètement pété.

Alors comment ça marche ce truc ?

Hé bien l’astuce d’UnMarker, c’est d’exploiter une faille fondamentale que tous les systèmes de watermarking partagent. Comme l’explique Kassis avec une analogie plutôt parlante, “Si vous gribouillez l’adresse sur une lettre, le facteur ne pourra plus la livrer.” et comme tous ces systèmes doivent stocker leur watermark dans les variations spectrales des pixels, UnMarker cible précisément ce canal pour le perturber, sans créer d’artefacts visuels. L’image reste ainsi identique à l’œil nu, mais le filigrane invisible est devenu illisible.

Unmarker.it est donc une version côté client de leur outil , qui tourne entièrement dans votre navigateur. Vous déposez une image, vous la “secouez, remuez et écrasez” comme ils disent, et hop, plus de watermark ! Par contre, si le watermark est aussi visuel comme la petite étoile de Gemini, pensez à mettre un petit coup de pinceau dessus pour la cacher.

Et c’est là que ça devient vraiment inquiétant pour la lutte contre les deepfakes car toute la stratégie des gouvernements et des plateformes repose sur l’idée qu’on peut marquer les contenus IA pour les identifier automatiquement. Donc si n’importe quel clampin peut supprimer ces marqueurs en quelques clics, tout le système s’effondre. Les chercheurs sont d’ailleurs assez cash dans leur conclusion, je cite : “Nos résultats montrent que le watermarking n’est pas une défense viable contre les deepfakes, et nous exhortons la communauté à explorer des alternatives.”

Voilà, si vous pensiez que les watermarks invisibles allaient nous sauver de la désinformation par l’IA, vous vous mettez le doigt dans l’œil !

Alors là, accrochez-vous à votre clavier parce que je vais vous parler d’un truc qui défrise. Si je vous disais qu’il est possible de simuler l’univers entier, sa structure à grande échelle, ses milliards de galaxies… sur votre MacBook Air ??

Pas besoin de réserver du temps sur un supercalculateur, pas besoin de faire la queue pendant des semaines pour obtenir vos résultats. Hé bien c’est ce que permet de faire Effort.jl, et c’est de la bombe pour astrophysiciens !

Mais avant que je vous retourne le cerveau encore une fois, voici un peu de contexte. En mars 2025, le projet DESI a lâché une nouvelle incroyable : l’énergie noire, cette force mystérieuse qui fait accélérer l’expansion de l’univers, pourrait ne pas être constante mais évoluer dans le temps. C’est potentiellement le plus gros bouleversement en cosmologie depuis des décennies, sauf que pour prouver ça, il faut analyser des quantités astronomiques de données (j’assume ce jeu de mots), et c’est là que ça coince.

Le problème, c’est que modéliser la “cosmic web” (cette toile cosmique gigantesque où les galaxies forment des amas reliés par des filaments de matière) ça nécessite des calculs d’une complexité monstrueuse. On utilise pour ça la théorie des champs effectifs de la structure à grande échelle ( EFTofLSS pour les intimes), et une seule analyse peut prendre des jours entiers sur un supercalculateur. Multiplié par les milliers d’analyses nécessaires pour faire de la science solide, on arrive vite à des mois de calculs !!

C’est là qu’intervient Marco Bonici de l’Université de Waterloo et son équipe. Plutôt que de continuer à se battre avec des files d’attente interminables sur les supercalculateurs, ils ont eu une idée géniale : Apprendre à une IA comment la physique fonctionne, et la laisser faire les calculs à notre place.

Effort.jl, c’est donc un peu comme le DLSS de Nvidia mais pour l’univers. Vous savez le DLSS c’est cette techno qui utilise l’IA pour calculer des images haute définition sans faire suer votre GPU. Bon bah là, au lieu de cracher des graphismes de jeux vidéo, on crache… l’univers lui-même. Et le résultat est incroyable… C’est une accélération de x1000 fois par rapport aux méthodes traditionnelles de génération.

La beauté du truc, c’est que l’équipe n’a pas juste balancé des données dans un réseau de neurones en espérant que ça marche. Non, ils ont intégré dès le départ les lois physiques connues dans l’architecture même de leur IA. Comme l’explique Bonici dans une interview , c’est comme décrire l’eau dans un verre. Plutôt que de calculer le mouvement de chaque molécule (ce qui serait impossible), on encode les propriétés microscopiques importantes et on regarde leur effet au niveau macroscopique.

Le réseau de neurones d’Effort.jl est donc relativement simple. Il est constitué de 5 couches cachées de 64 neurones chacune, entraînées sur 60 000 combinaisons de paramètres cosmologiques. Ainsi grâce à l’intégration intelligente de la physique, il peut calculer en 15 microsecondes ce qui prenait des heures avant. Et niveau précision c’est identique, voire parfois meilleure que les modèles originaux.

En plus, tout est codé en Julia , un langage de programmation scientifique qui monte en flèche. L’équipe a même créé deux backends différents : SimpleChains.jl pour faire tourner ça sur CPU (ultra rapide) et Lux.jl pour exploiter les GPU si vous en avez. Et cerise sur le gâteau, tout est différentiable, ce qui veut dire que l’IA peut non seulement calculer les résultats, mais aussi comprendre comment ils changent quand on modifie légèrement les paramètres.

Pour valider leur bébé, l’équipe a donc fait tourner Effort.jl sur les vraies données du Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) et le résultat est ouf.. On obtient exactement les mêmes conclusions que les méthodes traditionnelles, mais en seulement quelques minutes sur un laptop au lieu de plusieurs jours sur un cluster. C’est testé, validé, et ça marche.

Au-delà de l’exploit technique, Effort.jl arrive à un moment important car avec les télescopes comme DESI et Euclid qui génèrent des téraoctets de données, et surtout cette découverte potentielle que l’énergie noire évolue, on a besoin d’outils capables de suivre le rythme. Bah oui, c’est fini le temps où les chercheurs passaient plus de temps à attendre le résultat de leurs calculs qu’à faire de la science.

Et en plus, Effort.jl est totalement open source et sur GitHub . N’importe qui peut donc télécharger le code, l’installer sur son laptop, et commencer à explorer l’univers depuis son canap'.

Alors oui, on pourrait dire que c’est “juste” une accélération de calculs, mais en réalité, c’est bien plus que ça. C’est la différence entre attendre des mois pour tester une hypothèse et pouvoir explorer des milliers de scénarios en temps réel. C’est la possibilité pour des équipes sans accès aux supercalculateurs de faire de la recherche de pointe. Et c’est, potentiellement, ce qui nous permettra de comprendre enfin ce qu’est cette foutue énergie noire qui compose 70% de l’univers…

Bref, l’IA quand elle est bien utilisée et combinée avec une vraie compréhension de la physique, ça décuple les capacités de la science et ça c’est beau !

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