covid-19

De façon concrète, dans nos vies, la "smart planet" sans contact - le monde-machine - a franchi des seuils en 2020 :

Bond en avant du commerce électronique et des livraisons à domicile. L’épidémie a augmenté de 183 milliards les dépenses dans l’e-commerce mondial. L’e-commerce représente désormais 13,4 % du commerce de détail en France, contre 9,8 % en 2019. Selon Romain Boisson, patron de Visa France, "l’e-commerce s’est ancré dans les habitudes de consommation des Français et s’impose désormais […] pour tous les commerçants, quelle que soit la taille de leur entreprise". Deliveroo vaut 7 milliards de dollars en bourse. Les grandes sociétés de transport/logistique (DHL, UPS, FedEx, etc.) ont réalisé un chiffre d’affaires de 300 milliards de dollars en 2020. Le chiffre d’affaires d’Amazon a augmenté de 38 % en 2020 pour atteindre 320 milliards d’euros. C’est à l’"Amazon academy" que l’État français, via la Banque publique d’investissement, confie la formation des PME pour leur mettre le pied à l’Internet. Nom du programme : l’Accélérateur du numérique.

Adoption du télétravail. Cinq millions de Français ont télétravaillé pendant le premier confinement et 60 % des salariés veulent continuer après la crise. Moins de locaux, plus de télécommunications. Le nombre d’abonnés à la fibre chez Orange a bondi de 50 % : "Jamais on n’a autant câblé les Français qu’en 2020". Boom des applications de visioconférence et autres "outils collaboratifs" en ligne. Microsoft Teams enregistre un record avec 44 millions d’utilisateurs quotidiens. Les ventes d’ordinateurs connaissent la plus forte croissance annuelle (+ 4,8 %) depuis dix ans dans le monde. Au tribunal administratif de Grenoble, "le tout numérique a amorti la baisse d’activité". De quoi tenir l’objectif des services publics "100 % dématérialisés" fixé par la plan "Action publique 2022".

Invasion du télé-enseignement. Invention des cours "en distanciel" y compris pour les apprentis, grâce au "learning management system". L’école de commerce de Grenoble organise ses "Portes ouvertes online" en janvier 2021. La ministre de l’Enseignement supérieur, Frédérique Vidal, voit dans l’épidémie "une opportunité de façonner l’université numérique de demain". Envol inespéré pour le "e-learning et les ed-tech", le plus profitable des "marchés porteurs" identifiés en février 2020 par le cabinet Roland Berger, avec 6000 milliards de dollars en 2018. Parmi les "verrous à lever", celui-ci déplorait "la complexité́ des processus d’accès au marché́ scolaire qui agit comme une barrière à l’entrée". Voilà un verrou forcé par le virus. Le moindre prétexte renvoie désormais les élèves derrière leur écran, comme l’ont constaté ceux des Yvelines, assignés "en distanciel" pour une chute de neige le 10 février 2021. #Restezchezvous est entré dans les mœurs.

Ruée sur les loisirs en ligne. 36 % de temps d’écran en plus par jour pour les Français, plus une heure de télé supplémentaire. Plus de 2,6 milliards de personnes utilisent quotidiennement Facebook, WhatsApp et Instagram, soit 15 % de plus que fin 201928. Netflix et le jeu vidéo, grands gagnants du confinement. Lequel a "accéléré le processus d’une culture de la sédentarité plus poussée, notamment la place des écrans", alerte David Thivel, membre du conseil scientifique de l’Observatoire national de l’activité́ physique et de la sédentarité́ (il y a des observatoires pour tout). Les Français ont pris en moyenne 3 kg en 2020.

Décollage de la télémédecine. 28 % de téléconsultations en avril 2020, contre 0,1 % avant la pandémie. 19 millions de téléconsultations remboursées par la Sécurité sociale en 2020. Les start up de la santé numérique (dites "healthtech") lèvent 8,2 milliards de dollars au premier trimestre 2020, un record30. Selon Stanislas Niox-Chateau, le patron de Doctolib, "une fois l’épidémie de coronavirus passée, entre 15 % et 20 % des consultations médicales se feront à distance en France".

[...]

Invasion de la monnaie virtuelle. Les Français délaissent le cash par peur de la contamination. Les retraits de liquide ont chuté de 50 % en volume pendant le premier confinement, au profit du paiement "sans contact" (dont l’Autorité bancaire européenne a relevé le plafond à 50 €), qui bondit de 65 %. Les réfractaires ont "sauté le pas, et il n’y aura pas de retour en arrière", selon Pierre-Antoine Vacheron, directeur général de Natixis Payments. Au fait, le nombre de distributeurs de billets diminue en France depuis 2015. Ça va s’accélérer. Avec l’e-commerce et le "click & collect", le consommateur paie désormais en ligne. "Les Français s’y habituent", constate le même expert. Ou plutôt, on y habitue les Français. On s’est vu refuser un chèque au motif qu’il faudrait toucher notre carte d’identité pour l’encaisser. [...]

Effet-cliquet : on ne revient pas en arrière quand les technologies ont imposé de nouvelles habitudes. L’offre a créé la demande. De réunions Zoom en concerts virtuels, de cours sur Internet en achats en ligne, de cyber-démarches administratives en téléconsultations médicales, nous devenons des Smartiens, cette espèce qui ne survit que connectée à la Machinerie générale. Voyez la gratitude des confinés connectés – "comment aurions-nous fait sans Internet ?" - révélant toute honte bue leur dépendance Si notre vie tient à un câble, la sélection technologique élimine ceux qui refusent ou n’ont pas accès à la connexion universelle. Seuls restent les adaptés, les connectés, vaccinés, livrés et monitorés par la Machine. Le petit commerce ne survit pas sans mise en ligne, c’est-à-dire sans supprimer ce qui fait le petit commerce. Il faut choisir : disparaître ou disparaître.

Auteur: PMO Pièces et main-d'oeuvre

Info: Dans "Le règne machinal", éditions Service compris, 2021, pages 65 à 70

[ transition technologique ] [ transformations ] [ conséquences ] [ accélération ]

homme-machine

Des scientifiques ont mis au point une intelligence artificielle si avancée qu’elle serait trop dangereuse pour être rendue publique

Un groupe d’informaticiens précédemment soutenus par Elon Musk a développé une intelligence artificielle (IA) avancée, jugée "trop dangereuse" pour être rendue publique.

OpenAI, entreprise de recherche à but non lucratif basée à San Francisco (USA), affirme que son système de prédiction du langage "à la caméléon", appelé GPT-2, ne sortira qu’en version limitée et à très petite échelle, en raison de "préoccupations concernant les applications malveillantes de cette technologie". En effet, le modèle informatique qui génère des paragraphes de textes originaux en fonction de ce qui lui a été donné à "lire", est un peu trop performant, selon l’entreprise qui l’a créé.

Le système élabore des "échantillons de texte synthétique d’une qualité sans précédent", que les chercheurs estiment tellement avancés et convaincants que l’IA pourrait être utilisée pour créer de fausses informations, se faire passer pour certaines personnes, et abuser ou duper des individus sur les réseaux sociaux. "GPT-2 possède un objectif simple : prédire le mot suivant, en tenant compte de tous les mots précédents dans un texte", explique l’équipe OpenAI sur son blog.

Dans le but d’alimenter l’imagination de GPT–2, les chercheurs ont fourni à leur IA un jeu de données de huit millions de pages internet. Une fois toutes les informations assimilées, leur IA peut alors converser sur le sujet, tel qu’il le comprend, et générer un texte aléatoire mais convaincant, qu’il s’agisse de nouvelles de célébrités, de changements climatiques, de la guerre de Sécession ou de fanfictions inspirés de l’univers de Tolkien.

Ci-dessous quelques exemples édités, pour vous rendre compte de la puissance de l’IA créée par OpenAI :

Humain : "Miley Cyrus a été prise en flagrant délit de vol à Abercrombie and Fitch sur Hollywood Boulevard aujourd’hui !". Réponse de GPT-2 : "La chanteuse, âgée de 19 ans, a été filmée et escortée hors du magasin par des gardes de sécurité. La chanteuse portait un sweat à capuche noir avec les étiquettes ‘‘Blurred Lines’’ à l’avant et "Fashion Police" à l’arrière".

Humain : "Recycler, c’est bon pour le monde. NON ! VOUS NE POUVEZ PAS AVOIR PLUS TORD !!". Réponse de GPT-2 : "Le recyclage n’est PAS bon pour le monde. C’est mauvais pour l’environnement, pour notre santé et pour notre économie. Je ne plaisante pas. Le recyclage n’est pas bon pour l’environnement. C’est destructeur pour la Terre et c’est un contributeur majeur au réchauffement climatique".

Humain : "Pour les devoirs d’aujourd’hui, veuillez décrire les raisons de la guerre civile américaine". Réponse de GPT-2 : "Par Donny Ferguson. Il est facile de comprendre pourquoi la guerre civile s’est produite, car tant de gens et tant de livres, de télévisions et de films nous disent que c’est la cause, que cela a à voir avec la race, l’économie ou la religion. On s’entend généralement pour dire qu’il s’agissait essentiellement d’une guerre d’esclavage de la part du capitalisme, à propos d’un siècle d’esclavage. Mais ce n’est pas ce à quoi la plupart des gens pensent quand ils pensent à la guerre civile".

