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Comment devenir invisible sur Google Maps

Google déploie à grande échelle le mode de navigation incognito pour Google Maps qui permet de ne pas enregistrer ses déplacements et ses recherches dans l’historique d’activité de notre compte.

Google Maps est passée d'une application GPS simple et pratique à un énorme service avec des recommandations, des avis et, bien sûr, un suivi des données d'utilisation. Dans ce tutoriel, nextpit vous montre comment activer le mode incognito sur Android et iOS.

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Comment activer le mode navigation privée dans Google Maps sur Android et iOS
Pour empêcher Google de suivre vos recherches et d'alimenter son puissant système de recommandation avec des annonces liées aux lieux et aux choses que vous avez regardés ou faits, ouvrez l'application Maps et suivez ces étapes:
Appuyez sur votre photo de profil
Sélectionnez l'option Activer le mode navigation privée
Google Maps va redémarrer et afficher une notification, appuyez sur Fermer

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Incognito ne veut pas dire anonyme
Google veut nous laisser davantage de contrôle sur la manière dont on gère nos données, mais ne nous encourage pas à le faire de manière permanente.
En activant le mode incognito, l’historique des recherches n’est pas conservé et Google Maps ne collecte pas de données pour personnaliser l’application. Ça permet seulement de mettre une pause dans notre propre compte, par exemple en offrant la possibilité de suspendre le partage de sa position avec d’autres.
L’exemple donné par Google illustre bien cette idée. Si on partage notre cellulaire avec notre conjoint ou conjointe, on n’a pas envie que l’autre découvre qu’on a fait des recherches de bijouterie pour lui faire une surprise.L’activation d’incognito est très simple. Il suffit de cliquer sur l’icône qui représente notre avatar en haut à droite de l’écran. C’est dans cette fenêtre qu’on a la possibilité de choisir le mode "Activer le mode de navigation privée".

AWS launches Graviton4 instances

AWS muscle ses puces pour les charges de travail les plus gourmandes. L’hyperscaler vient tout juste de présenter aujourd’hui la quatrième génération de processeur Graviton, basée sur ARM, qui seront disponible sur ses instances Elastic Comput Cloud R8g.

Ce processeur est basé sur l’architecture Arm et comporte 96 cœurs Arm Neoverse V2, améliorant les instructions par cycle d’horloge (IPC) par rapport aux cœurs Neoverse V1 de Graviton3.
Il est fabriqué en utilisant la technologie de processus N4 de TSMC. Cette nouvelle génération offre une bande passante mémoire de 536,7 Go/s, soit une augmentation de 75 % par rapport aux 306 Go/s de Graviton3. Le N4 est un procédé de fabrication de semi-conducteurs, basé sur la technologie 5 nm de TSMC, mais avec des améliorations pour augmenter la densité des transistors, les performances et l’efficacité énergétique. Les cœurs N4 présentent de meilleures performances en termes de vitesse d’horloge plus élevée et de consommation d’énergie réduite par rapport aux générations précédentes.

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« Depuis la présentation de Graviton4 en avant-première lors de la conférence re:Invent 2023, plus de 100 clients ont testé leurs charges de travail sur des instances R8g basées sur Graviton4 », a indiqué M. Kayabali. « SmugMug a obtenu des améliorations de performances de 20 à 40 % en utilisant des instances basées sur Graviton4 par rapport aux instances basées sur Graviton3 pour leurs opérations de compression d'images et de données.

Epic Games a trouvé que les instances Graviton4 étaient les instances EC2 les plus rapides jamais testées et Honeycomb.io a obtenu plus du double du débit par vCPU par rapport aux instances non basées sur Graviton qu'ils utilisaient il y a quatre ans », a encore écrit M. Kayabali. Amazon affirme également que les instances R8g offrent la meilleure efficacité énergétique pour les charges de travail à forte intensité de mémoire dans EC2, mais n'a pas donné de chiffres ou de précisions à ce sujet.

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En effet, malgré ces améliorations, les processeurs Graviton4 se positionnent plutôt comme des solutions polyvalentes pour une variété de charges de travail, y compris certaines applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Cependant, ils ne sont pas spécifiquement conçus pour concurrencer directement les processeurs spécialisés d’AWS (Trainium et Inferentia) ni les unités de traitement concurrentes, comme les NPU et les GPU qui sont spécifiquement optimisés pour les tâches d’IA intensives.