Playlist Tech : les meilleurs podcasts technologie

Stellantis tente de reprendre la main sur un segment qu’il avait presque abandonné : celui des petites voitures électriques abordables. Pendant que Citroën, Opel et Peugeot levaient le pied sur l’entrée de gamme, Renault a relancé l’offensive avec sa nouvelle Twingo E-Tech sous les 20 000 euros. Volkswagen prépare aussi son retour, avec l’ID.Polo annoncée sous les 25 000 euros, puis l’ID.EVERY1 sous les 20 000 euros en 2027.

Face à cette pression, Stellantis officialise son projet E-Car. Le « E » signifie à la fois européen, émotionnel, électrique et écologique. Le modèle doit être produit à Pomigliano d’Arco, près de Naples, dans l’usine où la Fiat Pandina quittera les chaînes en 2028. Chez Citroën, cette future voiture doit combler l’espace entre la très petite Ami et la C3 électrique. Aucun prix officiel n’a été annoncé, mais certaines rumeurs évoquent environ 15 000 euros avant aides, voire un peu moins. Pour comparaison, la C3 électrique démarre aujourd’hui à 19 990 euros, avec 200 kilomètres d’autonomie.

Ce projet s’inscrit aussi dans un contexte réglementaire très favorable. En décembre 2025, la Commission européenne a créé une catégorie M1e, réservée aux voitures électriques de moins de 4,2 mètres fabriquées dans l’Union européenne. Chaque modèle vendu compte pour 1,3 véhicule dans le calcul des émissions de CO2 du constructeur. Autrement dit, vendre une petite électrique européenne permet de compenser une partie des émissions des modèles thermiques. Pour les industriels, l’enjeu est considérable : sans ce mécanisme, les constructeurs européens risquaient jusqu’à 15 milliards d’euros d’amendes sur plusieurs années.

Le choix de Pomigliano n’est donc pas seulement industriel. Il est aussi stratégique, puisque seuls les sites situés dans l’Union donnent droit à cet avantage. L’usine italienne en avait besoin. En 2025, sa production a chuté de 21,9 %, avec 131 180 véhicules assemblés et un recours massif aux aides sociales. Avec l’E-Car, Stellantis redonne donc une perspective à un site fragilisé. La future plateforme STLA Small doit accueillir ces modèles compacts, mais le groupe reste discret sur les technologies employées.
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Quand on veut cacher sa position, le premier réflexe consiste souvent à couper le GPS. C’est logique : c’est le signal que l’on associe spontanément à la géolocalisation. Mais un smartphone ne se résume pas à son capteur GPS. Même lorsque le bouton « Localisation » est désactivé, l’appareil peut encore laisser filtrer des indices sur l’endroit où vous vous trouvez.

Le GPS reste évidemment la source la plus précise. Il permet à une application de vous situer pour afficher un itinéraire, proposer la météo locale, suivre une course ou organiser une livraison. En extérieur, dans de bonnes conditions, il peut localiser un téléphone avec une grande finesse. Refuser cet accès à une application coupe donc une source majeure de données. Mais ce n’est qu’un début.

Le Wi-Fi, par exemple, peut aussi parler à votre place. Même sans vous connecter à un réseau, votre téléphone détecte les points d’accès autour de lui. Cette liste peut être comparée à des bases de données déjà existantes. Dans une gare, un centre commercial ou une rue dense, quelques réseaux visibles suffisent parfois à reconnaître une zone. Le Bluetooth ajoute une autre couche. Écouteurs, montres connectées, ordinateurs, enceintes ou balises diffusent des signaux que le téléphone peut détecter. Pris isolément, ils ne donnent pas forcément une position claire. Mais croisés avec d’autres informations, ils peuvent confirmer une présence ou une habitude.

Le réseau mobile, lui, reste incontournable. Tant que le téléphone communique avec les antennes de l’opérateur, il peut être situé plus ou moins précisément selon la densité du réseau. En ville, l’estimation peut être assez resserrée. En zone rurale, elle devient plus large. Même l’adresse IP donne un contexte géographique. Elle ne révèle pas votre rue, mais peut indiquer un pays, une région, parfois une ville ou un fournisseur d’accès.

Empêcher totalement un smartphone de livrer des indices est donc presque impossible lorsqu’il reste connecté. En revanche, on peut réduire les risques : limiter les autorisations des applications, refuser la localisation précise quand elle n’est pas nécessaire, désactiver les services système inutiles, couper vraiment Wi-Fi et Bluetooth dans les réglages complets, et utiliser un VPN pour masquer l’adresse IP visible.

