L’informatique quantique va changer le monde

Quels en seront les effets sur notre quotidien?

Cela fait déjà plusieurs années que le monde de la science et de la technologie est animé par l’informatique quantique, mais notre quotidien est toujours dépourvu d’une telle technologie. Les systèmes quantiques peuvent crypter les données de manière infaillible, nous permettre d’exploiter l’énorme quantité de données existantes, et résoudre des problèmes complexes que même les supercalculateurs les plus puissants ne peuvent résoudre (comme des diagnostics médicaux et des prévisions météorologiques).

Or, en novembre dernier, nous avons fait un pas de plus en direction de ce futur quantique nébuleux, alors que paraissaient dans la prestigieuse revue Nature deux articles faisant état de systèmes quantiques parmi les plus avancés à ce jour.

Dans cette interview accordée à Futurism, Mikhail Lukin, professeur de physique à l’Université Harvard et auteur principal de l’un de ces articles, explique l’état actuel de l’informatique quantique, nous dit quand nos téléphones et nos bureaux pourraient être équipés de technologies quantiques, et ce qu’il faudra pour que cela se produise.

Les Machines pour le Big Data : Vers une Informatique Quantique et Cognitive (PDF)

Futurism : Pouvez-vous d’abord nous expliquer, en termes simples, comment fonctionne l’informatique quantique?

Mikhail Lukin : Commençons par expliquer comment fonctionnent les ordinateurs classiques. Avec un ordinateur classique, vous formulez le problème que vous voulez résoudre sous la forme d’une entrée, qui est essentiellement un flux constitué de 0 et 1. Pour effectuer des calculs, il faut créer un certain nombre de règles fondées sur la façon dont ce flux pourra circuler – c’est notre processus de calcul (addition, multiplication, etc.).

Mais nous savons depuis plus de 100 ans que le monde microscopique est fondamentalement régi par les lois de la mécanique quantique, et à l’échelle quantique, on retrouve également des systèmes. Votre ordinateur, par exemple, ou votre chaise pourraient être placés dans deux états différents à la fois – c’est l’idée de la superposition quantique. En d’autres termes, votre ordinateur pourrait se trouver simultanément à Boston et à New York. Donc, cette superposition quantique, même si elle nous paraît très étrange, est permise par les lois de la mécanique quantique. À grande échelle, comme dans mon exemple, c’est évidemment très bizarre. Mais dans le monde microscopique, comme à l’échelle d’un seul atome, ce type d’état superposé est en fait assez courant. Ainsi, en effectuant de nombreuses expériences scientifiques, les chercheurs ont pu démontrer qu’un même atome peut se trouver dans deux états différents à la fois.

L’idée de l’ordinateur quantique est d’utiliser les règles de la mécanique quantique pour traiter l’information. On peut assez facilement comprendre pourquoi ce type de machine peut être si puissant. Avec un ordinateur classique, vous fournissez des données d’entrée, il les traite, puis vous transmet des données de sortie. Mais avec du matériel utilisant les principes de la mécanique quantique, plutôt que de simplement fournir de manière séquentielle des données d’entrée et de lire les réponses, le registre informatique peut être dans les superpositions quantiques de différents types d’entrées à la fois.

Cela signifie que si on traite cet état de superposition à l’aide des lois de la mécanique quantique, on peut traiter beaucoup, beaucoup d’entrées à la fois. L’accélération sera même exponentielle par rapport aux programmes classiques.

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F : À quoi ressemble un ordinateur quantique?

ML : En entrant dans une pièce où se trouve notre machine quantique, vous verriez une cellule ou un tube à vide dans lequel sont projetés une série de lasers. À l’intérieur, on utilise un type d’atome en très faible densité. Nous utilisons les lasers pour ralentir le mouvement atomique très près du zéro absolu, un processus appelé “refroidissement par laser”.

F : Et comment le programmez-vous?

ML : Pour programmer un ordinateur quantique, nous lançons une centaine de rayons laser concentrés dans une chambre à vide. Chacun de ces faisceaux laser agit comme une pince optique, en saisissant un atome ou non. Nous avons ces pièges atomiques, chacun étant chargé ou vide. Nous prenons ensuite une photo de ces atomes piégés, et nous déterminons quels pièges sont pleins et lesquels sont vides. Ensuite, nous réarrangeons les pièges contenant des atomes uniques selon la configuration que nous souhaitons. Comme chacun des atomes est retenu séparément et donc facilement contrôlable, nous pouvons en principe les positionner comme nous le souhaitons.

