
Graphics programmer #OpenGL #Vulkan #GeeXLab #FurMark #Kombustor - Tweets (and retweets) in french or english BlueSky: https://xitter.cf/t.co/gvewuHCruN
Quelque part en France
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dear imgui 1.93.0 released! (123rd release)
github.com/ocornut/imgui/rel…
- ImDrawList rework w/ many improvements and fixes (e.g. inward/outward stroke pos, better thick strokes, AA ends, baked rounded corners & more)
- mixed values, and 50+ other fixes/features.
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Arena Allocators in C eliasebner.com/blog/guides/a…
float i,e,R,s,k,z;vec3 q,p,d=1.-FC.rgb/r.y;d.xy*=rotate2D(t*.3);for(q--;i++<1e2;i>85.?d/=-d,o+=(cos(vec4(1,2,4,0)+k)-k+2.)*e*.1:o){s=7.;q+=d*e*R*.1-4e-5;p=vec3(log(R=length(q))-t,acos(q.z/R),atan(q.x,q.y));for(e=--p.y;s<1e3;s+=s)e+=(z=cos(length(exp(cos(p*s)+1.4))))/s,k+=z/1e2;}
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Added a VK_KHR_opacity_micromap sample (baked with meshoptimizer) to LightweightVK:
github.com/corporateshark/li…
Live shader on X! Click to open and adjust the sliders in realtime
fragcoord.xyz/s/gpila3w6
Ces affiches IA donnent la nausée. Il faut vraiment arrêter de produire ce genre de merde visuelle.
Sans doute l'une des images de l'année commerce.
#Piratage
#LŒILGRANDECONSO
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Anatomie d'une cyberattaque sur les supermarchés que l'on aurait pu éviter... là encore... Accrochez-vous, vous allez halluciner 👇🏾
Les faits 👉🏾 Dimanche soir, des centaines de supermarchés français ont vu leurs congélos monter à 50°C.
Pour ceux qui découvrent : les AK-SM de Danfoss sont des boîtiers qui pilotent tout le froid d'un magasin, des vitrines aux chambres froides.
Avec l'interface web, les frigoristes règlent les températures et lancent les dégivrages.
Ces interfaces étaient visibles sur Internet...
Là où ça devient totalement WTF, c'est cette chronologie 👉🏾
2021 : Danfoss déclare l'AK-SM 800 en fin de vie. Ça signifie donc qu'il n'y a plus de mises à jour, mais les boîtiers restent en magasin.
2022 : Selon Danfoss, 16 supermarchés russes équipés de ces contrôleurs ont été attaqués.
Donc le scénario que l'on a connu et vécu en France était déjà connu !
2023 : Synacktiv -une des pépites cyber françaises- a signalé un contournement d'authentification.
Réponse du constructeur : "ça ne concerne que des produits en fin de vie." Circulez, il n'y a rien à voir...
2025 : Claroty -une autre boîte de cyber- découvre un mot de passe calculé à partir de la date du jour. Rien que ça...
*Si vous avez un calendrier, vous avez le mot de passe.
Août 2026 : Claroty, tjrs, présente ses travaux à la DEFCON -le plus gros rassemblement de hackers et d'experts cyber au monde-, à Las Vegas.
Démo à l'appui, ils ont montré comment avec cette faille de sécurité, ils coupent le froid et peuvent afficher de fausses températures.
+2700 contrôleurs exposés dans le monde, et chacun pilote le froid d'un magasin entier...
Octobre 2026 : La France se réveille dans la psychose numérique... une cyberattaque a envoyé des rayons entiers de surgelés à la benne, avec des millions d'euros de pertes estimées...
Il est important de rappeler que le vecteur exact de l'attaque n'est pas encore confirmé et qu'il n'y a toujours aucune revendication.
Impossible de dire si c'est l'œuvre d'une puissance étrangère, d'un ado dans sa chambre, d'un groupe cybercriminel, d'un groupe hacktiviste...
Par ailleurs, Dixell, un autre fabricant, est aussi touché.
Danfoss reconnaît déjà que la plupart des équipements piratés étaient du matériel ancien, sans correctif...
En clair, tout le monde savait.
Les chercheurs ont alerté et publié les failles.
Le constructeur a dit "produit en fin de vie".
Les frigoristes ont laissé l'équipement branché.
Les équipes cyber des différentes enseignes n'avaient absolument pas la main dessus...
Chacun avait une bonne raison de ne rien faire...
Selon différents sans internet sur des moteurs très connus, la France concentre près de 60% des contrôleurs Danfoss exposés recensés dans le monde.
*Pour aller plus loin, des scans en trouvent aussi en Afrique du Sud, et sur le continent beaucoup d'enseignes s'équipent en reconditionné, donc avec des machines encore moins à jour que les nôtres.
