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Les ordinateurs quantiques représentent un saut technologique critique pour un tas d’applications, notamment dans les moteurs de recherche, dans la cryptographie, dans la la génomique, la sécurité, la défense et aussi la conduite automatique. La R&D en est pour l’instant à essayer de mettre au point des “qubits”, l’équivalent des transistors pour les calculs quantiques qui savent manipuler des données comprises entre 0 et 1. Le CEA français y travaille avec une puce au silicium. L’université de Yale s’appuie sur des Qubits en aluminium.
Mais c’est la startup canadienne D-Wave qui semble la plus avancée. Elle propose déjà sa seconde génétation d’ordinateur quantique, le D-Wave 2 qui utilise 512 qubits. Il fonctionne dans des conditions extrêmes : sous vide et à -273°C. Cette startup créé en 2007 a connu des hauts et des bas. Ils ont eu bien du mal à sortir un produit industriel. Elle a levé $123m dont un tour de $29m en janvier 2015. Le premier investisseur en capital pour un tour de $1,2m en 2012 était In-Q-Tel, le fonds d’investissement de la CIA. D-Wave a Google comme client, mais visiblement pas comme actionnaire.
Des laboratoires comme ceux du MIT à Boston, de l’Institute for Quantum Computing (IQC) de l’Université de Waterloo ou ceux de Yaleplanchent sur la question, ainsi que les laboratoires de recherche d’IBM, Google et Microsoft. Ils cherchent notamment à créer des Qubits qui ne nécessitent pas de fonctionner sous vide et à -273°C comme chez D-Wave, et qui ne génèrent pas d’erreurs de calcul. Tout un programme ! Au fait, comment ça marche ? Il faudrait aussi lancer un bon projet de recherche pour vulgariser le fonctionnement des Qubits car c’est à proprement parler imbitable pour le commun des mortels, même armé de la plus belle geekitude (voir cette tentative de How Stuff Works). On est ici dans le long terme, mais les avancées générées seront fulgurantes une fois les Qubits mis au point.
Cette autre technologie vise à reproduire le fonctionnement des neurones dans le cerveau. IBM y travaille avec ses chips neurosynaptic. Ils sont adaptés à la détection de “patterns” et de formes pour notamment reproduire tant que faire ce peut les sens humains. IBM a ainsi construit un ordinateur synaptique comprenant un million de neurones et 256 millions de synapes (liens entre neurones). Il exploite des chipsets de 5,4 milliards de transistors, soit un peu plus que les processeurs les plus complexes d’Intel, et 4096 neurones (détails sur ExtremeTech).
Cette technologie pourrait évoluer rapidement et jouer un grand rôle dans la dynamique de l’intelligence artificielle ! Avec quelques emplois… détruits … à la clé ! Intelligence artificielle C’est un vaste sujet qui occupe tout un tas de startups ainsi que les laboratoires des grands de l’informatique tels que Google, Microsoft et IBM. Ce dernier est un cas d’école avec Watson, son offre qui s’appuyait au départ sur le travail d’une quizaine de chercheurs, puis a été marketée via ses succès au jeu Jeopardy et est maintenant commercialisé dans divers marché via une équipe mondiale de 2000 personnes. IBM regroupe plusieurs domaines de l’intelligence artificielle dans la notion de Cognitive Computing.
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L’attention est aujourd’hui concentrée sur le domaine du “machine learning”, un champs spécifique de l’intelligence artificielle qui porte sur l’identification de “patterns” dans de grands ensembles d’information quantitatives et qualitatives. Des dizaines de startups s’y sont lancées, souvent spécialisées dans un domaine précis et un marché vertical. Très souvent, les applications sont très commerciales avec des systèmes d’optimisation du ciblage publicitaire. Dans d’autres cas, les applications concernent l’univers de la santé. La question est de savoir qui, en plus d’IBM, va construire de véritables plateformes génériques de machine learning. La puissance économique est souvent plus située dans le générique que dans le spécifique !
