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Alerte Plan Remise: Latest Updates and Analysis

Alerte bon plan : une remise de 300 € sur le Galaxy S25

Alerte bon plan : une remise de 300 € sur le Galaxy S25

Disponible il y a déjà quelques jours, la gamme Galaxy S25 se décline sous trois modèles : S25, S25+ et S25 Ultra. Pour les fans de la marque aux trois étoiles, c’est l’opportunité de profiter de toutes les fonctionnalités IA que propose cette nouvelle série. Parallèlement, le Galaxy S25 bénéficie déjà d’une réduction significative. Je vous propose donc de vite passer votre commande et profiter d’un prix exceptionnel de 569 euros au lieu de 899 euros. Et donc d’une remise de plus de 300 euros sur le Galaxy S25.

Ce dernier modèle de la série S a subit quelques changements par rapport à son prédécesseur. Et ce que j’ai apprécié avant tout, c’est son design épuré.

De meilleures performances sont également au rendez-vous, avec une optimisation de la gestion de la chauffe.

Bref, à chacun ses préférences. Mais en tout cas, vous pouvez déjà obtenir une réduction de moins 330 euros sur la version 128 Go du Galaxy S25.

À l’heure actuelle, RED by SFR propose un prix exceptionnel de 149 € pour le Samsung Galaxy S25. Mais ce tarif s’accompagne d’un paiement mensuel de 8 € sur une durée de 24 mois.

Pourtant, le prix de départ est de 229 €. Mais cette offre de SFR peut vous faire bénéficier d’un remboursement de 80 € après achat en tant que client RED by SFR, plus une remise immédiate de 150 €.

En cas de reprise, vous bénéficiez également d’un bonus d’une hauteur de 100 €. Au total, la réduction pour la nouvelle gamme Galaxy S25 s’élève à 330 €, ce qui fait équivaut à un prix de seulement 569 €.

À peine sorti, les nouveaux Samsung Galaxy S25, S25+ et S25 Ultra bénéficient déjà d'une chute de prix hallucinante. Vous avez jusqu'au 3 février 2025 pour vous faire plaisir chez SFR. #sponso [website] [website] — Le Journal du Geek (@JournalDuGeek) February 7, 2025.

Un design classique, mais toujours aussi efficace.

À première vue, il n’y a pas vraiment de révolution sur l’apparence du Galaxy S25. C’est une gamme qui a repris le côté esthétique de ses prédécesseurs.

Mais les finitions sont tout de même assez soignées, et les angles sont légèrement arrondis pour une meilleure prise en main.

Sur la façade avant, on a droit à un écran de 6,1 pouces avec une dalle OLED Full HD+ rafraîchie à 120 Hz et une bonne luminosité.

Côté photographie, le Galaxy S25 embarque un capteur principal de 50 Mpx, un ultra-grand-angle de 12 Mpx et un téléobjectif x3 de 10 Mpx.

Le rendu des photos est globalement satisfaisant, avec de bons détails, même si la mise au point et le mode portrait pourraient être améliorés.

La caméra frontale de 12 Mpx assure, pour sa part, des selfies nets et détaillés.

Cette année, Samsung abandonne l’Exynos pour intégrer le Snapdragon 8 Elite for Galaxy dans le S25.

Le gain en performance est néanmoins notable. Le smartphone reste fluide en toute circonstance, même sur les jeux 3D, avec une meilleure gestion de la chauffe.

Niveau interface, le Galaxy S25 repose sur One UI 7, basée sur Android 15 et propose un jumelage repensé et intuitif, enrichi de nombreuses fonctionnalités Galaxy AI.

Par ailleurs, Samsung garantit également sept ans de mises à jour. Ce qui offre une excellente pérennité au S25.

So smooth, so rich in capabilities, so customisable.

Now, I'm just afraid that it is the real reason why I love my Galaxy S25 Ultra… [website] — Alvin (@sondesix) February 7, 2025.

Autonomie en progrès, mais recharge limitée.