Le risque qu'il y ait quelques supermarchés touchés en Afrique est aussi réel.
Personne n'aurait vu votre rayon de surgelés comme un vecteur d'attaque ! Et pourtant. L'OT est aujourd'hui un talon d'Achille dans de nombreux endroits.
On parle de l'IA mais il demeure aussi le cyber avec toutes ces cyberattaques qui montent en intensité qui pourraient aussi fortement impacter notre à-venir !
Cybèrement vôtre,
SaxX ¯\_(ツ)_/¯
Batman writes Python scripts and works with GPUs!
Ben Affleck reveals he writes Python, understands convolutional neural networks, worked extensively with GPUs, and used his celebrity status to get private looks at Google and OpenAI’s video models
“I’ve always been kind of into computers since I was young. Then, when film started to move from analog film to digital, I became more interested in that aspect of it. The visual-effects workflow for many years has included machine learning, so I can write pretty shitty Python scripts and stuff like that.
“With convolutional neural networks, which were the precursors to what the transformer can do, which is much more computation simultaneously, you would do things like look at what’s called a tensor. That’s the numerical translation of a visual image in numbers, like the batch number, the frame number and the red, green and blue values of each pixel in each frame. It’s just that simple. That numeric is called a tensor.
“You’d use a convolutional neural network to identify patterns that reveal what’s called edge detection or feature extraction, which is identifying patterns well enough to know, this is where the window ledge is, so we can more easily take the green-screen image out and replace it with something.
“That was familiar to me early on because, prior to Artists Equity, I had a small visual-effects company. I’ve worked with GPUs a lot too. The visual-effects guys said, ‘Hey, you should see. There are a couple: Google and this other company, OpenAI, are doing really interesting stuff with transformers in video.’
“I’ve learned that I can actually just call up and go, ‘Hey, it’s Ben Affleck. Can I come see what you’re doing?’ Sometimes people say yes, to my astonishment.”
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L’IA vient peut-être de changer les mathématiques. Et tout le monde regarde le compteur.
OpenAI vient de publier des centaines de travaux mathématiques produits par une intelligence artificielle. Et depuis, sur les réseaux sociaux, c’est la fête du compteur : « 700 problèmes résolus ! » Comme si les mathématiques étaient un jeu vidéo et qu’on venait de débloquer le succès « Science terminée ».
Sauf qu’en ouvrant le dossier, j’ai découvert une histoire autrement plus fascinante : des résultats potentiellement extraordinaires, des démonstrations à vérifier, des erreurs déjà corrigées… et une question vertigineuse.
Et si nous étions en train d’inventer une science capable de trouver des réponses plus vite que nous ne sommes capables de les comprendre ?
Le tableau d’affichage n’est pas le théorème
Le 6 octobre 2026, OpenAI annonce la publication d’une impressionnante collection de résultats mathématiques produits par un modèle interne. Environ 4 000 problèmes lui ont été soumis. Au 8 octobre, le dépôt GitHub recense 719 manuscrits répartis en 372 familles de résultats.
Première subtilité : une famille peut contenir plusieurs démonstrations, variantes, conséquences ou arguments complémentaires. Nous n’avons donc pas 719 problèmes définitivement résolus, contrairement à ce que certains commentaires enthousiastes laissent entendre. C’est dommage pour le tableau des médailles, mais les mathématiques n’ont jamais été une discipline très coopérative avec les services marketing.
Pour autant, derrière ces chiffres se trouvent des propositions potentiellement extraordinaires.
Prenons π.
Vous le connaissez : 3,14159 et des poussières, celles-ci ayant la particularité de ne jamais s’arrêter. On sait depuis longtemps que π est irrationnel : aucune fraction ne peut lui être exactement égale. Pourtant, certaines fractions, comme 355/113, permettent de l’approcher remarquablement bien. Les mathématiciens cherchent notamment à déterminer jusqu’à quel point de telles approximations peuvent être exceptionnellement précises. C’est ce que mesure un concept appelé exposant d’irrationalité.
OpenAI publie justement une démonstration affirmant que cet exposant vaut exactement 2, accompagnée d’une formalisation informatique.
Si le résultat résiste à la vérification indépendante, il répondrait à une question ouverte concernant l’un des nombres les plus étudiés de l’histoire. Avouez que c’est magnifique. Nous connaissons π depuis l’Antiquité, nous avons calculé des milliers de milliards de ses décimales, et nous découvrons qu’il pourrait encore nous réserver des surprises.
Comme quoi, même après plusieurs millénaires de célébrité, on peut conserver une vie privée.
Une démonstration n’est pas un communiqué de presse
Seulement voilà : en mathématiques, annoncer une découverte ne suffit pas. Encore faut-il établir qu’elle est vraie.
