Tetragon est un outil de sécurité conçu pour surveiller et détecter les comportements malveillants dans les clusters Kubernetes en temps réel. Développé par Isovalent, il s’appuie sur la technologie eBPF pour analyser les événements au niveau du noyau Linux, comme les lancements de processus, les accès aux fichiers ou les connexions réseau, offrant ainsi une visibilité complète sur l’activité des pods. Contrairement à un EDR classique, Tetragon se concentre sur le runtime, permettant une détection précoce des intrusions avant qu’elles ne causent des dommages.

L’article explique que Tetragon fonctionne en traduisant des politiques de traçage (définies en YAML) en programmes eBPF exécutés directement dans le noyau, générant des logs détaillés à chaque événement correspondant. Bien que l’utilisation de Tetragon ne nécessite pas de maîtriser eBPF, une compréhension approfondie du noyau Linux et de cette technologie est essentielle pour en exploiter pleinement les capacités, notamment pour créer des politiques avancées.

Enfin, l’auteur annonce une série d’articles pratiques, commençant par une démonstration d’installation hors Kubernetes, avant d’aborder son déploiement dans des environnements plus complexes. L’objectif est d’aider les utilisateurs à évaluer l’outil, à l’installer et à l’étendre selon leurs besoins, tout en répondant aux questions sur son adéquation avec leurs infrastructures.

Cette page explique le fonctionnement de l'échange de clés Diffie-Hellman à travers une illustration humoristique et pédagogique. L'idée principale repose sur un protocole cryptographique permettant à deux parties de convenir d'une clé secrète commune sans l'échanger directement, même sur un canal non sécurisé. Le dessin met en scène des personnages qui illustrent les étapes clés du processus, comme le mélange de couleurs pour représenter la création d'une clé partagée.

L’article d’Eventuallycoding questionne le lien entre l’essor de l’IA et les vagues massives de licenciements dans la tech (273 000 prévus en 2026, 10 fois plus qu’avant le Covid). Si l’IA est souvent invoquée comme raison, l’auteur suggère qu’elle sert surtout de prétexte ("AI washing") pour masquer des erreurs de gestion. Exemples : Block (ex-Square) a triplé ses effectifs post-Covid avant de licencier 40 %, tandis qu’Oracle utilise l’IA pour justifier des restructurations. L’IA devient un outil marketing pour rassurer les actionnaires, alors que les vrais problèmes (sur-effectifs, mauvaise rentabilité) sont rarement évoqués. Une analyse critique des discours technologiques et de leurs arrière-plans économiques.

La régulation de soi est présentée comme une compétence clé pour mieux gérer pensées, émotions et comportements afin de prendre des décisions plus alignées avec ses objectifs plutôt que de réagir impulsivement. Elle repose sur la capacité à créer un “espace” entre stimulus et réaction, permettant d’observer ses états internes et d’y répondre de manière intentionnelle, ce qui améliore à la fois le calme mental et la qualité des choix au quotidien. ([drfred.net][1])

L’article met en avant plusieurs techniques concrètes, comme la pleine conscience pour observer ses pensées sans jugement, la respiration consciente pour apaiser rapidement le stress, ou encore la reformulation cognitive qui consiste à changer de perspective face à une situation négative. D’autres approches incluent la gestion des déclencheurs émotionnels, l’écriture ou la mise à distance des pensées, afin de réduire les réactions automatiques et renforcer la lucidité dans les moments difficiles. ([drfred.net][1])

L’ensemble de ces pratiques vise à développer progressivement une meilleure stabilité émotionnelle et une plus grande clarté mentale, avec l’idée que la régulation de soi fonctionne comme un muscle qui se renforce avec l’entraînement. En cultivant cette compétence, il devient plus facile de gérer le stress, d’éviter les décisions impulsives et d’adopter des comportements cohérents avec ses valeurs sur le long terme.

Bearstech partage son retour d’expérience sur l’utilisation de Docker en production, recommandant son usage uniquement dans des cas précis : pour des applications legacy ou imposées par un éditeur (ex: PHP 5), ou pour des outils complexes comme GitLab qui nécessitent un environnement spécifique. En revanche, ils déconseillent fortement Docker pour les bases de données (sauf en développement), en raison des risques de corruption ou d’arrêts brutaux. L’article insiste aussi sur les bonnes pratiques : toujours placer un proxy devant les conteneurs et éviter de donner accès au socket Docker pour des raisons de sécurité. Une lecture utile pour évaluer l’adéquation de Docker à son infrastructure.

