- Android 13 disponible en bêta. Google a annoncé que la prochaine version d’Android, appelée Tiramisu, est disponible en bêta 1. On retrouve des fonctions de confidentialité comme la refonte du système d’envoi de notification, le sélecteur de photo, mais aussi l’apparition d’icônes supplémentaires ou l’amélioration de la localisation. Cette bêta inclut également une meilleure prise en charge de la langue par application. Cette version est orientée vers la sécurité et davantage de protection des données personnelles de l’utilisateur. Des autorisations donneront le choix d’accèder à un type spécifique de fichier. Notons qu’Apple propose déjà cela sur ses appareils iOS et iPadOS. Les modèles Pixel compatibles sont les suivants : Pixel 4, Pixel 4 Xl, Pixel 4a, Pixel 4a (5G), Pixel 5, Pixel 5a, Pixel 6 et Pixel 6 Pro.

- WhatsApp progresse dans le « multi-terminal ». Actuellement, les utilisateurs peuvent, sous Android et sous iOS, configurer un terminal secondaire via WhatsApp Web/WhatsApp Desktop en scannant un QR code. Dans la dernière version bêta repérée par WABetaInfo, il semble que le service de messagerie veuille aller plus loin dans la fonction multi-appareil. WhatsApp décrit une fonctionnalité à la fois comme « Link New Mobile Device » et « Register Device as Companion » pour lier deux terminaux ensemble. Cela pourrait être le signe d'un support officiel des tablettes et des terminaux multiples. Plusieurs smartphones pourraient donc être connectés en même temps, par exemple un professionnel et un personnel, sans effet de déconnexion de l’un ou de l’autre.

- L’IA pour modéliser le déferlement des vagues. Depuis longtemps les scientifiques essayent de prévoir et de simuler le moment où une vague se brise. Cette recherche peut paraître saugrenue, mais elle peut avoir un impact pour installer une plateforme off-shore, un parc d’éoliennes, la réfection ou la création d’un port. Les vagues sont aussi un marqueur pour les prévisions climatiques, car elles introduisent de l’air dans les océans. Une équipe du MIT s’est donc attelée à créer un modèle à base de machine learning pour prédire le comportement d’une vague. Le modèle ainsi élaboré semble plus précis que les calculs mathématiques traditionnels pour estimer la pente d'une vague juste avant le déferlement, ainsi que son énergie et sa fréquence après le déferlement.