Et le 7 octobre, soit au lendemain de la publication, OpenAI a déjà dû retirer trois manuscrits. La raison ? Une erreur de signe invalidant un raisonnement dont dépendaient plusieurs travaux. Quatorze autres manuscrits ont également été révisés, notamment pour réparer des démonstrations, corriger des énoncés ou préciser leurs hypothèses.
Même avec une IA capable de s’attaquer à des problèmes vieux de plusieurs décennies, le petit signe moins continue manifestement de défendre son territoire.
Faut-il en conclure que tout est faux ? Évidemment non. Les erreurs, les corrections et les retraits font partie de la recherche. Mais ils rappellent pourquoi publier une démonstration n’équivaut pas à faire reconnaître un théorème.
OpenAI a d’ailleurs accompagné une partie de ses travaux de démonstrations formalisées avec Lean, un système permettant à un ordinateur de contrôler rigoureusement les étapes logiques d’une preuve.
Et voici un chiffre beaucoup moins commenté que les 719 manuscrits : au 8 octobre, le dépôt indique qu’environ 42 % des résultats principaux disposent d’une formalisation. Autrement dit, tous les travaux publiés ne bénéficient pas encore de ce niveau de vérification.
Lean est un outil extraordinaire. Lorsqu’une preuve formalisée est correctement vérifiée, il permet de contrôler que la conclusion découle bien des hypothèses et des règles mathématiques employées. Mais il ne décide pas si l’énoncé formalisé correspond fidèlement au problème que les chercheurs souhaitaient résoudre. Il ne garantit pas davantage que le résultat est nouveau, important ou porteur d’une idée féconde.
Pour cela, nous avons encore besoin de mathématiciens.
Et c’est précisément ici que cette annonce devient beaucoup plus intéressante que la comptabilité des théorèmes.
Le jour où comprendre deviendra plus difficile que démontrer
Une démonstration mathématique n’est pas seulement un certificat indiquant qu’une proposition est vraie. Elle peut révéler une méthode nouvelle, relier deux domaines que personne ne pensait rapprocher ou fournir les outils nécessaires pour résoudre dix autres problèmes.
Il faut donc distinguer quatre activités : trouver une preuve, vérifier sa validité, comprendre pourquoi elle fonctionne et décider quelles nouvelles questions elle permet d’explorer.
Ce ne sont pas quatre façons de dire la même chose.
Imaginons maintenant des intelligences artificielles capables de produire des démonstrations correctes plus rapidement que les mathématiciens ne peuvent les étudier. Nous pourrions nous retrouver devant une situation extraordinaire : posséder une quantité croissante de résultats démontrés sans avoir encore assimilé les idées profondes qui les rendent possibles.
Une bibliothèque remplie de réponses, dont nous n’aurions pas terminé de lire les questions.
Le rêve de tout chercheur, avec une légère touche de cauchemar administratif.
Cette préoccupation n’est d’ailleurs pas une invention de ma part.
L’Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, un groupe indépendant réunissant notamment Timothy Gowers, Martin Hairer et Edward Witten, a publié des recommandations particulièrement intéressantes sur l’avenir des mathématiques à l’ère de l’IA.
Et ses membres ont pris soin de préciser une chose essentielle : avoir conseillé OpenAI ne signifie ni approuver la manière dont ces résultats ont été obtenus ni garantir leur importance scientifique.
Autrement dit, ils ont participé à la réflexion sur la publication.
Ils n’ont pas tamponné « 719 théorèmes certifiés conformes » sur la couverture du dossier.
Le groupe va même plus loin. Dans ses recommandations du 29 septembre, il demande aux laboratoires de cesser d’utiliser des problèmes mathématiques avancés pour tester leurs modèles propriétaires. Il insiste aussi sur la nécessité de préserver la compréhension humaine, de soutenir financièrement le travail d’assimilation scientifique et de garantir aux chercheurs un accès équitable aux outils les plus puissants.
Car derrière la question de la vérification se cache un autre problème.
Qui décidera désormais des questions que nous cherchons à résoudre ?
Si quelques entreprises possèdent les systèmes capables de produire massivement des résultats mathématiques, le risque n’est pas seulement que les chercheurs prennent du retard dans leur lecture. C’est aussi que l’orientation même de la recherche dépende progressivement des problèmes choisis par ces laboratoires.
Or les mathématiques ne consistent pas uniquement à trouver des réponses aux questions déjà posées.
Elles consistent aussi à inventer les questions auxquelles personne n’avait encore pensé.
OpenAI a commencé à répondre à certaines de ces préoccupations en publiant ses manuscrits, des résumés de raisonnement et des formalisations, tout en annonçant son intention de financer des rencontres scientifiques consacrées à la compréhension de ces résultats. Ce sont des initiatives utiles, mais elles ne remplacent ni l’examen indépendant ni l’accès aux modèles eux-mêmes.
