Votre corps n’est qu’une illusion de matière : la vérité sur l’origine de la masse

Nous avons tous appris que nous sommes faits de matière, constitués d’atomes et de particules élémentaires. Mais saviez-vous que la masse de votre corps ne vient pas réellement de la matière elle-même ? En réalité, elle provient presque entièrement d’une source inattendue : l’énergie. Cette idée, qui peut sembler étrange au premier abord, repose sur des principes fondamentaux de la physique moderne, notamment la célèbre équation d’Einstein E = mc².

Le champ de Higgs : un rôle surestimé ?

On entend souvent dire que la masse provient du champ de Higgs, une théorie développée dans les années 1960 pour expliquer pourquoi certaines particules subatomiques ont une masse. Ce champ, dont l’existence a été confirmée en 2012 avec la découverte du boson de Higgs au CERN, joue effectivement un rôle dans la masse des particules comme les électrons et les quarks.

Cependant, le champ de Higgs n’est pas la principale source de masse dans l’univers. En réalité, il ne représente qu’une infime partie de la masse totale des objets qui nous entourent, y compris celle de votre propre corps.

D’où vient réellement la masse ?

Pour comprendre l’origine véritable de la masse, il faut examiner la structure de la matière à un niveau plus profond. Votre corps est composé d’atomes, qui eux-mêmes sont constitués d’un noyau (fait de protons et de neutrons) entouré d’un nuage d’électrons. Or, si on pèse ces composants séparément, on découvre un fait surprenant : la masse des électrons est presque négligeable, et la somme des masses des quarks à l’intérieur des protons et des neutrons est bien inférieure à la masse totale de ces particules.

En réalité, environ 99 % de votre masse ne vient pas des quarks eux-mêmes, mais de l’énergie qui les maintient ensemble. Cette énergie provient d’une force fondamentale appelée interaction forte, qui relie les quarks entre eux à l’intérieur des protons et des neutrons.

Einstein avait raison : la masse, c’est de l’énergie

La clé pour comprendre cette énigme se trouve dans l’équation E = mc² d’Albert Einstein, qui établit que l’énergie et la masse sont interchangeables. À l’intérieur des protons et des neutrons, les quarks se déplacent à des vitesses extrêmement élevées, proches de celle de la lumière. Cette vitesse génère une énorme quantité d’énergie cinétique, et selon Einstein, cette énergie se convertit en masse.

De plus, l’interaction forte qui lie les quarks ensemble agit comme un ressort ultra-puissant. Plus la force est intense, plus l’énergie accumulée est grande, et cette énergie contribue également à la masse des protons et des neutrons.

En résumé, la masse que nous mesurons ne provient pas directement des particules de matière elles-mêmes, mais de l’énergie qui les maintient en place et les fait interagir.

Une vision révolutionnaire de la matière

Cette découverte bouleverse notre perception de la matière. Nous avons tendance à voir le monde en termes d’objets solides et tangibles, mais en réalité, la masse que nous percevons est une manifestation de l’énergie en mouvement à des échelles subatomiques.

Ce concept explique également pourquoi les scientifiques s’intéressent tant aux accélérateurs de particules comme le Grand Collisionneur de Hadrons (LHC) du CERN. En provoquant des collisions à très haute énergie entre des particules, ces machines permettent de recréer les conditions extrêmes qui ont façonné l’univers et d’étudier en détail l’origine de la masse.

D’un point de vue pratique, cette compréhension de la masse ne change pas notre quotidien : vous ne vous réveillerez pas demain matin en flottant dans les airs ! Cependant, elle ouvre des perspectives fascinantes sur la nature même de la réalité. Nous ne sommes pas faits de matière au sens classique du terme, mais plutôt d’énergie en perpétuel mouvement.

Cela remet aussi en question notre vision de ce qui est " réel ". Si la masse est simplement une forme d’énergie, alors notre perception de la solidité et du poids des objets est une illusion émergente, résultant de lois physiques fondamentales qui régissent l’univers à une échelle invisible à l’œil nu.

