Les machines scientifiques et l'exaflopique
Module ARCHITECTURES du système d’information et technologies du datacenterEn 1985, les machines scientifiques les plus performantes culminaient à 1 GFlops. Depuis, leurs capacités ont été multipliées par 1 000 tous les 11 ans et ont dépassé les PetaFlops en 2008.
A horizon plus lointain, la machine zettaflopique (1 000 exa) devrait apparaître en 2030, en attendant la Yotta (1 million d'exa), qui arrivera en 2040… mais probablement avant.
Evidemment ces machines ne concernent pas notre tableur Excel, mais des applications très consommatrices, dont il ne faudrait pas penser qu'elles sont peu courantes. Avec des algorithmes d'Intelligence Artificielle très sophistiqués et des jeux de données de plus en plus lourds, ces machines n'auront pas de problèmes pour trouver un emploi.
Même si cela ne concerne qu'une population bien ciblée d'usagers, personne ne sera insensible à cette évolution, que l'on juxtaposera à celle des machines quantiques. Car après tout, on ne sait jamais, peut-être que dans 20 ans, cette puissance nouvelle sera celle de nos smartphones…
Le labyrinthe des modes de programmation
Les développeurs font face à une multiplicité de formes de programmation, liées aux architectures applicatives. Parmi lesquelles ils doivent faire un choix, éventuellement se former. Ce qui n’est pas facile. Du seul codage impératif d’autrefois, ils sont passés à un véritable labyrinthe où il est très facile de se perdre.
Les bases et arbres de connaissances
L’efficacité d’une entreprise et celle d’un algorithme d’IA dépend pour l’essentiel des données sur lesquelles ils peuvent s’appuyer. Il suffit donc de transférer ces données dans une base de données dédiée. C’est vrai, sauf que c’est tout sauf simple.
L’énergie de demain : nucléaire et grilles de batteries
Au-delà des affrontements idéologiques qui fleurissent actuellement, il faut impérativement chiffrer et affronter les besoins de demain en matière d’énergie. On pourra être pour ou contre, l’important sera de se focaliser sur des solutions crédibles, sinon c’est tout notre système qui s’effondrera comme un château de cartes.
Le "Grand O" et la complexité des algorithmes
Cela fait des années qu’au TI, nous essayons de donner un sens à la notion de complexité. Comme si la comprendre et la mesurer allait nous permettre de réduire les efforts d’écriture d’un programme ou d’installation d’un système.
L’état de l’art de la vision par ordinateur
La vision artificielle ou reconnaissance d’images par ordinateur est l’un des domaines qui a le plus progressé ces dernières années. La "faute" encore à l’Intelligence Artificielle, dont la quasi-totalité des applications sont demandeuses. Rien d’étonnant à ce que cela bouge autant.
La machine de Turing, une référence théorique
La machine de Turing est un concept d’ordinateur, imaginé en 1936 par Alan Turing, l’extraordinaire mathématicien britannique, pour donner corps au concept d’algorithme et de procédure mécanique.
Grace Hopper et Bjarne Stroustrup, une même flamme à 30 ans d’intervalle
Grace Hopper et Bjarne Stroustrup sont 2 personnages incontournables, sans qui le développement n’aurait jamais été ce qu’il est devenu.
Les interfaces du futur, beaucoup de bruit pour rien…
On fait souvent la confusion entre l’interface physique, mise en œuvre pour accéder à un équipement et la logique de traitement d’une question, demande ou interrogation. Les deux ne sont pas nécessairement liés, mais quels qu’ils soient, ils visent à construire un monde nouveau. Auquel nous ne croyons pas.
Les religions et l’Intelligence Artificielle
Nous sommes en train de vivre une transformation à nulle autre pareille, qui touche tous les domaines. Les religions n’y échappent pas. On peut en parler.
Le monde fabuleux de l’entropie
Pour notre "malheur", Claude Shannon a écrit un livre fameux : "Une théorie mathématique des communications" en 1948, dans lequel il introduit le principe de l’entropie. Depuis, des générations d’informaticiens consomment des tonnes de Tylenol et Doliprane pour comprendre de quoi il s’agit.
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