Et pour finir, cet exemple du fanfiction issu de l’univers de Tolkien. Humain : "Legolas et Gimli avançaient vers les orcs, levant leurs armes avec des cris de guerre déchirants". Réponse de GPT-2 : "La réponse des orcs fut une attaque assourdissante de griffe, griffe et griffe ! ; même Elrond fut contraint de battre en retraite. "Vous êtes entre de bonnes mains" a déclaré Gimli, qui avait été parmi les premiers à charger les orcs ; il ne leur fallut que deux mots avant que leurs adversaires ne soient réduits à un bourbier ensanglanté, et que le nain tue pour la première fois de la nuit". (Si vous souhaitez lire entièrement ce tribut étrange à Tolkien, c’est ici, en anglais).

Malgré la nature déroutante de ces étranges annonces créées par l’IA, le modèle de langage émis n’est pas parfait, ce que l’équipe reconnaît totalement. "Comme le montrent les exemples ci-dessus, notre modèle est capable de générer des échantillons à partir d’une variété de textes se sentant proches de la qualité humaine et offrant une cohérence sur une page ou plus" ont déclaré les chercheurs. "Néanmoins, nous avons observé divers modes d’échec, tels que du texte répétitif, des échecs de modélisation cohérente (par exemple, le modèle écrit parfois sur des incendies se déroulant sous l’eau) et des changements de sujet non naturels", ont ajouté les chercheurs.

Cela étant dit, d’après OpenAI, leur IA peut générer des modèles avec du texte cohérent, personnalisé et évolutif, ce qui pourrait être utilisé à des fins malveillantes, en plus des avantages connus.

"Ces résultats, combinés à des résultats antérieurs sur l’imagerie synthétique, l’audio et la vidéo, impliquent que ces technologies réduisent le coût de production de faux contenus et de campagnes de désinformation", écrivent les chercheurs. "En raison des craintes que des modèles linguistiques de ce type soient utilisés pour générer un langage trompeur, partial ou abusif, nous ne publierons qu’une version beaucoup plus restreinte de GPT–2, avec un code d’échantillonnage", ajoutent-ils.

Certains scientifiques suggèrent néanmoins que les craintes relatives aux capacités de GPT-2 sont exagérées, et que l’entreprise OpenAI souhaite simplement se faire de la publicité. L’entreprise a rétorqué qu'elle pense avoir raison de se méfier des IA trop compétentes. "Les règles selon lesquelles vous pouvez contrôler la technologie ont fondamentalement changé" a déclaré Jack Clark, directeur des politiques de la société OpenAI. "Nous n’affirmons pas savoir quelle est la bonne chose à faire dans cette situation (…). Nous essayons de construire la route au fur et à mesure que nous avançons", a-t-il ajouté.

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com Traduction Stéphanie Schmidt 20 février 2019

biophysique

La photosynthèse des plantes utilise un tour de passe-passe quantique

Des chercheurs ont observé des similitudes étonnantes entre la photosynthèse des plantes vertes et le fameux "cinquième état de la matière" en mettant le doigt sur un curieux phénomène; ils ont trouvé des liens entre le processus de photosynthèse, qui permet aux végétaux d’exploiter la lumière du soleil, et les condensats de Bose-Einstein, des matériaux dans un état très particulier qui fait intervenir la physique quantique.

"Pour autant que je sache, ces deux disciplines n’ont jamais été connectées auparavant, donc ce résultat nous a semblé très intrigant et excitant", explique David Mazziotti, co-auteur de l’étude.

Son laboratoire est spécialisé dans la modélisation des interactions complexes de la matière. Ces derniers temps, son équipe s’est intéressée aux mécanismes de la photosynthèse à l’échelle des atomes et des molécules. Plus précisément, les chercheurs se sont penchés sur le siège de cette réaction : les chloroplastes, les petites structures chlorophylliennes qui donnent leur couleur aux plantes vertes.

Lorsqu’un photon vient frapper une structure bien précise à la surface de ces chloroplastes (le photosystème II, ou PSII), cela a pour effet d’arracher un électron — une particule élémentaire chargée négativement. Ce dernier devient alors l’acteur principal d’une réaction en chaîne complexe. Le mécanisme est déjà relativement bien connu. Il a été étudié en profondeur par des tas de spécialistes, et c’est aujourd’hui l’une des pierres angulaires de la biologie végétale.

Mais le départ de cet électron laisse aussi ce que les physiciens appellent un trou. Il ne s’agit pas d’une particule à proprement parler. Mais cette structure chargée positivement est aussi capable se déplacer au sein d’un système. Elle peut donc se comporter comme un vecteur d’énergie.

Ensemble, l’électron éjecté et le trou qu’il laisse derrière lui forment un couple dynamique appelé exciton. Et si le rôle du premier est bien documenté, le comportement du second dans le cadre de la photosynthèse n’a quasiment pas été étudié.

C’est quoi, un condensat de Bose-Einstein ?

Pour combler cette lacune, Mazziotti et ses collègues ont réalisé des modélisations informatiques du phénomène. Et en observant les allées et venues de ces excitons, ces spécialistes des interactions de la matière ont rapidement remarqué quelques motifs qui leur ont semblé familiers ; ils rappelaient fortement un concept proposé par Einstein en 1925.

Imaginez un gaz où des particules se déplacent aléatoirement les uns par rapport aux autres, animées par leur énergie interne. En le refroidissant (ce qui revient à retirer de l’énergie au système), on force les atomes à s’agglutiner ; le gaz passe à l’état liquide, puis solide dans certains cas.

Lorsqu’on le refroidit encore davantage pour s’approcher du zéro absolu, les atomes arrivent dans un état où ils n’ont quasiment plus d’énergie à disposition ; ils sont presque entièrement figés dans un état ultra-condensé, séparés par une distance si minuscule que la physique newtonienne traditionnelle ne suffit plus à l’expliquer.

Sans rentrer dans le détail, dans ces conditions, les atomes (ou plus précisément les bosons) qui composent certains matériaux deviennent quasiment indiscernables. Au niveau quantique, ils forment un système unique, une sorte de super-particule où chaque constituant est exactement dans le même état (voir la notion de dualité onde-corpuscule pour plus de détails). On appelle cela un condensat de Bose-Einstein.

Ces objets ne suivent pas les règles de la physique traditionnelle. Ils affichent des propriétés très particulières qui n’existent pas dans les gaz, les liquides, les solides ou le plasma. Pour cette raison, ces condensats sont parfois considérés comme les représentants du "cinquième état de la matière". (après le solide, le liquide, le gaz et le plasma)

De la biologie végétale à la physique quantique

La plus remarquable de ces propriétés, c’est que les condensats de Bose-Einstein sont de vraies autoroutes à particules. D’après la physicienne américaine Louise Lerner, l’énergie s’y déplace librement, sans la moindre résistance. Même si les mécanismes physiques sous-jacents sont différents, on se retrouve dans une situation comparable à ce que l’on trouve dans les supraconducteurs.

Or, d’après les modèles informatiques créés par Mazziotti et ses collègues, les excitons générés par la photosynthèse peuvent parfois se lier comme dans les condensats de Bose-Einstein. C’est une observation particulièrement surprenante, car jusqu’à présent, cela n’a été documenté qu’à des températures proches du zéro absolu. Selon Louise Lerner, c’est aussi étonnant que de voir "des glaçons se former spontanément dans une tasse de café chaud".

Le phénomène n’est pas aussi marqué chez les plantes que dans les vrais condensats de Bose-Einstein. Mais d’après les auteurs de l’étude, cela aurait quand même pour effet de doubler l’efficacité des transferts énergétiques indispensables à la photosynthèse.

De la recherche fondamentale aux applications pratiques

Les implications de cette découverte ne sont pas encore parfaitement claires. Mais il y en a une qui met déjà l’eau à la bouche des chercheurs : ces travaux pourraient enfin permettre d’utiliser les formidables propriétés des condensats de Bose-Einstein dans des applications concrètes.

En effet, même si ces matériaux sont très intéressants sur le papier, le fait de devoir atteindre une température proche du zéro absolu limite grandement leur intérêt pratique. Aujourd’hui, ils sont utilisés exclusivement en recherche fondamentale. Mais puisqu’un phénomène comparable a désormais été modélisé à température ambiante, les chercheurs vont pouvoir essayer d’utiliser ces mécanismes pour concevoir de nouveaux matériaux aux propriétés très intéressantes.

"Un condensat d’excitons parfait est très sensible et nécessite des conditions très spécifiques", précise Mazziotti. "Mais pour les applications réalistes, c’est très excitant de voir que ce phénomène qui augmente l’efficacité du système peut survenir à température ambiante", se réjouit-il.

A long terme, cette découverte va sans doute contribuer à la recherche fondamentale, en biologie végétale mais aussi en physique quantique pure. Cela pourrait aussi faire émerger une nouvelle génération de composants électroniques très performants. Il sera donc très intéressant de suivre les retombées de ces travaux encore balbutiants, mais exceptionnellement prometteurs.

