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La veille technologique a ceci de merveilleux que l’on tombe régulièrement à la fois sur de véritables bijoux comme le processeur de Cerebras que j’ai pu décrire en détail dans un article précédent et sur des prouesses qui génèrent un doute profond, et qui entraînent une indescriptible envie de faire un bon fact-checking scientifique.
En travaillant sur la mise à jour annuelle de mes gros ebooks sur l’informatique quantique et sur l’intelligence artificielle, à paraître respectivement en septembre et novembre 2019, je suis tombé sur la mystérieuse startup MemComputing (2016, USA). Elle développe un processeur de calcul qui pourrait accélérer significativement les calculs de problèmes complexes dont celui de l’entraînement de modèles de deep learning.
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J’ai passé une journée et demie à Grenoble, en participant à un workshop sur l’informatique quantique organisé par le CEA-Leti sous la houlette de Maud Vinet. La parole y avait été donnée à près de 30 chercheurs d’horizons divers, aussi bien issus des laboratoires de recherche de Grenoble (CEA-DRF, CEA-Leti et CNRS Institut Néel).
Avec Christophe Jurczak du fonds d’investissement Quantonation, je suis intervenu à la fin du workshop pour partager quelques réflexions sur la construction de l’écosystème français (voire européen) du calcul quantique.
C’était la seconde fois que je rencontrais sur place les équipes de Grenoble, où j’étais passé, avec Fanny Bouton, en juillet 2018. J’en suis sorti enthousiasmé sur la capacité potentielle de la France de tirer son épingle du jeu et de produire un jour des ordinateurs quantiques compétitifs.
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Cela fait maintenant près de deux ans que je découvre le champ de l’informatique quantique et partage avec vous ce que j’en découvre.
Je me suis attaqué à ce sujet assez complexe pour en comprendre les tenants et aboutissants. Mais aussi parce que j’avais l’impression qu’il était encore suffisamment immature pour être porteur d’opportunités pour l’économie française, ses chercheurs et ses startups deep techs.
On peut faire un parallèle avec l’état de l’intelligence artificielle avant 2011, l’année de la victoire d’IBM Watson au jeu Jeopardy qui avait marqué les esprits. S’en était suivie l’explosion cambrienne du deep learning incarnée par les prouesses de la reconnaissance d’image apparues en 2012 puis par la victoire de DeepMind AlphaGo en 2016. L’IA suit son cours, est adoptée par les entreprises, fait l’objet de comparaisons planétaires avec le rappel de la domination des USA et de la Chine, qui existent même sans l’IA.
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