Général
Pourquoi se contenter de GitHub Copilot quand on peut créer son propre assistant de code IA à la maison ?
Les assistants de code alimentés par l’IA suscitent un intérêt croissant, notamment avec le lancement de GitHub Copilot de Microsoft. Si vous n’êtes pas fan de l’idée de confier votre code à Microsoft ou de payer un abonnement, pourquoi ne pas créer votre propre assistant ? Continue, un assistant de code open source, s’intègre facilement dans des IDE populaires comme JetBrains ou Visual Studio Code. Avec des fonctionnalités telles que la génération de code, l’optimisation et même un chatbot intégré, Continue transforme votre manière de coder. Prêt à explorer ?
Prise en main Les assistants de code ont suscité un intérêt considérable en tant qu’application précoce de l’IA générative, surtout après le lancement de GitHub Copilot par Microsoft. Cependant, si l’idée de confier votre code à Microsoft ne vous enchante pas ou si vous préférez éviter de payer 10 $ par mois, vous avez toujours la possibilité de créer votre propre assistant.
Bien que Microsoft ait été l’un des premiers à commercialiser un assistant de code basé sur l’IA et à l’intégrer dans un environnement de développement intégré (IDE), ce n’est pas la seule option disponible. En réalité, il existe de nombreux modèles de langage de grande taille (LLMs) spécifiquement entraînés pour la génération de code.
De plus, il est fort probable que l’ordinateur sur lequel vous travaillez actuellement soit capable d’exécuter ces modèles. L’enjeu réside dans leur intégration dans un IDE de manière réellement utile.
C’est ici qu’interviennent des applications comme Continue. Cet assistant de code open source est conçu pour s’intégrer dans des IDE populaires tels que JetBrains ou Visual Studio Code et se connecter à des exécuteurs de LLM que vous connaissez peut-être déjà, comme Ollama, Llama.cpp et LM Studio.
À l’instar d’autres assistants de code populaires, Continue prend en charge la complétion et la génération de code, ainsi que l’optimisation, les commentaires ou le refactoring de votre code pour différents cas d’utilisation. De plus, Continue dispose d’un chatbot intégré avec des fonctionnalités de RAG, ce qui vous permet d’interagir avec votre base de code.
Préparatifs nécessaires
- Un ordinateur capable d’exécuter des LLM modestes. Un système avec un processeur relativement récent fonctionnera, mais pour des performances optimales, nous recommandons un GPU Nvidia, AMD ou Intel avec au moins 6 Go de vRAM. Si vous êtes plutôt utilisateur de Mac, tout système Apple Silicon, y compris le M1 d’origine, devrait faire l’affaire, bien que nous recommandions au moins 16 Go de mémoire pour de meilleurs résultats.
- Ce guide suppose également que vous avez configuré et exécuté le modèle Ollama sur votre machine. Si ce n’est pas le cas, vous pouvez consulter notre guide ici, qui vous permettra de vous mettre en route en moins de dix minutes. Pour ceux utilisant des graphiques Intel intégrés ou Arc, un guide pour déployer Ollama avec IPEX-LLM est disponible ici.
- Un IDE compatible. Au moment de la rédaction, Continue prend en charge à la fois JetBrains et Visual Studio Code. Si vous souhaitez éviter complètement la télémétrie de Microsoft, comme nous le faisons, la version open source – VSCodium – fonctionne également très bien.
Installation de Continue
Pour ce guide, nous allons déployer Continue dans VSCodium. Pour commencer, lancez l’IDE et ouvrez le panneau des extensions. À partir de là, recherchez et installez « Continue. »
Après quelques secondes, l’assistant de configuration initiale de Continue devrait se lancer, vous demandant de choisir si vous souhaitez héberger vos modèles localement ou utiliser l’API d’un autre fournisseur.
Dans ce cas, nous allons héberger nos modèles localement via Ollama, donc nous sélectionnerons « Modèles locaux. » Cela configurera Continue pour utiliser les modèles suivants par défaut. Nous discuterons de la manière de les remplacer par d’autres modèles un peu plus tard, mais pour l’instant, ceux-ci constituent un bon point de départ :
- Llama 3 8B : Un LLM polyvalent de Meta, utilisé pour commenter, optimiser et/ou refactoriser du code. Vous pouvez en apprendre davantage sur Llama 3 dans notre couverture du jour de son lancement ici.
- Nomic-embed-text : Un modèle d’embedding utilisé pour indexer votre base de code localement, vous permettant de référencer votre code lors de l’interaction avec le chatbot intégré.