Positionner ainsi les atomes constitue une manière de programmer. Pour bien contrôler les qubits, nous amenons doucement et prudemment les atomes de leur niveau d’énergie le plus bas vers un niveau d’énergie supérieur. Nous utilisons pour cela des faisceaux laser soigneusement choisis qui sont projetés à une transition spécifique. Leur fréquence est très étroitement contrôlée. Dans cet état excité, les atomes deviennent très volumineux, et se mettent à interagir ou, pourrait-on dire, à communiquer entre eux. En choisissant l’état auquel nous excitons les atomes, de même que leurs arrangements et leurs positions, nous pouvons programmer les interactions avec beaucoup de contrôle.

F : Pour quels types d’applications l’ordinateur quantique est-il le plus utile?

ML : Pour être honnête, nous ne connaissons pas vraiment la réponse à cette question. Nous croyons que les ordinateurs quantiques ne sont pas nécessairement bons pour tous les types de calcul. Mais certains problèmes sont mathématiquement difficiles à résoudre, même pour les meilleurs ordinateurs classiques. Il s’agit généralement de problèmes très complexes, d’optimisations complexes par exemple, impliquant plusieurs contraintes contradictoires à gérer.

Imaginons que vous vouliez donner un cadeau collectif à un groupe de personnes aux intérêts variés. Or, il se pourrait que certains intérêts soient contradictoires. Pour résoudre ce problème de façon classique, vous pourriez regrouper les individus par paires ou triplets pour vous assurer de satisfaire les intérêts non contradictoires. La complexité de ce problème augmentera très rapidement si vous ajoutez des personnes, car le nombre de combinaisons classiques à vérifier est exponentiel. Plusieurs croient que les ordinateurs quantiques s’avéreraient plus efficaces pour résoudre ce type de problème.

Un autre exemple bien connu est la factorisation. Si on prend un petit nombre, disons 15, nous savons qu’il a 3 et 5 comme facteurs. Mais c’est le genre de problème qui se complexifie très rapidement si on prend des nombres de plus en plus élevés. Si on prend un nombre élevé qui a deux grands facteurs, la meilleure façon avec la méthode classique de trouver ces facteurs est d’essayer tous les nombres en commençant par un, deux, trois, et ainsi de suite. Mais il s’avère qu’il existe un algorithme quantique, appelé algorithme de Shor, qui permet de trouver les facteurs d’un nombre de manière exponentiellement plus rapide que les meilleurs algorithmes classiques connus. Si vous pouvez faire quelque chose à une vitesse exponentiellement plus élevée qu’à l’aide d’une autre approche, cela représente un énorme avantage.

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F : J’ai l’impression que votre mission, et celle des autres dans le domaine, est d’améliorer cette technologie et de nous aider à mieux la comprendre. Les applications semblent plutôt secondaires, et seront développées quand vous aurez les outils. Est-ce le cas?

ML : Je vais répondre à votre question par une analogie. Les premiers ordinateurs classiques étaient surtout utilisés pour faire des calculs scientifiques et des expériences numériques destinés à mieux comprendre le comportement des systèmes physiques complexes. Aujourd’hui, les ordinateurs quantiques en sont à ce stade de développement. Ils nous permettent déjà d’étudier des phénomènes physiques quantiques complexes. Ils sont utiles dans un cadre scientifique, et les chercheurs les utilisent déjà à cette fin.

En fait, un des constats de nos articles [publiés dans Nature] est que nous avons déjà construit des machines suffisamment grandes, complexes et quantiques pour réaliser des expériences scientifiques autrement très difficiles à réaliser, même à l’aide des meilleurs ordinateurs classiques (principalement des superordinateurs). Dans le cadre de nos travaux, l’appareil nous a déjà permis de faire une découverte scientifique. Celle-ci n’avait pu être faite jusqu’à présent, en partie en raison du fait qu’il est très difficile pour les ordinateurs classiques de modéliser ces systèmes. À certains égards, nous sommes en train de franchir le seuil où les machines quantiques deviennent utiles, du moins à des fins scientifiques.

Pendant le développement des ordinateurs classiques, on avait déjà une bonne idée des algorithmes qu’on allait pouvoir utiliser. Mais en fait, lorsque les premiers ordinateurs ont été construits et qu’on a commencé à les expérimenter, cela a mené à la création de nombreux algorithmes plus efficaces et plus utiles. En d’autres termes, c’est à ce moment-là qu’on a découvert à quoi ces ordinateurs pouvaient réellement servir.

