C'étaient des machines qui scannaient le ciel, qui sondaient l'espace entre les atomes, qui posaient les questions et concevaient les expériences pour y répondre. Il ne restait plus à la simple viande qu'à se regarder le nombril.

En 1976, les mathématiques sont entrées dans l'ère instrumentée de leur histoire. Les instruments utilisés par les mathématiciens, ne sont pas des instruments qui prolongent les facultés de nos sens, mais qui prolongent les capacités de notre entendement: notre faculté de raisonner et surtout, de calculer. ( ...)

L'entrée des mathématiques dans cette ère incite donc, non à accorder une confiance excessive dans les instruments utilisés, mais à restreindre prudemment la confiance parfois exagérée, que nous avons en nous-mêmes: nous aussi nous pouvons faire des erreurs.

Les quatre concepts de l’informatique

algorithme            machine               langage              information

4 concepts antérieurs à l’informatique, déjà là dans l’antiquité

- algorithme : addition

- machine : moulin à eau

- langage : des nombres

- information : bibliothèque d’Alexandrie

(Sans lien : La méthode d’Euler et le fardier de Cugnot)

Au début du XXe siècle. Un mathématicien et un comptable, un physicien et un fabriquant de métiers à tisser, un grammairien et un traducteur de textes anciens, un agent du chiffre et un archiviste... sont coincés dans un ascenseur.  Qu’ont-ils à se dire ?

L’informatique a tissé des liens entre ces quatre personnages/idées/concepts

- Programmation : expression d’un algorithme dans un langage

- Compilation : traduction d’un programme exprimé dans un langage pour qu’il soit exécuté par une machine

- Protocole réseau : algorithme pour faire fonctionner une machine

- Compression : un algorithme pour optimiser la représentation de l’information

Qu’est-ce que la pensée informatique ?

- Description algorithmique des phénomènes naturels (synthèse des proteines)

- Le fait de déléguer des taches a des machines (savez-vous faire une multiplication ?)

- Conception de langages pour décrire les phénomènes (grammaire des grammaires) 

- Tout concevoir comme un flux d’information (Peut-on stocker une quantité infinie d’information dans un volume fini ?)

Quoi enseigner dans les cours d’informatique au lycée ?

- l’algorithmique

- l’architecture des machines

- la programmation

- l’utilisation d’un moteur de recherche

L’intelligence artificielle fondamentale, les modules d’exécution — parfois nommés wrappers ou runners — et les agents intelligents forment une chaîne cohérente où la pensée, l’action et l’autonomie techniques se rejoignent dans un même dessein : doter la machine de facultés d’initiative raisonnée.

L’intelligence artificielle fondamentale

L’IA fondamentale se présente comme une puissance intellectuelle première, un socle cognitif bâti sur des algorithmes et des milliards de données qui lui confèrent la faculté d’apprendre, de raisonner et de produire du sens.

Ces modèles — tels que GPT ou Gemini — sont à l’IA ce que la grammaire est à la langue : la structure invisible qui rend toute expression possible. Ils ne connaissent rien du monde par expérience directe, mais assimilent les traces du langage humain, les ordonnent et les restituent sous forme de pensée computationnelle.

Les modules d’exécution ou " wrappers ".

Autour de cette intelligence brute viennent se greffer des modules qu’on pourrait qualifier d’architectures d’application — les wrappers ou runners.

Ce sont des enveloppes fonctionnelles qui traduisent la pensée abstraite du modèle fondamental en actions concrètes. Là où le modèle comprend, le wrapper applique.

Ainsi, une même IA fondamentale peut devenir, grâce à un wrapper, un conseiller juridique, un assistant littéraire, ou un analyste financier. Elle change de masque, non d’esprit, selon la tâche à accomplir.

Les agents d’intelligence artificielle

L’ultime degré de raffinement est atteint avec l’agent intelligent.

Celui-ci n’est plus simple exécutant : c’est un être logiciel doté d’autonomie. Il observe son environnement, interprète la situation, élabore des plans, agit et revient sur ses propres décisions .