- Starcoder2:3B : Il s’agit d’un modèle de génération de code développé par BigCode qui alimente la fonctionnalité d’auto-complétion de Continue.
Si, pour une raison quelconque, Continue passe l’assistant de lancement, ne vous inquiétez pas, vous pouvez récupérer ces modèles manuellement en utilisant Ollama en exécutant les commandes suivantes dans votre terminal :
ollama pull llama3 ollama pull nomic-embed-text ollama pull starcoder2:3b
Pour plus d’informations sur la configuration et le déploiement de modèles avec Ollama, consultez notre guide de démarrage rapide ici.
Avis sur la télémétrie :
Avant de continuer, il est important de noter qu’en mode par défaut, Continue collecte des données de télémétrie anonymisées, y compris :
- Si vous acceptez ou rejetez des suggestions (sans inclure de code ou de prompt) ;
- Le nom du modèle et de la commande utilisés ;
- Le nombre de tokens générés ;
- Le nom de votre système d’exploitation et de votre IDE ;
- Les pages vues.
Vous pouvez vous désinscrire de cette collecte en modifiant le fichier .continue situé dans votre répertoire personnel ou en décochant la case « Continue : Télémétrie activée » dans les paramètres de VSCodium.
Demandez et vous recevrez. Cela fonctionnera-t-il ? C’est une autre question
Une fois l’installation terminée, nous pouvons explorer les différentes manières d’intégrer Continue dans votre flux de travail. La première méthode est sans doute la plus évidente : générer des extraits de code à partir de zéro.
Par exemple, si vous souhaitez créer une page web basique pour un projet, vous appuyez sur Ctrl-I ou Command-I sur votre clavier et entrez votre prompt dans la barre d’action.
Dans ce cas, notre prompt était « Générer une simple page d’accueil en HTML avec CSS en ligne. » Après avoir soumis notre prompt, Continue charge le modèle pertinent – cela peut prendre quelques secondes selon votre matériel – et vous présente un extrait de code à accepter ou à rejeter.
Le code généré dans Continue apparaîtra dans VSCodium sous forme de blocs verts que vous pourrez approuver ou rejeter.
Optimisation de votre code
La fonctionnalité Continue peut également être utilisée pour refactoriser, commenter, optimiser ou modifier votre code existant.
Imaginons que vous ayez un script Python destiné à exécuter un modèle de langage dans PyTorch, et que vous souhaitiez le modifier pour qu’il fonctionne sur un Mac avec processeur Apple Silicon. Pour ce faire, vous commenceriez par sélectionner votre document, puis appuyer sur Ctrl-I sur votre clavier pour demander à l’assistant d’effectuer cette tâche.
Après quelques instants, Continue vous transmet les recommandations du modèle concernant les modifications à apporter, avec le nouveau code mis en évidence en vert et le code à supprimer marqué en rouge.
En plus de refactoriser le code existant, cette fonctionnalité peut également être utile pour générer des commentaires ou des docstrings après coup. Ces fonctions sont accessibles sous »Continue » dans le menu contextuel du clic droit.
Complétion automatique des onglets
Bien que la génération de code puisse être utile pour créer rapidement des prototypes ou refactoriser du code existant, elle peut parfois être imprécise selon le modèle utilisé.
Quiconque a déjà demandé à ChatGPT de générer un bloc de code sait que parfois, il commence à halluciner des paquets ou des fonctions. Ces hallucinations deviennent rapidement évidentes, car un code défectueux échoue souvent de manière spectaculaire. Comme nous l’avons déjà mentionné, ces paquets imaginaires peuvent représenter une menace pour la sécurité s’ils sont suggérés trop souvent.
Si confier l’écriture de votre code à un modèle d’IA vous semble trop risqué, Continue propose également une fonctionnalité de complétion de code. Cela vous permet de garder un meilleur contrôle sur les modifications apportées par le modèle.
Cette fonctionnalité fonctionne un peu comme la complétion par onglet dans le terminal. En tapant, Continue envoie automatiquement votre code à un modèle – tel que Starcoder2 ou Codestral – et propose des suggestions pour compléter une chaîne ou une fonction.
Les suggestions apparaissent en gris et sont mises à jour à chaque frappe. Si Continue devine correctement, vous pouvez accepter la suggestion en appuyant sur la touche Tab de votre clavier.