Les 36 stratagèmes 1. " Traverser la mer sans que le ciel le sache " : Ce qui est familier n'attire pas l'attention. La lettre volée d'Edgar Allan Poe est visible, donc elle n'est pas secrète. Plutôt que de se protéger, user des représentations des autres pour mettre un projet en sécurité. 2. " Assiéger Wei pour secourir Zhao " : Construire la victoire en se réglant sur les mouvements de l'ennemi. L'offensive de Wei sur Zhao crée l'opportunité d'une attaque dans le vide de la défense de sa capitale1. Plutôt que de se soumettre aux passions et aux initiatives de l'autre, être en réaction... profiter des vides, qui appellent des pleins, dans le système de forces de l'autre. 3. " Assassiner avec une épée d'emprunt " : Si tu veux réaliser quelque chose, fais en sorte que d'autres le fassent pour toi. Plutôt que de faire le travail en s'exposant à des contres de la part des autres, user des logiques d'autres acteurs et les orienter (les composer) pour qu'elles travaillent pour soi sans qu'ils le sachent. 4. " Attendre en se reposant que l'ennemi s'épuise " : Le stratège attire l'ennemi, il ne se fait pas attirer par lui. Le président sortant, candidat à sa réélection, attend que les prétendants épuisent leurs cartouches avant de se déclarer en connaissance de cause et de l'emporter. Plutôt que de se hâter dans une confrontation pleine d'ardeurs, de dispositifs offensifs et de... attendre la décrue des attaques pour s'avancer en terrain connu et dégagé (sans surprise). 5. " Profiter de l'incendie pour piller et voler " : La première tâche consiste à se rendre invincible, les occasions de victoire sont fournies par les erreurs adverses. Un politique ambitieux s'engage dans le camp défait (vide) car plus porteur à terme que celui de la victoire (plein). Plutôt que de s'exposer et se risquer dans l'attaque d'acteurs installés, profiter des moments de faiblesse pour s'emparer des valeurs. 6. " Bruit à l'est ; attaque à l'ouest " : Celui qui sait quand et où s'engager, fait en sorte que l'autre ignore où et quand se défendre. La cité assiégée impatiente qui attend depuis longtemps de connaître la direction de l'offensive, n'est plus critique sur les signaux qu'elle reçoit enfin. Plutôt que de se soumettre aux attentes des autres en leur envoyant les signaux qu'ils attendent, exacerber leurs conditions d'attente de sorte qu'ils ne soient plus à même d'être critiques lorsqu'une information leur est livrée. II. Plans pour les batailles indécises 7. " Créer quelque chose ex nihilo " 8. " L'avancée secrète vers Chencang " 9. " Regarder le feu depuis l'autre rive " 10. " Dissimuler une épée dans un sourire " 11. " La prune remplace la pêche dans l'impasse " 12. " Emmener la chèvre en passant " III. Plans pour les batailles offensives 13. " Battre l'herbe pour effrayer le serpent " 14. " Faire revivre un corps mort " 15. " Attirer le tigre hors de la montagne " 16. " Laisser s'éloigner pour mieux piéger " 17. " Se défaire d'une brique pour attirer le jade " 18. " Pour prendre des bandits d'abord prendre leur chef " IV. Plans pour les batailles à partis multiples 19. " Retirer le feu sous le chaudron " 20. " Troubler l'eau pour prendre le poisson " 21. " Le scarabée d'or opère sa mue " 22. " Verrouiller la porte pour capturer les voleurs " 23. " S'allier avec les pays lointains et attaquer son voisin " 24. " Demander passage pour attaquer Guo " V. Plans pour les batailles d'union et d'annexion 25. " Voler les poutres, échanger les piliers " 26. " Injurier l'acacia en désignant le mûrier " 27. " Jouer l'idiot sans être fou " 28. " Monter sur le toit et retirer l'échelle " 29. " Sur l'arbre les fleurs s'épanouissent " 30. " Changer la position de l'invité et de l'hôte " VI. Plans pour les batailles presque perdues. 31. " Le piège de la belle " (comploter avec la beauté) 32. " Le piège de la ville vide " 33. " Le piège de l'agent double " 34. " Faire souffrir la chair " 35. " Les stratagèmes entrelacés " 36. " Courir est le meilleur choix " (Il est préférable de fuir. Lorsque vous êtes vaincu, vous cessez le combat. Trois solutions se présentent alors à vous: la reddition, le ralliement ou la fuite. La première correspond à une défaite totale, la seconde à une semi-défaite, et la troisième à une non-défaite. Et si vous évitez la défaite, vous conservez encore une chance de gagner).

Des scientifiques ont stocké le génome humain dans un cristal 5D " éternel "

(Photo) Le cristal de mémoire détient le record du monde Guinness du support de stockage numérique le plus durable. | Université de Southampton

Dans le film Jurassic Park, des scientifiques redonnent vie aux dinosaures à partir d’échantillons d’ADN préservés dans des moustiques piégés dans de l’ambre. Récemment, des chercheurs britanniques visent à permettre à une éventuelle future espèce de nous redonner vie, dans un futur imaginaire. Pour ce faire, ils ont stocké le génome humain dans un " cristal d’éternité ", un cristal 5D — un support de stockage innovant qui peut préserver 360 téraoctets de données pendant des milliards d’années.

Le cristal 5D, également appelé cristal de mémoire, ou cristal d’éternité, est une technologie de stockage révolutionnaire développée en 2014 par l’équipe de recherche en optoélectronique (ORC) dirigée par le professeur Peter Kazansky de l’Université de Southampton (Royaume-Uni). Ce cristal est constitué de quartz fondu, un matériau réputé pour sa résistance exceptionnelle aux températures extrêmes et aux composés chimiques. Inscrit au Guinness World Records en 2014, il est reconnu comme le support de stockage le plus durable.

Le cristal 5D : le support de stockage du futur ?

Récemment, les chercheurs ont accompli un nouvel exploit en parvenant à stocker des informations génétiques humaines complètes dans ce disque en verre nanostructuré. Ce choix stratégique s’explique par la capacité impressionnante du cristal, qui peut contenir jusqu’à 360 téraoctets de données et les conserver pendant des milliards d’années.

Comme l’expliquent les chercheurs dans un communiqué de l’université, " il peut résister aux extrêmes de gel, d’incendie et à des températures allant jusqu’à 1 000 degrés Celsius. Le cristal peut également supporter une force d’impact directe allant jusqu’à 10 tonnes par cm² et reste inchangé après une longue exposition au rayonnement cosmique ".

Comment les scientifiques ont-ils procédé pour encoder trois milliards de caractères du génome humain dans ce cristal d’une largeur de 20 nanomètres seulement ? Pour y parvenir, Kazansky et ses collègues ont utilisé des lasers ultra-rapides pour graver le code ADN dans les espaces nanostructurés du cristal, chaque lettre étant séquencée 150 fois. Le processus utilisé par l’équipe encode également les informations dans deux dimensions optiques et trois coordonnées spatiales, d’où la désignation " 5D ". Cette technique permet une répartition des informations sur l’ensemble du disque, garantissant ainsi une préservation des données inégalée.

