Par Bruno Teboul
Directeur Scientifique, R&D et Innovation du groupe Keyrus.
Membre de la gouvernance de la Chaire Data Sc...
Le 3ème âge des machines arrive. Ce sera une informatique quantique et cognitive
pour effectuer les traitements Big Data e...
Et des objets connectés dotés d'un cerveau
D'autres entreprises se lancent également dans le développement de machines
sup...
Prochain SlideShare
Chargement dans…5
×

Article Les Echos Bruno Teboul_Les ordinateurs sur le point de devenir quantiques et cognitifs_9 mars 2015

292 vues

Publié le

Le 3ème âge des machines arrive. Ce sera une informatique quantique et cognitive pour effectuer les traitements Big Data en mode cloud.

Publié dans : Données & analyses
0 commentaire
0 j’aime
Statistiques
Remarques
  • Soyez le premier à commenter

  • Soyez le premier à aimer ceci

Aucun téléchargement
Vues
Nombre de vues
292
Sur SlideShare
0
Issues des intégrations
0
Intégrations
3
Actions
Partages
0
Téléchargements
2
Commentaires
0
J’aime
0
Intégrations 0
Aucune incorporation

Aucune remarque pour cette diapositive

Article Les Echos Bruno Teboul_Les ordinateurs sur le point de devenir quantiques et cognitifs_9 mars 2015

  1. 1. Par Bruno Teboul Directeur Scientifique, R&D et Innovation du groupe Keyrus. Membre de la gouvernance de la Chaire Data Scientist de l'Ecole Polytechnique. Doctorant et Enseignant à l’Université Paris-Dauphine. Les ordinateurs sont sur le point de devenir quantiques et cognitifs lundi 09 mars 2015 Selon Bruno Teboul, membre de la gouvernance de la chaire Data Scientist de l'Ecole Polytechnique, l'informatique actuelle va bientôt céder le pas à des ordinateurs et des objets connectés capables de penser aussi bien que le cerveau humain.
  2. 2. Le 3ème âge des machines arrive. Ce sera une informatique quantique et cognitive pour effectuer les traitements Big Data en mode cloud. Ce troisième âge sera la suite de la Data Science, cette nouvelle science pluridisciplinaire dont on commence à se servir pour collecter, traiter et valoriser les mégadonnées (alias le Big Data). La Data Science est en quelque sorte la pétrochimie du digital, celle qui raffine les Big Data brutes en données utiles pour prédire les événements clés du business. Grâce à elle, on sait par avance le produit qu'un client choisira d'acheter. Pour parvenir à une telle prouesse, la Data Science a recours à des algorithmes tout à fait extraordinaires d'apprentissage automatique, des algorithmes qui ont la faculté de se réorganiser pour améliorer leurs prédictions. Le modèle des ordinateurs actuel n'est pas pérenne Ces algorithmes sont gourmands en puissance de calcul, si bien que des géants comme Google, Amazon, ou encore Netflix ont mis au point des systèmes de calculs parallèles ; ils répondent aux noms de MapReduce, Hadoop, Spark. Problème, le matériel actuel n'est pas idéal. En l'état, nos ordinateurs ne favorisent pas les traitements en parallèle. Une machine est séquentielle, elle ne sait pas engloutir plusieurs milliers d'informations à la fois, alors que nous voulons une sorte de super cerveau humain, lequel dispose en moyenne de 100 milliards de neurones avec chacun 10 000 connexions. On peut attendre que les microprocesseurs s'améliorent - après tout la Loi de Moore indique qu'ils doublent leurs capacités régulièrement grâce à la miniaturisation. Mais il est probable que l'on soit encore loin du compte quand les transistors électroniques auront atteint la limite de quelques atomes et d'une pincée d'électrons. Demain, quelques ordinateurs quantiques pour tous les besoins du monde La solution sur laquelle les chercheurs se penchent est de faire reposer les traitements de l'information sur l'état quantique des composants électroniques de très petite taille. Selon les physiciens, dans un système quantique, une particule peut-être à deux endroits différents en même temps et une action sur une particule se répercute automatiquement sur celles avec lesquelles elle était initialement associée, ce qui va dans le sens des traitements parallèles de la Data Science. Néanmoins, dans l'état actuel des recherches, les ordinateurs quantiques ont un défaut : la moindre interaction malheureuse avec leur environnement transforme leur super puissance de traitement en un bête jeu de pile ou face. L'idée serait donc de n'avoir dans le monde que quelques ordinateurs quantiques, stockés dans des conditions particulières et juste conçus pour décharger tous les autres ordinateurs classiques de la planète de la partie la plus difficile de la Data Science : les algorithmes d'optimisation combinatoire. Un tel ordinateur existe. Il a été construit par la startup D-Wave. Et c'est Google qui l'a acheté. C'est lui qui permet, entre autre, de piloter les Google Car, les voitures sans chauffeur de Google.
  3. 3. Et des objets connectés dotés d'un cerveau D'autres entreprises se lancent également dans le développement de machines super-intelligentes qui s'inspirent, elles, non pas de la physique quantique mais des neurosciences cognitives. Leurs puces électroniques ont une plasticité, c'est-à-dire qu'elles ont la faculté de s'adapter à comprendre. Ces puces inspirées du cerveau humain équiperont à l'avenir tous les objets connectés, pour les rendre plus intelligents dans leur interaction avec les données qu'ils traiteront, mais aussi avec leurs utilisateurs. Nous atteindrons alors un stade dit « neuromorphique » des machines sans précédent. L'intelligence artificielle sera dans le cloud Ces deux révolutions de l'informatique récente : quantique et cognitive sont matérialisées par des machines très encombrantes et chères. Nous pensons qu'elles seront accessibles en mode hébergé, ou cloud, afin de permettre une consommation de leur capacité de calcul à la demande (pas d'achat de logiciel, ni de matériel) à des prix bien plus intéressants. Voilà l'avenir. Bruno Teboul

×