Et c'est reparti pour une journée de moine à écrire sur le meilleur site tech de l'univers et aujourd'hui, j'ai envie de vous parler de Core War et de cybersécurité.

Core War, c'est un jeu de programmation hyper culte qui est devenu populaire dans les années 80 et dans ce jeu, y'a des sortes de guerriers numériques qui se foutent sur la gueule pour prendre le contrôle d'une machine virtuelle . Et je vous avoue que c'est assez kiffant à voir.

Et croyez le ou non, des chercheurs de Sakana AI et du MIT se sont appuyés sur ce concept pour créer leur Digital Red Queen (DRQ) , c'est à dire un algorithme qui utilise des LLM pour faire évoluer ces programmes de "combat" de façon totalement autonome.

L'idée de base en fait, c'est de simuler la fameuse " Reine Rouge " de l'évolution biologique. Cette théorie de la Reine Rouge explique en gros que les espèces doivent évoluer sans cesse juste pour rester à leur place face à leurs prédateurs.

Et sous la forme de code, ça donne qu'à chaque round, l'algorithme cherche à faire éclore un nouveau "warrior" capable de battre tous les champions précédents. Pour cela, l'algo DRQ s'appuie par défaut sur un modèle gpt-4.1-mini (mais c'est configurable évidemment) qui fait office de moteur de mutation génétique. L'IA génère alors de nouveaux programmes, les fait se combattre, et ne garde que celui qui surpasse la lignée .

C'est une bataille de code sans fin où seuls les meilleures survivent !

Le processus d'évolution perpétuelle de Digital Red Queen

Et là où ça devient vraiment balaise, c'est que l'IA ne se contente pas de copier-coller du code existant. Non, cette petite futée invente de véritables stratégies qui feraient bégayer Sun Tzu.

Les chercheurs ont également pu observer certains phénomènes de convergence phénotypique (oui moi aussi j'avais aucune idée de ce que ça voulait dire). C'est-à-dire que des guerriers issus de lignées différentes finissent à un moment par adopter tous les mêmes tactiques de combat. Genre bombardement ciblé, auto-réplication massive ou création intensive de processus. Et ça c'est pas bon.

Alors pour tenter de maintenir une certaine diversité de comportements, l'équipe a utilisé des algos de MAP-Elites ce qui leur a permis de classer les programmes selon des critères comme le nombre de processus créés ou l'occupation de la mémoire pour éviter de tomber dans une sorte de pierre-feuille-ciseaux sans fin !

Et ça a plutôt bien fonctionné car même si les chercheurs notent que la diversité finit par baisser au fil des runs, cela permet quand même de découvrir des stratégies variées avant que l'évolution ne converge.

Maintenant c'est bien rigolo tout ça mais peut-être que vous vous demandez à quoi ça sert à part faire mumuse avec du vieil assembleur ? Et bien les auteurs pensent que leurs travaux pourrait être appliqués en cybersécurité.

En comprenant comment des programmes peuvent s'adapter de façon autonome à des adversaires qui mutent en permanence, on peut imaginer des systèmes de défense plus autonomes et résilients. On est un peu dans la même veine que ce que j'évoquais avec Evo 2 et l'ADN fonctionnel , mais appliqué au logiciel pur.

Voilà, alors je ne sais pas ce que ça va donner mais j'ai trouvé ça cool de voir comment un vieux concept de 1984 est devenu une super sandbox pour tester les limites de l'évolution artificielle des logiciels.

Bien sûr, tout le code est dispo sur GitHub (le simulateur Core War lui-même vient du projet de Rodrigo Setti ), avec des instructions pour installer ça via Conda et lancer vos propres arènes de combat. J'sais pas si vous essayerez mais si c'est le cas, je veux bien un feedback dans quelques temps.

Et surtout, un grand merci à Timothée qui a partagé ça sur son compte LinkedIn .

Et c'est reparti pour une journée de moine à écrire sur le meilleur site tech de l'univers et aujourd'hui, j'ai envie de vous parler de Core War et de cybersécurité.

Core War, c'est un jeu de programmation hyper culte qui est devenu populaire dans les années 80 et dans ce jeu, y'a des sortes de guerriers numériques qui se foutent sur la gueule pour prendre le contrôle d'une machine virtuelle . Et je vous avoue que c'est assez kiffant à voir.

Et croyez le ou non, des chercheurs de Sakana AI et du MIT se sont appuyés sur ce concept pour créer leur Digital Red Queen (DRQ) , c'est à dire un algorithme qui utilise des LLM pour faire évoluer ces programmes de "combat" de façon totalement autonome.