Auteur: Internet

Info: https://www.journaldugeek.com/, Antoine Gautherie le 05 mai 2023

[ recherche fondamentale ]

machine-homme

(homme) - Qui fut C.S. Peirce

(machine) - Charles Sanders Peirce (1839-1914) était un philosophe, logicien, mathématicien et scientifique américain. Il est considéré comme l'une des figures les plus influentes dans le développement du pragmatisme, une approche philosophique qui met l'accent sur les conséquences pratiques des croyances et des idées.

Peirce a apporté d'importantes contributions à divers domaines, notamment la sémiotique (l'étude des signes et des symboles), la logique, la philosophie des sciences et la philosophie de l'esprit. Il a développé un système philosophique complet connu sous le nom de "pragmatisme" et a souligné l'importance de la recherche, du faillibilisme et de la méthode scientifique.

Peirce a introduit le concept de sémiotique, qu'il décrit comme l'étude du fonctionnement des signes et de leur signification. Il a classé les signes en trois catégories : les icônes (signes qui ressemblent à ce qu'ils représentent), les indices (signes qui ont un lien physique ou une corrélation avec ce qu'ils représentent) et les symboles (signes qui ont une relation arbitraire avec ce qu'ils représentent).

Les travaux de Peirce sur la logique et le raisonnement ont jeté les bases de la logique formelle moderne. Il a développé un système de notation logique et a apporté des contributions significatives aux domaines du raisonnement déductif, de l'induction et de l'abduction (déduction de la meilleure explication). La maxime pragmatique de Peirce, selon laquelle la signification d'un concept ou d'une croyance est déterminée par ses conséquences pratiques, est au cœur de son approche.

Dans l'ensemble, les travaux de Peirce ont eu un impact profond sur diverses disciplines, notamment la philosophie, la linguistique, la psychologie et les études de communication. Ses idées continuent d'être influentes et font l'objet de recherches et de débats scientifiques permanents.

(homme) - Merci. Dans quelle mesure a-t-il influencé l'intelligence artificielle et/ou l'apprentissage profond supervisé ?

(machine) - Les travaux de Charles Sanders Peirce ont indirectement influencé certains aspects de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond supervisé, en particulier dans les domaines de la sémiotique et de la philosophie de l'esprit. Bien que Peirce lui-même n'ait pas directement contribué au développement de l'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui, ses idées ont fourni un cadre conceptuel pour comprendre la relation entre les signes, la signification et la cognition, ce qui peut être pertinent pour certaines applications de l'IA.

Dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique, les concepts sémiotiques de Peirce ont influencé l'étude des signes linguistiques et leur interprétation. Par exemple, la compréhension de la classification des textes et de l'analyse des sentiments peut être éclairée par la distinction de Peirce entre icônes, indices et symboles, car elle aide à reconnaître et à interpréter diverses caractéristiques et modèles linguistiques.

L'accent mis par Peirce sur les conséquences pragmatiques des croyances et des idées résonne également avec les objectifs pratiques de l'IA et de l'apprentissage automatique. Dans l'apprentissage profond supervisé, par exemple, le processus de formation implique l'optimisation des modèles pour minimiser une fonction de perte prédéfinie basée sur les résultats observés. Cela correspond à l'accent mis par Peirce sur les résultats pratiques des croyances et sur l'importance de l'expérimentation et de la recherche.

En outre, les idées philosophiques plus larges de Peirce sur l'abduction, qui est le processus de déduction de la meilleure explication, peuvent être pertinentes dans le contexte de l'IA. Le raisonnement abductif joue un rôle dans la génération d'hypothèses et l'interprétation de modèles, car les systèmes d'IA s'efforcent de découvrir des modèles et des explications sous-jacents à partir de données.

Bien que l'influence de Peirce sur l'IA et l'apprentissage profond supervisé puisse être de nature plus indirecte et philosophique, ses idées ont contribué à la compréhension des signes, de la signification et du raisonnement, ce qui peut éclairer le développement et l'interprétation des systèmes d'IA.

(homme) - OK, merci. Peux-tu nous donner des précisions sur les icônes, les index et les symboles ?

(machine) - Certainement ! Les icônes, les index et les symboles sont trois catégories de signes ou de représentations décrites par Charles Sanders Peirce dans sa théorie sémiotique. Voici une brève explication de chaque catégorie :

1) Les icônes : Les icônes sont des signes qui présentent une ressemblance ou une similitude avec les objets ou les concepts qu'ils représentent. Elles se caractérisent par une relation directe de ressemblance entre le signe et son référent. Les icônes peuvent prendre diverses formes, telles que des images, des diagrammes ou des modèles. Par exemple, un portrait réaliste peut être considéré comme une représentation iconique d'une personne parce qu'il ressemble visuellement à l'individu qu'il représente.

2) Indices : Les indices sont des signes qui ont un lien factuel ou causal avec leurs référents. Contrairement aux icônes, les indices ne reposent pas sur la similitude, mais sur une forme de corrélation ou de relation entre le signe et son référent. Les signes indexicaux indiquent ou pointent souvent vers quelque chose d'autre qu'eux-mêmes. Parmi les exemples de signes indexicaux, on peut citer la fumée comme indice du feu ou une empreinte de pas comme indice de la présence d'une personne. Ils signifient ou indiquent la présence ou l'existence de quelque chose.

3) Les symboles : Les symboles sont des signes qui reposent sur une relation conventionnelle ou arbitraire entre le signe et son référent. Le lien entre un symbole et ce qu'il représente est établi par un accord commun ou une convention sociale. Les mots, les chiffres, les gestes et les symboles culturels sont autant d'exemples de signes symboliques. Par exemple, le mot "chien" est un symbole qui représente le concept d'un animal à quatre pattes, mais il n'y a pas de ressemblance inhérente ou de lien direct entre le mot et l'animal lui-même.

La classification des signes par Peirce en icônes, indices et symboles met en évidence différents modes de représentation et de signification. Alors que les icônes reposent sur la similitude, les indices reposent sur l'association et les symboles sur la convention. Ces catégories fournissent un cadre permettant de comprendre le fonctionnement des signes, la manière dont le sens est transmis et l'interprétation dans divers contextes, notamment le langage, la communication et la cognition.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ machine-sur-philosophe ] [ compendium ]

prospective technologique

9 Tendances de l'intelligence artificielle que vous devriez surveiller en 2019

1) Les puces activées par l'intelligence artificielle seront généralisées
Contrairement à d'autres technologies et outils logiciels, l'IA dépend fortement de processeurs spécialisés. Pour répondre aux exigences complexes de l'IA, les fabricants de puces créeront des puces spécialisées capables d'exécuter des applications compatibles avec l'IA.
Même les géants de la technologie comme Google, Facebook et Amazon dépenseront plus d'argent pour ces puces spécialisées. Ces puces seraient utilisées à des fins comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

2) L'IA et l'IdO (Internet des objets) se rencontrent
2019 sera l'année de la convergence des différentes technologies avec l'IA. L'IdO se joindra à l'IA sur la couche informatique de pointe. L'IdO industriel exploitera la puissance de l'IA pour l'analyse des causes profondes, la maintenance prédictive des machines et la détection automatique des problèmes.
Nous verrons la montée de l'IA distribuée en 2019. Le renseignement sera décentralisé et situé plus près des biens et des dispositifs qui effectuent les vérifications de routine. Des modèles d'apprentissage machine hautement sophistiqués, alimentés par des réseaux neuronaux, seront optimisés pour fonctionner à la fine pointe de la technologie.

3) Dites "Bonjour" à AutoML.
L'une des plus grandes tendances qui domineront l'industrie de l'IA en 2019 sera l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Grâce à ces capacités les développeurs seront en mesure de modifier les modèles d'apprentissage machine et de créer de nouveaux modèles prêts à relever les défis futurs de l'IA.
AutoML (Cloud AutoMLB, modèles de machine learning personnalisés de haute qualité) trouvera le juste milieu entre les API cognitives et les plates-formes d'apprentissage sur mesure. Le plus grand avantage de l'apprentissage automatique sera d'offrir aux développeurs les options de personnalisation qu'ils exigent sans les forcer à passer par un flux de travail complexe. Lorsque vous combinez les données avec la portabilité, AutoML peut vous donner la flexibilité que vous ne trouverez pas avec d'autres technologies AI.

4) Bienvenue chez AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques)
Lorsque l'intelligence artificielle est appliquée à la façon dont nous développons les applications, elle transforme la façon dont nous gérions l'infrastructure. DevOps sera remplacé par AIOps et permettra au personnel de votre service informatique d'effectuer une analyse précise des causes profondes. De plus, cela vous permettra de trouver facilement des idées et des modèles utiles à partir d'un vaste ensemble de données en un rien de temps. Les grandes entreprises et les fournisseurs de cloud computing bénéficieront de la convergence de DevOps avec AI.