Des indices laissés pour la restauration de l’humanité ?

Le professeur Kazansky reconnaît que, pour l’instant, créer synthétiquement des humains ou d’autres êtres vivants à partir d’informations génétiques gravées sur un disque n’est pas encore possible. Cependant, il n’exclut pas l’hypothèse que cela puisse devenir réalisable un jour, citant notamment la création d’une bactérie synthétique en 2010 par l’équipe du Dr Craig Venter. " Nous savons, grâce aux travaux d’autres chercheurs, que le matériel génétique d’organismes simples peut être synthétisé et utilisé dans une cellule existante pour créer un spécimen vivant viable en laboratoire ", souligne Kazansky.

Il est désormais possible d’extraire, " téléporter " et stocker l’énergie du vide avec des ordinateurs quantiques

Ainsi, dans l’hypothèse où le cristal soit un jour découvert (par une autre espèce ou une machine), les scientifiques ont veillé à l’équiper d’une clé visuelle expliquant tout ce qui y est stocké. Cette clé illustre les quatre bases de l’ADN : l’adénine, la cytosine, la guanine et la thymine. Elle contient également une illustration des éléments universels (hydrogène, oxygène, carbone et azote) ainsi que de la manière dont les gènes s’insèrent dans un chromosome. En outre, la clé contient des informations pour la potentielle création synthétique d’un humain. " La clé visuelle inscrite sur le cristal permet à celui qui le découvre de savoir quelles données sont stockées à l’intérieur et comment elles pourraient être utilisées ", explique Kazansky.

" Le cristal de mémoire 5D ouvre des possibilités à d’autres chercheurs pour constituer un référentiel permanent d’informations génomiques à partir duquel des organismes complexes comme les plantes et les animaux pourraient être restaurés, si la science le permet à l’avenir ", conclut Kazansky. Pour l’heure, l’équipe a stocké le cristal dans les archives de la Memory of Mankind, entreposées dans une grotte de sel à Hallstatt, en Autriche.



 

Un cerveau moléculaire dans le ribosome ?
L'analyse des structures tridimensionnelles des ribosomes des trois grands phylums du vivant par des chercheurs de l'Institut de microbiologie de la Méditerranée, montre que les protéines ribosomiques communiquent entre-elles par des extensions qui forment un réseau étrangement similaire aux réseaux de neurones des "cerveaux" d'organismes simples. L'organisation de ce réseau qui interconnecte les sites fonctionnels distants du ribosome, suggère qu'il pourrait transférer et traiter le flux d'information qui circule entre eux pour coordonner par des "synapses moléculaires" les tâches complexes associées à la biosynthèse des protéines. Cette étude est publiée dans la revue Scientific Reports.
Le ribosome, organite cellulaire formé d'ARN et de protéines, assure la traduction du code génétique dans les cellules: il réunit les ARN de transfert aminoacylés le long de l'ARN messager, pour fabriquer une protéine dont la séquence est dictée par celle de l'ARN messager. Ce processus constitue une véritable chorégraphie dans laquelle la fixation de nombreux acteurs moléculaires (substrats, facteurs de traduction) s'accompagne de mouvements complexes coordonnés dans le temps et l'espace.
La résolution de la structure des ribosomes d'archées et de bactéries par cristallographie aux rayons X a permis d'observer ces mécanismes à l'échelle moléculaire. Elle a aussi mis en lumière le mode d'action des antibiotiques les plus courants et surtout ouvert une fenêtre sur les origines de la Vie. En effet, le ribosome est universel et a évolué par accrétion. Ces découvertes ont valu le prix Nobel de chimie 2009 à T. Steitz, V. Ramakrishnan et A. Yonath. Peu de temps après, Marat Yusupov à l'Institut de Génétique et de Biologie Moléculaire et Cellulaire à Strasbourg, a réalisé l'exploit considérable de résoudre la structure à haute résolution d'un ribosome eukaryote, beaucoup plus gros et plus complexe. Cependant, dans ces structures vertigineuses, il restait encore un mystère à élucider: pourquoi les protéines ribosomiques ont-elles de si longues extensions filamenteuses qui se faufilent entres les groupements phosphates du labyrinthe de l'ARN ribosomique ? On a longtemps pensé que ces extensions, très chargées positivement (riches en arginines et lysines), servaient à neutraliser les charges négatives de l'ARN et à aider son repliement en 3D.
En analysant l'ensemble de ces données cristallographiques, les chercheurs marseillais proposent une explication tout à fait différente. Ils montrent que ces extensions radient dans tout le ribosome pour former un vaste réseau qui interconnecte les protéines ribosomiques entre-elles. Celles-ci interagissent par des interfaces très particulières et très conservées au cours de l'évolution. Cependant, ces zones de contact sont bien plus petites que les zones de contact observées habituellement entre les protéines destinées à stabiliser leurs interactions. Ici, elles sont limitées à quelques acides aminés et sont caractérisées par un type d'interaction très particulier (interactions entre acides aminés basiques et aromatiques) que l'on retrouve justement entre de nombreux neuromédiateurs et récepteurs dans le cerveau. Ces zones de contact évoquent des "synapses moléculaires" qui permettraient la transmission d'une information d'une protéine à l'autre. Il est à noter que l'établissement de la structure cristallographique de la protéine ribosomique bL20 d'une bactérie thermophile, avait déjà montré qu'une information structurale pouvait se propager le long de sa longue extension en hélice, d'une extrémité à l'autre de la protéine.
En outre, ce réseau présente une analogie frappante avec des réseaux de neurones ou avec le cerveau d'organismes simples comme C. elegans qui ne comporte que quelques dizaines de neurones. Comme les neurones, les protéines ribosomiques se répartissent en protéines "sensorielles" qui innervent les sites fonctionnels distants à l'intérieur du ribosome (sites de fixation des tRNAs, des facteurs de traductions et sites qui canalisent la sortie de la protéine synthétisée) et les "inter-protéines" qui établissent des ponts entre-elles. Cette organisation suggère que ce réseau forme une sorte de "cerveau moléculaire" permettant d'échanger et de traiter le flux d'information traversant le ribosome, pour coordonner les différentes étapes et les mouvements complexes pendant la traduction.
Le concept de "cerveau moléculaire" fait faire un grand saut d'échelle dans les propriétés du vivant et en particulier ses systèmes de traitement de l'information. Il ouvre de nouvelles perspectives tant en biologie fondamentale qu'en nanotechnologie.
Il reste maintenant à élucider la nature des signaux échangés entre les protéines et les mécanismes "allostériques" qui permettent la communication et le traitement de l'information au sein de ces réseaux.