Rendre les résultats publics est un début. Les transformer en connaissances partagées est un tout autre travail.
Et c’est justement ce qui me réjouit dans cette histoire.
Si ces découvertes tiennent leurs promesses, nous sommes peut-être à l’aube de l’une des périodes les plus fascinantes de l’histoire des mathématiques. Non parce que les machines seraient sur le point de remplacer les mathématiciens, mais parce qu’elles pourraient leur ouvrir des territoires jusqu’ici inaccessibles.
Avec, désormais, une difficulté supplémentaire : les machines pourraient nous y emmener avant même que nous ayons compris où nous venions d’arriver.
Nous allons donc devoir apprendre à vérifier plus vite, à comprendre autrement et, surtout, à ne pas confondre une bibliothèque de démonstrations avec une bibliothèque de connaissances.
Parce que la véritable révolution ne se mesurera probablement pas au nombre de problèmes que l’IA aura cochés dans une liste.
Elle se mesurera à ce que les humains auront réussi à comprendre grâce à elle.
Après tout, une démonstration peut refermer une question. Les mathématiques, elles, commencent souvent par celle qu’elle vient d’ouvrir.
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Il semblerait que le concept "d'agents IA qui s'échappent" soit à la mode en ce moment, alors histoire d'être le vieux grincheux de service, je tenais à rappeler quelques éléments basiques contredisant la vision fantasmée du sujet.
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Sorry for a somewhat long text, but I need to reiterate my anti-AI stance once again...
Incroyable, mais qui aurait pu prédire...
🔴 Facturation électronique : une fuite de données touche Welyb en pleine bascule vers la réforme
La plateforme, utilisée par les cabinets comptables pour centraliser documents et flux de factures, confirme l’exposition de noms, coordonnées, SIRET/SIREN et mots de passe hachés.
L’incident a été détecté le 1er septembre 2026. Welyb / AGIRIS indique avoir sécurisé le composant concerné et effectué une déclaration auprès de la CNIL.
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vk_gltf_renderer v2026.9.0 is live
- KHR_interactivity behavior graphs — full runtime execution in the renderer
- KHR_materials_scatter in the path tracer
- Scene Browser rebuilt with a typed registry
github.com/nvpro-samples/vk_…
#Vulkan #glTF #RayTracing #Khronos
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Trump et les 65 milliards de barils : bienvenue dans la station-service où il faut acheter du pétrole pour vendre du pétrole
Il y a des annonces politiques qui nécessitent quelques explications. Et puis il y a celles qui arrivent déjà avec la musique de Mission Impossible, les feux d’artifice et Donald Trump écrivant en majuscules : « THE BIGGEST OIL DEAL IN WORLD HISTORY! »
Le 28 août 2026, le président américain annonce en effet avoir conclu avec le Venezuela ce qu’il présente comme le plus grand accord pétrolier de l’histoire. Dix-sept champs, plus de 65 milliards de barils de réserves annoncées, un contrôle américain majoritaire, plus de 100 milliards de dollars d’investissements espérés et, cerise sur le derrick, tout cela « sans coût pour le contribuable américain ». Caracas confirme de son côté les dix-sept champs, les 65 milliards de barils et les investissements attendus. Il ne manque plus qu’un aigle chauve traversant l’écran avec un jerrican dans les serres.
À première vue, le calcul semble effectivement fabuleux. Prenez 65 milliards de barils, multipliez par, disons, 70 dollars, et vous obtenez 4 550 milliards de dollars.
Félicitations. Vous venez de gagner l’économie.
Le seul petit problème est que ce calcul a à peu près autant de sens que d’évaluer la fortune d’un agriculteur en multipliant le nombre de grains de blé potentiellement présents dans son terrain par le prix du paquet de farine chez Carrefour.
Car avant de vendre un baril de pétrole, il faut accomplir une formalité que les communiqués politiques ont une étrange tendance à oublier : il faut réussir à produire le baril.
Et c’est précisément là que notre voyage commence.
Le pétrole n’habite pas dans une piscine souterraine
Commençons par tuer une image qui mérite depuis longtemps une sépulture décente : sous nos pieds ne se trouvent généralement pas d’immenses cavernes pleines de pétrole dans lesquelles il suffirait de planter une paille.
Le pétrole est emprisonné dans une roche.
Imaginez plutôt une gigantesque éponge minérale. La roche possède de minuscules pores dans lesquels se trouvent de l’eau, du gaz et des hydrocarbures. Les géologues cherchent donc des formations capables d’avoir fabriqué du pétrole, de l’avoir laissé migrer, puis de l’avoir emprisonné sous une couche suffisamment étanche pour empêcher notre futur plein d’essence de se faire la malle depuis quelques millions d’années.
