À cette question d’actualité, la réponse courte est bien sûr NON.
Du moins dans les conditions usuelles de température et de pression (20 °C et 101 325 Pa), et en considérant uniquement les 92 premiers éléments du tableau périodique des éléments.
Le métal pur ayant la plus forte conductivité est l’argent : 63 MS/m (million de siemens par mètre), suivi de peu par le cuivre (59,6 MS/s). L’or arrive sur la 3e marche du podium avec une conductivité de seulement 41,1 MS/m, suivi de peu par l’aluminium avec une valeur de 37,7 MS/m.
Un tableau assez complet est disponible sur Wikipedia version anglaise, la version française étant assez pauvre sur le sujet. Néanmoins, même si la version française était plus fournie, on peut douter que les complotistes et autres affirmateurs de théories invraisemblables diraient des choses moins farfelues qu’ils ne le font.
Cette illustration montrant des pyramides couvertes d’or et échangeant des éclairs par leurs antennes n’est pas une photo prise il y a 50 000 ans, mais une image créée par une intelligence artificielle (Bing)
La déclaration des revenus démarre. À cette occasion, les médias sont nombreux à diffuser un article sur ce sujet, et à mettre l’accent sur l’inflation. Notamment, le relèvement des tranches d’imposition de 5,4% ferait littéralement gagner de l’argent. Avec un exemple à l’appui : un contribuable touchant 2500 euros par mois, économiserait 328 euros d’impôt cette année.
Néanmoins, ces économies d’impôts ne serait valables que dans le cas défavorable d’une stagnation des revenus, ce qui en période d’inflation correspond à une vraie perte de pouvoir d’achat, d’autant plus que l’inflation demeure élevée.
Il serait donc intéressant de savoir ce qui arrive concernant les impôts au cas où les revenus suivraient l’inflation (disons 5,4%). Est-ce que les impôts restent stables grâce/malgré la hausse des tranches d’imposition à hauteur de l’inflation ?
Faisons un minuscule programme en C# pour étudier les impacts :
Ce programme très simple permet de calculer pour tous les revenus entre 15 000 et 100 000 euros par tranche de 1000 euros le montant des impôts avec les anciennes tranches d’imposition, puis le montant des impôts avec les nouvelles tranches d’imposition, et enfin la différence entre ces 2 valeurs. On ne prend en compte que le cas d’un célibataire (quotient familial=1), n’ayant aucun autre revenu, et en ne choisissant pas les frais réels (donc en optant pour la déduction forfaitaire de 10%). Enfin, on ne tient pas compte des décotes qui ne s’appliquent que dans un nombre limité de cas.
Le programme calcule effectivement que pour des revenus entre 31 000 euros et 82 000 euros, le montant de l’impôt diminue de 329 euros (61 euros en moins pour un revenu juste en-dessous de 30 000 euros et 771 euros en moins pour un revenu un peu au-dessus de 88 000 euros).
Mais tous ces chiffres ne sont valables qu’à revenu constant. Que se passe-t-il si les revenus augment de 5,4% ? Relançons le programme en modifiant la constante 1,000 par 1,054 :
Dans tous les cas, le montant à payer est supérieur.
Ainsi, la revalorisation des tranches d’imposition au niveau de l’inflation ne garantit en rien une stabilité de l’impôt pour des revenus progressant selon l’inflation. Les contribuables sont perdants. Et étonnamment, aucun journaliste n’a pensé à vérifier ce cas.
Le jeu d’instructions AVX-512 va fêter ses 10 ans cette année. Toutefois, il existe une immense fragmentation dans ce jeu d’instructions puisqu’il existe de nombreuses évolutions telles que F, CD, VL, DQ, BW, IFMA, VBMI, VBMI2, VPOPCNTDQ, BITALG, VNNI, VPCLMULQDQ, GFNI, qui sont supportées par un petit nombre de processeurs.
Ce jeu d’instructions AVX-512 succède au jeu d’instruction AVX2 déjà ardu à implémenter. Même les précédents jeux d’instructions SSE et AVX ne sont pas simples à appréhender comme on peut le voir sur ce tutoriel « SSE & AVX vectorization ».
De plus, ces jeux d’instructions occupent une place non négligeable dans les processeurs modernes, ainsi qu’une complexité là aussi importante. Avec tous ces inconvénients, les développeurs de logiciels peuvent être excédés et préfèreraient à la place davantage de cœurs pour distribuer la charge.
Alors que les processeurs grand public chez AMD et Intel commençaient à inclure tout ou partie des jeux d’instruction AVX-512, Intel a finalement fait machine arrière et supprime maintenant le support de l’AVX-512 dans ses derniers processeurs grand public, la déclinaison Alder Lake. Il faut dire que les processeurs Intel supportent maintenant 2 types de cœurs : les performants et par opposition les « non performants » qui excluaient de fait l’AVX-512. Quant-à AMD, la dernière génération Zen 4 continue d’avoir un support de l’AVX-512. Reste à voir si ce support se maintiendra avec les générations futures.
Peut-on confier à ChatGPT l’analyse sécurité d’une application ? Notamment, ChatGPT peut-il détecter efficacement des injections SQL par exemple dans du code java ?
Pour cela, testons le en utilisant le célèbre OWASP Benchmark (https://github.com/OWASP-Benchmark/BenchmarkJava) qui a l’avantage de fournir des exemples d’injection SQL, avec en prime une mention s’il existe un problème ou pas pour chaque cas de test.