Machine learning investments Le domaine de l’intelligence artificielle n’est cependant pas du tout monolithique et centré autour du “machine learning”. Il faut y ajouter notamment les technologies de perception des sens s’appuyant sur de nouveaux capteurs sensoriels, sur la reconnaissance des formes, ainsi que, potentiellement, sur les ordinateurs synaptiques dont nous venons de parler. On peut y ajouter les moteurs d’inférences qui s’appuient sur des corpus de règles. Il y a aussi tout ce qui concerne le traitement du langage. L’idéal recherché est de construire des systèmes auto-apprenants qui se nourrissent de données et aussi d’expérimentation. En effet, nos capacités d’apprentissage sont étroitement liées à la capacité d’imitation, d’expérimentation et à nos sens. La marche et la parole démarrent comme cela.
On peut citer dans le domaine de l’intelligence artificielle des sociétés telles que Numenta qui cherche depuis 2005 à imiter le fonctionnement du cortex cérébral pour des applications de détections de formes de toutes sortes (visuelles ou non). Il y a aussi Vicarious Systems qui développe des systèmes équivalents et se focalise notamment sur la reconnaissance dans les photos ($72m de financement). Toujours dans la vision,Mobileye ($515m de levés) se focalise sur la détection d’obstacles pour les voitures sans conducteur. Chez Sentient ($143m de financements, dirigée par un français, Antoine Blondeau), on développe un logiciel d’intelligence artificielle capable de résoudre des problèmes business complexes et massivement distribuée sur des ordinateurs en réseau.
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A Seattle, Paul Allen, le cofondateur de Microsoft a lancé un incubateur de startups dans l’intelligence artificielle ! On verra probablement se créer des initiatives de ce type dans différents champs de rupture liés à la singularité et au transhumanisme. Le traitement de la parole est un autre champ bien connu, dominé notamment par l’américain Nuance, qui est à l’origine de Siri utilisé dans iOS. Nuance est en fait la suite de la société créée par Ray Kurzweil, qui est maintenant chez Google ! Chez Microsoft, on met en avant l’assistant personnel Cortana, intégré à Windows Phone. Dans l’intelligence artificielle, curieusement, les principaux investissements récents identifiés dans la Crunchbase ont été réalisés en Allemagne. Les montants investis restent assez modestes à ce stade. On est encore dans la période du “signal faible”. Artificial intelligence startups investments
La robotique intègre tout cela pour permettre à des robots d’appréhender leur environnement et de mener des tâches diverses. La robotique comme l’intelligence artificielle en général requiert à la fois de maîtriser de nombreux domaines et surtout d’être capable de les intégrer dans des solutions cohérentes. Les japonais investissent beaucoup dans la robotique pour s’occuper des personnes âgées. Ils sont concurrencés par les USA qui investissent le domaine, en particulier à partir des enjeux militaires. Les entreprises les plus connues dans le secteur proposent des exosquelettes pour améliorer la mobilité de personnes handicapées voire pour des métiers spécifiques (soldats, ouvriers du BTP). C’est le cas du japonais Cyberdyne qui emprunte son nom à la société éponyme à l’origine du système d’intelligence artificielle distribué Skynet de Terminator 2 ! Voir d’autres exemples d’exosquelettes sur Humanoid.fr. Google a acquis près d’une dizaine de startups dans le domaine de la robotique et produit quelques démonstrations spectaculaires comme ce chien mécanique de leur acquisition Boston Dynamics qui résiste aux tentatives de déstabilisation, et bien entendu, la Google Car qui est en soi un robot assez sophistiqué.
Les chercheurs du monde entier planchent sur la génomique et dans différents secteurs. Les plus importants consistent à mieux comprendre comment fonctionne l’expression des gênes dans l’ADN autour de la notion d’épigénétique. Ce n’est pas le tout de séquencer l’ADN, il faut aussi comprendre à quoi il sert ! De grandes campagnes de séquençage de milliers d’ADN humains servent à faire le lien entre les variations de l’ADN, l’expression des gênes et les facteurs environnementaux. Ainsi, Human Longevity Inc est en train de construire une énorme base de données de gènes et de phénotypes (l’environnement et les pathologies des personnes dont l’ADN a été séquencé). Le marché des machines de séquençage complet de l’ADN est actuellement dominé par l’américain Illumina. Il contrôle plus de la moitié du secteur ! Nous avions examiné l’état de l’art dans un article récent sur les exponentielles de progrès. Le marché des machines de séquençage est complété par celui des solutions logicielles et cloud d’analyse des données de séquençage, ce que propose notamment DNAnexus ainsi que Portable Genomics, une startup créée par des bordelais à San Diego aux USA. Ils proposent une solution logicielle d’analyse des données du séquençage.