Ce ver parasite " vole " discrètement les gènes de son hôte 

En explorant ce processus connu sous le nom de " transfert horizontal de gènes ", les scientifiques pourraient en apprendre davantage sur la façon dont les bactéries deviennent résistantes aux médicaments.

Des scientifiques du Centre RIKEN de recherche sur la dynamique des biosystèmes au Japon ont récemment découvert que le parasite connu sous le nom de ver de crin de cheval " vole " les gènes de son hôte afin de le contrôler.

Il s’agit d’un processus connu sous le nom de " transfert horizontal de gènes ", c’est-à-dire lorsque deux génomes partagent des informations génétiques de manière non sexuelle.

L’étude de ce processus pourrait aider les scientifiques à comprendre comment les bactéries développent une résistance aux antibiotiques grâce à un processus similaire.

On nous a tous rappelé l'horreur existentielle des parasites cérébraux grâce aux " fourmis zombie "  , mais la manière exacte dont les parasites du monde réel réalisent ce spectacle de marionnettes biologiques reste un peu mystérieuse. L'un de ces parasites est le ver crin de cheval (​​ Chordodes ) , qui dépend des sauterelles, des grillons, des coléoptères et même des mantes pour sa survie et sa reproduction. Né dans l'eau, ce ver utilise des éphémères pour atteindre la terre ferme, où il attend ensuite d'être consommé par sa proie et se met au travail.

Une fois à l’intérieur d’un hôte, le ver commence à se développer et à manipuler l’insecte. Une fois qu'il est complètement mature, il incite cet hôte à sauter dans l'eau, complétant ainsi son cycle de vie. Le ver de crin de cheval parvient à cette capacité de contrôle mental en utilisant des molécules qui imitent le système nerveux central de l'hôte, mais la manière dont il crée ces molécules reste un mystère depuis un certain temps.

Aujourd'hui, une nouvelle étude du Centre RIKEN pour la recherche sur la dynamique des biosystèmes au Japon a révélé que les vers en crin de cheval utilisent le " transfert horizontal de gènes " – en volant effectivement les gènes d'un insecte – afin de contrôler leurs hôtes. Les résultats ont été récemment publiés dans la revue Current Biology.

Pour trouver cette réponse étrange – et plutôt grossière –, une équipe dirigée par Tappei Mishina a analysé l’expression génétique d’un ver de crin de cheval dans tout le corps avant, pendant et après avoir infecté une mante. L'étude montre que 3 000 gènes étaient exprimés davantage chez le ver lorsqu'il manipulait la mante (et 1 500 autres étaient exprimés moins), alors que l'expression des gènes de la mante restait inchangée.

Une fois qu'ils ont compris que le ver à crins produisait ses propres protéines au cours du processus de manipulation, les scientifiques se sont tournés vers une base de données pour discerner l'origine de ces protéines et ont été confrontés à un phénomène surprenant.

"Il est frappant de constater que de nombreux gènes de vers à crins susceptibles de jouer un rôle important dans la manipulation de leurs hôtes sont très similaires à des gènes de mante, ce qui suggère qu'ils ont été obtenus par transfert horizontal de gènes", a déclaré Mishina dans un communiqué de presse.

Dit simplement le transfert horizontal de gènes est le partage d’informations génétiques de manière non sexuelle entre deux génomes – dans ce cas, entre les génomes d’une mante et d’un ver de crin de cheval. Ce n’est pas un phénomène inconnu des scientifiques, car c’est la principale façon dont les bactéries développent une résistance aux antibiotiques .

Dans le cas du ver crin de cheval, quelque 1 400 gènes correspondaient à ceux des mantes, mais ils étaient complètement absents chez d'autres spécimens de Chordodes qui ne dépendent pas des mantes pour se reproduire. L’étude émet l’hypothèse que ces " gènes de mimétisme " ont probablement été acquis au cours de multiples événements de transfert et que les gènes affectant la neuromodulation, l’attraction vers la lumière et les rythmes circadiens étaient particulièrement utiles pour contrôler l’hôte.

En étudiant ce couple parasitaire, Mishina et d’autres scientifiques pourraient en apprendre davantage sur le transfert horizontal de gènes multicellulaires, le fonctionnement interne de cette partie non sexuelle de l’évolution et les mécanismes qui rendent les bactéries résistantes à nos médicaments les plus avancés.

