- Proton muscle son assistant IA Lumo. Plus importante mise à jour de son assistant IA depuis un an, Lumo 2.0 combine des modèles de dernière génération et une architecture zéro accès axée sur la vie privée. Lumo 2.0 Max affiche un score 240% supérieur à Lumo 1.4 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index, tandis que la version Lite progresse de 127%. Cette release introduit le raisonnement avancé, la reconnaissance et la génération d’images, une recherche web temps réel mieux citée, une mémoire contrôlée par l’utilisateur et des assistants IA personnalisables. Déployé sur l’infrastructure européenne de Proton, Lumo 2.0 ne journalise pas les requêtes et n’entraîne pas ses modèles sur les données des utilisateurs. Proposé aussi aux entreprises via Lumo for Business, l’assistant vise à offrir des gains de productivité tout en conservant les données sensibles sur une infrastructure européenne indépendante, protégée par un chiffrement zéro accès et des outils d’administration dédiés.

- Java : Oracle coupe le support pour les Mac Intel. À partir de JDK 27, attendu en septembre 2026, Oracle cessera de maintenir Java Development Kit (JDK) pour MacOS/x64, mettant fin au support officiel de JRE (Java Runtime Environment), et donc de la JVM (Java Virtual Machine) sur les Mac Intel. Cette décision découle de la transition d’Apple vers ses puces Silicon (Arm) et de l’absence d’engagement de long terme pour maintenir une base Intel en voie d’extinction. Les développeurs utilisant encore des Mac Intel devront rester sur les versions actuelles de Java, migrer vers des distributions tierces ou basculer vers des Mac Silicon pour bénéficier des mises à jour futures du JDK. Cette annonce s’inscrit dans un mouvement plus large : MacOS 26 devrait être la dernière grande version compatible Intel, avant un macOS 27 exclusivement réservé aux Mac Apple Silicon.

- Avec Memora, Microsoft donne plus de mémoire aux agents IA. Les laboratoires de recherche de Microsoft ont développé Memora, un système de mémoire conçu pour offrir un historique à long terme plus évolutif et fiable que les approches existantes. Normalement les agents IA sont censés conserver le contexte sur plusieurs semaines, voire plusieurs mois, plutôt que sur des sessions de conversation individuelles. Mais la mémoire peut se fragmenter, entraînant la duplication d'informations et un ralentissement de la mémorisation à mesure que les connaissances s'enrichissent. Memora s’attaque à ce problème en dissociant ce que l'IA retient de la manière dont elle recherche ces informations. Concrètement, chaque entrée de mémoire comprend deux composantes. La première est une abstraction primaire, une courte phrase (6 à 8 mots) qui résume l'essence de la mémoire. La seconde est une valeur de mémoire, qui renferme le contenu riche.