La durée de vie maximale des certificats TLS publics sera progressivement réduite à 200 jours en 2026, puis à 47 jours en 2029, rendant le renouvellement manuel intenable. Cette décision, adoptée par le CA/Browser Forum, impose un calendrier strict sans dérogation, avec une validation de domaine (DCV) réutilisable seulement 10 jours à partir de 2029. Les autorités de certification, co-sponsors de cette mesure, privilégient désormais des modèles économiques basés sur des souscriptions et des plateformes de gestion automatisée.

Le renouvellement manuel, autrefois annuel, devient ingérable avec des échéances semestrielles dès 2026, trimestrielles en 2027, puis toutes les six semaines en 2029. Les infrastructures automatisées, comme ACM sur AWS ou ACME, deviennent indispensables pour éviter les interruptions de service. Un exemple concret illustre cette contrainte : un certificat wildcard hérité, géré manuellement, a nécessité une intervention urgente en raison de sa durée de vie désormais limitée.

Cette transition, motivée par des impératifs de sécurité (réduction des fenêtres d’exploitation des clés compromises), s’aligne aussi avec les intérêts commerciaux des autorités de certification. Leur modèle évolue vers des abonnements et des solutions de gestion centralisée, rendant les processus manuels obsolètes et coûteux.

Pour rester motivé face aux échecs, Scott H. Young souligne que la persévérance n’est pas toujours rationnelle : abandonner peut être la meilleure solution si les alternatives sont plus avantageuses. Il explique que les échecs répétés réduisent la motivation, car les progrès positifs comptent moins que les reculs, et que le manque d’efficacité personnelle peut créer un cercle vicieux. Young partage son expérience personnelle, ayant lui-même surmonté des années de doute avant de réussir, tout en insistant sur l’importance d’évaluer objectivement si continuer est justifié.

L’article explore les solutions pour bloquer les trackers et domaines malveillants via un résolveur DNS menteur, en exploitant le mécanisme RPZ (Response Policy Zone). L’auteur, confronté aux limites d’un adblocker sur son Turris, teste plusieurs résolveurs DNS (Bind9, Knot-resolver, Unbound, Blocky, Pi-hole) pour évaluer leur capacité à filtrer efficacement les requêtes. Il souligne l’importance de RPZ, qui permet de bloquer des domaines, des IP ou des plages d’IP, tout en offrant une alternative aux outils traditionnels comme Pi-hole ou Blocky.

Pour automatiser la gestion des listes RPZ, l’auteur a développé un script Python, rpz-maker.py, capable de combiner, dédupliquer et optimiser des listes de domaines par catégorie, avec des options de personnalisation avancées. Ce script, sans dépendances externes, simplifie la configuration et permet une gestion fine des autorisations et restrictions par réseau client.

Enfin, l’article présente un tableau comparatif des résolveurs testés, évaluant leur simplicité de configuration, leur interface en ligne de commande, leur support des ACL, leur interface web, leur compatibilité avec Prometheus et Redis Sentinel. Blocky et Knot-resolver (version 6) ressortent comme les solutions les plus équilibrées, tandis que Pi-hole et Unbound se distinguent par leur flexibilité mais avec des compromis en termes de complexité ou de consommation de ressources.

L’article de GreenIT propose sept réflexes pour réduire l’impact environnemental de l’intelligence artificielle (IA), en insistant sur l’IA frugale comme solution efficace et économique. L’idée centrale est de questionner le besoin réel d’IA, notamment générative, souvent surutilisée alors que des alternatives plus simples (comme des tableaux de bord) suffisent. Par exemple, une entreprise a remplacé un LLM par un outil classique, économisant 150 kg de CO₂eq par mois, tandis qu’une autre a combiné IA symbolique et générative pour diviser par 100 ses émissions.

L’auteur recommande ensuite d’opter pour le modèle le plus petit possible, car sa taille influence directement sa consommation de ressources. Les modèles massifs, comme ChatGPT (2 000 milliards de paramètres), sont souvent disproportionnés pour des tâches courantes, où des modèles 200 fois plus légers (10 milliards de paramètres) peuvent suffire. Des études, comme celle de Luccioni et al., montrent que des modèles 60 fois plus petits restent performants, voire supérieurs pour certaines applications.

Enfin, l’article souligne que l’IA frugale permet non seulement de limiter l’empreinte écologique, mais aussi de réduire les coûts. En évitant les solutions surdimensionnées et en privilégiant des approches adaptées, les entreprises peuvent concilier performance et durabilité, tout en répondant à leurs besoins réels sans céder à la tendance du "toujours plus gros".