Au prochain lancement de l’application Netflix sur votre iPhone, il risque d’y avoir du changement. Un peu plus de deux mois après un coup d’envoi dans quelques pays, le service déploie officiellement sa nouvelle interface mobile en France à compter d’aujourd’hui.
La principale évolution est l’ajout d’un onglet « Extraits » inspiré de TikTok, YouTube Shorts et autres pièges à scroll. Il rassemble de courtes séquences de séries, films et émissions au format vertical à faire défiler en continu. Des sous-titres sont générés automatiquement pour pouvoir les regarder sans activer le son.
Nouvel onglet Extraits de Netflix. Image iGeneration.
Ce flux vidéo est censé s’adapter aux goûts de chaque utilisateur, mais notre premier essai est loin d’être convaincant : il met en avant des contenus déjà vus ou qui ne correspondent pas à nos préférences. Peut-être s’agit-il d’un algorithme de recommandation distinct de celui utilisé sur le reste de la plateforme et qui a besoin d’un peu de temps pour affiner ses suggestions.
Quoi qu’il en soit, chaque extrait permet de lancer immédiatement le programme complet ou de l’ajouter à sa liste. Il est également possible de partager les vidéos avec ses proches ou sur les réseaux sociaux pour faire de la pub gratuite à Netflix. Cet onglet devrait à terme s’enrichir d’extraits de podcasts, de programmes en direct et de sélections thématiques.
La nouvelle interface mobile comprend d’autres changements. L’icône de recherche quitte le haut de l’écran pour rejoindre la barre d’onglets en bas. Et en haut de l’écran d’accueil figurent de nouveaux boutons offrant un accès direct à différentes sections : Émissions, Films, Podcasts, Nouveautés et tendances, et Catégories.
On l'oublie parfois, mais l'iPad mini actuel a déjà quelques années et repose sur un écran LCD et une puce issue d'un iPhone, l'A17 Pro de l'iPhone 15 Pro. La petite tablette, qui a ses aficionados, devrait évoluer et gagner un nouvel écran, qui serait (enfin) basé sur la technologie OLED. Mais selon le fuiteur coréen yeux1122, la dalle serait en technologie LTPS, donc sans le rafraîchissement variable qu'Apple nomme ProMotion.
Un iPad mini. Image Apple.
Les termes LTPS et LTPO (Low Temperature Polycristalline Silicon dans le premier cas, Low Temperature Polycristalline Oxide dans le second) désignent une partie de la dalle OLED, qui est composée de plusieurs couches. De façon schématique, les dalles LTPO sont plus efficientes et sont surtout capables de fonctionner à des fréquences de rafraîchissement faibles mais aussi élevées. Cette fréquence variable, intéressante pour améliorer l'autonomie mais aussi fluidifier certaines tâches ne serait donc pas de la partie avec l'iPad mini. C'est un choix qui a déjà été effectué dans les iPhone : jusqu'à l'iPhone 16, la version classique avait une dalle avec une fréquence fixe (60 Hz) et la variante Pro une fréquence variable.
La technologie LTPS ou LTPO prend place dans la couche inférieure, TFT backplane sur l'image.
La bonne nouvelle, car il y en a une, c'est que la dalle gagnerait 0,1 pouce, en passant de 8,3 à 8,4 pouces. Ce serait un gain net, sans que la taille de la tablette ne bouge. Pour ce qui est de la puce principale de la tablette, attendue durant la seconde moitié de 2026, Apple devrait probablement choisir l'A19 Pro des iPhone actuels, peut-être dans la version équipée de cinq cœurs GPU vue dans l'iPhone Air. Et comme le reste de la gamme, on peut s'attendre à un modem cellulaire Apple en option et une puce Apple N1 pour le Wi-Fi.
Apple peut enfin lancer Apple Intelligence en Chine, plus de deux ans après sa présentation initiale : l’entreprise a reçu le feu vert des autorités, comme l’ont annoncé The Information et Reuters. Le pays imposait des conditions bien plus strictes pour cette fonctionnalité, ce qui explique ce décalage temporel. Impossible en effet de lancer cette intelligence artificielle générative en utilisant les modèles conçus par la Pomme. Même avant son accord avec Google, il fallait exploiter des modèles locaux et surtout autorisés.