C’est la raison pour laquelle je dis que nous ne pouvons pas vraiment savoir aujourd’hui à quelles tâches les ordinateurs quantiques s’avéreront particulièrement utiles. La seule façon de le découvrir est de construire de puissants ordinateurs quantiques fonctionnels, et de les mettre à l’essai. C’est un objectif de grande importance, et nous entrons maintenant dans cette phase. Nous nous approchons sérieusement du stade où nous pourrons commencer à expérimenter des algorithmes quantiques sur des machines à grande échelle.

F : Parlez-moi un peu de votre article dans Nature. De quelle avancée est-il question? Et à quel point sommes-nous près de concevoir des algorithmes faits pour les ordinateurs quantiques?

ML : Parlons d’abord de la manière de quantifier les machines quantiques. Pour ce faire, utilisons trois axes. Sur un des axes se trouverait l’échelle indiquant le nombre de qubits, [ou bits quantiques, soit l’unité élémentaire de l’ordinateur quantique, l’équivalent des bits en informatique classique]. Plus il y en a, mieux c’est. Un autre axe indiquerait le degré de « quanticité », c’est-à-dire la cohérence de ces systèmes. Maintenant, pour quantifier un ordinateur quantique, vous devez déterminer la probabilité qu’un calcul soit exempt d’erreur lorsque vous utilisez un nombre donné de qubits.

Si vous n’utilisez qu’un seul qubit, les probabilités d’erreur sont minimes. Mais dès que leur nombre est plus élevé, ces probabilités augmentent de façon exponentielle. Les systèmes dont il est question dans notre article et dans l’article complémentaire ont assez de qubits et sont suffisamment cohérents pour effectuer la série de calculs avec une probabilité d’erreur relativement faible. En d’autres termes, en un nombre donné d’essais, nous pouvons obtenir un résultat exempt d’erreur.

Mais ce n’est pas tout. Le troisième axe indique le potentiel de programmation de la machine. Essentiellement, si vous pouvez faire communiquer chaque qubit avec chacun des autres qubits de manière arbitraire, vous pouvez alors coder n’importe quel problème quantique dans la machine. De telles machines sont parfois appelées ordinateurs quantiques universels. Notre machine n’est pas entièrement universelle, mais elle présente un très haut degré de programmabilité. Nous pouvons en fait changer la connectivité très rapidement. C’est ce qui nous permet finalement d’expérimenter et de faire de nouvelles découvertes sur ces phénomènes quantiques complexes.

F : Les ordinateurs quantiques pourront-ils un jour être réduits à la taille d’un téléphone ou d’un autre type d’appareil mobile?

ML : Ce n’est pas impossible. Il existe des moyens de les assembler de sorte à les rendre portables, potentiellement de les miniaturiser suffisamment, peut-être pas à la taille d’un téléphone mobile, mais peut-être d’un ordinateur de bureau. Mais à l’heure actuelle, ce n’est pas encore possible.

F : Croyez-vous qu’à l’instar des ordinateurs classiques, les ordinateurs quantiques passeront du stade de la découverte scientifique à celui d’une utilisation massive dans une trentaine d’années?

ML : La réponse est oui, mais pourquoi trente ans? Ça pourrait se produire beaucoup plus rapidement.

F : Quels progrès doit-on encore réaliser pour en arriver là?

ML : Je pense qu’il nous faut des ordinateurs assez puissants pour comprendre pleinement à quoi ils peuvent vraiment servir. Nous ne savons pas encore ce que les ordinateurs quantiques sont capables de faire. Nous ne connaissons pas leur plein potentiel. Je crois que le prochain défi est là.

La prochaine étape sera celle de l’ingénierie et de la création de machines destinées à des applications spécialisées. Plusieurs travaillent déjà, y compris [mon équipe], à la mise au point de petits appareils quantiques conçus pour, par exemple, aider au diagnostic médical. Dans certaines de ces applications, les systèmes quantiques ne font que mesurer de minuscules champs électriques ou magnétiques dans le but d’améliorer l’efficacité des diagnostics. Je crois que c’est déjà en train de se produire. Certaines de ces idées sont déjà en phase de commercialisation.

Alors peut-être que des applications plus générales pourraient être commercialisées. Dans la pratique, les ordinateurs quantiques et les ordinateurs classiques fonctionneront probablement de manière complémentaire. En fait, il est fort probable que la majeure partie du travail sera effectuée par des ordinateurs classiques, mais que certaines parties, les problèmes les plus difficiles, seront résolues par des machines quantiques.