Son comportement évoque celui d’un être rationnel qui apprend de ses erreurs et poursuit un but sans en recevoir la moindre instruction ponctuelle.

Exemple concret

Imaginons une bibliothèque numérique.

Le modèle fondamental serait la conscience linguistique capable de comprendre la totalité des textes qu’elle abrite.

Le wrapper serait le bibliothécaire qui sait interroger ce savoir : il répond aux requêtes, synthétise les informations, classe ou recommande des œuvres.

L’agent, enfin, serait l’intendant autonome du lieu : il surveille les flux de lecteurs, anticipe leurs besoins, met à jour les collections, et dialogue en permanence avec les usagers.Ainsi se déploie la hiérarchie de l’intelligence artificielle moderne : la fondation comme esprit, le wrapper comme corps, et l’agent comme âme agissante.

Google a franchit une étape spectaculaire : un ordinateur quantique pulvérise 47 ans de calculs en quelques secondes

La technologie quantique franchit une nouvelle étape spectaculaire. Google a récemment annoncé une avancée majeure : un ordinateur quantique capable d’effectuer en quelques secondes des calculs que les superordinateurs classiques mettraient 47 ans à résoudre. Cette prouesse technologique ouvre un nouveau chapitre dans l’histoire de l’informatique, avec des implications potentielles pour de nombreux domaines.

Qu’est-ce que l’informatique quantique ?

L’informatique quantique repose sur les principes de la mécanique quantique, une branche de la physique qui explore les comportements des particules à l’échelle subatomique. Contrairement aux ordinateurs traditionnels, qui fonctionnent avec des bits pouvant être soit 0 soit 1, les ordinateurs quantiques utilisent des qubits. Grâce au phénomène de superposition, un qubit peut exister simultanément dans plusieurs états, augmentant de manière exponentielle la capacité de calcul.

Un autre principe fondamental de cette technologie est l’intrication. Deux qubits intriqués partagent un lien si profond que l’état de l’un influe immédiatement sur l’autre, quelle que soit la distance qui les sépare. Ces propriétés permettent aux ordinateurs quantiques de traiter des problèmes complexes que les machines traditionnelles peinent à résoudre.

Les capacités révolutionnaires de Sycamore

Google a présenté son dernier processeur quantique, Sycamore, doté de 70 qubits. Cette mise à jour représente un bond considérable par rapport à son précédent modèle de 53 qubits. Avec une capacité multipliée par plus de 241 millions, ce processeur atteint une puissance de calcul jamais vue.

Un exemple frappant ? L’ordinateur quantique de Google peut effectuer en quelques secondes des calculs qui nécessiteraient des décennies sur Frontier, le superordinateur classique le plus rapide à ce jour, basé dans le Tennessee.

Une révolution pour la recherche scientifique

Grâce à cette puissance, les chercheurs pourront aborder des problématiques complexes, comme :

- La découverte de nouveaux médicaments : en simulant des interactions moléculaires impossibles à modéliser avec des ordinateurs classiques.

- La résolution de problèmes environnementaux : en modélisant des systèmes climatiques complexes pour prédire et atténuer les effets du changement climatique.

- L’optimisation industrielle : en calculant des solutions optimales pour des réseaux logistiques, énergétiques, ou financiers.

 Les défis de l’informatique quantique

Malgré ses promesses, cette technologie n’est pas exempte de défis. Les qubits sont extrêmement sensibles aux perturbations environnementales, un phénomène appelé décohérence. Cela rend leur manipulation complexe et limite la durée pendant laquelle ils peuvent effectuer des calculs fiables.

Un autre obstacle majeur est la correction d’erreurs. Contrairement aux bits classiques, les qubits sont sujets à des erreurs fréquentes. Développer des méthodes de correction efficaces reste une priorité pour rendre ces machines véritablement opérationnelles.

Une menace pour lacybersécurité

Les ordinateurs quantiques représentent également un risque pour les systèmes de cryptage actuels. Ils pourraient théoriquement casser des clés de chiffrement en un temps record, mettant en danger la sécurité des données sensibles. Paradoxalement, la même technologie pourrait ouvrir la voie à des méthodes de cryptage plus robustes, comme la cryptographie quantique.