Si l’autonomie était un point faible du Galaxy S24, Samsung promet cette fois-ci des améliorations sur ce nouveau modèle, malgré une batterie toujours limitée à 4 000 mAh.

Le Galaxy S25 peut désormais tenir une journée complète en usage intensif, mais guère plus.

En revanche, la recharge reste plafonnée à 25 W, sans chargeur fourni. Ce qui déçoit face à des concurrents proposant des vitesses de charge bien plus rapides. Même avec une réduciton de plus de 300 euros.

Ce n’est qu’en rédigeant de meilleurs prompts que l’on peut obtenir des résultats plus pertinents et plus factuels sur les chatbots les plus en vogue ......

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Sommet de l’IA à Paris : la France rattrape son retard et investit plus de 300 milliards dans l’IA

Sommet de l’IA à Paris : la France rattrape son retard et investit plus de 300 milliards dans l’IA

Plus tôt cette semaine, lors du Sommet de l’IA à Paris, le président Emmanuel Macron a décerné le titre de champion de l’IA française à Mistral AI. Interrogé par 20 Minutes, le président a même vanté le mérite du chatbot de Mistral AI dirigé par Arthur Mensch. Au final, pas pus tard que le mardi 11 février, Emmanuel Macron a fait une annonce assez inhabituelle. « J’ai moi-même téléchargé Le Chat de Mistral AI et il m’aide beaucoup à chaque utilisation. Je suis persuadé que c’est la référence européenne et d’ailleurs, je vous conseille de le télécharger », a-t-il déclaré.

Parallèlement, le président n’a pas seulement caressé Mistral dans le sens du poil. Il a aussi fait une annonce sur l’avenir du secteur de l’IA sur le territoire européen.

Quels seraient alors les projets présidentiels pour que la France puisse rivaliser avec les États-Unis qui ont ChatGPT et la Chine qui a récemment cartonné avec DeepSeek ?

Macron annonce un investissement massif lors du Sommet de l’IA à Paris.

D’après le Financial Times, Emmanuel Macron prévoit une enveloppe d’une valeur de 109 milliards d’euros pour le développement de l’IA pour les prochaines années.

Il a donc annoncé cet investissement massif la veille du Sommet de l’IA à Paris, le dimanche 9 février, lors de son passage sur France 2.

Cet investissement servira aussi de levier pour rattraper le retard de la France par rapport aux autres pays. Ces derniers ayant déjà leur place de leader dans ce secteur en pleine croissance.

De son côté, Donald Trump, réélu président américain, a approuvé un nouveau projet de SoftBank et d’OpenAI.

Baptisé Stargate, il s’agit d’un projet d’infrastructure de 500 milliards de dollars devant être construit en Amérique.

À vous toutes et tous qui avez fait du Sommet de Paris pour l’action sur l’intelligence artificielle une réussite : merci !

Annonces historiques pour le pays et l’Europe, vision partagée : nous avons écrit tous ensemble le début d’une nouvelle ère dans l’IA. [website] February 11, 2025.

Encore 200 milliards d’euros de la part de la Commission européenne.

Outre les 109 milliards d’euros d’investissement en IA, la Commission européenne va aussi mobiliser une somme colossale de 200 milliards d’euros pour le développement de l’IA.

Et d’après la présidente de la Commission européenne, Ursula von der Leyen, 10 % de cette somme, soit 20 milliards d’euros, seront consacrés aux gigafactories de l’IA.

Il s’agirait en effet d’une autre solution qui devrait permettre à la France de développer des modèles plus complexes. Mais cette fois-ci par le biais d’une collaboration entre les acteurs du secteur.

Tout comme la Chine qui a réussi à développer DeepSeek pour une fraction du coût de développement de ChatGPT, la France devrait également y parvenir.

Et comme l’a indiqué la présidente de la Commission européenne, nous y parviendrons. Mais il faudra davantage miser sur la coopération, l’ouverture et surtout les talents de nos développeurs.

L’intelligence artificielle (IA) devient une arme redoutable pour les prédateurs sexuels, exposant les enfants à un nouveau danger. En Caroline du Sud......