Interagir avec votre code
En plus de la génération et de la prédiction de code, Continue intègre un chatbot avec des fonctionnalités de type RAG. Pour en savoir plus sur RAG, vous pouvez consulter notre guide pratique, mais dans le cas de Continue, il utilise une combinaison de Llama 3 8B et du modèle d’embedding nomic-embed-text pour rendre votre code facilement consultable.
Continue dispose d’un chatbot intégré qui se connecte à votre LLM de choix.
Cette fonctionnalité peut sembler complexe, mais voici quelques exemples de son utilisation pour accélérer votre flux de travail :
- Tapez
@docssuivi du nom de votre application ou service – par exempleDocker– et ajoutez votre question à la fin. - Pour interroger votre répertoire de travail, tapez
@codebase suivi de votre question. - Des fichiers ou documents peuvent être ajoutés au contexte du modèle en tapant
@fileset en sélectionnant le fichier souhaité dans le menu déroulant. - Le code sélectionné dans l’éditeur peut être ajouté au chatbot en appuyant sur
Ctrl-L. - Appuyez sur
Ctrl-Shift-Rpour envoyer des erreurs du terminal de VS Code directement au chatbot pour diagnostic.
Changement de modèles
La fiabilité de Continue dépend réellement des modèles que vous utilisez, car le plug-in lui-même est davantage un cadre pour intégrer des LLM et des modèles de code dans votre IDE. Bien qu’il détermine comment vous interagissez avec ces modèles, il n’a pas de contrôle sur la qualité du code généré.
La bonne nouvelle est que Continue n’est pas lié à un modèle ou une technologie spécifique. Comme mentionné précédemment, il se connecte à divers exécuteurs de LLM et API. Si un nouveau modèle est publié et optimisé pour votre langage de programmation préféré, rien ne vous empêche – à part votre matériel, bien sûr – d’en profiter.
Étant donné que nous utilisons Ollama comme serveur de modèles, changer de modèle est généralement une tâche relativement simple. Par exemple, si vous souhaitez remplacer Llama 3 par Gemma 2 9B de Google et Starcoder2 par Codestral, vous pouvez exécuter les commandes suivantes :
ollama pull gemma2 ollama pull codestral
Remarque : Avec 22 milliards de paramètres et une fenêtre de contexte de 32 000 tokens, Codestral est un modèle assez lourd à exécuter chez soi, même lorsqu’il est quantifié à une précision de 4 bits. Si vous rencontrez des problèmes de plantage, envisagez d’utiliser quelque chose de plus léger, comme les variantes 1B ou 7B de DeepSeek Coder.
Pour changer le modèle utilisé par le chatbot et le générateur de code, vous pouvez le sélectionner dans le menu de sélection de Continue. Alternativement, vous pouvez faire défiler les modèles téléchargés en utilisant Ctrl-'.
Changer le modèle utilisé pour la fonctionnalité de complétion automatique des onglets est un peu plus complexe et nécessite des ajustements dans le fichier de configuration du plug-in.
Pour commencer, il est nécessaire d’apporter quelques modifications au fichier de configuration de Continue.
Après avoir téléchargé le modèle de votre choix, cliquez sur l’icône d’engrenage située dans le coin inférieur droit de la barre latérale de Continue et ajustez les entrées « title » et « model » dans la section « tabAutocompleteModel ». Si vous utilisez Codestral, cette section devrait ressembler à ceci :
"tabAutocompleteModel": {
"title": "codestral",
"provider": "ollama",
"model": "codestral"
},
Ajustement d’un modèle de code personnalisé
Par défaut, Continue recueille automatiquement des données sur la manière dont vous développez votre logiciel. Ces données peuvent être utilisées pour affiner des modèles personnalisés en fonction de votre style et de vos flux de travail spécifiques.
Pour être clair, ces données sont stockées localement dans le répertoire .continue/dev_data de votre dossier personnel et, d’après nos informations, ne sont pas incluses dans les données de télémétrie que Continue collecte par défaut. Cependant, si cela vous préoccupe, nous vous conseillons de désactiver cette option.
Les détails concernant l’ajustement des grands modèles de langage dépassent le cadre de cet article, mais vous pouvez en apprendre davantage sur le type de données collectées par l’application et leur utilisation dans cet article de blog.
Nous espérons explorer l’ajustement plus en profondeur dans un futur article pratique, alors n’hésitez pas à partager vos réflexions sur les outils d’IA locaux comme Continue, ainsi que vos suggestions sur ce que vous aimeriez que nous essayions ensuite dans la section des commentaires.
Général
Le pare-brise de la BMW Panoramic iDrive : une expérience immersive à couper le souffle !