Il existe également un autre domaine appelé communication quantique qui s’intéresse au transfert d’états quantiques entre stations éloignées. En utilisant les états quantiques pour envoyer de l’information, on peut construire des lignes de communication totalement sécurisées. De plus, grâce aux réseaux quantiques (parfois appelés internet quantique) nous devrions pouvoir accéder à distance à des serveurs quantiques. On peut donc facilement imaginer de nombreuses manières qui amèneront les ordinateurs quantiques à faire partie de notre quotidien, sans nécessairement les porter dans notre poche.

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F : Y a-t-il quelque chose au sujet des ordinateurs quantiques qui devrait être davantage connu du public?

ML : L’informatique quantique et les technologies quantiques sont dans l’actualité depuis un certain temps. Pour nous, les scientifiques, il s’agit d’un domaine passionnant. Elle représente réellement une frontière de la recherche scientifique dans de nombreux sous-domaines. Depuis cinq à dix ans, la plupart des gens croient que les développements dans le domaine sont très futuristes, qu’il faudra attendre encore longtemps avant de créer des ordinateurs quantiques utiles.

Je pense que ce n’est pas du tout le cas. Je crois que nous entrons déjà dans une ère nouvelle qui présente un potentiel énorme de découvertes scientifiques, qui amènera des applications étendues pour la science des matériaux, la chimie, tout ce qui implique des systèmes physiques complexes. Mais j’ai aussi l’impression que très bientôt, nous allons commencer à découvrir à quelles fins les ordinateurs quantiques peuvent être utiles dans un cadre beaucoup plus large, allant de l’optimisation à l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (machine learning). Je crois que tout ça se profile à l’horizon.

Nous ne savons pas encore ce que feront les ordinateurs quantiques, ni comment ils le feront, mais nous le saurons très bientôt.

traduction Mathieu Lepage

Futurism

Un robot réussit l’examen de licence médicale

D’après des sources locales, Xiaoyi, un robot chinois alimenté par une intelligence artificielle, aurait passé avec succès les examens de licence médicale du pays. Cela s’inscrit dans la volonté manifeste de la Chine d’utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité de ses industries.

Les experts s’entendent généralement sur le fait que, pour qualifier l’intelligence artificielle de réellement intelligente (d’un niveau comparable à celui de l’intelligence humaine), les agents de l’intelligence artificielle doivent passer un certain nombre de tests avec succès. Pendant que l’on s’y affaire, les intelligences artificielles ont été occupées à passer d’autres types de tests.

Par exemple, Xiaoyi, un robot chinois doté d’intelligence artificielle, a récemment passé avec succès l’examen national de licence médicale, devenant le tout premier à y parvenir. Et loin de se contenter de la note passage, il a obtenu 456 points, soit 96 de plus que nécessaire.

Xiaoyi, développé par iFlytek, une importante société d’intelligence artificielle chinoise, a été conçu pour recueillir et analyser les informations des patients. La société a démontré que leur robot disposait également du savoir-faire médical requis pour être praticien agréé.

Le quotidien local China Daily note que tout cela s’inscrit dans le cadre de la campagne du pays en faveur d’une plus grande intégration de l’intelligence artificielle dans un certain nombre d’industries, y compris les soins de santé et l’électronique grand public. La Chine est déjà un concurrent de premier plan sur la scène mondiale dans le domaine de l’intelligence artificielle, surpassant les États-Unis sur le plan de la recherche et espérant devenir chef de file de l’intelligence artificielle d’ici 2030. La détermination du pays, poussée par la prise de conscience que l’intelligence artificielle est le nouveau champ de bataille du développement international, pourrait placer les États-Unis derrière la Chine dans cette course à l’échelle mondiale.

iFlytek espère voir Xiaoyi assister les médecins humains afin d’améliorer l’efficacité des traitements. “Nous lancerons officiellement le robot en mars 2018”, a déclaré Liu Qingfeng, président d’iFlytek, au China Daily. “Il n’a pas été conçu pour remplacer les médecins, mais plutôt pour favoriser une meilleure coopération humain-machine en vue d’accroître l’efficacité.”

Plus concrètement, iFlytek espère utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer le traitement du cancer et aider à la formation des médecins généralistes, dont la Chine a grandement besoin. “Il y a une grave pénurie d’omnipraticiens dans les zones rurales de Chine”, ajoute Qingfeng. “Nous espérons que l’intelligence artificielle pourra aider plus de gens à bénéficier de ressources médicales de qualité.”

