Revue de presse IA de janvier 2022

Le gouvernement accélère la stratégie de déploiement des technologies quantiques

La rentrée 2022 a été marquée par le lancement d’une plateforme de calcul quantique hybride, hébergée au Très Grand Centre de Calcul du CEA-DAM et soutenue par l’INRIA. Elle s’inscrit dans la lignée du plan national pour le quantique - « virage technologique que la France ne ratera pas » - doté de 1,8Md € de crédits. 70M € ont été débloqués pour financer la plateforme, qui devrait à terme être dotée de 170M €. En effet, le quantique est un enjeu de souveraineté majeur, dans la mesure où cette technologie permet de manipuler d’importants jeux de données, et a fortiori d’accélérer la prise de décision dans des domaines stratégiques et sensibles tels que la défense, la sécurité, la santé, ou encore la gestion de crise.

La nouvelle plateforme permettra de créer un écosystème de recherche, startups et industriels autour des technologies quantiques et sera mise à disposition de l’ensemble de la communauté internationale (Pays-Bas, Etats-Unis, Allemagne). Elle apporte de la valeur car elle est connectée aux SI existants de super ordinateurs, ce qui permet de capitaliser sur un riche héritage technologique pour introduire des nouvelles technologies quantiques. Ainsi, le gouvernement se dote d’un outil pour faire émerger toutes les potentialités de cette technologie de la manière la plus souple possible. La démarche privilégiée est celle de l’expérimentation : tester un maximum de cas d’usage possibles dans un cadre juridique flexible de type « sandbox ».

C’est aussi une opportunités de croissance significative pour le secteur privé, et notamment pour les pépites françaises du quantique telles que Pasqal, Alice & Bob et Quandela. A titre d’exemple, la société Quandela, leader en photonique quantique, a réalisé une levée de fonds de 15M € en janvier pour mettre à disposition de l’écosystème le premier ordinateur photonique complet et ouvrir son accès dans le Cloud. A terme, l’objectif est de créer un ordinateur quantique universel en mesure de traiter des masses de données très importantes pour résoudre et préempter les problématiques les plus complexes.

NB : la différence entre les bits et les bits quantiques réside dans le fait que les bits peuvent prendre que deux valeurs (0 ou 1) alors que les bits quantiques peuvent prendre plusieurs valeurs simultanément, ce qui permet de résoudre plusieurs calculs simultanément.

(ActuIA, 05/01/2022)

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Une justice à la Minority Report ?

La justice chinoise s'apprête à dépasser le film de science-fiction de Steven Spielberg. L’IA nommée "Système 206" était déjà utilisée pour appuyer les procureurs chinois dans l'évaluation des preuves et l'estimation de la dangerosité d'un criminel.

Aujourd'hui, le Parquet de Shanghai Pudong teste des fonctionnalités en mesure d'identifier un crime, apporter les pièces à charge contre un prévenu et faire des propositions de peines en analysant la description d'une affaire. Cette IA aurait un niveau de précision de 97%. Cependant pour les 3% d'erreurs de jugement, la question de la responsabilité n'est pas encore traitée. Ce doute, n'empêche pas le parquet de rester intéressé pour un déploiement massif de la solution.

En France, la justice prédictive débute avec Datajust un projet du ministère de la Justice lancée en 2020 pour une première phase faisant appel à l'intelligence artificielle. L'objectif serait à terme de fournir un référentiel d’indemnisation qui servira aux victimes comme aux magistrats.

(Futura Sciences, 28/12/21)

Le partage des données des trottinettes dans les villes françaises

Après un départ chaotique, le déploiement des trottinettes se déroule désormais de manière un peu plus ordonnée, notamment grâce à une action publique forte dans de nombreuses villes. En effet, de nombreuses conventions ont été adoptées, permettant d’interdire les trottinettes dans certaines zones ou de limiter leur vitesse. Facilitées par la Loi d'orientation sur les mobilités (LOM), certaines de ces conventions reposent sur le partage des données par les opérateurs. Ces données sont alors utilisées par les pouvoirs publics afin de contrôler le respect des règles et de mieux comprendre l'utilisation de ces engins.

Bird propose par exemple un tableau de bord et envoie des rapports hebdomadaires ou bimensuels souvent réservés aux municipalités - seule Marseille l'a pour l'instant mis en open-data. Un autre format de données propose une information en temps réel sur la localisation et la disponibilité des trottinettes, partagées aux côtés des horaires des trains et bus dans des applications de transport, et s’intégrant ainsi à l'offre de transport de toute la ville. "Faire ce partage des données est une première étape vers le MaaS ("mobility as a service"), explique un employé de Bird. Tous les opérateurs n'ont pas encore franchi cette étape, malgré l'obligation créée par la LOM. Lime explique y travailler pour le début d'année 2022. Affaire à suivre…

(La Gazette des Communes, 07/01/22)

Identifier les nouveaux produits de synthèse (NPS) grâce à l’IA

L’Université de Colombie-Britannique (UBC) à Vancouver en collaboration avec d’autres universités a conçu un programme basé sur l’IA permettant d'identifier les nouveaux produits de synthèse (NPS). Ces derniers constituent des substances synthétiques aux effets psychoactifs puissants et addictifs, à l’image de produits illicites existants (ecstasy, amphétamines, cocaïne, LSD, etc.) mais ont la particularité d’être modifiables à l’infini, donc potentiellement innombrables.

Baptisé DarkNPS, le programme développé par les chercheurs canadiens constitue un algorithme utilisant un système de deep learning entraîné sur une base de données contenant plus de 1 700 drogues existantes. Celui-ci élucide automatiquement les structures de drogues de synthèse non identifiées et peut également anticiper la création de nouveaux NPS. A ce titre, 89 millions de nouveaux produits de synthèse ont été trouvés par DarkNPS.

Si jusqu’alors plusieurs mois étaient nécessaires pour identifier les NPS, DarkNPS en réduisant à quelques minutes le temps nécessaire à l’identification des NPS, pourrait permettre de rendre plus efficace la lutte contre le développement des NPS. A terme, l’algorithme pourrait également servir au développement de nouveaux médicaments.

(Actu IA, 04/01/2022)