-
Dans ce nouvel épisode des entretiens Decode Quantum, enregistré avec Fanny Bouton et Richard Menneveux de Frenchweb / Decode Media, nous allons à la rencontre de Iordanis Kerenidis et d’un thème crucial à la croisée de deux chemins technologiques : l’intelligence artificielle (surtout le machine learning) et le calcul quantique. Et oui, les deux ont un lien. On peut utiliser le calcul quantique pour exécuter des algorithmes de machine learning et même des réseaux de neurones.
C’est un domaine exploratoire, encore en devenir, à la fois pour des raisons logicielles (le calcul quantique s’appuie sur des mécanismes qui relèvent de l’algèbre linéaire et les réseaux de neurones classiques utilisent des fonctions non linéaires, dites d’activation) et matérielles (les calculateurs quantiques d’aujourd’hui ont encore une puissance limitée par rapport aux besoins de ces algorithmes). Mais c’est prometteur.
[...]
-
Nous sommes en février 1999. Une rencontre assez informelle est organisée entre des journalistes de la tech et Bill Gates, à l’époque encore CEO de la société. Microsoft est au sommet de sa gloire et de sa puissance réelle ou perçue. Il est redouté, incarnant à lui seul tous les GAFA d’aujourd’hui. Le chercheur Roberto di Cosmo vient de publier un livre-brûlot sur la société Le hold-up planétaire – La face cachée de Microsoft, coécrit sous forme d’interview avec Dominique Nora, journaliste au Nouvel Observateur. La thèse était que Microsoft allait contrôler tout Internet et devenir une menace pour la démocratie, rien que ça.
[...]
-
Je reprends ici une tradition lancée en 2008 consistant à compiler quelques prévisions diverses sur l’année qui démarre. Vous pouvez vérifier le sérieux tout comme le manque de sérieux de l’exercice dans les épisodes précédents pour 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009 et 2008.
Comme je le faisais remarquer en 2019, ces prévisions à 12 mois enfoncent généralement des portes bien ouvertes ou au contraire, sont totalement à côté de la plaque lorsqu’elles sont trop précises. Elles mettent aussi en exergue les biais et métiers de leurs auteurs. L’examen de mon post de 2019 est éloquent de ces points de vue-là et vous pouvez faire le point vous-mêmes en le parcourant. L’exercice des prévisions est à préférer sur un terme moyen de 3 à 10 ans pour intégrer la durée moyenne des cycles d’adoption des innovations. Au-delà, cela devient généralement de la science-fiction.
[...] 