L'idée de base en fait, c'est de simuler la fameuse " Reine Rouge " de l'évolution biologique. Cette théorie de la Reine Rouge explique en gros que les espèces doivent évoluer sans cesse juste pour rester à leur place face à leurs prédateurs.

Et sous la forme de code, ça donne qu'à chaque round, l'algorithme cherche à faire éclore un nouveau "warrior" capable de battre tous les champions précédents. Pour cela, l'algo DRQ s'appuie par défaut sur un modèle gpt-4.1-mini (mais c'est configurable évidemment) qui fait office de moteur de mutation génétique. L'IA génère alors de nouveaux programmes, les fait se combattre, et ne garde que celui qui surpasse la lignée .

C'est une bataille de code sans fin où seuls les meilleures survivent !

Le processus d'évolution perpétuelle de Digital Red Queen

Et là où ça devient vraiment balaise, c'est que l'IA ne se contente pas de copier-coller du code existant. Non, cette petite futée invente de véritables stratégies qui feraient bégayer Sun Tzu.

Les chercheurs ont également pu observer certains phénomènes de convergence phénotypique (oui moi aussi j'avais aucune idée de ce que ça voulait dire). C'est-à-dire que des guerriers issus de lignées différentes finissent à un moment par adopter tous les mêmes tactiques de combat. Genre bombardement ciblé, auto-réplication massive ou création intensive de processus. Et ça c'est pas bon.

Alors pour tenter de maintenir une certaine diversité de comportements, l'équipe a utilisé des algos de MAP-Elites ce qui leur a permis de classer les programmes selon des critères comme le nombre de processus créés ou l'occupation de la mémoire pour éviter de tomber dans une sorte de pierre-feuille-ciseaux sans fin !

Et ça a plutôt bien fonctionné car même si les chercheurs notent que la diversité finit par baisser au fil des runs, cela permet quand même de découvrir des stratégies variées avant que l'évolution ne converge.

Maintenant c'est bien rigolo tout ça mais peut-être que vous vous demandez à quoi ça sert à part faire mumuse avec du vieil assembleur ? Et bien les auteurs pensent que leurs travaux pourrait être appliqués en cybersécurité.

En comprenant comment des programmes peuvent s'adapter de façon autonome à des adversaires qui mutent en permanence, on peut imaginer des systèmes de défense plus autonomes et résilients. On est un peu dans la même veine que ce que j'évoquais avec Evo 2 et l'ADN fonctionnel , mais appliqué au logiciel pur.

Voilà, alors je ne sais pas ce que ça va donner mais j'ai trouvé ça cool de voir comment un vieux concept de 1984 est devenu une super sandbox pour tester les limites de l'évolution artificielle des logiciels.

Bien sûr, tout le code est dispo sur GitHub (le simulateur Core War lui-même vient du projet de Rodrigo Setti ), avec des instructions pour installer ça via Conda et lancer vos propres arènes de combat. J'sais pas si vous essayerez mais si c'est le cas, je veux bien un feedback dans quelques temps.

Et surtout, un grand merci à Timothée qui a partagé ça sur son compte LinkedIn .

Et c'est reparti pour une journée de moine à écrire sur le meilleur site tech de l'univers et aujourd'hui, j'ai envie de vous parler de Core War et de cybersécurité.

Core War, c'est un jeu de programmation hyper culte qui est devenu populaire dans les années 80 et dans ce jeu, y'a des sortes de guerriers numériques qui se foutent sur la gueule pour prendre le contrôle d'une machine virtuelle . Et je vous avoue que c'est assez kiffant à voir.

Et croyez le ou non, des chercheurs de Sakana AI et du MIT se sont appuyés sur ce concept pour créer leur Digital Red Queen (DRQ) , c'est à dire un algorithme qui utilise des LLM pour faire évoluer ces programmes de "combat" de façon totalement autonome.

L'idée de base en fait, c'est de simuler la fameuse " Reine Rouge " de l'évolution biologique. Cette théorie de la Reine Rouge explique en gros que les espèces doivent évoluer sans cesse juste pour rester à leur place face à leurs prédateurs.

Et sous la forme de code, ça donne qu'à chaque round, l'algorithme cherche à faire éclore un nouveau "warrior" capable de battre tous les champions précédents. Pour cela, l'algo DRQ s'appuie par défaut sur un modèle gpt-4.1-mini (mais c'est configurable évidemment) qui fait office de moteur de mutation génétique. L'IA génère alors de nouveaux programmes, les fait se combattre, et ne garde que celui qui surpasse la lignée .