Il est temps pour le parasite de donner un peu en retour

Des chercheurs prouvent que les modèles d’IA dégénèrent s’ils sont entraînés avec leurs propres résultats

À la fin c'est moche (Photo avec quelques exemples de clichés/portraits traités par IA qui perdent leur netteté et leur définition au cours du processus)

Utiliser des données générées par IA pour enrichir un modèle d’IA conduit progressivement à l’effondrement de la qualité de ses résultats.

Détruire un modèle d’IA sera peut-être une préoccupation d’activistes d’ici quelques années. Grâce à une étude publiée dans Nature, on connaît une méthode qui, au moins, semble fonctionner. Des chercheurs en intelligence artificielle de Cambridge, au Royaume-Uni, ont essayé de savoir ce qu’il se passait en entraînant des modèles d’IA avec les résultats issus de ces mêmes modèles. En d’autres termes, nourrir de l’IA générative avec de l’IA générative. Eh bien le résultat est sans appel : le modèle finit tôt ou tard pas s’effondrer.

L’expérimentation n’a rien d’un projet néo-luddite, mais s’apparente plutôt à une mise en garde pour Zakhar Shumaylov, l’un des co-auteurs de l’étude, à toute l’industrie et la recherche en IA : " Tout le sujet est de montrer que nous devons faire vraiment attention à ce que nous utilisons comme donnée pour enrichir les IA ", affirme-t-il.

L’expérience menée à Cambridge : générer des articles Wikipédia

L’équipe de Shumaylov a testé son hypothèse avec l’un des usages les plus fréquents des intelligences artificielles génératives : la génération de texte. Un premier modèle a été enrichi avec des articles de Wikipédia (comme peuvent l’être de nombreux modèles, de ChatGPT à Gemini). Les chercheurs ont ensuite demandé à ce modèle de générer des articles de style Wikipédia. Une tâche simple pour un modèle entraîné sur une bonne matière première, constituée d’articles de Wikipédia.

Mais voilà, ils ont ensuite ajouté les articles générés au modèle initial, mélangeant une source " pure " et authentique (les vrais articles Wikipédia) et une source générée (les articles générés par le modèle dans le style de Wikipédia). Et déjà, les choses ont empiré, avec une seule génération de modèle qui n’a que partiellement été entraînée avec des IA. 

Pourquoi cet appauvrissement dans le matériau original survient-il ? La raison principale vient de l’échantillon de texte source. Quand vous utilisez comme source un article original, notamment d’encyclopédie, vous vous retrouvez avec une collection de mots rares que l’IA va être susceptible d’utiliser. Mais avec une génération suivante d’échantillon, vous commencez à perdre la rareté des mots au profit de mots plus courants, qui sont mécaniquement plus nombreux. Jusqu’à finir sur une production textuelle pauvre, qui, en plus d’avoir perdu en vocabulaire, enchaîne de plus en plus les erreurs. C’est précisément ce que l’équipe de Shumailov a remarqué : " le modèle finit par n’apprendre que des erreurs ".

Un danger pour les moteurs de recherche par IA

Cette étude prouve que l’IA a besoin d’une donnée de qualité pour s’enrichir et garder un haut niveau d’exigence. Cela s’applique dans un cadre universitaire, mais également sur les outils grand public : c’est toute la difficulté, par exemple, d’un Google Gemini sur le web.

Cette expérience de Google, lancée aux États-Unis, vise à résumer les résultats présents sur le web et à les présenter sous la forme de réponses écrites directement dans le moteur de recherche. Ainsi, les internautes n’auraient plus besoin d’aller sur les sites web que Google vient résumer : leur réponse est dans Google. Mais que se passe-t-il si le corpus est de mauvaise qualité ou, pire, si le web devient petit à petit un repaire de textes générés par IA ? Gemini finira par s’enrichir sur des textes pauvres, apprenant sur des matériaux générés et donc mécaniquement moins intéressants.

C’est aussi ce que peut craindre OpenAI, qui vient de lancer en bêta très privée son concurrent à Gemini : SearchGPT. Le géant derrière ChatGPT espère concurrencer Google sur le sujet de l’avenir des moteurs de recherche, mais se heurtera aux mêmes écueils s’il ne fait pas attention à son corpus d’entraînement initial… et à ses enrichissements ultérieurs.

La proposition des chercheurs de Cambridge pour éviter cela, serait de parvenir à une sorte de filigrane (watermark), permettant avec certitude d’identifier un texte généré ou une image générée, afin de l’exclure de l’enrichissement des modèles.