L’article explique pourquoi le vibe coding (développement basé uniquement sur l’intuition et les prompts sans revue de code) a échoué en production, malgré son engouement initial. Andrej Karpathy, son inventeur, a récemment remplacé ce concept par l’agentic engineering : une approche où l’IA génère le code sous supervision humaine stricte, avec une responsabilité claire sur l’architecture, la qualité et la sécurité. L’auteur souligne que le problème n’était pas l’outil, mais l’absence de discipline, conduisant à du code non maintenable, des failles de sécurité et une dette cognitive accrue. Une lecture essentielle pour comprendre l’évolution des pratiques de développement assisté par IA en 2026.

Simon Willison partage ses réflexions après son passage dans le podcast de Lenny Rachitsky, abordant l’impact de l’IA sur l’ingénierie logicielle. Il évoque un point d’inflexion en novembre 2025, où les modèles comme GPT-5.1 et Claude Opus 4.5 ont franchi un seuil : leurs sorties de code sont désormais fiables sans besoin de relecture constante. Willison souligne que les développeurs servent de sonde pour les autres métiers intellectuels, confrontés aux mêmes défis (hallucinations, évaluation de la qualité). Il aborde aussi l’essor des coding agents (automatisation des tests), la productivité sur mobile, et les risques de la "vibe coding" (développement sans rigueur). Un débat riche sur l’avenir du travail assisté par IA.

Margaret Mitchell, co-autrice de l'article "Stochastic Parrots", répond à une confusion croissante : les grands modèles de langage (LLM) comme les IA génératives sont parfois qualifiés de "perroquets stochastiques", mais cette appellation ne s'applique qu'à eux, et non à l'IA dans son ensemble. Elle souligne que l'IA englobe bien d'autres technologies (règles déterministes, algorithmes, etc.), et que le fonctionnement des LLM, basé sur des prédictions statistiques de séquences textuelles, est en réalité une prouesse technique remarquable. Mitchell défend aussi l'idée que cette métaphore, bien que critique, reconnaît implicitement l'efficacité des LLM. Un débat technique et philosophique à suivre !

Une attaque de type supply chain a compromis brièvement la bibliothèque JavaScript Axios en mars 2026 via le piratage du compte npm d’un mainteneur, permettant la publication de versions malveillantes intégrant une dépendance piégée qui installait un cheval de Troie (RAT) multiplateforme lors d’un simple npm install, exposant potentiellement les environnements de développement et les pipelines CI/CD sans modification directe du code applicatif. L’incident, actif seulement quelques heures mais à fort impact en raison de la popularité d’Axios, illustre la fragilité des chaînes d’approvisionnement logicielles et pousse à adopter des mesures comme le gel ou le filtrage des dépendances récentes, la rotation des secrets, l’audit des systèmes et une sécurisation renforcée des comptes et pipelines pour limiter ce type de compromission

Stéphane Bortzmeyer explique pourquoi le terme « propagation » est impropre pour décrire la mise à jour des données DNS. Contrairement à des protocoles comme BGP, le DNS fonctionne en pull (tirage) : les résolveurs demandent les informations aux serveurs faisant autorité, qui les conservent en cache selon un TTL (Time To Live) défini. Plutôt que de « propager », les données sont « réjuvénées » (terme proposé par Michel Py) lorsque le cache expire. L’auteur illustre ce mécanisme avec des exemples concrets via dig, montrant comment le TTL contrôle la durée de validité des réponses. Une lecture éclairante pour comprendre le fonctionnement réel du DNS !

Superpowers est un framework et une méthodologie de développement logiciel conçu pour les agents IA, basé sur des "compétences" modulables et des instructions initiales. Il guide les agents dans la création de logiciels en suivant une approche structurée : analyse des besoins, validation du design, planification d'implémentation (TDD, YAGNI, DRY), puis développement autonome par sous-agents. Le projet met l'accent sur l'autonomie et la qualité du code, avec des mises à jour régulières (ex. v5.0.7 avec support Copilot CLI). Open source sous licence MIT, il est disponible sur GitHub.

La fonction CSS shape() permet de créer des formes complexes (lignes, arcs, courbes) avec une syntaxe plus lisible et flexible que path(), en s’appuyant sur des commandes proches du SVG mais compatibles avec les unités et fonctions CSS comme calc() ou var(), ce qui facilite la création de formes dynamiques et responsives ([CSS-Tricks][1]) ; elle s’utilise principalement avec clip-path pour découper visuellement un élément (la forme agit comme un “emporte-pièce”), ou avec offset-path pour animer un élément le long d’un tracé ([CSS-Tricks][1]) ; chaque forme est définie comme une suite d’instructions partant d’un point initial (from) puis enchaînant des segments (line, arc, curve), permettant de construire progressivement des formes sophistiquées tout en restant manipulables et combinables avec les autres propriétés CSS

Chez Elao, les cycles de travail offrent une flexibilité personnalisée (4, 4,5, 5 jours ou temps partiel) tout en posant un cadre clair pour préserver la coordination d’équipe. Après un an d’expérience, l’entreprise a ajusté ses règles : accès universel après la période d’essai, passage progressif en 4 jours (via un cycle en 4,5 jours) et principe d’équité. Une approche qui allie autonomie et prévisibilité collective.