C'est une bataille de code sans fin où seuls les meilleures survivent !

Le processus d'évolution perpétuelle de Digital Red Queen

Et là où ça devient vraiment balaise, c'est que l'IA ne se contente pas de copier-coller du code existant. Non, cette petite futée invente de véritables stratégies qui feraient bégayer Sun Tzu.

Les chercheurs ont également pu observer certains phénomènes de convergence phénotypique (oui moi aussi j'avais aucune idée de ce que ça voulait dire). C'est-à-dire que des guerriers issus de lignées différentes finissent à un moment par adopter tous les mêmes tactiques de combat. Genre bombardement ciblé, auto-réplication massive ou création intensive de processus. Et ça c'est pas bon.

Alors pour tenter de maintenir une certaine diversité de comportements, l'équipe a utilisé des algos de MAP-Elites ce qui leur a permis de classer les programmes selon des critères comme le nombre de processus créés ou l'occupation de la mémoire pour éviter de tomber dans une sorte de pierre-feuille-ciseaux sans fin !

Et ça a plutôt bien fonctionné car même si les chercheurs notent que la diversité finit par baisser au fil des runs, cela permet quand même de découvrir des stratégies variées avant que l'évolution ne converge.

Maintenant c'est bien rigolo tout ça mais peut-être que vous vous demandez à quoi ça sert à part faire mumuse avec du vieil assembleur ? Et bien les auteurs pensent que leurs travaux pourrait être appliqués en cybersécurité.

En comprenant comment des programmes peuvent s'adapter de façon autonome à des adversaires qui mutent en permanence, on peut imaginer des systèmes de défense plus autonomes et résilients. On est un peu dans la même veine que ce que j'évoquais avec Evo 2 et l'ADN fonctionnel , mais appliqué au logiciel pur.

Voilà, alors je ne sais pas ce que ça va donner mais j'ai trouvé ça cool de voir comment un vieux concept de 1984 est devenu une super sandbox pour tester les limites de l'évolution artificielle des logiciels.

Bien sûr, tout le code est dispo sur GitHub (le simulateur Core War lui-même vient du projet de Rodrigo Setti ), avec des instructions pour installer ça via Conda et lancer vos propres arènes de combat. J'sais pas si vous essayerez mais si c'est le cas, je veux bien un feedback dans quelques temps.

Et surtout, un grand merci à Timothée qui a partagé ça sur son compte LinkedIn .

Est-ce que vous avez déjà eu cette envie soudaine de composer de la techno tout en ayant l'air d'un hacker qui pirate le Pentagone dans un film des années 90 ?

Si oui, j'ai le truc parfait pour vous : Strudel .

Pour ceux qui débarquent, le live coding musical dont je vous ai déjà parlé y'a pas longtemps avec Loopmaster , c'est l'art de créer du son en écrivant du code en temps réel.

En gros, on tape des lignes, on valide, et hop le rythme change en direct. Strudel rend ce concept ultra accessible puisqu'il tourne entièrement dans votre navigateur préféré, sans chichi et surtout sans avoir besoin d'installer des usines à gaz comme SuperCollider ou de configurer des environnements de dev à n'en plus finir.

L'interface de Strudel - sobre mais efficace ( Source )

Le projet est d'ailleurs un port officiel du langage de patterns de TidalCycles vers JavaScript. TidalCycles , c'est un peu la référence absolue dans le monde du live coding, mais ça demandait pas mal de bidouille (Haskell, etc.) pour fonctionner correctement. Avec Strudel, vous ouvrez une page web, vous tapez du code et c'est parti mon kiki !

Le principe repose sur des motifs rythmiques qui occupent toujours le même espace temporel (appelé "cycle"). Contrairement à un séquenceur classique où on empile des notes, ici on définit des structures qui se compressent ou s'étirent automatiquement. C'est un peu déroutant au début mais une fois qu'on a pigé le truc, on peut sortir des beats qui tabassent en seulement trois lignes de code. Perso, je trouve ça assez hypnotique (oui j'aime le comique de répétition).

Côté technique, l'outil s'appuie sur l'API Web Audio et intègre un synthé/sampler baptisé Superdough . C'est assez costaud et ça permet déjà de s'amuser avec plein d'effets sans quitter le browser. Et pour les plus barbus d'entre vous qui voudraient piloter leur propre setup SuperCollider , c'est possible aussi via OSC , mais attention, il faudra quand même lancer un petit serveur relais en Node.js pour faire le pont entre le navigateur et votre machine.