Vers une suprématie quantique

Google affirme avoir atteint une étape appelée suprématie quantique, où un ordinateur quantique dépasse les capacités des superordinateurs classiques. Cette déclaration suscite des débats dans la communauté scientifique. Pourtant, des experts comme Steve Brierley, PDG de Riverlane, considèrent cette avancée comme un tournant décisif.

D’autres, comme le professeur Winfried Hensinger de l’Université du Sussex, soulignent que des progrès importants restent à faire, notamment dans la réduction des erreurs et l’allongement de la cohérence quantique.

Perspectives d’avenir

Le domaine de l’informatique quantique est en pleine effervescence. Des géants technologiques tels qu’IBM, Microsoft et Google, ainsi que de nombreuses startups, investissent massivement dans cette course. Si les défis actuels sont surmontés, les applications potentielles sont immenses, touchant des secteurs aussi variés que la médecine, l’intelligence artificielle et la gestion énergétique.

L’impact à long terme

Dans un futur proche, l’informatique quantique pourrait révolutionner notre manière d’aborder des problèmes complexes. Cependant, l’adoption à grande échelle dépendra de la capacité à rendre cette technologie accessible, stable et économiquement viable.

Google a ouvert une nouvelle voie en démontrant la puissance des ordinateurs quantiques. Bien que de nombreux défis subsistent, ces machines pourraient bientôt transformer des industries entières et redéfinir les limites de l’innovation scientifique. 



 

L’informatique quantique prête à transformer l’humanité : nous sommes à quelques pas de son moment " Spoutnik " !

L'un des principaux freins au développement de l'informatique quantique réside dans la complexité à réduire les erreurs induites. Pour soutenir cette technologie prometteuse, la société Riverlane produit des microprocesseurs qui rendent ses résultats plus fiables. D'énormes investissements dans ce domaine et les progrès réalisés montrent que l'informatique quantique pourrait bientôt atteindre un stade où elle pourra révolutionner de nombreux secteurs.

Du développement de nouveaux médicaments à la lutte contre le réchauffement climatique, l'informatique quantique attise des espoirs de progrès majeurs. Dans une rue commerçante de Cambridge, la course vers cette révolution technologique annoncée bat son plein.

Pour Steve Brierley, fondateur de la société Riverlane, basée dans la célèbre ville universitaire du centre de l'Angleterre, la technologie connaîtra dans les années qui viennent son moment " Spoutnik ", du nom du satellite soviétique dont le lancement en 1957 avait constitué une étape majeure de la conquête spatiale. " L'informatique quantique ne constituera pas seulement une légère amélioration par rapport aux précédents ordinateurs, ce sera un énorme pas en avant ", assure-t-il à l'AFP.

La complexité de la correction des erreurs quantiques

Son entreprise produit le premier microprocesseur dédié à cette technologie aux puissances de calcul gigantesques, qui détecte et corrige les erreurs freinant actuellement son développement. Fabriquer des appareils " à la hauteur des promesses incroyables de cette technologie nécessite un changement massif d'échelle et de fiabilité, ce qui nécessite des systèmes fiables de correction des erreurs ", explique John Martinis, ancien responsable du développement de cette technologie au sein du laboratoire Google Quantum AI.

Signe de l'intérêt pour les activités de Riverlane, et en général pour cette technologie comparée à l'intelligence artificielle (IA) pour ses bouleversements potentiels, la société a annoncé mardi 6 août avoir levé 75 millions de dollars (près de 69 millions d'euros) auprès d'investisseurs.

" D'ici deux à trois ans, nous pourrons atteindre des systèmes capables de supporter un million d'opérations sans erreurs ", contre un millier seulement actuellement, avance Earl Campbell, vice-président de Riverlane. Ce seuil, précise-t-il, est considéré comme crucial pour rendre les ordinateurs quantiques plus performants que leurs équivalents actuels.