L’article explique comment sed, bien que semblant au premier abord un simple outil de filtrage de texte, est en réalité un langage de programmation à part entière dédié au traitement de flux (stream). L’auteur détaille son fonctionnement de base (lecture → transformation → impression), ses commandes essentielles (p, d, s, i, a, c), puis explore des concepts avancés comme la gestion multi-lignes, les boucles et les deux espaces mémoire (pattern space et hold space). En maîtrisant ces mécanismes, sed devient un outil redoutable pour manipuler des données complexes, comme fusionner des lignes ou restructurer des logs, révélant ainsi sa puissance insoupçonnée. Un article pour passer de l’incantation magique à une compréhension profonde de ce "mini-langage".

Découvrez comment créer un menu "drill-down" (navigation imbriquée) avec des éléments HTML <details> et <summary>, permettant d'afficher des sous-menus imbriqués comme des poupées russes. L'article explique comment structurer le HTML pour une navigation à plusieurs niveaux, puis utilise la règle CSS @scope pour limiter le style aux éléments pertinents, évitant ainsi les conflits de style. Une solution élégante pour des interfaces compactes et interactives.

L’article explique comment analyser un graphe de dépendances d’une application pour y détecter des « communautés », c’est-à-dire des groupes de composants fortement liés entre eux mais peu connectés au reste du système, afin de mieux comprendre et améliorer l’architecture logicielle. Il s’appuie sur des techniques issues de la théorie des graphes, notamment des algorithmes de détection de communautés basés sur l’optimisation de la modularité, qui cherchent à maximiser les liens internes et minimiser les liens externes ([rouviere.pages.math.cnrs.fr][1]). L’objectif est d’identifier des sous-ensembles cohérents (souvent assimilables à des modules ou contextes métiers) et de repérer d’éventuels problèmes de couplage ou de structure dans les dépendances, permettant ainsi de guider le refactoring et d’améliorer la maintenabilité du code.

CORS est souvent mal compris : ce n’est pas un mécanisme qui protège une API contre des attaques, mais une sécurité implémentée par le navigateur pour empêcher des sites malveillants d’effectuer des requêtes en utilisant les données ou la session d’un utilisateur à son insu. Concrètement, le serveur répond normalement aux requêtes, mais le navigateur bloque l’accès à la réponse côté JavaScript si les en-têtes CORS ne sont pas autorisés, ce qui signifie qu’une API reste accessible en dehors du navigateur (via curl, serveur backend, etc.) et doit donc être sécurisée par d’autres moyens comme l’authentification. L’idée clé est que CORS sert à protéger les utilisateurs contre des abus cross-origin (comme le CSRF), pas à restreindre l’accès réel à une API, d’où l’importance de ne pas le considérer comme une barrière de sécurité côté serveur.

Cette page explique les principales notions liées aux modèles d’IA générative en clarifiant le vocabulaire essentiel : un prompt est l’instruction donnée au modèle, découpée en tokens (unités de texte pouvant être des mots ou fragments) que le modèle transforme en données numériques pour prédire la suite la plus probable ([Potentiel It][1]) ; elle précise aussi qu’un modèle est caractérisé notamment par son nombre de paramètres (souvent exprimé en milliards, “B”), qui influence ses capacités, tandis que la quantization consiste à réduire la précision des poids pour diminuer la taille mémoire et accélérer l’exécution au prix d’un léger compromis sur la précision

L’article explique comment créer des boucles dans les templates Helm en utilisant l’instruction range, qui permet d’itérer sur des listes ou des maps définies dans le fichier values.yaml afin de générer dynamiquement des blocs YAML répétés, évitant ainsi la duplication manuelle et rendant les charts plus flexibles. Il insiste notamment sur la gestion du contexte dans les templates (avec . et $ pour accéder aux données globales) et montre que ces boucles sont essentielles pour produire des configurations adaptables selon les valeurs fournies, par exemple pour créer plusieurs entrées à partir d’une liste de paramètres.

Le guide propose une approche pratique des principes de design en les présentant comme des repères concrets pour améliorer la prise de décision et la cohérence des interfaces, plutôt que comme des règles abstraites, avec des références rapides, exemples et méthodes applicables au quotidien. Il insiste notamment sur leur rôle de langage commun au sein des équipes et sur leur utilité pour résoudre des problèmes récurrents de conception, en facilitant l’accès à des bonnes pratiques éprouvées et directement exploitables dans les projets UX/UI