Y'a même un workshop interactif vraiment bien foutu pour apprendre les bases. En quelques minutes, vous allez comprendre comment balancer des snares et des kicks avec une précision chirurgicale. Et le petit plus qui fait plaisir, vous pouvez partager vos chefs-d'œuvre en copiant simplement l'URL, puisque tout votre code est encodé dedans. C'est direct in the pocket !

La Reine de Strudel c'est évidemment Switch Angel :

Est-ce que vous avez déjà eu cette envie soudaine de composer de la techno tout en ayant l'air d'un hacker qui pirate le Pentagone dans un film des années 90 ?

Si oui, j'ai le truc parfait pour vous : Strudel .

Pour ceux qui débarquent, le live coding musical dont je vous ai déjà parlé y'a pas longtemps avec Loopmaster , c'est l'art de créer du son en écrivant du code en temps réel.

En gros, on tape des lignes, on valide, et hop le rythme change en direct. Strudel rend ce concept ultra accessible puisqu'il tourne entièrement dans votre navigateur préféré, sans chichi et surtout sans avoir besoin d'installer des usines à gaz comme SuperCollider ou de configurer des environnements de dev à n'en plus finir.

L'interface de Strudel - sobre mais efficace ( Source )

Le projet est d'ailleurs un port officiel du langage de patterns de TidalCycles vers JavaScript. TidalCycles , c'est un peu la référence absolue dans le monde du live coding, mais ça demandait pas mal de bidouille (Haskell, etc.) pour fonctionner correctement. Avec Strudel, vous ouvrez une page web, vous tapez du code et c'est parti mon kiki !

Le principe repose sur des motifs rythmiques qui occupent toujours le même espace temporel (appelé "cycle"). Contrairement à un séquenceur classique où on empile des notes, ici on définit des structures qui se compressent ou s'étirent automatiquement. C'est un peu déroutant au début mais une fois qu'on a pigé le truc, on peut sortir des beats qui tabassent en seulement trois lignes de code. Perso, je trouve ça assez hypnotique (oui j'aime le comique de répétition).

Côté technique, l'outil s'appuie sur l'API Web Audio et intègre un synthé/sampler baptisé Superdough . C'est assez costaud et ça permet déjà de s'amuser avec plein d'effets sans quitter le browser. Et pour les plus barbus d'entre vous qui voudraient piloter leur propre setup SuperCollider , c'est possible aussi via OSC , mais attention, il faudra quand même lancer un petit serveur relais en Node.js pour faire le pont entre le navigateur et votre machine.

Y'a même un workshop interactif vraiment bien foutu pour apprendre les bases. En quelques minutes, vous allez comprendre comment balancer des snares et des kicks avec une précision chirurgicale. Et le petit plus qui fait plaisir, vous pouvez partager vos chefs-d'œuvre en copiant simplement l'URL, puisque tout votre code est encodé dedans. C'est direct in the pocket !

La Reine de Strudel c'est évidemment Switch Angel :

Est-ce que vous avez déjà eu cette envie soudaine de composer de la techno tout en ayant l'air d'un hacker qui pirate le Pentagone dans un film des années 90 ?

Si oui, j'ai le truc parfait pour vous : Strudel .

Pour ceux qui débarquent, le live coding musical dont je vous ai déjà parlé y'a pas longtemps avec Loopmaster , c'est l'art de créer du son en écrivant du code en temps réel.

En gros, on tape des lignes, on valide, et hop le rythme change en direct. Strudel rend ce concept ultra accessible puisqu'il tourne entièrement dans votre navigateur préféré, sans chichi et surtout sans avoir besoin d'installer des usines à gaz comme SuperCollider ou de configurer des environnements de dev à n'en plus finir.

L'interface de Strudel - sobre mais efficace ( Source )

Le projet est d'ailleurs un port officiel du langage de patterns de TidalCycles vers JavaScript. TidalCycles , c'est un peu la référence absolue dans le monde du live coding, mais ça demandait pas mal de bidouille (Haskell, etc.) pour fonctionner correctement. Avec Strudel, vous ouvrez une page web, vous tapez du code et c'est parti mon kiki !

Le principe repose sur des motifs rythmiques qui occupent toujours le même espace temporel (appelé "cycle"). Contrairement à un séquenceur classique où on empile des notes, ici on définit des structures qui se compressent ou s'étirent automatiquement. C'est un peu déroutant au début mais une fois qu'on a pigé le truc, on peut sortir des beats qui tabassent en seulement trois lignes de code. Perso, je trouve ça assez hypnotique (oui j'aime le comique de répétition).