Les experts prédisent que la Chine mettra au point les premiers surhommes génétiquement améliorés

traduction Mathieu Lepage

Chinadaily, ZME Science

L’ère de l’écran global et de la subjectivation posthumaine

Une longue tradition lie la naissance de la subjectivité moderne à différents événements, tels que l’impression du premier livre avec la presse typographique de Gutenberg. Le type de subjectivité qui naquit de cette rencontre spirituelle avec ce nouveau dispositif « moderne », le livre, apporta des gestes corporels spécifiques, de nouveaux espaces publics et privés, ainsi que des pratiques jusqu’alors inconnus. Ne devrait-on pas supposer que la rencontre du lecteur moderne avec les classiques de l’Antiquité a changé (bien que les lettres soient identiques) dès lors que le nouveau dispositif permet aux gens de lire dans l’intimité de leur bureau, en prenant des notes privées ?

La tyrannie des écrans postmodernes

De tels changements se produisent autour de nous aujourd’hui avec le développement de nouveaux formats d’information. De nos jours, il est rare que nous transportions des livres avec nous, mais nous ne pouvons nous passer d’un autre type d’appareils, l’écran – de la première heure du matin en guise d’alarme, jusqu’à l’heure du coucher pour regarder la dernière série télé ou la dernière vidéo YouTube sur notre tablette. Ces écrans sont omniprésents, servent à des fins multiples et conditionnent tout ce qui nous entoure, de nos relations sociales à notre accès à l’information, de notre image publique à notre érotisme. Comme Gilles Lipovetsky et Jean Serroy se sont fait un devoir de nous le rappeler, nous vivons à l’ère de l’« écran global », qu’il s’agisse d’écrans géants utilisés lors de grands événements, de panneaux d’affichage à Times Square, Piccadilly Circus ou Callao, ou encore d’écrans portables qui tiennent dans nos poches, nous donnant un accès instantané et universel à l’information et aux contacts désirés.

Quelles nouvelles capacités et quels nouveaux pouvoirs de tels appareils nous offrent-ils? Quelles institutions de sociabilité établissent-ils ?

En cette ère post-littéraire et post-humaine (brièvement décrite par Sloterdijk), il peut être légitime de soulever la question cherchant à savoir quelles nouvelles formes de subjectivation sont causées par les technologies qui ont rendu obsolètes non pas la galaxie Gutenberg, mais la galaxie Marconi qui, selon les théories de McLuhan, est le point final de l’évolution des médias. Quels changements provoquent-elles dans nos facultés ? Quelles nouvelles formes de beauté pourraient-elles apporter ? Quelles formes de paideia se sont dégradées en raison de leur présence ?

L’ère post-écran

L’ère des écrans est là pour rester, du moins jusqu’à ce que le contenu communiqué par ces dispositifs soit un jour canalisé à travers des implants cérébraux, et donc intégrés directement au flux de la conscience. Pour les penseurs qui s’intéressent à l’avenir de l’humain, il est difficile d’exagérer l’impact de ces changements. Il est donc logique de parler, comme plusieurs le font déjà, d’un monde ouvertement post-humain : la présence de ces technologies annonce une nouvelle façon de vivre et d’être dans le monde, qui aurait été inimaginable il y a deux générations à peine. Comme le rapportait Michel Serres lors d’un discours à l’Académie française :

Sans que nous nous en apercevions, un nouvel être humain est né, pendant un intervalle bref, celui qui nous sépare de la Seconde Guerre mondiale. Il n’a plus le même corps, la même espérance de vie, n’habite plus le même espace, ne communique plus de la même façon, ne perçoit plus le même monde extérieur, ne vit plus près de la nature ; né sous péridurale et avec une naissance programmée, il ne subit plus la même mort, en raison de soins palliatifs. N’ayant plus le même esprit que ses parents, il acquiert des connaissances différemment [1].

Aucune des caractéristiques qui ont défini l’humain jusqu’à présent ne restera la même. Cela nous oblige à redéfinir nos institutions et nos codes moraux, nos pratiques d’enseignement et nos formes de participation politique, nos standards de beauté et nos idéaux cognitifs, nos formes d’engagement communautaire et nos façons de nous établir en tant qu’individus. En résumé, rien ne sera plus jamais comme avant. Nous devons donc accueillir l’inévitable. Toutefois, nous ne devons pas le faire comme le feraient des faibles d’esprit qui s’abandonnent à la technologie, mais plutôt, comme Walter Benjamin le recommande, comme des spectateurs distants, en accord avec le point de vue matérialiste. Nous ne devons pas oublier que, comme Benjamin l’a enseigné : « il n’y a pas de documents sur la culture [et cela s’applique aussi aux technologies] qui ne soient pas aussi de la barbarie ».