BMW a révélé son nouveau système Panoramic iDrive, révolutionnant l’expérience de conduite avec un affichage tête haute 3D qui s’étend sur tout le pare-brise. Imaginez un intérieur où toutes les informations essentielles, comme la vitesse et les directions, sont projetées directement dans votre champ de vision ! C’est une véritable couche de réalité augmentée qui connecte le conducteur à la route.
Avec des boutons haptiques sur le volant et un écran tactile central innovant, chaque détail est conçu pour une personnalisation optimale. Préparez-vous à découvrir cette technologie futuriste dans le prochain SUV électrique X-Class de BMW fin 2025 !
Une Révolution Technologique : Le Nouveau Système BMW : un aperçu captivant du futur de l'infodivertissement »>iDrive Panoramique de BMW
une Vision d’Avenir
BMW a récemment présenté son innovant système iDrive Panoramique,qui se distingue par un affichage tête haute en 3D impressionnant,occupant l’intégralité du pare-brise. si vous pensiez que l’intérieur épuré des Tesla était à la pointe, attendez de découvrir cette nouvelle approche.
Un Affichage Révolutionnaire
Fini le tableau de bord traditionnel devant le volant. Désormais, toutes les informations sont projetées directement dans le champ de vision du conducteur via le pare-brise. Cela inclut la vitesse, les données d’assistance à la conduite, les feux de circulation, les panneaux routiers et même des indications de navigation et niveaux de batterie. Chaque élément est personnalisable pour que chaque conducteur puisse choisir ce qu’il souhaite afficher. Par exemple, lorsque l’assistance au conducteur est activée, le chemin navigué s’illumine en vert.
Frank Weber, directeur technique chez BMW, décrit cette configuration comme une couche de réalité augmentée qui maintient le conducteur connecté à la route.
Intégration des Retours Clients
La société a déclaré que l’intégration des instructions de navigation avec les données d’assistance au conducteur représente une évolution naturelle alors que nous nous dirigeons vers des niveaux plus élevés d’automatisation dans la conduite.De plus, ils ont souligné que les retours clients ont été essentiels pour façonner plusieurs fonctionnalités intelligentes affichées sur ce nouveau système.
Un Volant Repensé
Les innovations ne s’arrêtent pas au pare-brise ; BMW a également repensé son volant en y intégrant des boutons haptiques qui s’illuminent selon différents réglages.
Un nouvel écran tactile central en forme de losange accompagne cet interface sur le pare-brise et permet aux utilisateurs d’interagir directement avec lui.Ce dernier offre une interface hautement personnalisable où chacun peut prioriser ses applications favorites (appelées « pixels » par BMW) pour un accès rapide et facile. La marque envisage également un magasin d’applications pour encore plus de fonctionnalités et personnalisations.
Un Système opérationnel Innovant
Le logiciel qui alimente ce système est appelé BMW Operating System X ; il est développé entièrement en interne par l’entreprise et repose sur Android Open Source Project.
L’Intelligence Artificielle au Service du Conducteur
Aucun lancement technologique en 2025 ne serait complet sans une touche d’intelligence artificielle (IA).Le système iDrive utilise cette technologie pour apprendre les habitudes et comportements des conducteurs afin d’afficher automatiquement les applications pertinentes ainsi que leurs réglages préférés. Par exemple, si un utilisateur emprunte souvent un itinéraire spécifique vers son domicile tout en activant le mode sport, ces paramètres seront proposés proactivement lors du prochain trajet.De plus, selon BMW ,les modèles linguistiques avancés rendent les commandes vocales beaucoup plus naturelles et conversationnelles ; plutôt que d’utiliser des mots-clés spécifiques comme « station », il suffit simplement aux conducteurs dire quelque chose comme « trouve une station de recharge près du supermarché ».
Début D’une Nouvelle Ère
Ce design intérieur audacieux fera ses débuts dans le futur SUV électrique X-Class prévu fin 2025; plusieurs autres véhicules basés sur la nouvelle plateforme « Neue Klasse » suivront bientôt après cela.
Considérations Sécuritaires Émergentes
Un changement aussi radical pourrait diviser l’opinion parmi ceux attachés aux intérieurs classiques dotés depuis longtemps d’aiguilles traditionnelles et compteurs analogiques caractéristiques chez BMW . Il sera également intéressant d’observer comment la marque abordera les préoccupations relatives à la sécurité; celles-ci étant devenues cruciales pour toutes entreprises automobiles électriques adoptant entièrement interfaces tactiles . En effet , Euro NCAP introduira dès 2026 nouvelles directives exigeant certaines fonctions essentielles soient accessibles via boutons physiques afin qu’un véhicule puisse obtenir cinq étoiles lors évaluations sécurité .