Dernier point essentiel : les comptes connectés. Historique de trajets, adresses favorites, lieux visités, personnalisation publicitaire… si ces données restent associées à Google, Apple, Meta ou d’autres services, un simple réglage local ne suffit pas. La confidentialité se joue donc autant dans le téléphone que dans les comptes qui l’accompagnent.
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Chez Anthropic, le développement logiciel a changé de nature en moins de deux ans. Là où un ingénieur ouvrait autrefois son éditeur de code, il décrit désormais son objectif à Claude. L’IA écrit, teste, corrige, puis soumet ses propositions. En dix-huit mois, la part de code produit par Claude est passée de quelques pourcents à plus de 80 %. Chaque ingénieur supervise aujourd’hui huit fois plus de code qu’il n’en écrivait lui-même en 2024.

Le changement ne concerne pas seulement la vitesse. Claude corrige aussi ses propres erreurs et se montre parfois meilleur que les chercheurs humains sur certaines décisions expérimentales. Avant février 2025, l’assistant servait surtout à suggérer des fragments que l’ingénieur copiait dans son environnement de travail. En mai 2026, il réussissait 76 % des tâches les plus ouvertes, contre 26 % six mois plus tôt.

Un exemple résume cette bascule. Quand des dizaines de milliers de tâches d’entraînement sont tombées en panne simultanément, quelques lignes de consigne ont été transmises à Claude. Deux heures plus tard, un ingénieur validait le correctif. Seul, un humain aurait mis deux à trois jours. Depuis début 2026, chaque modification apportée au code d’Anthropic est relue automatiquement. Cette relecture, appliquée rétrospectivement, a montré qu’un tiers des bugs ayant provoqué d’anciens incidents auraient pu être détectés avant leur mise en production.

En avril, Anthropic a aussi publié les résultats d’un projet de recherche mené presque entièrement par des agents Claude (des IA capables d’enchaîner plusieurs actions sans intervention humaine constante). Sur un problème ouvert de sécurité de l’IA, deux chercheurs humains avaient comblé 23 % de l’écart en une semaine. Les agents, eux, ont atteint 97 % en 800 heures cumulées de calcul. Les gains sont tout aussi spectaculaires sur l’optimisation de code. Claude Opus 4 multipliait par trois la vitesse d’un code de départ. Mythos Preview, plus récemment, l’a multipliée par 52, là où un chercheur humain plafonnait autour de quatre. Mais cette accélération pose un problème d’organisation : Claude produit plus vite que les humains ne relisent. Et la relecture humaine devient le nouveau goulet d’étranglement. Avec Project Glasswing, Mythos Preview a détecté plus de dix mille vulnérabilités critiques en quelques semaines, dont un bug vieux de 27 ans dans OpenBSD.
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L’Europe accélère sur les data centers, mais elle découvre aussi le prix énergétique de cette ambition. Selon les projections disponibles, la capacité des centres de données européens doit passer de 12 gigawatts en 2025 à 28 gigawatts d’ici 2030. Dans ce contexte, la Commission européenne a annoncé de nouvelles normes minimales de performance pour les installations, qu’elles soient nouvelles ou déjà existantes. L’objectif affiché est simple : encadrer un secteur devenu stratégique pour l’intelligence artificielle, le cloud et la souveraineté numérique. Mais un point sensible reste en suspens. Un label de durabilité, censé prendre en compte la consommation d’eau et l’approvisionnement en énergie propre, était attendu. Il n’a finalement pas été publié. En cause : un débat encore ouvert sur le traitement des data centers alimentés par de l’électricité nucléaire.

Cette initiative s’inscrit dans un paquet plus large sur la souveraineté technologique européenne, qui comprend aussi un règlement sur le cloud et l’IA, ainsi qu’une révision du Chips Act, le texte destiné à renforcer la production de semi-conducteurs en Europe. Le cas irlandais montre l’urgence du sujet. En 2024, les data centers y ont consommé 22 % de toute l’électricité nationale, plus que l’ensemble des foyers urbains du pays. En août 2024, un troisième data center de Google a même été refusé dans le sud de Dublin, faute de capacité suffisante sur le réseau et d’énergie renouvelable disponible sur place.

La pression ne concerne pas seulement l’Irlande. Des études citées par la Commission indiquent que la concentration rapide des data centers peut faire grimper les coûts de l’électricité de 20 à 40 % dans certaines zones européennes, notamment à Paris. En France, leur consommation électrique a déjà augmenté de 38 % en trois ans, avec une forte concentration en région parisienne. Le problème est clair : les normes annoncées améliorent l’efficacité des installations, mais elles ne disent pas encore qui paie la facture. Aucun mécanisme ne répartit aujourd’hui clairement le coût entre opérateurs numériques et consommateurs résidentiels. Alors que les projets d’usines IA géantes se multiplient, une question devient centrale : l’Europe peut-elle bâtir sa souveraineté numérique sans faire porter aux ménages le poids énergétique de cette course ?
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