Luis Arenas
Université de Saragosse

Références
[1] Serres, M. (2011). Petite Poucette. Les nouveaux défis de l’éducation. Discours donné le 1er mars à l’Académie française. Tiré le 25 septembre 2013 du http://www.academie-francaise.fr/petite-poucette-les-nouveaux-defis-de-leducation.

traduction Mathieu Lepage

De nombreux emplois menacés par l’IA et les robots d’ici cinq ans

Un rapport suggère qu’il ne reste que cinq ans à la population avant que l’automatisation et l’intelligence artificielle ne menacent leurs emplois et ne les forcent à acquérir de nouvelles compétences. Un sondage mené par la société PwC auprès de 10 000 individus dans le monde entier a révélé que les gens, bien que préoccupés par l’automatisation, sont disposés à apprendre.

Selon une autre étude menée par Redwood Software et Sapio Research, parue le 4 octobre dernier, les dirigeants du secteur informatique estiment que l’automatisation pourrait avoir un impact sur 60 % des entreprises d’ici 2022, menaçant ainsi de nombreux emplois. Un second rapport de PwC, la deuxième plus grande société de services professionnels au monde, propose une échéance similaire, qui amènera les gens à acquérir de nouvelles compétences s’ils ne veulent pas être dépassés par l’automatisation.

Stephen Hawking : l’automatisation et l’IA vont décimer les emplois de la classe moyenne

Le rapport, intitulé Workforce of the Future, a interrogé 10 000 personnes en Chine, en Inde, en Allemagne, au Royaume-Uni et aux États-Unis afin de mieux comprendre l’avenir du travail. Près de 37 % des répondants croient que l’intelligence artificielle et la robotique mettront leurs emplois en danger (en 2014, 33 % avaient des préoccupations similaires).

Le rapport envisage un scénario d’avenir surprenant dans lequel les emplois « typiques » (qui offrent la possibilité de progresser régulièrement par promotions) n’existent plus, forçant les employés touchés à acquérir de nouvelles compétences. Jeff Hesse, codirecteur de PwC aux États-Unis, a déclaré à CNBC que l’automatisation entraîne déjà plusieurs pertes d’emploi, même si cela ne se fait pas de manière uniforme dans tous les domaines.

« Ça dépend des secteurs, explique Hesse, mais au cours des cinq prochaines années, les travailleurs seront dans l’obligation de développer des compétences à un rythme accéléré. » Si l’on se fie aux résultats du rapport, les gens sont prêts au changement, 74 % des répondants ayant exprimé la volonté d’acquérir de nouvelles compétences ou de se recycler complètement pour demeurer apte à l’emploi.

En mars 2017, PwC a rapporté qu’environ 38 % des emplois aux États-Unis risquent d’être touchés par l’automatisation d’ici le début des années 2030. L’Allemagne est légèrement derrière avec 35 %, suivi du Royaume-Uni avec 30 %, et du Japon avec 21 %.

L’an dernier, Bill Gates, cofondateur de Microsoft et philanthrope, a déclaré qu’il y a trois compétences dont les gens auraient besoin pour survivre dans un marché du travail reposant toujours plus sur la technologie : la science, le génie et l’économie. Nul besoin de devenir expert, mais il faudra comprendre ce que les professionnels de chaque domaine sont capables de faire. Dans le domaine de la robotique, les personnes pourvues de connaissances en gestion de programmes automatiques seront très recherchées. Hesse propose également aux gens de s’informer sur les compétences qui seront les plus demandées dans leur domaine.

On ne peut parler de l’essor de la robotique et de l’automatisation sans s’interroger sur cette portion de la population qui sera incapable de s’adapter ou qui refusera d’acquérir de nouvelle compétence. Cinquante-six pour cent des personnes interrogées croient que les gouvernements devraient prendre les mesures nécessaires pour protéger les emplois menacés, et permettre aux individus dépourvus de grands atouts techniques de continuer à travailler et à gagner un revenu.

Le concept d’un revenu de base universel a également été proposé comme moyen de compenser la potentielle menace de l’automatisation. L’idée a reçu beaucoup de soutien et fait l’objet de nombreuses discussions, mais plusieurs croient qu’il existe de meilleures options.