Général
Nvidia révolutionne le monde physique avec GenAI et Cosmos !
Lors de la keynote très attendue du CES 2025, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a captivé l’audience avec des annonces révolutionnaires. Parmi les innovations présentées, le modèle Cosmos se distingue par sa capacité à transformer l’IA générative en actions physiques. Cela signifie que des robots et véhicules autonomes pourront réagir plus efficacement aux stimuli du monde réel. Nvidia ouvre ainsi la voie à une nouvelle ère d’applications robotiques et automobiles, tout en rendant ses modèles disponibles gratuitement pour encourager l’expérimentation.
Innovations Technologiques : les Annonces Marquantes de Nvidia au CES 2025
Un Événement Incontournable
Lors du CES 2025, l’une des conférences les plus attendues a été celle de Jensen Huang, le PDG de Nvidia. Ce dernier a présenté une série d’annonces captivantes touchant à divers sujets technologiques d’actualité tels que l’intelligence artificielle (IA), la robotique et les véhicules autonomes.
Nouveaux Produits et Progrès Technologiques
Vêtu d’une version scintillante de son emblématique blouson en cuir noir,Huang a détaillé les dernières cartes graphiques GeForce RTX 50 ainsi que des modèles fondamentaux d’IA appelés Nemotron. Il a également partagé des plans pour des agents alimentés par IA.
Parmi les innovations notables figurent des extensions à la plateforme Omniverse, qui permet la création de jumeaux numériques et simule l’interaction entre l’IA et le monde physique. De plus, un superordinateur AI compact nommé Project Digits a été introduit, propulsé par le GPU Grace Blackwell.
Cosmos : Une Révolution dans l’Intelligence Artificielle
Une annonce particulièrement intrigante fut celle du projet Cosmos. Ce dernier est défini comme un ensemble complet de modèles fondamentaux mondiaux intégrant des tokenizers avancés et une pipeline vidéo sophistiquée.L’objectif principal est d’étendre les capacités génératives de l’IA au-delà du numérique vers le monde physique.
En termes simples, alors que la plupart des systèmes génératifs se concentrent sur la création numérique basée sur une vaste base documentaire ou visuelle, Cosmos vise à produire des actions physiques en s’appuyant sur ses données issues d’environnements simulés numériquement.
Implications pratiques pour Divers secteurs
Les implications pratiques sont significatives pour divers domaines tels que la robotique ou les véhicules autonomes. Par exemple, grâce à Cosmos, il devient possible pour un robot humanoïde d’apprendre à exécuter efficacement une tâche spécifique comme retourner une omelette ou manipuler des pièces dans une chaîne de production.De même,un véhicule autonome peut s’adapter dynamiquement aux différentes situations rencontrées sur la route.
Actuellement,ces formations reposent souvent sur un travail manuel intensif où il faut filmer plusieurs fois chaque action humaine ou faire parcourir aux voitures autonomes plusieurs millions de kilomètres. Avec Cosmos cependant,ces méthodes peuvent être automatisées ce qui réduit considérablement coûts et délais tout en élargissant le volume de données disponibles pour entraîner ces systèmes.
La Plateforme cosmo : Un Outil Puissant
Nvidia présente donc Cosmos comme une plateforme dédiée au développement mondial fondée sur l’IA générative qui intègre divers outils facilitant cette évolution technologique rapide. En tant qu’extension directe du simulateur Omniverse déjà existant chez Nvidia, elle permet non seulement d’extrapoler les modèles numériques mais aussi leur request concrète dans notre réalité quotidienne.
Au cœur même du projet se trouvent ces modèles fondamentaux construits grâce à millions heures vidéos accumulées permettant ainsi aux machines formées avec cette technologie réagir avec précision face aux stimuli physiques variés qu’elles rencontrent dans leur environnement réel.
Vers un Avenir Prometteur
Jensen Huang n’a pas manqué souligner lors sa présentation comment nous assistons actuellement à une transition majeure vers ce qu’il appelle « l’IA physique ». en rendant ses modèles disponibles gratuitement afin encourager recherche avancée en robotique et véhicules autonomes , Nvidia montre sa volonté soutenir innovation tout en anticipant tendances futures .