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OpenEuroLLM : LightOn s’engage pour une IA européenne open source

OpenEuroLLM : LightOn s’engage pour une IA européenne open source

Face à la domination des géants de l’intelligence artificielle, l’Europe réagit avec le lancement d’OpenEuroLLM. Ce consortium, officialisé le 3 février, rassemble 20 institutions et entreprises majeures du secteur, dont LightOn. L’objectif est de développer des modèles de langage open source performants et multilingues pour renforcer l’indépendance numérique du continent. Soutenu par la Commission européenne dans le cadre du programme Digital Europe, ce projet s’inscrit dans une dynamique de souveraineté et d’innovation technologique.

LightOn, un acteur clé de l’IA en Europe.

Si les entreprises américaines et chinoises dominent le marché de l’IA, OpenEuroLLM se positionne comme une alternative stratégique pour l’Europe. Son ambition est de mettre en place une infrastructure robuste et sécurisée. Cela garantit aux organisations publiques et privées un accès équitable à des modèles performants et limite leur dépendance aux solutions propriétaires venues d’ailleurs.

OpenEuroLLM, the first family of open source Large Language Models covering all EU languages, has earned the first STEP Seal for its excellence.

It brings together EU startups, research labs and supercomputing hosts to train AI on European supercomputers ↓ [website] — European Commission (@EU_Commission) February 3, 2025.

LightOn est reconnu pour son expertise en entraînement de modèles de langage de grande échelle. La société a conçu une douzaine de modèles open source, dont ModernBert, qui a enregistré plus de 4,8 millions de téléchargements en un mois. LightOn intègre OpenEuroLLM et met à disposition son savoir-faire ainsi que ses infrastructures. Cela permet de favoriser le développement d’une intelligence artificielle européenne fiable et accessible.

LightOn rejoint ce consortium avec l’engagement de promouvoir l’open source. L’entreprise contribue activement au développement d’un écosystème d’IA éthique et transparent. Son expertise en optimisation des modèles lui permet de proposer des solutions adaptées aux spécificités des entreprises européennes, avec une approche axée sur la flexibilité et la confidentialité des données.

L’initiative OpenEuroLLM repose sur un modèle collaboratif qui réunit chercheurs, entreprises et institutions publiques. « L’Europe dispose des talents et des ressources nécessaires pour prendre une place de choix dans cette compétition internationale autour de l’IA. », affirme Laurent Daudet, Directeur Général Délégué et cofondateur de LightOn. Cette démarche vise à offrir aux entreprises et aux administrations des outils puissants, flexibles et sécurisés, en opposition aux solutions propriétaires dominantes.

Grâce à cette approche, OpenEuroLLM permet aux entreprises d’intégrer des modèles de langage dans leurs infrastructures sans dépendre d’acteurs étrangers. Ce projet privilégie un accès libre aux ressources et une gouvernance européenne. Il participe ainsi à l’émergence d’un marché numérique plus autonome et compétitif.

Alors que la course à la puissance de calcul bat son plein, LightOn adopte une stratégie alternative. « Une nouvelle approche émerge, privilégiant des modèles plus économes mais très performants pour répondre aux besoins professionnels. », explique Laurent Daudet. OpenEuroLLM mise sur des solutions légères et optimisées. Il veut ainsi offrir des alternatives viables et compétitives et préserver la souveraineté numérique européenne.

À terme, cette initiative vise à encourager le développement de modèles de langage plus durables et accessibles, adaptés aux besoins variés des utilisateurs européens. OpenEuroLLM intègre des critères de transparence et d’efficacité énergétique. Il espère ainsi favoriser une adoption large de ses solutions et renforcer la place de l’Europe dans la recherche et l’innovation en IA.

Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.

Telangana is evolving from merely serving as a back office for global companies to becoming a centre for innovation, advanced technology, and intellec......

In a recent test of ChatGPT's Deep Research feature, the AI was asked to identify 20 jobs that OpenAI's new o3 model was likely to replace. As ......