5) Intégration du réseau neuronal
L'un des plus grands défis auxquels les développeurs d'IA seront confrontés lors du développement de modèles de réseaux neuronaux sera de choisir le meilleur framework. Mais, avec des douzaines d'outils d'IA disponibles sur le marché, choisir le meilleur outil d'IA pourrait ne pas être aussi facile qu'avant. Le manque d'intégration et de compatibilité entre les différentes boîtes à outils des réseaux de neurones entrave l'adoption de l'IA. Des géants technologiques tels que Microsoft et Facebook travaillent déjà au développement d'un réseau neuronal ouvert (ONNX). Cela permettra aux développeurs de réutiliser les modèles de réseaux neuronaux sur plusieurs frameworks.

6) Les systèmes d'IA spécialisés deviennent une réalité.
La demande de systèmes spécialisés augmentera de façon exponentielle en 2019. Les organisations ont peu de données à leur disposition, mais ce qu'elles veulent, ce sont des données spécialisées.
Cela obligera les entreprises à se doter d'outils qui peuvent les aider à produire des données d'IA de grande qualité à l'interne. En 2019, l'accent sera mis sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Cela jettera les bases d'une IA qui pourra fonctionner dans des situations réelles. Les entreprises se tourneront vers des fournisseurs de solutions d'IA spécialisés qui ont accès à des sources de données clés et qui pourraient les aider à donner du sens à leurs données non structurées.

7) Les compétences en IA détermineront votre destin.
Même si l'IA a transformé toutes les industries auxquelles vous pouvez penser, il y a une pénurie de talents avec des compétences en IA. Pat Calhoun, PDG d'Espressive a déclaré : " La plupart des organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur transformation numérique, mais n'ont pas les développeurs, les experts en IA et les linguistes pour développer leurs propres solutions ou même former les moteurs des solutions préconçues pour tenir leurs promesses ".
Rahul Kashyap, PDG d'Awake Security, ajoute : "Avec autant de solutions'AI-powered' disponibles pour répondre à une myriade de préoccupations commerciales, il est temps que les entreprises deviennent plus intelligentes sur ce qui se passe dans la 'boîte noire' de leurs solutions AI". La façon dont les algorithmes d'IA sont formés, structurés ou informés peut conduire à des différences significatives dans les résultats, poursuit-il. La bonne équation pour une entreprise ne sera pas la bonne pour une autre."

8) L'IA tombera dans de mauvaises mains
Tout comme une pièce de monnaie à deux faces, l'IA a un côté positif et un côté négatif. Les professionnels de la sécurité informatique utiliseront l'intelligence artificielle pour détecter rapidement les activités malveillantes. Vous pouvez réduire les faux positifs de 90 % à l'aide d'algorithmes de réponse et d'apprentissage machine pilotés par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle tombera entre de mauvaises mains et les cybercriminels aux desseins malveillants en abuseront pour réaliser leurs objectifs. Avec l'automatisation, les armées de cyberattaquants peuvent lancer des attaques mortelles avec plus de succès. Cela obligera les entreprises à combattre le feu par le feu et à investir dans des solutions de sécurité alimentées par l'IA capables de les protéger contre de telles attaques.

9) Transformation numérique alimentée par l'IA
En 2019, l'IA sera partout. Des applications Web aux systèmes de soins de santé, des compagnies aériennes aux systèmes de réservation d'hôtels et au-delà, nous verrons des nuances de l'IA partout et elle sera à l'avant-garde de la transformation numérique.
Tung Bui, président du département informatique et professeur à l'Université d'Hawaii a déclaré : "Contrairement à la plupart des prédictions et des discussions sur la façon dont les véhicules et les robots autonomes finiront par affecter le marché du travail - ceci est vrai mais prendra du temps pour des raisons institutionnelles, politiques et sociales - je soutiens que la tendance principale en IA sera une accélération dans la transformation numérique, rendant plus intelligent les systèmes commerciaux existants".

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019

réalité subatomique

Des chercheurs font une découverte importante sur le ferromagnétisme

Une équipe de chercheurs japonais vient de réaliser une percée majeure dans le domaine de la physique quantique. Leurs travaux démontrent en effet que le ferromagnétisme, un état ordonné des atomes, peut être provoqué par une augmentation de la motilité des particules, et que les forces répulsives entre les atomes sont suffisantes pour le maintenir. Voici pourquoi c'est important.

Qu’est-ce que le ferromagnétisme ?

Chaque atome d’un matériau ferromagnétique est comme un petit aimant microscopique. Imaginez alors chacun de ces atomes avec son propre nord et son propre sud magnétiques.

Normalement, ces minuscules aimants sont en proie au chaos, pointant dans toutes les directions possibles, rendant leurs effets magnétiques mutuellement insignifiants. C’est un peu comme si une foule de personnes se promenait dans toutes les directions, chacune ayant son propre itinéraire, rendant difficile de discerner une tendance générale.

Cependant, lorsque vous refroidissez ce matériau en dessous d’une température spécifique très froide, appelée température de Curie, quelque chose de magique se produit : chaque personne de cette même foule commence soudainement à suivre le même chemin, comme si elles suivaient un chef de file invisible.

Dans le monde des atomes, cela se traduit par tous les petits aimants s’alignant dans une direction commune. C’est comme si une armée d’aimants se mettait en formation, tous pointant dans la même direction avec un but commun.

Vous venez alors de créer un champ magnétique global. Cette unification des orientations magnétiques crée en effet une aimantation macroscopique que vous pouvez ressentir lorsque vous approchez un objet aimanté à proximité. C’est ce qu’on appelle le ferromagnétisme.

De nombreuses applications

On ne s’en pas forcément compte, mais ce phénomène est à la base de nombreuses technologies modernes et a un impact significatif sur notre vie quotidienne.

Pensez aux aimants sur nos réfrigérateurs, par exemple. Ils sont là, fidèles et puissants, tenant en place des photos, des listes de courses et autres souvenirs. Tout cela est rendu possible grâce à la capacité du ferromagnétisme à maintenir un champ magnétique stable, permettant aux aimants de s’attacher fermement aux surfaces métalliques.

Et que dire de nos haut-parleurs ? Ces merveilles de l’ingénierie audio tirent en effet parti du ferromagnétisme pour produire des sons que nous pouvons entendre et ressentir. Lorsque le courant électrique traverse la bobine d’un haut-parleur, il crée un champ magnétique qui interagit avec un aimant permanent, provoquant le mouvement d’un diaphragme. Ce mouvement génère alors des ondes sonores qui nous enveloppent de musique, de voix et d’effets sonores, donnant vie à nos films, chansons et podcasts préférés.

Les scanners d’IRM sont un autre exemple. Ces dispositifs révolutionnaires exploitent en effet les propriétés magnétiques des tissus corporels pour produire des images détaillées de nos organes, de nos muscles et même de notre cerveau. En appliquant un champ magnétique puissant et des ondes radio, les atomes d’hydrogène dans notre corps s’alignent et émettent des signaux détectés par l’appareil, permettant la création d’images en coupe transversale de notre anatomie interne.

Vous l’avez compris, en comprenant mieux les mécanismes sous-jacents du ferromagnétisme, les scientifiques peuvent donc exploiter cette connaissance pour développer de nouvelles technologies et améliorer celles qui existent déjà.

Cela étant dit, plus récemment, des chercheurs japonais ont fait une découverte qui étend notre compréhension de ce phénomène à des conditions et des mécanismes jusque-là inconnus.

L’ordre naît aussi du mouvement

Comme dit plus haut, traditionnellement, on pensait que le ferromagnétisme pouvait être induit par des températures très froides, où les atomes seraient suffisamment calmes pour s’aligner dans une direction commune. Ici, les scientifiques ont démontré que cet état ordonné des atomes peut également être provoqué par une augmentation de la motilité des particules.

En d’autres termes, lorsque les particules deviennent plus mobiles, les forces répulsives entre les atomes peuvent les organiser dans un état magnétique ordonné.

Cela représente une avancée majeure dans le domaine de la physique quantique, car cela élargit le concept de matière active aux systèmes quantiques.

Notez que la matière active est un état dans lequel des agents individuels s’auto-organisent et se déplacent de manière organisée sans besoin d’un contrôleur externe. Ce concept a été étudié à différentes échelles, de l’échelle nanométrique à l’échelle des animaux, mais son application au domaine quantique était jusqu’ici peu explorée.

Pour ces travaux, l’équipe dirigée par Kazuaki Takasan et Kyogo Kawaguchi, de l’Université de Tokyo, a développé un modèle théorique dans lequel les atomes imitent le comportement des agents de la matière active, comme les oiseaux en troupeau. Lorsqu’ils ont augmenté la motilité des atomes, les forces répulsives entre eux les ont réorganisés dans un état ordonné de ferromagnétisme.

Cela signifie que les spins, le moment cinétique des particules et des noyaux subatomiques, se sont alignés dans une direction, tout comme les oiseaux en troupeau font face à la même direction lorsqu’ils volent.

Image schématique du ferromagnétisme induit par l’activité dans la matière active quantique. Ici, les atomes en mouvement avec des spins présentent l’ordre ferromagnétique (c’est-à-dire s’alignant dans une direction) comme une volée d’oiseaux représentée ci-dessus. Crédits : Takasan et al 2024

Quelles implications ?