À court terme cependant , cet impact pourrait rester limité car principalement destiné développeurs spécialisés . Néanmoins , son potentiel transformationnel pourrait accélérer considérablement progrès produits concernés tout en améliorant sécurité efficacité systèmes associés .Ces développements témoignent également transformation continue chez Nvidia vers entreprise axée logiciel capable bâtir plateformes adaptées nouvelles applications émergentes. Pour ceux intéressés comprendre direction future société , ces annonces offrent perspectives fascinantes quant maintien croissance impressionnante entreprise .
Général
L’écran tactile secondaire Corsair Xeneon Edge : un 32:9 qui s’installe partout !
Qu’est-ce qui vient de se passer ? Le CES est toujours une vitrine incroyable de produits technologiques, et cette année, Corsair nous surprend avec son écran tactile Xeneon Edge. Avec ses 14,5 pouces et un rapport d’aspect 32:9, cet écran secondaire pourrait bien devenir l’outil indispensable pour les passionnés de technologie. Grâce à sa résolution impressionnante de 2560 par 720 pixels et à sa connectivité polyvalente via USB Type-C ou HDMI, il s’adapte à tous vos besoins. Imaginez pouvoir gérer vos réseaux sociaux tout en surveillant votre système ! Restez à l’affût pour plus d’infos !
Nouveaux Horizons Technologiques : Le Xeneon Edge de Corsair
Qu’est-ce qui se passe ?
Chaque année, le CES présente une multitude de nouveaux produits technologiques, certains étant plus pratiques que d’autres. L’intérêt que vous portez à l’écran tactile Xeneon Edge de Corsair dépendra probablement de votre besoin d’un écran secondaire de 14,5 pouces au format 32:9.
Une Évolution des Écrans Secondaires
Bien que les écrans secondaires ne soient pas une nouveauté, leur complexité a considérablement augmenté ces dernières années. Le Xeneon Edge se distingue par son design innovant et ses caractéristiques techniques impressionnantes. Avec une résolution LCD de 2560 x 720 pixels, il offre une densité d’affichage remarquable de 183 PPI, un niveau de luminosité atteignant 350 nits et un taux de rafraîchissement à 60 Hz sur son panneau IPS.
Flexibilité et Installation
Le Xeneon Edge est conçu pour s’adapter à divers environnements. Il peut être placé sur un bureau grâce au support inclus ou fixé à un PC ou toute surface ferromagnétique grâce aux quatorze aimants intégrés. De plus, il peut être installé dans un boîtier via un point de montage pour radiateur de 360 mm, ce qui est plutôt séduisant. Corsair affirme également qu’il est plus mince qu’un ventilateur classique, minimisant ainsi les préoccupations liées à l’espace.
Connectivité et Utilisation Pratique
Pour la connexion, le dispositif utilise soit le port USB Type-C DP-Alt Mode soit un port HDMI standard. Une caractéristique intéressante est sa capacité à fonctionner en orientation verticale ou horizontale.Cela en fait un outil idéal pour ceux qui souhaitent faire défiler leurs fils d’actualités sur les réseaux sociaux ou surveiller Discord simultanément. Windows reconnaîtra le Xeneon Edge comme écran additionnel.
Corsair indique également que cet écran tactile capacitif multi-touch à cinq points fonctionne comme n’importe quel autre affichage tactile sous Windows.!Fonctionnalités du Xeneon Edge
Intégration avec iCue
L’écran s’intègre parfaitement avec le logiciel iCue de Corsair permettant aux utilisateurs d’accéder facilement aux informations concernant la vitesse des ventilateurs du système, les températures ainsi que l’utilisation du CPU et GPU. Les utilisateurs peuvent aussi ajuster différents paramètres tels que les profils lumineux et la gestion des ventilateurs directement depuis l’écran tactile.
Disponibilité et Prix
Aucune details précise n’a encore été communiquée concernant le prix du xeneon Edge; cependant, il pourrait s’avérer assez onéreux compte tenu des fonctionnalités avancées proposées par cet appareil innovant. La disponibilité est prévue pour le deuxième trimestre 2025 chez les revendeurs Corsair ainsi que sur leur site officiel.
Dans cette même veine technologique, nous avons déjà vu plusieurs écrans LCD intégrés dans des systèmes AIO (All-in-One) refroidis par liquide auparavant; notamment celui proposé par Lamptron l’année dernière qui servait également d’écran secondaire ou encore Tryx qui a dévoilé en mars dernier ce qui était considéré comme le premier refroidisseur AIO doté d’un écran AMOLED incurvé.
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