Market Impact Analysis

Market Growth Trend

2018201920202021202220232024
23.1%27.8%29.2%32.4%34.2%35.2%35.6%
23.1%27.8%29.2%32.4%34.2%35.2%35.6% 2018201920202021202220232024

Quarterly Growth Rate

Q1 2024 Q2 2024 Q3 2024 Q4 2024
32.5% 34.8% 36.2% 35.6%
32.5% Q1 34.8% Q2 36.2% Q3 35.6% Q4

Market Segments and Growth Drivers

Segment Market Share Growth Rate
Machine Learning29%38.4%
Computer Vision18%35.7%
Natural Language Processing24%41.5%
Robotics15%22.3%
Other AI Technologies14%31.8%
Machine Learning29.0%Computer Vision18.0%Natural Language Processing24.0%Robotics15.0%Other AI Technologies14.0%

Technology Maturity Curve

Different technologies within the ecosystem are at varying stages of maturity:

Innovation Trigger Peak of Inflated Expectations Trough of Disillusionment Slope of Enlightenment Plateau of Productivity AI/ML Blockchain VR/AR Cloud Mobile

Competitive Landscape Analysis

Company Market Share
Google AI18.3%
Microsoft AI15.7%
IBM Watson11.2%
Amazon AI9.8%
OpenAI8.4%

Future Outlook and Predictions

The Alerte Plan Remise landscape is evolving rapidly, driven by technological advancements, changing threat vectors, and shifting business requirements. Based on current trends and expert analyses, we can anticipate several significant developments across different time horizons:

Year-by-Year Technology Evolution

Based on current trajectory and expert analyses, we can project the following development timeline:

2024Early adopters begin implementing specialized solutions with measurable results
2025Industry standards emerging to facilitate broader adoption and integration
2026Mainstream adoption begins as technical barriers are addressed
2027Integration with adjacent technologies creates new capabilities
2028Business models transform as capabilities mature
2029Technology becomes embedded in core infrastructure and processes
2030New paradigms emerge as the technology reaches full maturity

Technology Maturity Curve

Different technologies within the ecosystem are at varying stages of maturity, influencing adoption timelines and investment priorities:

Time / Development Stage Adoption / Maturity Innovation Early Adoption Growth Maturity Decline/Legacy Emerging Tech Current Focus Established Tech Mature Solutions (Interactive diagram available in full report)

Innovation Trigger

  • Generative AI for specialized domains
  • Blockchain for supply chain verification

Peak of Inflated Expectations

  • Digital twins for business processes
  • Quantum-resistant cryptography

Trough of Disillusionment

  • Consumer AR/VR applications
  • General-purpose blockchain

Slope of Enlightenment

  • AI-driven analytics
  • Edge computing

Plateau of Productivity

  • Cloud infrastructure
  • Mobile applications

Technology Evolution Timeline

1-2 Years
  • Improved generative models
  • specialized AI applications
3-5 Years
  • AI-human collaboration systems
  • multimodal AI platforms
5+ Years
  • General AI capabilities
  • AI-driven scientific breakthroughs

Expert Perspectives

Leading experts in the ai tech sector provide diverse perspectives on how the landscape will evolve over the coming years:

"The next frontier is AI systems that can reason across modalities and domains with minimal human guidance."

— AI Researcher

"Organizations that develop effective AI governance frameworks will gain competitive advantage."

— Industry Analyst

"The AI talent gap remains a critical barrier to implementation for most enterprises."

— Chief AI Officer

Areas of Expert Consensus

  • Acceleration of Innovation: The pace of technological evolution will continue to increase
  • Practical Integration: Focus will shift from proof-of-concept to operational deployment
  • Human-Technology Partnership: Most effective implementations will optimize human-machine collaboration
  • Regulatory Influence: Regulatory frameworks will increasingly shape technology development

Short-Term Outlook (1-2 Years)

In the immediate future, organizations will focus on implementing and optimizing currently available technologies to address pressing ai tech challenges:

  • Improved generative models
  • specialized AI applications
  • enhanced AI ethics frameworks

These developments will be characterized by incremental improvements to existing frameworks rather than revolutionary changes, with emphasis on practical deployment and measurable outcomes.