Avec ses capacités de stimulation des interactions entre particules, atomes et molécules, la technologie est considérée comme susceptible de permettre le développement de médicaments révolutionnaires ou d'améliorer radicalement la production d'engrais, une industrie très émettrice de CO2. Elle pourrait ouvrir la voie à des batteries bien plus efficaces, au rôle clé dans la lutte contre le réchauffement climatique.

L'infinité d'états des qubits

La quantité d'informations que les ordinateurs quantiques peuvent exploiter augmente de manière exponentielle avec leur taille, contrairement aux appareils actuels. L'informatique classique repose en effet sur des données stockées sous la forme de bits, qui n'ont que deux états possibles (0 ou 1). Les ordinateurs quantiques, eux, utilisent des " qubits ", briques de base qui ont une infinité d'états possibles pouvant se superposer et s'enchevêtrer.

Mais ce fonctionnement qui utilise les extraordinaires propriétés de la matière à l'échelon atomique ou sub-atomique a un désavantage : leur comportement étrange rend nécessaire l'utilisation d'algorithmes complexes pour les traiter. Les qubits sont aussi très sensibles aux erreurs dues au bruit et résoudre ce problème sera " crucial ", souligne Steve Brierley, entouré d'oscilloscopes et circuits intégrés dans le laboratoire de son entreprise.

Les géants de l'informatique comme Google, IBM et Microsoft investissent des sommes énormes pour cette technologie et en particulier pour tenter de réduire les erreurs induites, soit en protégeant les appareils ou en utilisant des algorithmes pour détecter et corriger ces erreurs.

Tirer les leçons de l'IA

Vu cette complexité, l'intérêt de la technologie s'exprime surtout avec des ordinateurs de grande taille. Quand on augmente leur échelle, les possibilités offertes augmentent plus vite que les défauts à régler. Autrement dit, ces engins fonctionnent mieux pour des tâches complexes.

" On ne se servira certainement pas des ordinateurs quantiques pour envoyer des courriels ", sourit Steve Brierley. En revanche, " on pourra résoudre des problèmes qui seraient autrement insolubles ", ajoute-t-il. L'entrepreneur juge " très enthousiasmants " les résultats obtenus. " Le défi maintenant est de pouvoir passer à plus grande échelle ".

Les progrès actuels, en plus du potentiel d'une technologie susceptible de surmonter tous les systèmes de cryptage existants et créer de nouveaux matériaux, attirent déjà l'attention des régulateurs. Steve Brierley juge " très important de tirer les leçons de l'IA pour ne pas se retrouver surpris par cette technologie et réfléchir très tôt à ses implications ".

" Je pense que l'informatique quantique finira par être régulée, car c'est une technologie très importante, relève-t-il. Et je pense qu'il s'agit d'une technologie pour laquelle aucun gouvernement ne veut passer en second ".

Les ordinateurs quantiques échouent sans cette étape supplémentaire

Lorsque vous enregistrez un fichier sur votre ordinateur et vous absentez quelques minutes, vous n'avez pas à craindre que votre travail soit complètement brouillé à votre retour. La situation n'est pas si simple pour les chercheurs qui construisent des ordinateurs quantiques. Ces machines, fonctionnant selon les lois contre-intuitives de la physique quantique, peuvent théoriquement résoudre certains problèmes bien plus rapidement que leurs cousins ​​" classiques ". Mais leurs composants élémentaires, appelés bits quantiques ou qubits, sont extrêmement capricieux : la moindre perturbation peut induire des erreurs susceptibles de faire dérailler un calcul. Pour concrétiser les promesses de l'informatique quantique, les chercheurs devront maîtriser ces erreurs grâce à la correction d'erreurs quantiques.

Le cœur de la correction d'erreurs quantiques repose sur un principe simple : redondance, redondance, redondance. La première étape consiste à concevoir une recette, appelée code correcteur d'erreurs quantiques, qui utilise de nombreux qubits " physiques " sujets aux erreurs pour coder chacun des qubits " logiques " effectuant les calculs. Les chercheurs peuvent ensuite utiliser des astuces astucieuses pour diagnostiquer et corriger les erreurs. Ce même principe est couramment utilisé pour protéger les informations classiques sur CD et disques durs, comme je l'expliquais dans cette newsletter en août dernier.