Mettez vos données sur disque dur et elles seront peut être sûres pendant une décennie si rien ne casse. Mais que faire pour garder l'info des millions d'années ?
La puissance de l'ADN comme dispositif de stockage a été identifiée la première fois seulement six ans après la découverte de la molécule. Dans une conférence de 1959 au California Institute of Technology, Richard Feynman, un des physiciens les plus admiré du 20 ème siècle, prévoyait que la miniaturisation de la technologie changerait probablement le monde - essentiellement en prévoyant la révolution numérique. Il précisa alors que la nature avait déjà fait un chip bien meilleur sous forme d'acide désoxyribonucléique.
Dans un petit paquet d'atomes au centre de chaque cellule, Feynman remarqua que toute l'information requise pour créer un humain, une amibe ou une tomate y sont codés. En beaucoup de domaines Feynman était en avance sur son temps. Les scientifiques ont calculé que l'ADN pourrait être le support de stockage idéal. Une seule livre d'ADN pouvant contenir toutes les données de tous les ordinateur.
Mais gérer cette puissance informatique s'est avérée difficile. Le premier ordinateur fonctionnant entièrement comme l'ADN fut créé en 1994 par Leonard Adleman, informaticien à l'université de Californie. Dans une cuillère à café d'eau, il utilisa une série de réactions biochimiques pour résoudre le problème célèbre "du représentant de commerce" (en bref de combien de manières peut-on aller de New York à Cleveland en s'arrêtant dans 7 autres villes dans l'intervalle ?). La promesse de l'approche était due au fait que chaque morceau d'ADN peut fonctionner essentiellement comme ordinateur indépendant, il devrait lui être possible de faire près d'un quadrillion de calculs immédiatement. Plus facile à dire qu'a faire !. Et si Adleman est lui-même est parvenu à résoudre un problème à 20 variables avec son ordinateur ADN beaucoup de chercheurs depuis, dans ce champ de l'ADN, travaillant après ce papier initial d'Adleman, se sont maintenant déplacés vers la confection de machines minuscules au lieu d'utiliser des molécules d'ADN. Le problème : Accéder à toute l'information d’une molécule de l'ADN.
"Ma propre conclusion est que le paradigme du calcul de l'ADN ne fournira pas une plate-forme de calcul puissante pour résoudre des problèmes" dit Lloyd Smith, scientifique à l'université de Wisconsin-Madison qui a effectué ce travail de calcul ADN, mais il ne prévoit pas de remplacer ses applications liées à la matière. "c'est mignon, mais je ne sais pas si c'est un concept si important." Quelques chercheurs qui sont resté avec cette idée de stocker l'information par ADN s'éloignent actuellement de l'idée que la molécule puisse sauvegarder des quantités d'information massives. Au lieu de cela, ils se concentrent sur de plus petits messages correcteurs pendant de très longues périodes - peut-être destinés à survivre à tous les livres et disques durs que la civilisation a produits.
L'ADN des organismes évolue constamment, mais les messages correcteurs d'erreurs destinés à protéger les organismes - restent très longtemps. Pak Chung Wong, chercheur aux Pacific National Laboratories, précise que quelques unes de ces contraintes de bactéries ont maintenu leur ADN quasi intact pendant des millions d'années. Lui et ses collègues ont développé une technique pour implanter au moins 100 mots dans le génome d'un organisme de sorte que le message soit protégé contre des erreurs. Wong et ses collègues ont prouvé qu'ils pourraient implanter un message (ils ont employé "c'est un petit monde après tout") dans le génome de bactérie. Une famille entière de bactéries avec le message put être créée, et même après des centaines de générations, le message était encore intact. Wong note qu'il devrait être possible d'envoyer un message au futur dans un organisme particulièrement robuste - tel que les bactéries ou autres cancrelats, qui survivraient à une guerre nucléaire. Plus pratiquement, les compagnies qui créent des organismes génétiquement modifiés pourraient employer cette technologie pour créer un genre de filigrane ADN pour protéger leur propriété intellectuelle. Au delà de fournir de la manière pour Genentech ou Monsanto afin d’empêcher d'autres compagnies de voler leurs organismes génétiquement modifiés, une telle technologie pourrait être la meilleure manière que nous ayons d'envoyer un message au futur éloigné. Oublions les gravures sur le satellites Voyager. Ce message pourrait durer aussi longtemps que n'importe quelle vie sur terre. La seule question : qu’y mettrons nous ?

Face aux limitations des modèles d'IA actuels, OpenAI et ses rivaux explorent des techniques révolutionnaires pour repousser les frontières de l'intelligence artificielle. 

Les chercheurs adoptent le test-time compute, une méthode permettant aux modèles d’améliorer leur performance en temps réel.

Le marché des puces pourrait être transformé par le passage aux inference clouds, apportant scalabilité et efficacité énergétique.

Les entreprises investissent massivement dans ces innovations pour rester à la pointe dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Alors que l’intelligence artificielle continue de se développer à un rythme effréné, les géants de la technologie, dont OpenAI, cherchent à surmonter les limites des méthodes actuelles de formation des IA. Face aux défis croissants, ces entreprises se tournent vers des techniques plus innovantes pour rendre les algorithmes plus intelligents et efficaces.

La course à l’IA plus intelligente

OpenAI et ses concurrents travaillent d’arrache-pied pour développer des modèles d’IA plus intelligents. L’approche traditionnelle consistant à augmenter la taille des modèles atteint ses limites, comme le souligne Ilya Sutskever, cofondateur de Safe Superintelligence et ancien de OpenAI.

Sutskever indique que les résultats du pré-entraînement, une phase cruciale pour comprendre les structures linguistiques, ont cessé de s’améliorer. Les entreprises de technologie réalisent qu’il est urgent de revoir leur stratégie et de se concentrer sur des méthodes alternatives.

Les nouvelles techniques en jeu

Pour surmonter ces obstacles, des chercheurs explorent des méthodes comme le test-time compute. Cette technique optimise les performances des modèles d’IA lors de la phase d’inférence, c’est-à-dire lorsque le modèle est utilisé en temps réel.

Par exemple, au lieu de choisir immédiatement une réponse unique, un modèle peut générer et évaluer plusieurs options en temps réel, permettant ainsi une prise de décision plus semblable à celle des humains.