Posons la question à ChatGPT : Is there a SQL injection in the following java code: et en fournissant le code source complet. La réponse arrive instantanément, et est correcte :
The code you provided is vulnerable to SQL injection. The variable « param » is being obtained from the request header « BenchmarkTest00008 » and is being appended to a SQL query without proper validation or escaping. An attacker could manipulate the value of this header to include malicious SQL code, potentially allowing them to access or modify sensitive data in the database.
Par ailleurs ChatGPT fournit en plus des conseils pertinents : It is recommended that you use prepared statements with parameterized queries, or use an ORM framework that will handle escaping data for you, to protect against SQL injection.
ChatGPT voit quand même une injection SQL car il n’a pas vu l’astuce pour ce cas complexe. Il n’obtiendra donc pas 100% au OWASP Benchmark. Seuls quelques rares outils spécialisés à base d’analyse dynamique de code sont capables de réussir ce genre de test difficile.
Au tour de l’excellente application K9 (servant à la lecture de mails sur téléphone mobile) de se conformer avec les nouveaux réglages de Gmail, via l’authentification OAuth2.
Dans les réglages, il faut cocher l’authentification OAuth2 :
Ensuite, lors de la synchronisation des messages, une boîte de dialogue demande les paramètres (adresse et mot de passe) :
Google a mis sa menace à exécution : « À partir du 30 mai, vous ne pourrez peut-être plus accéder aux applis qui utilisent une technologie de connexion moins sécurisée ». De fait, début juin 2022, impossible de recevoir ou d’envoyer des mails depuis thunderbird au moyen de compte Gmail :
Gmail, au 30 mai 2022, fin de la connexion basée sur le nom d’utilisateur et le mot de passe
Ce quatrième opus de la franchise « Men in Black » fut un échec cuisant. Dans ce billet, il ne sera toutefois question que de programmation informatique utilisée dans ce film.
En effet, au début du film, l’héroïne montre un de ses écrans. Elle recherche des extra-terrestres et a manifestement écrit un programme pour les débusquer :
On reconnaît évidemment du langage COBOL du fait des numéros de lignes et de la syntaxe truffée de SQL. D’ailleurs, il est très facile de retrouver le code source d’origine. Il s’agit d’un simple programme d’exemple présenté sur le site IBM.
À nouveau on ne peut que s’interroger sur ce décalage existant entre la programmation informatique présentée au cinéma et le monde réel de la programmation. Manifestement Hollywood vit dans un monde déconnecté.
Cette série en quatre épisodes est présentée dans un article du site Développez.
Un point intéressant dans le premier épisode, est la présentation d’un code source illustrant le travail de codage du principal informaticien :
On reconnaît évidemment du code en langage C++, qui contient même un lien vers le site MSDN. Ce code est facile à retrouver sur GitHub : il s’agit d’un extrait du fichier keylogger.cpp du projet FTPKeyLogger.
On peut noter 2 points concernant ce choix :
1/ Ce programme a été écrit bien après les événements du film (l’action du film se situant entre la fin des années 90 et au début des années 2000). Or, le lien MSDN du programme date de 2011 selon toute vraisemblance selon Internet Archive.
2/ Pour une fois, le code source présenté n’est pas trop éloigné du film qui le présente, mais quand même, présenter un outil qui automatise la saisie de tout ce qui est tapé au clavier et qui envoie ensuite le résultat sur un serveur FTP, c’est quand même limite. Même si après tout ce genre de programme est en accès libre.
Bien que Windows 10 soit une belle amélioration par rapport à ses prédécesseurs, et en attendant Windows 11, il reste pas mal de composants inutiles qui consomment des ressources. Tels les widgets et autres applications faciles à retirer. Il reste pourtant au cœur du système d’autres composants nuisibles. Par exemple le service « Expériences des utilisateurs connectés et télémétrie ». Ce service qui se permet de consommer 100% de CPU sur 1 thread pendant longtemps ne sert qu’aux besoins de Microsoft (sans qu’on sache très bien ce qui est envoyé d’ailleurs), pas à l’utilisateur. Du coup, il suffit de l’arrêter définitivement.
Le service inutile « Expérience des utilisateurs connectés et télémétrie » parmi les autres services
Il y a seulement 4 ans, le machine learning apparaissait encore comme une utopie pour les compétitions de programmation. Pour preuve, cette remarque d’un compétiteur sérieux (à 34’40 ») :
La phrase qui nous intéresse : « En pratique, sur un challenge comme ça, je n’ai jamais vu quelqu’un gagner grâce au machine learning ».
Certains compétiteurs ont réussi à appliquer avec succès le machine learning dès 2019 sur certains problèmes issus de précédentes compétitions. Les résultats étaient variables et dans certains cas très remarquables, battant largement tous les algorithmes mis en œuvre jusqu’à présent.
Lors de la très sérieuse compétition de programmation organisée par CodinGame en ce mois de mai 2021, plusieurs candidats se sont essayés au machine learning. L’un de ces candidats a particulièrement frappé les esprits en réussissant à sortir une solution qui a littéralement écrasé tous les autres participants (près de 7000).
Image issue de la compétition de programmation « Spring Challenge 2021 » organisée par Codingame
On remarque donc que le machine learning, s’il n’est toujours pas une solution magique instantanée, engrange toutefois toujours plus de succès. Inévitablement, on va assister à une accélération de son utilisation, tout comme on a vu se répandre l’usage de certains algorithmes performants il y a quelques années.