Pourtant, la correction d'erreurs quantiques est bien plus complexe que son homologue classique. L'une des raisons est que les qubits sont plus fragiles que le matériel informatique classique. Il ne s'agit pas seulement de les protéger des perturbations environnementales. Chaque action de calcul, y compris celles liées à la correction d'erreurs, peut déclencher de nouvelles erreurs. De plus, les erreurs de qubits se présentent sous deux formes distinctes, chacune nécessitant un type de correction d'erreur différent. Enfin, la mesure quantique est intrinsèquement perturbatrice : vérifier un qubit pour diagnostiquer des erreurs compromet tout calcul quantique en cours. Cela signifie que les chercheurs doivent rechercher les erreurs indirectement, sans jamais mesurer les qubits qui stockent leurs données. Les chercheurs ont élaboré de nombreux codes de correction d'erreurs quantiques différents pour relever ces défis. En 2021, Katie McCormick a expliqué le fonctionnement de l'un des codes les plus emblématiques .

 Ce sont des défis de taille, et les chercheurs ont encore un long chemin à parcourir. Mais la correction d'erreurs quantiques est l'un des domaines les plus actifs de la recherche en informatique quantique. Les laboratoires industriels réduisent régulièrement les taux d'erreur et adaptent les codes correcteurs d'erreurs pour fonctionner avec des réseaux de qubits toujours plus grands, tandis que les chercheurs universitaires conçoivent de nouveaux codes et découvrent des liens curieux avec des domaines lointains des mathématiques et de la physique. 

Nouveautés et points importants

La promesse de la correction d'erreurs quantiques repose sur une hypothèse essentielle : plus vous utilisez de qubits physiques pour coder chaque qubit logique, plus vos qubits logiques seront robustes. Mais l'ajout de qubits introduit également davantage de sources d'erreurs potentielles. L'adaptation à des codes plus grands n'est utile que lorsque les taux d'erreur de chaque qubit physique sont inférieurs à un seuil spécifique à chaque code. L'année dernière, j'ai présenté un résultat marquant dans lequel une équipe de chercheurs de Google a présenté des preuves claires qu'ils avaient franchi ce seuil d'erreur pour un code correcteur d'erreurs populaire appelé code de surface. Ils ont comparé des versions progressivement plus grandes du code de surface et ont constaté que l’ajout de qubits supplémentaires réduisait le taux d’erreur.

 Le code de surface utilisé dans la démonstration de l'équipe Google présente de nombreuses caractéristiques intéressantes, notamment un seuil d'erreur relativement élevé. Cependant, il nécessite un grand nombre de qubits pour réduire les taux d'erreur aux niveaux extrêmement bas exigés par les algorithmes quantiques : des milliers de qubits physiques pour chaque qubit logique. En 2023, Charlie Wood a décrit un développement prometteur pour une approche alternative basée sur les codes à " contrôle de parité à faible densité " (LDPC). Deux groupes de chercheurs ont utilisé des simulations informatiques pour démontrer que les codes LDPC peuvent fonctionner avec beaucoup moins de qubits physiques que les codes de surface. Il reste à voir si les chercheurs pourront concrétiser cette promesse avec du matériel réel.

 L'étude de la correction d'erreurs quantiques a également mené les chercheurs vers des horizons surprenants. En 2019, Natalie Wolchover a publié un article sur des indices intrigants selon lesquels les mathématiques de la correction d'erreurs quantiques pourraient aider les chercheurs à comprendre les origines de l'espace-temps . L'année dernière, j'ai également écrit un article sur deux chercheurs qui ont découvert un lien entre la correction d'erreurs quantiques et les pavages apériodiques – des motifs géométriques pouvant couvrir un plan infini sans jamais se répéter, et qui ont leurs propres liens avec la physique fondamentale. " Des racines profondes relient ces différentes choses ", m'a expliqué le physicien Felix Flicker. " Ces connexions fascinantes demandent à être approfondies. "