Les implications sur le marché des puces

Cette nouvelle approche pourrait bouleverser le marché des puces IA, dominé par la demande insatiable pour les puces de Nvidia. Le passage vers des inference clouds, des serveurs distribués basés sur le cloud pour l’inférence, pourrait redéfinir le paysage concurrentiel.

Les investisseurs en capital-risque suivent de près ce changement, réfléchissant aux impacts potentiels sur leurs investissements massifs dans le développement des modèles IA.

Le défi des ressources

Le développement de ces techniques plus avancées n’est pas sans défis. Les modèles de langage de grande taille consomment d’énormes quantités de données et d’énergie, et les ressources facilement accessibles ont été largement épuisées.

Les pénuries d’énergie ont également entravé les processus de formation, soulignant la nécessité de solutions plus durables pour soutenir ces modèles complexes.

Vers un avenir prometteur

Malgré ces défis, les chercheurs restent optimistes quant à la capacité de ces techniques à transformer le paysage de l’IA. OpenAI prévoit d’appliquer ces innovations à des modèles de base plus grands, tout en intégrant des retours d’experts pour améliorer encore la précision et l’efficacité.

Technique                Avantages                                 Inconvénients

Test-time                 Amélioration en temps réel,       Exige en puissance de calcul, 

compute                  raisonnement semblable à        complexité accrue

                                celui des humains 

Inference clouds      Scalabilité,                                 Investissement initial élevé, 

                                 efficacité énergétique                dépendance au cloud

Un tournant pour l’IA

La recherche d’un nouveau chemin vers une IA plus intelligente représente un tournant majeur. Les entreprises telles que OpenAI, Anthropic, xAI et Google DeepMind investissent massivement pour développer leurs propres versions de ces techniques.

Ce mouvement témoigne d’une volonté collective de dépasser les limites actuelles et de continuer à innover dans un domaine en constante évolution.

Alors que l’IA continue de progresser, quelles nouvelles découvertes façonneront l’avenir de cette technologie fascinante ?

Découvrez comment certains vers du cerveau transforment les fourmis en mortes-vivantes 

(photo : Dans la tête d'une fourmi infectée par plusieurs vers plats parasites en jaune, un ver en rouge se niche à l'intérieur du cerveau de la fourmi, - image capturée par le centre d'imagerie et d'analyse du musée d'histoire naturelle de Londres.)

Peut-on comprendre l’idée d’un ver parasite dans le cerveau d’une fourmi ? Ne vous inquiétez pas, il y a des photos.

Les scientifiques ont récemment capturé les premières images montrant ces parasites " contrôlant l'esprit " en action à l'intérieur de la tête d'une malheureuse fourmi, révélant des vues inédites d'un ver plat mortel vivant dans le cerveau, Dicrocoelium dendriticum (douve lancette du foie ou lancet liver fluke)  et les indices mis au jour quant aux secrets de manipulation et de comportement du ver.

Les douves du foie de Lancet ciblent un large éventail d'espèces de fourmis. Selon les Centres de contrôle et de prévention des maladies (CDC), bien qu'elles ne pratiquent leurs tours de passe-passe que sur les fourmis hôtes, elles font du ping-pong entre plusieurs espèces pour compléter leur cycle de vie.

Sous forme d’œufs, elles habitent les excréments d’animaux de pâturage comme les cerfs ou le bétail. Une fois les excréments infectés mangés par les escargots, les larves de vers éclosent et se développent dans les intestins des mollusques. Les escargots finissent par éjecter les larves de vers sous forme de boules visqueuses, qui sont ensuite englouties par les fourmis. [ 8 terribles infections parasitaires qui feront ramper votre peau ]

C'est à l'intérieur de la fourmi que le ver se transforme. Les fourmis ingèrent généralement plusieurs vers, dont la plupart se cachent dans leur abdomen. Toutefois, l'un d'entre eux parvient jusqu'au cerveau de la fourmi, où il devient le moteur de l'insecte, l'obligeant à adopter des "comportements absurdes", ont rapporté des scientifiques dans une nouvelle étude.

Sous le contrôle du ver, la fourmi désormais zombifiée affiche un souhait de mort, grimpant sur des brins d'herbe, des pétales de fleurs ou d'autres végétaux au crépuscule, une époque où les fourmis retournent généralement à leurs nids. Nuit après nuit, la fourmi s'accroche avec ses mâchoires à une plante, attendant d'être mangée par un mammifère qui en pâture. Une fois que cela se produit, les parasites se reproduisent et pondent chez le mammifère hôte. Les œufs sont expulsés dans les selles et le cycle recommence.

Tout est question de contrôle

Pendant des années, les biologistes avaient été intrigués par la relation entre les vers plats et les fourmis, mais les détails sur la manière dont les parasites manipulent le comportement des fourmis restaient un mystère, " en partie parce que jusqu'à présent, nous n'avons pas pu voir la relation physique entre le parasite et le cerveau de fourmi ", a déclaré le co-auteur de l'étude, Martin Hall, chercheur au département des sciences de la vie du Musée d'histoire naturelle (NHM) de Londres,  Tout a changé lorsqu'une équipe de scientifiques a examiné l'intérieur de la tête et du corps des fourmis infectées à l'aide d'une technique appelée micro-tomographie par ordinateur, ou micro-CT. Cette méthode combine la microscopie et l’imagerie aux rayons X pour visualiser les structures internes de minuscules objets en 3D et avec des détails époustouflants.