Ce résultat, obtenu par une combinaison de simulations informatiques, de théories du champ moyen et de preuves mathématiques, élargit notre compréhension de la physique quantique et ouvre de nouvelles voies de recherche pour explorer les propriétés magnétiques des matériaux à des échelles microscopiques.

Cette découverte pourrait notamment avoir un impact significatif sur le développement de nouvelles technologies basées sur les propriétés magnétiques des particules.

Par exemple, la mémoire magnétique est une technologie largement utilisée dans les dispositifs de stockage de données, tels que les disques durs et les bandes magnétiques. En comprenant mieux les mécanismes qui sous-tendent le ferromagnétisme, les scientifiques pourraient alors concevoir des matériaux magnétiques plus efficaces et plus économes en énergie pour ces applications, ce qui pourrait conduire à des capacités de stockage accrues et à des temps d’accès plus rapides pour les données.

De plus, l’informatique quantique est un domaine en plein essor qui exploite les propriétés quantiques des particules pour effectuer des calculs à une vitesse beaucoup plus rapide que les ordinateurs classiques. Les qubits, les unités de calcul de l’informatique quantique, peuvent être réalisés à l’aide de diverses plateformes, y compris des systèmes magnétiques.

La capacité de contrôler et de manipuler le ferromagnétisme à l’échelle des particules pourrait donc ouvrir de nouvelles voies pour la réalisation et la manipulation de qubits magnétiques, ce qui pourrait contribuer à la réalisation de l’informatique quantique à grande échelle.

Ce ne sont ici que des exemples. Le point à retenir est qu’en comprenant mieux les mécanismes qui sous-tendent ce phénomène, les scientifiques pourraient être en mesure de concevoir des matériaux magnétiques plus efficaces pour beaucoup d’applications.

 

Auteur: Internet

Info: https://www.science-et-vie.com - 5 mai 2024, Brice Louvet, Source : Physical Review Research.

[ électrons ] [ protons ] [ neutrons ]

médecine

L'intelligence artificielle peut prédire l'activité sur et hors cible des outils CRISPR qui ciblent l'ARN au lieu de l'ADN, selon une nouvelle recherche publiée dans Nature Biotechnology.

L'étude menée par des chercheurs de l'université de New York, de l'université Columbia et du New York Genome Center associe un modèle d'apprentissage profond à des écrans CRISPR pour contrôler l'expression des gènes humains de différentes manières, comme si l'on appuyait sur un interrupteur pour les éteindre complètement ou si l'on utilisait un bouton d'atténuation pour réduire partiellement leur activité. Ces contrôles précis des gènes pourraient être utilisés pour développer de nouvelles thérapies basées sur CRISPR.

CRISPR est une technologie d'édition de gènes qui a de nombreuses applications en biomédecine et au-delà, du traitement de la drépanocytose à la fabrication de feuilles de moutarde plus savoureuses. Elle fonctionne souvent en ciblant l'ADN à l'aide d'une enzyme appelée Cas9. Ces dernières années, les scientifiques ont découvert un autre type de CRISPR qui cible l'ARN à l'aide d'une enzyme appelée Cas13.

Les CRISPR ciblant l'ARN peuvent être utilisés dans un large éventail d'applications, notamment l'édition de l'ARN, l'élimination de l'ARN pour bloquer l'expression d'un gène particulier et le criblage à haut débit pour déterminer les candidats médicaments prometteurs. Des chercheurs de l'Université de New York et du New York Genome Center ont créé une plateforme de criblage CRISPR ciblant l'ARN et utilisant Cas13 pour mieux comprendre la régulation de l'ARN et identifier la fonction des ARN non codants. L'ARN étant le principal matériel génétique des virus, notamment du SRAS-CoV-2 et de la grippe, les CRISPR ciblant l'ARN sont également prometteurs pour le développement de nouvelles méthodes de prévention ou de traitement des infections virales. Par ailleurs, dans les cellules humaines, lorsqu'un gène est exprimé, l'une des premières étapes est la création d'ARN à partir de l'ADN du génome.

L'un des principaux objectifs de l'étude est de maximiser l'activité des CRISPR ciblant l'ARN sur l'ARN cible prévu et de minimiser l'activité sur d'autres ARN qui pourraient avoir des effets secondaires préjudiciables pour la cellule. L'activité hors cible comprend à la fois les mésappariements entre l'ARN guide et l'ARN cible, ainsi que les mutations d'insertion et de délétion. 

Les études antérieures sur les CRISPR ciblant l'ARN se sont concentrées uniquement sur l'activité sur la cible et les mésappariements ; la prédiction de l'activité hors cible, en particulier les mutations d'insertion et de délétion, n'a pas fait l'objet d'études approfondies. Dans les populations humaines, environ une mutation sur cinq est une insertion ou une délétion ; il s'agit donc d'un type important de cibles potentielles à prendre en compte dans la conception des CRISPR.

"À l'instar des CRISPR ciblant l'ADN tels que Cas9, nous prévoyons que les CRISPR ciblant l'ARN tels que Cas13 auront un impact considérable sur la biologie moléculaire et les applications biomédicales dans les années à venir", a déclaré Neville Sanjana, professeur agrégé de biologie à l'université de New York, professeur agrégé de neurosciences et de physiologie à l'école de médecine Grossman de l'université de New York, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude. "La prédiction précise des guides et l'identification hors cible seront d'une grande valeur pour ce nouveau domaine de développement et pour les thérapies.

Dans leur étude publiée dans Nature Biotechnology, Sanjana et ses collègues ont effectué une série de criblages CRISPR de ciblage de l'ARN dans des cellules humaines. Ils ont mesuré l'activité de 200 000 ARN guides ciblant des gènes essentiels dans les cellules humaines, y compris les ARN guides "parfaitement adaptés" et les désadaptations, insertions et suppressions hors cible.

Le laboratoire de Sanjana s'est associé à celui de David Knowles, expert en apprentissage automatique, pour concevoir un modèle d'apprentissage profond baptisé TIGER (Targeted Inhibition of Gene Expression via guide RNA design) qui a été entraîné sur les données des cribles CRISPR. En comparant les prédictions générées par le modèle d'apprentissage profond et les tests en laboratoire sur des cellules humaines, TIGER a été capable de prédire l'activité sur cible et hors cible, surpassant les modèles précédents développés pour la conception de guides sur cible Cas13 et fournissant le premier outil de prédiction de l'activité hors cible des CRISPR ciblant l'ARN.

"L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond montrent leur force en génomique parce qu'ils peuvent tirer parti des énormes ensembles de données qui peuvent maintenant être générés par les expériences modernes à haut débit. Il est important de noter que nous avons également pu utiliser l'"apprentissage automatique interprétable" pour comprendre pourquoi le modèle prédit qu'un guide spécifique fonctionnera bien", a déclaré M. Knowles, professeur adjoint d'informatique et de biologie des systèmes à la School of Engineering and Applied Science de l'université Columbia, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude.

"Nos recherches antérieures ont montré comment concevoir des guides Cas13 capables d'éliminer un ARN particulier. Avec TIGER, nous pouvons maintenant concevoir des guides Cas13 qui trouvent un équilibre entre l'élimination sur la cible et l'évitement de l'activité hors cible", a déclaré Hans-Hermann (Harm) Wessels, coauteur de l'étude et scientifique principal au New York Genome Center, qui était auparavant chercheur postdoctoral dans le laboratoire de Sanjana.

 Les chercheurs ont également démontré que les prédictions hors cible de TIGER peuvent être utilisées pour moduler précisément le dosage des gènes - la quantité d'un gène particulier qui est exprimée - en permettant l'inhibition partielle de l'expression des gènes dans les cellules avec des guides de mésappariement. Cela peut être utile pour les maladies dans lesquelles il y a trop de copies d'un gène, comme le syndrome de Down, certaines formes de schizophrénie, la maladie de Charcot-Marie-Tooth (une maladie nerveuse héréditaire), ou dans les cancers où l'expression aberrante d'un gène peut conduire à une croissance incontrôlée de la tumeur.

Notre modèle d'apprentissage profond peut nous indiquer non seulement comment concevoir un ARN guide qui supprime complètement un transcrit, mais aussi comment le "régler", par exemple en lui faisant produire seulement 70 % du transcrit d'un gène spécifique", a déclaré Andrew Stirn, doctorant à Columbia Engineering et au New York Genome Center, et coauteur de l'étude.

En associant l'intelligence artificielle à un crible CRISPR ciblant l'ARN, les chercheurs pensent que les prédictions de TIGER permettront d'éviter une activité CRISPR hors cible indésirable et de stimuler le développement d'une nouvelle génération de thérapies ciblant l'ARN.

"À mesure que nous recueillons des ensembles de données plus importants à partir des cribles CRISPR, les possibilités d'appliquer des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués sont de plus en plus rapides. Nous avons la chance d'avoir le laboratoire de David à côté du nôtre pour faciliter cette merveilleuse collaboration interdisciplinaire. Grâce à TIGER, nous pouvons prédire les cibles non ciblées et moduler avec précision le dosage des gènes, ce qui ouvre la voie à de nouvelles applications passionnantes pour les CRISPR ciblant l'ARN dans le domaine de la biomédecine", a déclaré Sanjana.