Côté technique, l'outil s'appuie sur l'API Web Audio et intègre un synthé/sampler baptisé Superdough . C'est assez costaud et ça permet déjà de s'amuser avec plein d'effets sans quitter le browser. Et pour les plus barbus d'entre vous qui voudraient piloter leur propre setup SuperCollider , c'est possible aussi via OSC , mais attention, il faudra quand même lancer un petit serveur relais en Node.js pour faire le pont entre le navigateur et votre machine.

Y'a même un workshop interactif vraiment bien foutu pour apprendre les bases. En quelques minutes, vous allez comprendre comment balancer des snares et des kicks avec une précision chirurgicale. Et le petit plus qui fait plaisir, vous pouvez partager vos chefs-d'œuvre en copiant simplement l'URL, puisque tout votre code est encodé dedans. C'est direct in the pocket !

La Reine de Strudel c'est évidemment Switch Angel :

Si vous voulez pimper votre propre QR Code pour vous différencier un peu des autres nazes qui font aussi leur QR Code, je vous invite à tester rapidos un petit outil qui m'a tapé dans l'œil.

Je vous ai déjà parlé des QR Codes générés par IA via ControlNet y'a un petit moment. Il sont visuellement dingues, mais là, on retourne aux sources, aux vraies mathématiques de quand vous étiez petit (enfin jeune quoi...lol).

Ce site, que je viens de découvrir c'est QArt Coder , un projet de Russ Cox ( oui, LE Russ Cox de l'équipe Go chez Google, calmez vous les groupies ) et comme d'hab, le gars n'est pas là pour enfiler des perles puisqu'il nous proposer de générer des QR codes qui intègrent une image... mais sans tricher comme avec ControlNet.

Je m'explique... Quand vous voyez un QR code avec logo classique, c'est souvent du bricolage : on colle une image au milieu et on compte sur la correction d'erreur du QR code (Reed-Solomon) pour compenser les zones masquées. C'est un peu sale, même si ça marche...

Russ Cox, lui, a pris le problème à l'envers. Plutôt que de casser le code et de le réparer, il utilise des maths (notamment le pivot de Gauss) pour manipuler les bits de redondance. En gros, il fait en sorte que les pixels "inutiles" du QR code s'arrangent pour former visuellement l'image, tout en conservant des données parfaitement valides.

Il est fort hein ?

Alors comment ça marche ?

C'est hyper simple :

• Vous allez sur QArt Coder .
• Vous uploadez votre image (préférez un truc bien contrasté, pixel art ou logo N&B).
• Vous jouez avec la taille, le positionnement et les cases "Dither" et autres pour que ça ressemble à quelque chose.
• Et voilà, vous obtenez un QR code valide qui affiche votre motif.

Un exemple de QR Code généré avec ma tête

Le résultat est un QR code où l'image est dessinée par les données elles-mêmes, et pas juste collée dessus. Ça reste donc lisible par la plupart des lecteurs standards, tant que vous n'avez pas trop abusé sur la complexité de l'image source et que le contraste est suffisant.

C'est sûr, ça a un look plus "rétro" et "glitchy" que les délires sous Stable Diffusion, mais c'est techniquement beaucoup plus élégant car chaque pixel est à sa place par nécessité mathématique et pas par hasard.

Voilà, si vous aimez les algos un peu pointus et les QR codes qui ne sont pas juste des damiers tristounes, foncez voir ça et pour ceux qui veulent creuser la théorie (et y'a de quoi faire), Russ Cox a tout détaillé sur sa page de recherche .

Si vous voulez pimper votre propre QR Code pour vous différencier un peu des autres nazes qui font aussi leur QR Code, je vous invite à tester rapidos un petit outil qui m'a tapé dans l'œil.

Je vous ai déjà parlé des QR Codes générés par IA via ControlNet y'a un petit moment. Il sont visuellement dingues, mais là, on retourne aux sources, aux vraies mathématiques de quand vous étiez petit (enfin jeune quoi...lol).

Ce site, que je viens de découvrir c'est QArt Coder , un projet de Russ Cox ( oui, LE Russ Cox de l'équipe Go chez Google, calmez vous les groupies ) et comme d'hab, le gars n'est pas là pour enfiler des perles puisqu'il nous proposer de générer des QR codes qui intègrent une image... mais sans tricher comme avec ControlNet.

