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Le jour même où je publiais l’édition 2019 de l’ebook Comprendre l’informatique quantique (504 pages), un rapport de recherche était éventé temporairement sur le site de la NASA selon lequel Google aurait atteint la suprématie quantique. Il était d’abord repéré par le Financial Times. J’évoquais bien cette échéance et sa signification dans l’ebook, mais sans date précise. Je me suis alors empressé de mettre à jour l’ebook pour intégrer cette nouvelle significative.
Pour mémoire, on atteint la suprématie quantique avec un ordinateur quantique lorsque celui-ci est capable d’exécuter un algorithme donné (pas tous…) qu’il est impossible de faire tourner avec son équivalent classique dans un temps d’échelle humaine sur les supercalculateurs les plus puissants du monde. L’expression de suprématie quantique a été lancée en 2011 par John Preskill, qui œuvre à l’Université CalTech aux USA.
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Il est de bon ton de déclarer de manière péremptoire que les GAFA et autres BATX dominent le monde de l’IA et ont accès à un tombereau de données qui leur permettent de l’entraîner et que cela leur assure, ipso-facto, un leadership incontestable dans tous les domaines et tous les métiers, au point de menacer tous les grands acteurs des marchés verticaux.
Au risque d’enfoncer des portes ouvertes, je voudrais contrer cela et expliquer pourquoi cette peur est en grande partie infondée. Elle est notamment liée à une méconnaissance des outils et modèles de l’IA et des données qui les alimentent. Elle relève aussi d’une vision simpliste des applications et de la portée de l’IA d’aujourd’hui et de son incarnation la plus courante, le machine learning.
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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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