On commence par étudier le sous-sol, notamment grâce à la sismique, qui permet d’en obtenir une sorte d’échographie géante. Puis on fore. On analyse la roche, la pression, les fluides, l’épaisseur du réservoir et tout un tas de choses extrêmement sérieuses dont la conclusion peut parfaitement être : « Oui, il y a énormément de pétrole ici. Non, ça ne vaut absolument pas le coup d’aller le chercher. »
Bienvenue dans l’industrie pétrolière.
Lorsqu’un champ est exploitable, on fore ensuite des puits, parfois verticaux, souvent directionnels et aujourd’hui très fréquemment horizontaux. Plus le puits reste longtemps à l’intérieur de la couche contenant le pétrole, plus il peut en récupérer. À la surface viennent ensuite les tuyaux, pompes, séparateurs, réservoirs, installations électriques et tout le petit mobilier nécessaire pour transformer un trou très cher dans le sol en quelque chose qui produit de l’argent.
Au début, la pression naturelle du réservoir peut pousser le pétrole vers le puits. Puis la pression baisse. On installe alors des pompes. Ensuite, on peut injecter de l’eau ou du gaz pour maintenir la pression et pousser davantage de pétrole vers les puits. Et lorsque tout cela ne suffit plus, les ingénieurs disposent encore de méthodes plus agressives : vapeur, polymères, CO₂, solvants et autres techniques dont le principe général peut se résumer ainsi : « Tu vas sortir de cette roche, Gérard, que ça te plaise ou non. »
Mais même avec toutes ces techniques, on ne récupère jamais la totalité du pétrole présent dans le sous-sol. Une partie restera là pour toujours, probablement très satisfaite d’avoir esquivé toute cette histoire de moteurs thermiques.
C’est une première chose importante à comprendre lorsque quelqu’un vous annonce posséder « 65 milliards de barils ».
Cela ne veut pas forcément dire qu’il les produira.
Et maintenant, rencontrons le pétrole vénézuélien
Le Venezuela possède officiellement environ 303 milliards de barils de réserves prouvées déclarées, soit les plus importantes du monde. La majorité se trouve dans la gigantesque ceinture de l’Orénoque. À certains endroits, il y a tellement d’hydrocarbures dans le sous-sol qu’on pourrait croire que la nature avait décidé d’y stocker son pétrole pour l’hiver.
On pourrait donc penser que produire là-bas est un cauchemar absolu.
Et voici le premier rebondissement de cette histoire : pas forcément.
Certains réservoirs de l’Orénoque sont relativement peu profonds, très poreux et surtout extrêmement perméables. En français normal : la roche peut laisser circuler le pétrole étonnamment facilement. Le sous-sol est également chaud, ce qui rend ce pétrole beaucoup moins visqueux qu’il ne le serait à température ambiante. Dans certaines bonnes zones, des puits horizontaux peuvent commencer leur carrière à plus de 1 000 barils par jour. Une ancienne étude d’opérateur évoquait même un coût d’exploitation au champ inférieur à 5 dollars par baril dans un cas particulier.
Donc voilà :
« Il y a beaucoup de pétrole ? »
Oui.
« On peut le faire sortir ? »
Oui.
« Et parfois assez facilement ? »
Oui.
« Alors où est le problème ? »
Maintenant.
Parce que le pétrole vient d’arriver à la surface.
Et le pauvre ne sait pas encore ce qui l’attend.
Félicitations, votre pétrole est sorti. Maintenant essayez de le déplacer.
Une partie du brut de l’Orénoque se situe autour de 7 à 10 degrés API.
Le degré API est une manière pétrolière de mesurer la densité d’un brut. Retenez simplement ceci : plus le chiffre est élevé, plus le pétrole est léger. Le WTI américain tourne autour de 40 degrés. Vers 10 degrés API, le pétrole approche la densité de l’eau. En dessous, il peut même être plus dense qu’elle.
Mais la densité n’est encore qu’une partie du plaisir.
Ce brut peut également être très visqueux, riche en soufre, en asphaltènes, en nickel et en vanadium. Or les raffineries ne collectionnent pas les métaux lourds par passion artistique. Ces composants compliquent le traitement, usent les installations, empoisonnent les catalyseurs et augmentent la quantité de résidus et de coke produits.
Le pétrole de l’Orénoque est donc parfaitement liquide. Il faut simplement parfois lui rappeler, avec quelques installations industrielles, qu’un liquide est traditionnellement censé avoir une certaine volonté de voyager.
Et pour cela, le Venezuela utilise notamment une méthode absolument merveilleuse : ajouter du pétrole au pétrole.
Oui.
Le pays disposant des plus grandes réserves pétrolières déclarées de la planète doit parfois importer des hydrocarbures plus légers afin de diluer son propre pétrole suffisamment pour qu’il puisse circuler correctement dans les pipelines.