Je m'explique... Quand vous voyez un QR code avec logo classique, c'est souvent du bricolage : on colle une image au milieu et on compte sur la correction d'erreur du QR code (Reed-Solomon) pour compenser les zones masquées. C'est un peu sale, même si ça marche...

Russ Cox, lui, a pris le problème à l'envers. Plutôt que de casser le code et de le réparer, il utilise des maths (notamment le pivot de Gauss) pour manipuler les bits de redondance. En gros, il fait en sorte que les pixels "inutiles" du QR code s'arrangent pour former visuellement l'image, tout en conservant des données parfaitement valides.

Il est fort hein ?

Alors comment ça marche ?

C'est hyper simple :

• Vous allez sur QArt Coder .
• Vous uploadez votre image (préférez un truc bien contrasté, pixel art ou logo N&B).
• Vous jouez avec la taille, le positionnement et les cases "Dither" et autres pour que ça ressemble à quelque chose.
• Et voilà, vous obtenez un QR code valide qui affiche votre motif.

Un exemple de QR Code généré avec ma tête

Le résultat est un QR code où l'image est dessinée par les données elles-mêmes, et pas juste collée dessus. Ça reste donc lisible par la plupart des lecteurs standards, tant que vous n'avez pas trop abusé sur la complexité de l'image source et que le contraste est suffisant.

C'est sûr, ça a un look plus "rétro" et "glitchy" que les délires sous Stable Diffusion, mais c'est techniquement beaucoup plus élégant car chaque pixel est à sa place par nécessité mathématique et pas par hasard.

Voilà, si vous aimez les algos un peu pointus et les QR codes qui ne sont pas juste des damiers tristounes, foncez voir ça et pour ceux qui veulent creuser la théorie (et y'a de quoi faire), Russ Cox a tout détaillé sur sa page de recherche .

Si vous voulez pimper votre propre QR Code pour vous différencier un peu des autres nazes qui font aussi leur QR Code, je vous invite à tester rapidos un petit outil qui m'a tapé dans l'œil.

Je vous ai déjà parlé des QR Codes générés par IA via ControlNet y'a un petit moment. Il sont visuellement dingues, mais là, on retourne aux sources, aux vraies mathématiques de quand vous étiez petit (enfin jeune quoi...lol).

Ce site, que je viens de découvrir c'est QArt Coder , un projet de Russ Cox ( oui, LE Russ Cox de l'équipe Go chez Google, calmez vous les groupies ) et comme d'hab, le gars n'est pas là pour enfiler des perles puisqu'il nous proposer de générer des QR codes qui intègrent une image... mais sans tricher comme avec ControlNet.

Je m'explique... Quand vous voyez un QR code avec logo classique, c'est souvent du bricolage : on colle une image au milieu et on compte sur la correction d'erreur du QR code (Reed-Solomon) pour compenser les zones masquées. C'est un peu sale, même si ça marche...

Russ Cox, lui, a pris le problème à l'envers. Plutôt que de casser le code et de le réparer, il utilise des maths (notamment le pivot de Gauss) pour manipuler les bits de redondance. En gros, il fait en sorte que les pixels "inutiles" du QR code s'arrangent pour former visuellement l'image, tout en conservant des données parfaitement valides.

Il est fort hein ?

Alors comment ça marche ?

C'est hyper simple :

• Vous allez sur QArt Coder .
• Vous uploadez votre image (préférez un truc bien contrasté, pixel art ou logo N&B).
• Vous jouez avec la taille, le positionnement et les cases "Dither" et autres pour que ça ressemble à quelque chose.
• Et voilà, vous obtenez un QR code valide qui affiche votre motif.

Un exemple de QR Code généré avec ma tête

Le résultat est un QR code où l'image est dessinée par les données elles-mêmes, et pas juste collée dessus. Ça reste donc lisible par la plupart des lecteurs standards, tant que vous n'avez pas trop abusé sur la complexité de l'image source et que le contraste est suffisant.

C'est sûr, ça a un look plus "rétro" et "glitchy" que les délires sous Stable Diffusion, mais c'est techniquement beaucoup plus élégant car chaque pixel est à sa place par nécessité mathématique et pas par hasard.

Voilà, si vous aimez les algos un peu pointus et les QR codes qui ne sont pas juste des damiers tristounes, foncez voir ça et pour ceux qui veulent creuser la théorie (et y'a de quoi faire), Russ Cox a tout détaillé sur sa page de recherche .