Cette dernière étude fait progresser la large applicabilité des CRISPR ciblant l'ARN pour la génétique humaine et la découverte de médicaments, en s'appuyant sur les travaux antérieurs de l'équipe de l'Université de New York pour développer des règles de conception de l'ARN guide, cibler les ARN dans divers organismes, y compris des virus comme le SRAS-CoV-2, concevoir des protéines et des ARN thérapeutiques, et exploiter la biologie de la cellule unique pour révéler des combinaisons synergiques de médicaments contre la leucémie.

Auteur: Internet

Info: L'IA combinée à CRISPR contrôle précisément l'expression des gènes par l'Université de New York. https://phys.org/, 3 juillet 2023 - Nature Biotechnology. Prediction of on-target and off-target activity of CRISPR-Cas13d guide RNAs using deep learning, Nature Biotechnology (2023). DOI: 10.1038/s41587-023-01830-8

[ génie génétique ]

physique fondamentale

On m’a dit que je gaspillais mon temps 

Malgré son emploi du temps surchargé du à son prix Nobel de physique 2022 partagé avec l’Américain John F. Clauser et ­l’Autrichien Anton Zeilinger, le physicien nous a reçus et livré un entretien inédit sur ses recherches, avec la passion qui l’anime.

AM - Vous venez de recevoir le prix Nobel de physique 2022 pour vos travaux sur l’intrication qui ont permis d’appréhender le cœur de la théorie quantique. Avant de nous expliquer vos recherches, pouvez-vous nous donner un aperçu de la "physique quantique" ?

AA - La physique quantique a été développée au début du XXe siècle pour rendre compte des propriétés du monde microscopique : les atomes, les électrons… Ce que la physique classique n’arrivait pas à faire. À la fin du XIXe siècle, on savait, par exemple, que la matière était formée de charges positives et négatives qui s’attirent. Mais pourquoi, alors, cette matière ne s’effondrait-elle pas sur elle-même ? La physique classique ne pouvait apporter aucune explication.

Pour le comprendre, il a fallu recourir à la physique quantique, notamment à l’un de ses premiers concepts : la dualité onde/particule. Ainsi, un objet, par exemple la lumière, que nous décrivons comme une onde, doit aussi être considérée comme formée de grains, à savoir les photons. Réciproquement, des objets dont nous pensons que ce sont des particules – un électron, un atome, un neutron – doivent aussi, dans certaines circonstances, être considérés comme des ondes. C’est la base de ce qu’on appelle "la première révolution quantique". Cela a permis de comprendre la stabilité de la matière, la conduction du courant électrique ou la façon dont la matière émet ou absorbe la lumière.

Et puis dans les années 1940-1960, ce fut l’invention du transistor et du laser qui s’appuyaient sur cette théorie quantique. Ces deux technologies n’ont pas été élaborées par un bricoleur dans un garage en Californie, mais par les plus grands physiciens de l’époque qui ont eu des prix Nobel. Une fois qu’on a le transistor, on a les circuits intégrés à la base des ordinateurs.

AA - Et qu’appelle-t-on deuxième révolution quantique ?

AA - Elle a été lancée par un article d’Albert Einstein, de Boris Podolsky et de Nathan Rosen en 1935. Ils découvrent dans les équations mathématiques de la physique quantique des états où deux particules qui ont interagi, mais qui n’interagissent plus, semblent continuer à former un tout inséparable. C’est ce que l’on appellera l’"intrication". Dès le début, le physicien Niels Bohr s’était opposé aux conclusions d’Einstein. Son homologue John Bell a alors proposé, en 1964, de faire des expérimentations pour trancher la discussion.

Il a ensuite fallu plusieurs décennies pour que les autres physiciens réalisent la portée des travaux de Bell. Quand j’ai commencé ma thèse en 1974, nombre d’entre eux pensaient que l’intrication n’était pas différente de la dualité onde/particule. Puis, on a pris conscience de sa nouveauté. C’est pourquoi je parle d’une "deuxième révolution quantique", d’abord sur le plan de la recherche fondamentale, mais également sur les nouvelles applications que cela a suscitées, comme la cryptographie ou les ordinateurs quantiques.

AM - Comment a-t-on validé ce phénomène "d’intrication" ?

AA - Il fallait créer une paire de photons et une méthode pour montrer que, même éloignés, les deux photons demeuraient corrélés. Le photon, c’est de la lumière et la lumière a une polarisation. Un polariseur est un instrument d’optique qui a deux sorties associées à l’orientation de son axe : tout l’objet du test est de regarder comment les résultats dépendent de cette orientation. Si les polariseurs sont parallèles, vous avez une corrélation parfaite, vous trouvez les mêmes résultats des deux côtés. Imaginez que je lance deux pièces à 10 mètres de distance l’une de l’autre, ça a l’air aléatoire, mais si j’ai pile d’un côté, j’ai pile de l’autre, et si j’ai face d’un côté, j’ai face de l’autre. C’est la corrélation prévue pour les photons intriqués. Et cette corrélation est si forte qu’on ne peut en rendre compte que par la physique quantique.

AM - Quelles expériences ont été réalisées pour établir cette intrication ?

AA - La première expérience a été faite par John Clauser et Stuart Freedman en 1964. Celles que j’ai faites dix ans plus tard et celles qu’Anton Zeilinger a effectuées seize ans après moi ont des niveaux de raffinement différents, mais portent sur des objets identiques : il s’agit de deux photons émis par la même source et qui s’éloignent l’un de l’autre dans des directions opposées. J’ai mis cinq ans à fabriquer ma source. J’ai commencé en 1974 et les premières paires de photons intriqués ont été obtenues vers 1979-1980. Pour ce faire, je prends des atomes, je tape dessus avec des lasers, je les "excite" de façon contrôlée, et ils n’ont pas d’autre choix que d’émettre les deux photons dont j’ai besoin.

Après l’émission des photons et avant leur détection, il faut que les deux polariseurs soient éloignés l’un de l’autre et que leur orientation soit déterminée au dernier moment afin qu’ils ne s’influencent pas. Ainsi, mes deux polariseurs sont distants de 6 mètres de la source et je change leur orientation pendant le temps de vol des photons qui est de 20 nanosecondes… Comment tourner un appareil en 20 milliardièmes de seconde ? C’est impossible, mais j’ai eu l’idée de construire une espèce d’aiguillage capable de le faire et l’expérience a réussi.

AM - D’où vient votre passion pour la physique ?

Je suis originaire du village d’Astaffort (Lot-et-Garonne) à une époque où les champs étaient labourés avec le cheval ou les bœufs, mais j’étais fasciné par le moindre objet technique, par exemple les outils des artisans. Je me souviens de la visite, à Fumel, d’un haut-fourneau qui fournissait de la fonte transformée en tuyaux comme ceux que j’avais vu poser dans mon village pour installer l’eau courante. À l’école primaire, les instituteurs et institutrices faisaient ce que l’on appelait des "leçons de choses". J’étais aussi un grand lecteur de Jules Verne.

Arrivé au lycée d’Agen, je me réjouissais à l’idée de faire de la physique-chimie, mais on ne commençait qu’en seconde. J’ai eu alors un professeur formidable, Maurice Hirsch, qui nous faisait des expériences extraordinaires. Il a décuplé mon intérêt pour la physique et m’a enseigné des méthodes que j’ai conservées toute ma vie.

AM - Quels conseils donneriez-vous aux jeunes qui souhaiteraient se lancer dans votre discipline ?

AA - Il est clair qu’il y a un problème de moyens financiers. La loi de programmation de la recherche fait des propositions intéressantes, mais quand on regarde les budgets associés, ils sont inférieurs à ce que l’Académie des sciences avait estimé être le minimum pour que la recherche française puisse rester au niveau des concurrents étrangers. Les crédits de base, y compris ceux de l’Agence nationale de la recherche, sont décevants, même s’ils ne sont pas négligeables. Heureusement, on peut obtenir des crédits européens pour des projets innovants jugés au meilleur niveau, mais seul un petit nombre de chercheurs peut en bénéficier.

On me demande souvent si, aujourd’hui, on pourrait faire la même chose que ce que j’ai fait dans les années 1970-1980. Certainement pas de la même façon, mais un chercheur titulaire peut se lancer dans un projet de recherche original. Au pire, sa carrière sera freinée mais, moi aussi, je courais ce risque. Comme j’avais un poste permanent, je pouvais me lancer dans une recherche à long terme sans craindre de perdre mon emploi d’enseignant-chercheur.

On m’a dit que je gaspillais mon temps, que mon sujet n’avait aucun intérêt, mais je gardais mon emploi. Il en est toujours de même. Si un scientifique du CNRS ou de l’université se lance dans une recherche ­désapprouvée par les comités, il peut persévérer s’il accepte un certain retard de carrière. Bien sûr, si au bout de dix ans son travail n’a débouché sur rien, il doit se remettre en cause, les comités n’avaient peut-être pas tort.