Et c’est ici que je me permets une phrase que nous devrions encadrer dans tous les ministères de l’Énergie :
Le Venezuela possède tellement de pétrole extralourd qu’il doit parfois importer du pétrole léger pour apprendre au sien à voyager en pipeline.
Pour produire un million de barils par jour de mélange exportable, il peut falloir environ 200 000 à 300 000 barils de diluant quotidiennement selon la recette utilisée. Et si vous voulez réellement incorporer un million de barils par jour de brut extralourd natif, la quantité de diluant nécessaire peut monter jusqu’à environ 250 000 à 429 000 barils par jour.
À 70 dollars le baril de diluant, 250 000 barils représentent 17,5 millions de dollars de produit chaque jour.
Attention : cela ne signifie pas que 17,5 millions disparaissent quotidiennement dans un trou noir. Le diluant peut être revendu avec le mélange ou récupéré et recyclé. Mais il faut l’acheter, le transporter, le financer, le stocker et éventuellement construire tout le système permettant de le récupérer.
Notre pétrole gratuit commence doucement à demander une carte bancaire.
Sinon, on peut construire une machine gigantesque pour améliorer le pétrole
Le Venezuela avait également développé une autre solution : les upgraders.
Imaginez une installation qui prend un pétrole ayant la personnalité d’un pot de Nutella oublié dans un garage en hiver et lui donne suffisamment d’éducation pour devenir un brut beaucoup plus conventionnel.
L’upgrader chauffe, sépare, casse les plus grosses molécules, retire une partie du soufre et des contaminants et transforme une partie des fractions les plus lourdes en coke. À la sortie, vous obtenez un pétrole synthétique plus léger, plus facilement transportable et beaucoup plus sympathique pour une raffinerie.
Le Venezuela avait construit quatre grandes installations de ce type. Ensemble, elles pouvaient historiquement produire environ 557 000 barils par jour de brut synthétique et avaient coûté quelque 13,9 milliards de dollars de l’époque.
Puis sont arrivés les années de sous-investissement, de pannes, de manque de maintenance et l’effondrement général de l’industrie vénézuélienne.
Aujourd’hui, plusieurs de ces installations fonctionnent partiellement, irrégulièrement ou ont été reconverties en partie à des opérations plus simples. Le rapport estime qu’une reconstruction comparable en dollars actuels pourrait représenter de l’ordre de 25 à 40 milliards de dollars. Même une remise en état sérieuse de plusieurs trains pourrait nécessiter 5 à 15 milliards.
Vous vous souvenez du pétrole gratuit ?
Il vient de demander un crédit immobilier.
Après la mélasse, bienvenue au musée du pipeline
Même en ayant réussi à produire, diluer ou améliorer notre pétrole, il faut encore l’amener quelque part.
Et là se trouve peut-être le véritable cauchemar vénézuélien : les infrastructures.
Un champ pétrolier n’est jamais seulement un groupe de puits. Il faut séparer l’eau et le gaz, pomper le pétrole, disposer d’électricité, le mélanger avec le diluant, l’envoyer dans une conduite, le stocker, éventuellement l’upgrader, le transférer dans un terminal, charger un navire puis le livrer à une raffinerie.
Autrement dit, si vos puits peuvent produire 1,5 million de barils par jour mais que votre pipeline n’en accepte qu’un million, vous possédez un champ d’un million de barils par jour.
Le reste est une fontaine très chère.
Beaucoup de pipelines vénézuéliens ont plus de cinquante ans. Les raffineries nationales possèdent sur le papier une capacité immense, mais une grande partie fonctionne très en dessous de ses possibilités historiques. Pannes électriques, corrosion, manque de pièces et incidents techniques sont devenus suffisamment fréquents pour qu’un redémarrage d’unité mérite presque un communiqué de naissance.
Les différentes estimations recensées suggèrent qu’un retour autour de 1,5 million de barils par jour pourrait nécessiter entre 15 et 30 milliards de dollars. Deux millions demanderaient plutôt 40 à 70 milliards. Et pour retourner durablement près des trois millions de barils quotidiens des grandes années, les estimations dépassent 150 milliards, avec certains scénarios autour de 183 milliards d’ici 2040.
Le pétrole gratuit vient maintenant de demander les coordonnées de votre conseiller patrimonial.
Mais pourquoi les raffineurs américains en voudraient-ils ?
Arrêtons ici quelques secondes la séance de moquerie, parce qu’une nuance importante mérite d’être comprise.
Le pétrole lourd vénézuélien n’est pas du mauvais pétrole au sens où personne n’en voudrait.
Il est simplement plus difficile à transformer.