C’est pourquoi la firme de Tim Cook a travaillé ces dernières années avec les acteurs chinois, en particulier le groupe Alibaba, pour offrir les mêmes services que dans le reste du monde. Un représentant du géant a confirmé auprès de nos confrères de The Information que les modèles de la famille Qwen serviront de fondation à Apple Intelligence pour les utilisateurs de produits Apple en Chine. De son côté, Baidu a indiqué à Reuters que son entreprise allait aussi travailler avec celle de Cupertino, sans clarifier son rôle. Il y aura peut-être plusieurs modèles sous le capot, selon l’usage concerné.
On imaginait bien que les travaux avançaient, notamment à la suite d’une activation accidentelle au début du printemps. D’après les rumeurs d’alors, tout était prêt du côté d’Apple, c’est l’autorisation gouvernementale qui manquait encore. Il faut dire qu’utiliser des modèles locaux ne suffit pas, la dictature chinoise impose aussi de gérer certains aspects de son histoire ou de son fonctionnement. Plusieurs garde-fous devraient ainsi être en place en Chine et il ne faudra pas espérer de réponse de la part de Siri AI sur Tian’anmen, pour ne donner qu’un seul exemple.
La balle semble maintenant être dans le camp d’Apple. La WWDC 2026 s’est déroulée sans aucune promesse concernant l’arrivée d’Apple Intelligence en Chine, sans doute parce que l’entreprise voulait être sûre d’avoir les autorisations nécessaires. Puisqu’elles sont désormais accordées, il ne reste plus qu’à savoir si la nouveauté sera activée à la rentrée avec les OS 27, ou bien avant cela pour les OS 26.
Dans son dernier rapport, l'Arcep indique que le nombre de SMS envoyés par les Français a largement diminué en un an, en passant de 68 à 54 messages mensuels au premier trimestre 2026. Et par rapport à 2021, la chute est encore plus rude : la moyenne était de 134 à l'époque.
Le nombre de SMS envoyés diminue de trimestre en trimestre.
Une chute liée évidemment à l'intégration des messages RCS dans iOS 18, mais aussi à l'utilisation massive des messageries alternatives, comme WhatsApp, Signal ou Telegram. Avec le temps, le vénérable SMS qui était juste une solution pour permettre aux opérateurs de communiquer avec leurs clients est devenu un mode de communication important, qui a même amené son propre langage. Mais en 2026, donc, le SMS tend à disparaître, ce qui amène notre question : combien de SMS envoyez-vous mensuellement ? Le meilleur moyen de le vérifier est d'aller consulter votre consommation dans l'app de votre opérateur ou dans vos factures.
Nous n'allons pas vous demander combien vous envoyez de MMS (les messages qui peuvent contenir des images, de la vidéo ou de l'audio), car ces derniers sont encore beaucoup moins utilisés, avec seulement 5 messages mensuels en moyenne.
Frigate 0.18 est sorti en bêta et cette mise à jour de l’enregistreur vidéo en réseau (NVR) open source est comme toujours complète. Ses concepteurs ont notamment travaillé sur la simplicité d’accès de cette solution, qui doit être installée sur un ordinateur allumé en permanence pour collecter les images fournies par les caméras de surveillance chez soi. Cette version ajoute une interface graphique pour ajuster les nombreux paramètres de l’outil, sans avoir à manipuler des lignes de code en YAML. Ce sera un gain évident pour tout le monde, mais tout particulièrement pour les débutants, souvent rebutés par ce langage très sensible aux espaces.
L’éditeur visuel de configuration inclus dans Frigate 0.18, ici pour les paramètres ffmpeg d’une caméra. Image iGeneration.Autre exemple, ici la sélection des éléments à identifier sur les images. Image iGeneration.