Mid-Term Outlook (3-5 Years)

As technologies mature and organizations adapt, more substantial transformations will emerge in how security is approached and implemented:

  • AI-human collaboration systems
  • multimodal AI platforms
  • democratized AI development

This period will see significant changes in security architecture and operational models, with increasing automation and integration between previously siloed security functions. Organizations will shift from reactive to proactive security postures.

Long-Term Outlook (5+ Years)

Looking further ahead, more fundamental shifts will reshape how cybersecurity is conceptualized and implemented across digital ecosystems:

  • General AI capabilities
  • AI-driven scientific breakthroughs
  • new computing paradigms

These long-term developments will likely require significant technical breakthroughs, new regulatory frameworks, and evolution in how organizations approach security as a fundamental business function rather than a technical discipline.

Key Risk Factors and Uncertainties

Several critical factors could significantly impact the trajectory of ai tech evolution:

Ethical concerns about AI decision-making
Data privacy regulations
Algorithm bias

Organizations should monitor these factors closely and develop contingency strategies to mitigate potential negative impacts on technology implementation timelines.

Alternative Future Scenarios

The evolution of technology can follow different paths depending on various factors including regulatory developments, investment trends, technological breakthroughs, and market adoption. We analyze three potential scenarios:

Optimistic Scenario

Responsible AI driving innovation while minimizing societal disruption

Key Drivers: Supportive regulatory environment, significant research breakthroughs, strong market incentives, and rapid user adoption.

Probability: 25-30%

Base Case Scenario

Incremental adoption with mixed societal impacts and ongoing ethical challenges

Key Drivers: Balanced regulatory approach, steady technological progress, and selective implementation based on clear ROI.

Probability: 50-60%

Conservative Scenario

Technical and ethical barriers creating significant implementation challenges

Key Drivers: Restrictive regulations, technical limitations, implementation challenges, and risk-averse organizational cultures.

Probability: 15-20%

Scenario Comparison Matrix

FactorOptimisticBase CaseConservative
Implementation TimelineAcceleratedSteadyDelayed
Market AdoptionWidespreadSelectiveLimited
Technology EvolutionRapidProgressiveIncremental
Regulatory EnvironmentSupportiveBalancedRestrictive
Business ImpactTransformativeSignificantModest

Transformational Impact

Redefinition of knowledge work, automation of creative processes. This evolution will necessitate significant changes in organizational structures, talent development, and strategic planning processes.

The convergence of multiple technological trends—including artificial intelligence, quantum computing, and ubiquitous connectivity—will create both unprecedented security challenges and innovative defensive capabilities.

Implementation Challenges

Ethical concerns, computing resource limitations, talent shortages. Organizations will need to develop comprehensive change management strategies to successfully navigate these transitions.

Regulatory uncertainty, particularly around emerging technologies like AI in security applications, will require flexible security architectures that can adapt to evolving compliance requirements.

Key Innovations to Watch

Multimodal learning, resource-efficient AI, transparent decision systems. Organizations should monitor these developments closely to maintain competitive advantages and effective security postures.

Strategic investments in research partnerships, technology pilots, and talent development will position forward-thinking organizations to leverage these innovations early in their development cycle.

Technical Glossary

Key technical terms and definitions to help understand the technologies discussed in this article.

Understanding the following technical concepts is essential for grasping the full implications of the security threats and defensive measures discussed in this article. These definitions provide context for both technical and non-technical readers.

Filter by difficulty:

large language model intermediate

algorithm

platform intermediate

interface Platforms provide standardized environments that reduce development complexity and enable ecosystem growth through shared functionality and integration capabilities.

API beginner

platform APIs serve as the connective tissue in modern software architectures, enabling different applications and services to communicate and share data according to defined protocols and data formats.
API concept visualizationHow APIs enable communication between different software systems
Example: Cloud service providers like AWS, Google Cloud, and Azure offer extensive APIs that allow organizations to programmatically provision and manage infrastructure and services.

interface intermediate

encryption Well-designed interfaces abstract underlying complexity while providing clearly defined methods for interaction between different system components.