Une raffinerie relativement simple préfère généralement un brut léger, qui donnera naturellement beaucoup d’essence, de diesel et de kérosène. Un pétrole très lourd produit énormément de résidus. Mais certaines raffineries très complexes possèdent notamment des unités appelées cokers, capables de casser ces fractions lourdes pour fabriquer davantage de produits utiles.
Et devinez où se trouvent beaucoup de ces raffineries extrêmement complexes ?
Sur la côte américaine du golfe du Mexique.
Elles ont historiquement été conçues précisément pour avaler des pétroles lourds provenant du Venezuela, du Mexique et d’autres producteurs. Pour elles, un baril lourd suffisamment décoté peut être une excellente affaire. Elles ont dépensé des milliards pour construire les installations permettant de gagner de l’argent avec du pétrole dont les autres raffineries ne veulent pas.
C’est d’ailleurs l’une des raisons pour lesquelles l’accord de Trump n’est pas intrinsèquement idiot.
Les États-Unis ont les raffineries.
Le Venezuela a le brut lourd.
Ils sont proches géographiquement.
Sur le papier, ils vont très bien ensemble.
Un peu comme un serrurier et quelqu’un qui perd constamment ses clés.
Revenons maintenant aux 65 milliards de barils
Nous avons donc appris que trouver du pétrole n’est pas le produire, que le produire n’est pas le transporter et que le transporter n’est toujours pas le vendre avec profit.
Nous pouvons maintenant ressortir notre fameux chiffre.
65 milliards de barils.
L’accord annoncé par Caracas est prévu pour vingt-cinq ans, renouvelables, et vise plus de 1,5 million de barils par jour.
Faisons un calcul extrêmement sophistiqué nécessitant les technologies les plus avancées disponibles au XXIe siècle : une multiplication.
Si vous produisez 1,5 million de barils par jour pendant vingt-cinq ans, sans la moindre montée en puissance, sans arrêt, sans panne et sans aucun déclin, vous obtenez environ 13,7 milliards de barils.
Pas 65.
13,7.
Pour extraire les 65 milliards en seulement vingt-cinq ans, il faudrait produire environ 7,12 millions de barils par jour en permanence.
Le Venezuela produit actuellement autour de 1,1 à 1,2 million de barils par jour.
Son record historique était d’environ 3,4 à 3,5 millions.
Il faudrait donc dépasser de très loin son record absolu et maintenir ce niveau pendant un quart de siècle pour que le gros chiffre du communiqué commence à ressembler au gros chiffre du pétrole réellement produit.
Et ce qui est encore plus drôle, c’est que les propres projections fiscales de Caracas semblent compter implicitement sur environ 11 milliards de barils produits sur la durée concernée.
Le Venezuela dit donc en substance :
« Regardez ! 65 milliards ! »
Puis son tableur Excel chuchote derrière :
« Oui, bon… onze. »
65 milliards multipliés par 70 dollars : comment devenir trillionnaire avec une calculatrice
Nous pouvons maintenant revenir à notre magnifique opération de départ :
65 milliards × 70 dollars = 4 550 milliards de dollars.
Pourquoi est-elle absurde ?
Parce qu’elle suppose que chaque baril sera récupéré, qu’il sortira immédiatement, qu’il se vendra au prix du Brent, que personne ne devra payer pour les puits, le diluant, les pipelines, l’électricité, les terminaux, les navires et les raffineries, que le Venezuela ne prendra ni royalties ni impôts et que le capital investi n’a aucune valeur temporelle.
Autrement dit, elle marche parfaitement si votre compagnie pétrolière est dirigée par Mickey et financée par la Banque de Picsou.
Le rapport de recherche a donc construit trois scénarios simplifiés.
Dans le scénario optimiste, avec un pétrole cher, une montée en puissance réussie et des investissements bien maîtrisés, le projet peut être extrêmement rentable.
Dans le scénario central, il peut générer plus de 50 milliards de dollars de cash cumulé tout en présentant une valeur actualisée négative d’environ 22 milliards.
Oui, vous avez bien lu.
Vous pouvez gagner 50 milliards et avoir quand même réalisé un mauvais investissement.
Pourquoi ?
Parce qu’un dollar reçu dans quinze ans ne vaut pas un dollar aujourd’hui. Pendant que votre capital dort dans des pipelines vénézuéliens, vous auriez pu l’investir ailleurs. Il faut donc rémunérer le temps et le risque.
C’est l’une des plus belles phrases du dossier :
Le temps sait imposer un impôt sans Parlement.
Dans le scénario pessimiste, avec un pétrole moins cher, une production plus lente et davantage de problèmes, la valeur détruite devient évidemment beaucoup plus importante.
Tout cela nous apprend finalement quelque chose de fondamental : la valeur de l’accord dépend beaucoup moins du nombre 65 que du prix futur du pétrole, des investissements nécessaires, de la vitesse à laquelle la production peut augmenter et du risque que demandera l’investisseur pour placer son argent au Venezuela.