(Photo : La plupart des parasites vers plats d'une fourmi infectée attendent patiemment à l'intérieur de l'abdomen de leur hôte, tandis qu'un ou plusieurs vers envahissent le cerveau de la fourmi)

Les chercheurs ont décapité des fourmis prélevées, enlevant leurs mandibules pour mieux voir l'intérieur de leur tête, puis ils ont coloré et scanné la tête et l'abdomen des fourmis, ainsi qu'un corps complet de fourmi, écrivent-ils dans l'étude.

Leurs analyses ont montré qu'une fourmi pouvait avoir jusqu'à trois vers se disputant le contrôle de son cerveau, même si un seul ver parvient finalement à entrer en contact avec le cerveau lui-même. Les ventouses orales aident les parasites à s'accrocher au tissu cérébral de la fourmi, et les vers semblent cibler une région du cerveau associée à la locomotion et au contrôle de la mandibule.

Le détournement de cette zone du cerveau permis très probablement au ver de diriger la fourmi et verrouiller ses mâchoires sur une ancre d'herbe ou de fleur en attendant d'être mangée, rapportent les auteurs de l'étude. 

L’événement le plus rare de tous les temps avait une demi-vie 1 000 milliards de fois plus longue… que l’âge de l’Univers

En 2019, dans un laboratoire enfoui sous une montagne italienne, un phénomène d’une rareté extrême a été capté par un instrument conçu pour traquer l’invisible. Les chercheurs de la collaboration XENON ont observé la désintégration d’un atome de xénon-124. Rien d’anormal à première vue, sauf que la demi-vie de cet isotope dépasse les 18 trillions d’années – soit plus de mille milliards de fois l’âge actuel de l’univers. Un événement aussi improbable qu’inattendu, qui s’est produit dans l’un des détecteurs les plus sensibles jamais construits.

Loin d’être un simple détail technique, cette désintégration atomique révèle la capacité grandissante de la science à capter les phénomènes les plus discrets, et à repousser les frontières du mesurable.

Quand la désintégration devient (presque) éternelle

La notion de demi-vie est bien connue : elle désigne le temps nécessaire pour que la moitié d’une quantité d’un isotope radioactif se transforme en un autre atome. Dans la majorité des cas, cette transformation se produit à des échelles de temps humaines ou planétaires. Le carbone-14, par exemple, a une demi-vie de 5 730 ans, ce qui le rend utile en archéologie. L’uranium-238, lui, met 4,5 milliards d’années à voir la moitié de ses atomes se désintégrer.

Mais le xénon-124 relève d’un tout autre ordre de grandeur : sa demi-vie est estimée à 18 sextillions d’années (18 suivis de 21 zéros). À cette échelle, les durées cosmiques deviennent presque insignifiantes. Si un simple gramme de xénon-124 était placé dans un endroit isolé de l’univers, il resterait quasiment inchangé bien après que toutes les étoiles se soient éteintes.

Observer l’inobservable : l’expérience XENON1T

Comment, alors, peut-on détecter une désintégration aussi improbable ? La réponse tient dans le gigantisme de l’expérience. Le détecteur XENON1T, situé dans les profondeurs du laboratoire du Gran Sasso, contient deux tonnes de xénon liquide ultra pur. Cela représente près de 10 000 milliards de milliards d’atomes de xénon-124.

Avec une telle quantité, même un événement qui se produit une fois tous les 10^22 ans à l’échelle d’un seul atome peut, statistiquement, se manifester quelques fois par an dans l’ensemble du détecteur. C’est ainsi qu’en 177 jours de fonctionnement, l’équipe a pu observer neuf désintégrations du xénon-124.

Ces désintégrations ne provoquent pas de lumière visible ni d’explosion. Elles émettent des signaux extrêmement ténus, comme des rayons X ou des électrons, que les capteurs ultrasensibles de XENON1T peuvent détecter, dans le silence presque absolu de leur environnement souterrain.

( Photo : les photomultiplicateurs du détecteur Xenon1T, utilisés pour détecter la matière noire et, dans ce cas, une désintégration rare.)

Pourquoi c’est une avancée majeure

En apparence, cette découverte pourrait sembler anecdotique. Après tout, il s’agit d’un isotope rare, dans un contexte très particulier. Mais sa portée est bien plus vaste. D’abord, c’est un exploit technique et scientifique : réussir à observer des processus aussi rares montre que nos outils expérimentaux atteignent un niveau de finesse remarquable.

Ensuite, cela ouvre la voie à d’autres observations de phénomènes ultralents, comme la désintégration du proton. Certaines théories de grande unification prédisent que cette particule, élément fondamental de toute matière, pourrait se désintégrer avec une demi-vie encore plus longue que celle du xénon-124 : plus de 10³⁴ ans, selon les estimations.

À ce jour, aucune désintégration de proton n’a jamais été observée, mais l’expérience XENON montre qu’avec assez de matière, de patience, et de précision, même les événements les plus improbables peuvent finir par se produire sous nos yeux.

Une nouvelle frontière pour la physique fondamentale

La désintégration du xénon-124 ne bouleverse pas notre compréhension actuelle de la physique, mais elle valide certaines prédictions théoriques et renforce la crédibilité de modèles encore peu testés. Elle confirme aussi que des isotopes extrêmement stables ne sont pas éternels, et que tout, même ce que l’on croit figé, finit par évoluer.

Enfin, elle nous rappelle une leçon essentielle de la science moderne : ce n’est pas parce qu’un phénomène est rare qu’il est inaccessible. Il suffit parfois de regarder au bon endroit, suffisamment longtemps, avec les bons instruments.