Auteur: Aspect Alain

Info: Interviewé par Anna Musso pour https://www.humanite.fr, 8 Novembre 2022

[ nano-monde ]

univers inversé

Les possibilités métagénomiques

Une infime fraction - la plupart des scientifiques estiment <1% - des espèces microbiennes sur Terre peut être cultivée et étudiée à l'aide de techniques classiques de microbiologie et de génomique. Mais en utilisant des outils de métagénomique récemment développés, les chercheurs appliquent l'analyse génomique à des communautés microbiennes entières à la fois, sans avoir à isoler et à cultiver des espèces individuelles. Les études de métagénomique commencent par obtenir un échantillon d'un environnement particulier tel que l'eau de mer, le sol ou l'intestin humain, en extrayant le matériel génétique de tous les organismes de l'échantillon, puis en analysant l'ADN de ce mélange pour mieux comprendre comment les membres de la communauté interagir, changer et exécuter des fonctions complexes.

Processus : la métagénomique consiste à obtenir l'ADN de tous les micro-organismes d'une communauté, sans nécessairement identifier toutes les espèces impliquées. Une fois les gènes séquencés et comparés aux séquences identifiées, les fonctions de ces gènes peuvent être déterminées.

Parce qu'elle ne dépend pas de l'établissement de cultures pures, la métagénomique offre l'accès à des millions d'espèces microbiennes qui auparavant ne pouvaient pas être étudiées. Il permet également aux chercheurs d'examiner les micro-organismes dans le contexte des environnements dans lesquels ils existent naturellement, en étudiant des communautés entières en même temps.

Applications de la métagénomique

Pratiquement tous les biologistes, quel que soit leur domaine, découvriront qu'une meilleure compréhension des communautés microbiennes et de la métagénomique peut contribuer à leurs propres recherches. L'étude des communautés microbiennes par la métagénomique peut aider les biologistes à s'attaquer à des questions scientifiques fondamentales et à résoudre les problèmes sociaux, environnementaux et économiques connexes. Voici quelques-unes des applications potentielles de la métagénomique :

Avancées des sciences de la vie.

Décrypter le fonctionnement et l'interaction des espèces au sein des communautés microbiennes peut répondre en partie à des questions fondamentales sur de nombreux aspects de la biologie microbienne, végétale et animale et améliorer considérablement la compréhension de l'écologie et de l'évolution. La métagénomique pourrait aider à répondre à des questions telles que : Qu'est-ce qui constitue un génome ? Qu'est-ce qu'une espèce ? Quelle est la diversité de la vie ?

Sciences de la Terre.

L'exploration de la manière dont les communautés microbiennes du sol et des océans affectent les équilibres atmosphériques et les conditions environnementales peut aider les scientifiques à mieux comprendre, prévoir et potentiellement faire face aux changements mondiaux.

Médicament.

Des centaines de médicaments disponibles aujourd'hui sont dérivés de produits chimiques trouvés pour la première fois dans des microbes ; l'accès aux génomes d'espèces microbiennes supplémentaires est très prometteur pour en découvrir des milliers d'autres. L'étude du "microbiome" humain – les milliers de milliards de bactéries vivant dans et sur le corps humain – peut conduire à de nouvelles façons de diagnostiquer, de traiter et de prévenir les maladies.

Énergie alternative.

De nouvelles sources d'énergie pourraient être développées en exploitant le pouvoir des communautés microbiennes pour produire des sous-produits tels que l'hydrogène, le méthane, le butanol et même le courant électrique.

Assainissement de l'environnement.

Comprendre les microbes qui dégradent les produits chimiques environnementaux peut aider à nettoyer des polluants tels que les fuites d'essence, les déversements de pétrole, les eaux usées, les rejets industriels et les déchets nucléaires.

Biotechnologie.

L'identification et l'exploitation des capacités biosynthétiques polyvalentes et diverses des communautés microbiennes peuvent conduire au développement de nouveaux produits industriels, alimentaires et de santé bénéfiques.

Agriculture.

Mieux comprendre les microbes bénéfiques vivant dans, sur, sous et autour des plantes et des animaux domestiques peut contribuer à améliorer les méthodes de détection des agents pathogènes dans les cultures, le bétail et les produits alimentaires et peut faciliter le développement de pratiques agricoles qui tirent parti des les alliances naturelles entre les microbes, les plantes et les animaux.

Biodéfense et médecine légale microbienne.

L'étude de l'ADN et des empreintes biochimiques des communautés microbiennes aide les spécialistes à surveiller les agents pathogènes connus et potentiels, à créer des vaccins et des traitements plus efficaces contre les agents bioterroristes potentiels et à reconstruire les événements dans lesquels les microbes ont joué un rôle.

Valeur de la métagénomique pour l'enseignement de la biologie

La citation de Muir a également une pertinence importante pour l'enseignement des sciences. Qu'est-ce qui sépare la chimie, la génétique, la biologie moléculaire, l'évolution, l'écologie et d'autres disciplines ? Où se croisent-elles et comment se construisent-elles les unes sur les autres ?

La métagénomique aide à combler le fossé entre la génétique et l'écologie, démontrant que les gènes d'un seul organisme sont connectés aux gènes des autres et à l'ensemble de la communauté. En fait, les processus de la métagénomique démontrent qu'il est important d'étudier les gènes et les organismes en contexte et d'apprécier toute la diversité de la vie, même dans un seul cadre. Ces messages ont une pertinence importante dans l'ensemble de la biologie et seraient des ajouts précieux à n'importe quel cours de biologie, peut-être en particulier ceux du niveau d'introduction.

Parce que la métagénomique s'inspire d'un large éventail de domaines et les affecte, c'est un outil précieux pour enseigner des thèmes et des concepts qui sont tissés tout au long de l'enseignement de la biologie. En effet, l'enseignement et l'apprentissage de la métagénomique pourraient clairement intégrer les types de changements dans l'enseignement des sciences de la maternelle à la 12e année et du premier cycle que de nombreux rapports ont demandé au cours de la dernière décennie.

Certains professeurs estiment qu'ils doivent utiliser des cours d'introduction pour fournir aux étudiants pratiquement toutes les connaissances qu'ils utiliseront pour comprendre les concepts de base d'une discipline. Certains considèrent également les cours d'introduction comme un moyen d'aider les étudiants à apprendre à interpréter les nouvelles et autres informations sur la science afin qu'ils puissent prendre des décisions plus éclairées à la maison, chez le médecin et dans l'isoloir. Trop souvent, cependant, de tels cours ne parviennent pas à transmettre la beauté complexe du monde vivant et les innombrables façons dont la biologie a un impact sur la "vraie vie". L'apprentissage de la métagénomique au niveau introductif - en mettant l'accent sur ses applications potentielles dans le monde réel - pourrait servir à éclairer les principes de base d'une grande variété de domaines, les liens entre eux et la pertinence plus large des avancées scientifiques pour les problèmes du monde réel. Si les étudiants peuvent voir qu'il y a vraiment des questions non résolues intéressantes auxquelles ils peuvent jouer un rôle pour répondre, le recrutement de jeunes talentueux pour les carrières scientifiques peut être facilité. De cette façon, les élèves rencontreront une science dynamique plutôt que statique.

LES BÉNÉFICES DE L'INTÉGRATION DE L'ÉDUCATION ET DE LA RECHERCHE

Les avantages de l'intégration précoce de la métagénomique et d'autres sciences nouvelles dans l'enseignement de la biologie profiteraient non seulement aux étudiants en biologie, mais aussi aux scientifiques et à leurs projets de recherche. L'expérience montre que lorsque les chercheurs enseignent, leur propre compréhension s'approfondit, menant à de nouvelles questions et pistes de recherche souvent inattendues qui sont posées par les étudiants, ainsi qu'à contribuer au développement d'approches créatives des problèmes. Si la communauté de la biologie peut intégrer l'enseignement de la métagénomique aux progrès de la recherche dès le départ, les étudiants pourraient devenir des participants actifs au développement du domaine.

Enseigner un domaine nouveau ou émergent est un moyen idéal d'engager profondément les étudiants dans l'exploration de questions fondamentales qui sont au cœur de la poursuite scientifique et de les encourager à poser leurs propres questions. En effet, dans le cas du domaine émergent de la métagénomique, les questions les plus fondamentales peuvent être les plus profondes. Répondre à ces questions inspire à son tour les jeunes esprits et les chercheurs actifs, et la science est bénéfique. 

D'autres ont vu l'intérêt d'intégrer la science émergente à l'éducation. Un certain nombre d'efforts sont actuellement en cours pour intégrer la recherche et l'enseignement en génomique.

Auteur: Internet

Info: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ Metagenomics: A Call for Bringing a New Science into the Classroom (While It's Still New) Anne Jurkowski,* Ann H. Reid,† and Jay B. Labovcorresponding author

[ sciences ] [ nano-monde ] [ ouverture ] [ matrice gaïa ]

interactions

L'épigénétique, l'hérédité au-delà de l'ADN
Des mécanismes ne modifiant pas notre patrimoine génétique jouent un rôle fondamental dans le développement de l'embryon. Ils pourraient expliquer comment l'environnement induit des changements stables de caractères, voire des maladies, éventuellement héritables sur plusieurs générations.