Selon Mark Cuban, l’IA sera à l’origine de la plus grande rupture de ces 30 dernières années dans le monde du travail
Bill Gates : le robot qui prend votre travail devrait payer des impôts
Stephen Hawking : l’automatisation et l’IA vont décimer les emplois de la classe moyenne
Vinod Khosla : « 80% des emplois informatiques peuvent être remplacés par l’automatisation
Rapport de l’ONU : les robots vont remplacer les deux tiers des emplois dans les pays en développement
850 000 emplois supplémentaires vont être automatisés d’ici 2030 au Royaume-Uni
L’intelligence artificielle et l’automatisation : seulement 1,5 % des emplois perdus pourraient être remplacés par les emplois créés
ING Focus Belgique – les emplois les plus « robotisables » (PDF)
L’évolution de l’intelligence artificielle pourrait sonner le glas de nombreuses professions
La Banque d’Angleterre et Bank of America Merrill Lynch annoncent une apocalypse de l’emploi
Des robots pour remplacer les juges ?
Ross, le premier avocat Robot du monde
Automatisation : environ 114.000 emplois juridiques seront perdus soit 39% des emplois dans le secteur

traduction Mathieu Lepage

CNBC, PWC

Votre visage pourrait devenir votre titre de transport dans la station de métro du futur

Cubic travaille à la mise au point d’un système de billetterie pour le métro qui utilise la reconnaissance faciale et le balayage des veines de la main

Cubic Transportation Systems, la société américaine à l’origine de la carte de transport londonienne Oyster, travaille présentement à la mise au point d’un nouveau système de billetterie ayant recours à des technologies de reconnaissance faciale, de balayage des veines palmaires et de suivi d’objets pour réduire les files d’attente.

Selon un rapport publié dans Wired, le système de billetterie biométrique de Cubic permettrait de réduire la congestion à l’entrée des stations en supprimant les portillons d’accès.

Cubic’s Gateless Gateline Technology
Credit: Maynard Design

Leur prototype de système d’entrée rapide sans portillon “FasTrack” utilise une technologie de suivi d’objets qui surveille les usagers à leur passage.

« L’achalandage du transport en commun est appelé à croître », affirme Dave Roat, directeur de la stratégie chez Cubic. « Comment gérer cette croissance en favorisant la circulation des passagers dans les stations? »

L’usager peut présenter son billet à une machine de validation de nouvelle génération, qui accepte les cartes Oyster et les cartes sans contact, mais celle-ci fonctionne également par d’autres modes de paiement – Bluetooth LTE, balayage des veines palmaires et reconnaissance faciale.

À l’aide d’un capteur infrarouge, le scanner de veines palmaires capte le profil des vaisseaux sanguins dans la main de l’utilisateur.

Cubic’s Gateless Gateline Technology Credit: Maynard Design
Cubic’s Gateless Gateline Technology
Credit: Maynard Design

Selon Cubic, l’usager pourra enregistrer son empreinte de paume et l’associer à son compte de paiement, ce qui permettra au scanner de reconnaître sa paume et de débiter son compte.

En ce qui concerne le système de reconnaissance faciale, les utilisateurs devront d’abord enregistrer leur visage comme leur titre de transport. Les caméras et les capteurs infrarouges à la porte pourront ainsi détecter l’usager lors de son passage, et débiter son compte de paiement. L’utilisation de capteurs infrarouges permettra d’éviter que le système ne soit dupé par une image 2D.

Le système de suivi des objets s’activera au moment où une personne validera son billet et suivra son déplacement dans le couloir, permettant une plus grande affluence que la ligne simple du portillon d’accès.

Avec le prototype, la lumière du tunnel passe au vert si un usager a payé son passage, et au rouge si ce n’est pas le cas.

L’entreprise sonde actuellement les gens afin de déterminer s’il conviendrait mieux d’utiliser un son, une voix ou une tuile vibrante.

Dans certaines stations du métro de Londres, les usagers doivent présenter leur carte de paiement à un terminal Oyster avant et après le trajet, mais ils n’ont pas à franchir de portillon d’accès.

Si un usager oublie de présenter sa carte à l’entrée ou à la sortie, il se voit facturer le tarif maximum. Le système de Cubic pourrait donc leur rappeler de payer.

Même si le système ne permet pas nécessairement de dissuader les gens à prendre le métro sans payer, il pourrait fournir des informations sur les lieux et les moments où la majorité des gens ne paient pas leur passage afin d’augmenter le nombre d’employés en conséquence.

Cubic espère déployer son système de suivi sans portillon dans une station du Royaume-Uni d’ici un an. La technologie de reconnaissance faciale devra toutefois attendre, celle-ci n’étant pas encore tout à fait au point.