Configurer Frigate reste complexe en raison du très grand nombre d’options, alors un détour par la documentation restera souvent indispensable. Malgré tout, c’est une meilleure approche que l’éditeur de configuration YAML, qui reste toutefois disponible pour ceux qui le souhaitent. Parmi les bonnes idées de cette nouvelle présentation, un bouton permet de réinitialiser les valeurs par défaut, ou bien de revenir aux préférences globales après avoir changé les détails d’une caméra. L’interface indiquera aussi si un redémarrage est nécessaire pour appliquer un changement, avec la possibilité de le faire d’un clic.
La mise à jour ajoute aussi le concept de profils, des jeux de paramètres que l’on peut ensuite appliquer à plusieurs caméras. Cette approche a deux avantages : d’une part, on peut facilement reproduire la même configuration sur toute une série d’appareils. De l’autre, Frigate permet de changer de profil à la volée, sans redémarrage, ce qui peut servir à prévoir différents jeux d’options pour ses caméras de surveillance et les appliquer à un moment donné. Si on fait le lien avec la domotique, ce sera très utile pour n’enregistrer certains mouvements qu’en son absence, par exemple.
L’autre axe majeur concerne l’analyse des données assistée par l’intelligence artificielle. Frigate 0.18 a entièrement revu la gestion des modèles externes qui sont utilisés pour enrichir les données. Comme Apple va le faire avec les OS 27, on peut en effet non seulement identifier un humain, un animal ou une voiture sur une vidéo, mais aussi décrire ce qui se passe. De quoi savoir si une personne est venue déposer un colis ou si son chien a détruit le parterre de fleurs, pas seulement qu’un humain ou un animal a été repéré.
Cette analyse se fait comme toujours à l’aide d’un modèle de langage (LLM). Il peut tourner en local sur la même machine à condition d’avoir un matériel suffisamment puissant, ce qui sera vite un point bloquant. L’alternative évidente consiste à faire appel à des modèles distants, comme ceux d’OpenAI ou encore de Google, via les API et donc en consommant des jetons (tokens). La configuration permet maintenant d’associer des modèles différents selon la tâche demandée. C’est d’autant plus important que générer des descriptions pour toutes les images collectées par Frigate peut vite devenir coûteux, alors mieux vaut réserver les modèles payants aux tâches les plus complexes.
Le chatbot intégré à Frigate 0.18, ici pour retrouver des vidéos de chats (duh…). Image iGeneration.
Un chatbot a été ajouté pour mieux exploiter ces données. On peut maintenant interroger Frigate avec des requêtes en langage naturel et obtenir des réponses à partir des images collectées et indexées. À condition d’avoir un descriptif complet pour chaque enregistrement, on peut retrouver plus rapidement seulement les vidéos de voitures rouges qui sortent du garage, ou ne voir que les chats qui sont sortis par la porte du jardin. Plus il y a d’informations associées aux images et plus la fonctionnalité sera utile, sans surprise.
Parmi les autres nouveautés notables, la recherche de mouvements a été améliorée avec cette version. Frigate 0.18 propose de sélectionner une zone de l’image et d’analyser l’historique pour ne garder que les activités qui se trouvent à l’intérieur. Autre nouvelle option, le système peut afficher une carte de chaleur pour signaler visuellement les zones les plus actives. Les exports sont également revus, avec la possibilité de les regrouper par cas et ensuite de les transférer en une fois. Une API a également été ajoutée, pour demander des exports depuis l’extérieur, ce qui pourra être utile pour son intégration à Home Assistant.
Le nouveau moteur de recherche de mouvement, ici centré sur une zone choisie par mes soins sur la caméra du garage. Image iGeneration.
La liste de changements est encore longue, tant côté interface que sous le capot avec, par exemple, une mise à jour majeure de FFmpeg, l’outil de conversion vidéo qui est essentiel à son bon fonctionnement. Si vous utilisez le NVR, vous pouvez basculer sur la bêta en modifiant l’image Docker de votre installation. Une lecture attentive de la documentation est une bonne idée pour obtenir de bons résultats : même si Frigate devient plus simple d’accès au fil du temps, cela reste un outil assez pointu.