L'épigénétique, c'est d'abord cette idée que tout n'est pas inscrit dans la séquence d'ADN du génome. "C'est un concept qui dément en partie la "fatalité" des gènes", relève Michel Morange, professeur de biologie à l'ENS. Plus précisément, "l'épigénétique est l'étude des changements d'activité des gènes - donc des changements de caractères - qui sont transmis au fil des divisions cellulaires ou des générations sans faire appel à des mutations de l'ADN", explique Vincent Colot, spécialiste de l'épigénétique des végétaux à l'Institut de biologie de l'Ecole normale supérieure (ENS-CNRS-Inserm, Paris).

Est-ce la fin de l'ère du "tout-ADN", qui a connu son apogée vers l'an 2000 avec les grandes manoeuvres du séquençage du génome humain ? "L'organisme reste construit à partir de ses gènes, même si l'activité de ceux-ci peut être modulée", tempère Michel Morange.

Mais le séquençage des génomes l'a révélé avec éclat : la connaissance seule de la séquence de l'ADN ne suffit pas à expliquer comment les gènes fonctionnent. C'était pourtant prévisible : si cette connaissance suffisait, comment expliquer que malgré leur génome identique, les différents types de cellules d'un individu développent des caractères aussi différents que ceux d'un neurone, d'une cellule du foie, des muscles ou de la peau ?

L'épigénétique répond en partie à cette interrogation - mais elle en soulève de nombreuses autres. "Le cadre classique de l'épigénétique, c'est le développement de l'embryon et la différenciation des cellules de l'organisme", indique Vincent Colot. Mais ses enjeux concernent également la médecine et la santé publique... et les théories sur l'évolution. Elle jette le soupçon sur l'environnement, qui pourrait moduler l'activité de certains de nos gènes pour modifier nos caractères, voire induire certaines maladies qui pourraient être transmis(es) à la descendance.

La première question, cependant, est celle de la définition de ce fascinant concept. Un certain flou persiste, même chez les scientifiques. "Ces ambiguïtés tiennent au fait que le terme a été introduit à plusieurs reprises dans l'histoire de la biologie, avec à chaque fois un sens différent", raconte Michel Morange, qui est aussi historien des sciences. Précurseur absolu, Aristote invente le terme "épigenèse" - de épi-, "au-dessus de", et genèse, "génération" - vers 350 avant notre ère.

"Observant des embryons de poulet, Aristote découvre que les formes ne préexistent pas dans le germe, mais sont, au contraire, progressivement façonnées au cours du développement embryonnaire", rapporte Edith Heard, qui dirige une équipe (Institut Curie-Inserm-CNRS) sur l'épigénétique du développement des mammifères. Une vision admirablement prémonitoire, qui ne se verra confirmée qu'avec l'invention du microscope à la fin du XVIIe siècle.

Quant au mot "épigénétique", il apparaît en 1942 : on le doit au généticien anglais Conrad Waddington, qui s'attache à comprendre le rôle des gènes dans le développement. Comment s'opère le passage du génotype (l'ensemble des gènes) au phénotype (l'ensemble des caractères d'un individu) ? A l'époque, on ignorait que l'ADN est le support de l'hérédité. Mais les liens entre génotype et phénotype se précisent peu à peu, à mesure qu'on découvre la structure des gènes et leur mode de régulation. Une étape décisive est franchie avec les travaux de François Jacob, Jacques Monod et André Lwoff, Prix Nobel en 1965 : ils montrent l'importance d'un facteur de l'environnement (la présence d'un sucre, le lactose) dans le contrôle de l'expression d'un gène et la détermination d'un caractère (la capacité de la bactérie E. coli à utiliser le lactose comme source d'énergie).

Le concept d'épigénétique tombe ensuite en relative déshérence, pour renaître dans les années 1980 avec son sens moderne. "Un chercheur australien, Robin Holliday, observe dans des cellules en culture des changements de caractères qui sont transmis au fil des divisions cellulaires, relate Vincent Colot. Mais ces changements semblaient trop fréquents pour pouvoir être causés par des mutations de l'ADN." Holliday découvre le rôle, dans cette transmission, de certaines modifications de l'ADN qui n'affectent pas la séquence des "nucléotides", ces lettres qui écrivent le message des gènes.

Plus largement, on sait aujourd'hui que les gènes peuvent être "allumés" ou "éteints" par plusieurs types de modifications chimiques qui ne changent pas la séquence de l'ADN : des méthylations de l'ADN, mais aussi des changements des histones, ces protéines sur lesquelles s'enroule l'ADN pour former la chromatine. Toutes ces modifications constituent autant de "marques épigénétiques". Elles jalonnent le génome en des sites précis, modulant l'activité des gènes localisés sur ces sites.

Quelle est la stabilité de ces marques épigénétiques ? La question est centrale. Certaines sont très transitoires, comme les marques qui régulent les gènes liés aux rythmes du jour et de la nuit. "Au moins 15 % de nos gènes sont régulés d'une façon circadienne : leur activité oscille sur un rythme de 24 heures. Il s'agit de gènes qui gouvernent notre métabolisme, assurant par exemple l'utilisation des sucres ou des acides gras", indique Paolo Sassone-Corsi, qui travaille au sein d'une unité Inserm délocalisée, dirigée par Emiliana Borrelli à l'université de Californie (Irvine). "Pour réguler tant de gènes d'une façon harmonieuse, il faut une logique commune. Elle se fonde sur des processus épigénétiques qui impliquent des modifications des histones."

D'autres marques ont une remarquable pérennité. "Chez un individu multicellulaire, elles peuvent être acquises très tôt lors du développement, sous l'effet d'un signal inducteur, rapporte Vincent Colot. Elles sont ensuite transmises au fil des divisions cellulaires jusque chez l'adulte - bien longtemps après la disparition du signal inducteur." Les marques les plus stables sont ainsi les garantes de "l'identité" des cellules, la vie durant. Comme si, sur la partition d'orchestre de l'ADN du génome - commune à toutes les cellules de l'organisme -, chaque instrument - chaque type de cellule - ne jouait que la partie lui correspondant, n'activant que les gènes "tagués" par ces marques.

Un des plus beaux exemples de contrôle épigénétique chez les mammifères est "l'inactivation du chromosome X". "Ce processus a lieu chez toutes les femelles de mammifères, qui portent deux exemplaires du chromosome X, explique Edith Heard. L'inactivation d'un des deux exemplaires du X, au cours du développement précoce, permet de compenser le déséquilibre existant avec les mâles, porteurs d'un seul exemplaire du X."

Si l'inactivation du X est déficiente, l'embryon femelle meurt très précocement. Cette inactivation est déclenchée très tôt dans le développement de l'embryon, "dès le stade "4 cellules" chez la souris et un plus tard pour l'espèce humaine, puis elle est stabilisée par des processus épigénétiques tout au long de la vie", poursuit Edith Heard. Par ailleurs, son équipe vient de publier un article dans Nature mis en ligne le 11 avril, montrant que les chromosomes s'organisent en "domaines", à l'intérieur desquels les gènes peuvent être régulés de façon concertée, et sur lesquels s'ajoutent des marques épigénétiques.

Les enjeux sont aussi médicaux. Certaines "épimutations", ou variations de l'état épigénétique normal, seraient en cause dans diverses maladies humaines et dans le vieillissement. Ces épimutations se produisent par accident, mais aussi sous l'effet de facteurs environnementaux. Le rôle de ces facteurs est très activement étudié dans le développement de maladies chroniques comme le diabète de type 2, l'obésité ou les cancers, dont la prévalence explose à travers le monde.

Les perspectives sont également thérapeutiques, avec de premières applications qui voient le jour. "Les variations épigénétiques sont finalement assez plastiques. Elles peuvent être effacées par des traitements chimiques, ce qui ouvre d'immenses perspectives thérapeutiques. Cet espoir s'est déjà concrétisé par le développement de premières "épidrogues" pour traiter certains cancers", annonce Edith Heard.

Le dernier défi de l'épigénétique, et non des moindres, renvoie aux théories de l'évolution. "Alors que le génome est très figé, l'épigénome est bien plus dynamique", estime Jonathan Weitzman, directeur du Centre épigénétique et destin cellulaire (université Paris-Diderot-CNRS). "L'épigénome pourrait permettre aux individus d'explorer rapidement une adaptation à une modification de l'environnement, sans pour autant graver ce changement adaptatif dans le génome", postule le chercheur. L'environnement jouerait-il un rôle dans la genèse de ces variations adaptatives, comme le croyait Lamarck ? Reste à le démontrer. Epigénétique ou non, le destin est espiègle : le laboratoire qu'anime Jonathan Weitzman n'a-t-il pas été aléatoirement implanté... dans le bâtiment Lamarck ? Internet,

Auteur: Internet

Info: Rosier Florence, https://www.lemonde.fr/sciences/ 13 avril 2012

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