On s’inquiète également des risques pour la sécurité que pose la soumission de données biométriques par le public. Les sociétés de transport devront en effet mettre en place des contrôles stricts de sécurité et de confidentialité avant d’installer tout système de billetterie sans portillon d’accès.

Selon Dave Roat, la mentalité des usagers devrait changer avec la multiplication des systèmes de reconnaissance faciale, mais il croit que les usagers auront toujours plusieurs manières de payer leur accès.

traduction Mathieu Lepage

Wired

Suivant l’engouement pour l’édition génétique, une startup prétend pouvoir éditer sans CRISPR

Homology Medicines a recueilli 127 millions de dollars – et a soulevé un peu de scepticisme.

Selon Technology Review, la jeune entreprise Homology Medicines affirme pouvoir éditer les gènes sans avoir recours au système CRISPR, recueillant même 127 millions de dollars pour la mise au point de traitements reposant sur cette idée. Pour ce faire, la société utiliserait des virus capables de réparer les gènes humains. Si c’est vrai, elle aurait alors trouvé la manière la plus simple et la plus sûre à ce jour de modifier les gènes du corps humain, et ce, sans avoir à couper l’ADN.

Mais les scientifiques sont sceptiques. Plusieurs croient que les propos d’Homology Medicines sont probablement erronés.

« Ce qui est surprenant, c’est que cette entreprise ait pu amasser tant d’argent pour une chose considérée fausse dans la communauté scientifique », s’étonne David Russell, chercheur à l’Université de Washington à Seattle. « Je crois que c’est simplement le résultat d’un certain engouement à l’égard de l’édition génétique. »

Toujours selon Technology Review, Homology Medicines prétend pouvoir éditer les gènes sans ajouter de nucléase, et donc, sans briser le brin d’ADN. Russell lui-même a été le premier à démontrer le phénomène en 1998. Lorsqu’un brin d’ADN délivré par un virus correspond étroitement à un gène donné, il peut parfois permuter à sa place au moment de la division cellulaire, permettant ainsi qu’une mutation soit remplacée par une séquence appropriée.

Le problème est que de telles réparations induites par virus se produisent très rarement et sont le fruit du hasard. Ce processus est par ailleurs encore mal compris. Pour certains types de cellules, une seule cellule sur mille ne sera jamais éditée, ajoute Tech Review.

Homology Medicines affirme avoir trouvé le moyen d’améliorer le processus et a présenté ses données lors de récentes conférences. Mais pour Russell et plusieurs autres chercheurs, ces résultats sont trop beaux pour être vrais. « Nous étions nombreux dans le public à ne pas être convaincus que les données présentées confirmaient bien leurs résultats », rapporte Matthew Porteus, spécialiste de l’édition génétique à l’Université Stanford travaillant sur le CRISPR, présent à la conférence.

Les investisseurs ayant manqué leur chance avec le CRISPR étaient particulièrement désireux de prendre part à l’action. Parmi eux, 5AM Ventures et ARCH Venture Partners, deux groupes de capital-risque bien connus. Les efforts déployés par MIT Technology Review pour rejoindre les partenaires des deux fonds n’ont jamais abouti.

Stephen Elledge, spécialiste en réparation de l’ADN à l’Université Harvard, embauché par Homology Medicines à titre de conseiller scientifique, convient qu’il y a des questions en suspens. « On ne sait pas très bien ce qu’ils ont trouvé pour obtenir leurs résultats », dit-il. « Ils introduisent peut-être de l’ADN supplémentaire, ou ça a peut-être un lien avec le virus. Ce n’est pas clair. Mais j’ai vu une partie de leurs données, et j’ai été impressionné. »

« Homology Medicines poursuit ses recherches en laboratoire pour confirmer et étendre ses résultats », dit Arthur Tzianabos, PDG de la société. « Il y a toujours une part de scepticisme face à quelque chose de nouveau, et ce que nous faisons est très nouveau. Je reconnais qu’il s’agit d’une technologie tout à fait nouvelle issue d’un laboratoire universitaire. Notre travail consiste à industrialiser le processus. »

Pour sa part, Saswati Chatterjee, cofondatrice de l’entreprise, a soumis les données détaillées de son laboratoire aux fins de publication, et affirme que celles-ci devraient bientôt dissiper les doutes. « Rien ne permet d’affirmer que nos résultats sont erronés », dit-elle.

traduction Mathieu Lepage

MIT Technology Review