C’est moins sexy qu’un chiffre écrit en majuscules sur Truth Social.
Mais l’économie a cette fâcheuse habitude de manquer de sens du spectacle.
Alors Trump a-t-il vraiment fait une mauvaise affaire ?
Et voici la partie où je vais probablement décevoir ceux qui attendaient une simple exécution publique.
Pas forcément.
Il existe même une excellente défense stratégique de cet accord.
Le Venezuela possède une ressource pétrolière absolument gigantesque. Il se trouve très près des États-Unis. Les raffineries américaines du golfe du Mexique sont particulièrement bien équipées pour traiter son pétrole lourd. Une augmentation de la production vénézuélienne diversifierait les approvisionnements américains et réduirait l’exposition aux routes du Moyen-Orient. Elle pourrait également diminuer l’influence de la Chine, de la Russie et de l’Iran sur Caracas. Et si Washington a effectivement obtenu des droits particulièrement avantageux sur la production future sans payer de grosse somme initiale, l’option peut être extrêmement intéressante.
C’est justement pour cette raison que la communication de Trump est si frustrante.
Il n’avait même pas besoin de transformer l’accord en conte de fées.
Dire : « Nous avons potentiellement obtenu pour vingt-cinq ans une position privilégiée sur une immense ressource stratégique proche des États-Unis, parfaitement adaptée à notre industrie de raffinage », c’est déjà énorme.
Mais évidemment, cela possède un grave défaut.
Ça tient difficilement sur une casquette.
Alors nous avons eu :
65 MILLIARDS DE BARILS !
Le problème est qu’au 31 août 2026, le texte complet de l’accord n’est toujours pas public. Nous ne connaissons pas précisément la liste juridiquement définitive des actifs, le mécanisme exact du fameux 55 %, le financement ferme, la formule de vente « à prix coûtant », les garanties éventuelles ni les réserves auditées champ par champ.
Ce n’est donc pas nécessairement une mauvaise affaire.
C’est simplement une affaire dont le vendeur, l’acheteur et le président américain nous expliquent déjà qu’elle est la plus grande de l’histoire alors que nous n’avons toujours pas vu la facture.
Le pétrole, cette matière première qui déteste les slogans
Et c’est finalement cela que raconte le Venezuela mieux que presque n’importe quel autre pays.
Posséder du pétrole n’est pas posséder de l’argent.
Posséder des réserves n’est pas posséder des barils disponibles.
Un baril n’est pas simplement un baril.
Il peut être léger ou lourd, doux ou soufré, facile à extraire mais atroce à transporter, bon marché à faire sortir du sol mais extrêmement capitalistique à transformer. Il peut valoir beaucoup dans une raffinerie et beaucoup moins dans une autre. Il peut être enterré sous un désert parfaitement équipé ou sous un pays dont la dernière grande rénovation du pipeline semble avoir été supervisée par Indiana Jones.
Le Venezuela possède incontestablement un trésor pétrolier gigantesque.
Mais il possède également l’une des plus belles démonstrations existantes de cette vérité économique toute simple : une ressource ne vaut que ce que vous êtes capable d’en faire.
Alors Trump a peut-être obtenu une formidable option stratégique.
Peut-être même qu’avec suffisamment de stabilité, de capital et de temps, cet accord finira par devenir une excellente affaire.
Mais pour l’instant, il n’a certainement pas trouvé 65 milliards de barils rangés dans un hangar avec les clés des camions posées dessus.
Il a obtenu un droit sur des gisements où chaque baril devra d’abord traverser une file d’attente composée de puits, de pompes, de diluant, de pipelines, d’électricité, de milliards de dollars, de cokers, de raffineries, d’avocats et probablement de quelques fonctionnaires portant des tampons administratifs.
Sur PowerPoint, 65 milliards de barils peuvent valoir 4 550 milliards de dollars.
Dans le monde réel, après le naphta, le coke, les impôts, les CAPEX et vingt-cinq ans, même la calculatrice finit par demander un avocat.
☠ JeGX retweeted
GPU prices are climbing again, and the latest TechSpot numbers show how bad things have become.
Average GPU prices rose 15% in one month, with Nvidia cards up around 19% and AMD cards about 11%.
Some models are now far above official prices:
- RTX 5060: around $450, 51% above MSRP
- RTX 5060 Ti 16GB: around $730, 70% above MSRP
- RTX 5090: nearly $4,900, 145% above MSRP
techspot.com/article/3167-gp…
☠ JeGX retweeted
Added a new LVK sample, VariableRateShading, demonstrating how to use VK_EXT_fragment_density_map and VK_KHR_fragment_shading_rate - with both GLSL and Slang shaders.
github.com/corporateshark/li…




























