À travers une série d’articles, nos auteurs reviennent sur les fantasmes qui entourent l’amélioration de nos capacités cognitives. On ne peut (pas) encore faire n’importe quoi avec notre cerveau.
Émilien Schultz, Institut de recherche pour le développement (IRD)
L’épidémie de Covid a généré un nombre inédit de cartes, graphes, etc. Mais ces visualisations ne sont pas toujours neutres : quel est leur impact ? Et comment distinguer les bonnes des mauvaises ?
ITER vise à démontrer l’intérêt de la fusion nucléaire pour la production d’énergie. Sur ce chemin semé d’embûches, les outils numériques permettent de mieux contrôler les risques et les coûts.
Pourquoi la baisse rapide des contaminations par le coronavirus a-t-elle surpris les modélisateurs ? À quoi s’attendre à la rentrée ? Combien de décès pourraient encore survenir ? Pistes de réponses.
Cet épisode est dédié à la modélisation, une pratique scientifique devenue une notion commune dans le sillon de la pandémie. Mais comment ça marche et à quoi cela sert exactement ?
Alors que les prédictions mathématiques peuvent sembler simplistes, elles intègrent de plus en plus d’information à mesure que notre connaissance de la Covid-19 croît.
Les joueurs d’échecs mobilisent différentes stratégies pour se souvenir de parties précédentes — une inspiration pour un des concepteurs de l’intelligence artificielle.
Jan Fousek, Aix-Marseille Université (AMU) e Viktor Jirsa, Aix-Marseille Université (AMU)
S’il reste encore du chemin à parcourir avant d’arriver à simuler parfaitement le cerveau, la modélisation de cet organe essentiel a beaucoup progressé au cours des deux dernières décennies.
Comment le SARS-CoV-2 s’arrime-t-il aux cellules humaines ? Peut-on modifier cet assemblage ? Les simulations moléculaires permettent d’étudier ces interactions, à l’atome près.
Si l’on pense bien sûr aux vaccins et médicaments issus des recherches en biologie pour lutter contre le Covid-19, les mathématiques sont tout autant indispensables pour prévoir et réagir.
Qu’il s’agisse de construire une cabane ou un château de legos, par quelles opérations commencer, dans quel ordre procéder : c’est ce que permet d’élaborer la théorie des graphes et ses algorithmes.
Arnaud Martin, Université de Rennes 1 - Université de Rennes
L’intelligence naturelle humaine est composée de certitudes et de doutes. Il est important de pouvoir modéliser de façon la plus exacte possible nos connaissances aussi imparfaites qu’elles soient.
Professeur à l'université Clermont-Auvergne, enseignant à l'institut d'informatique ISIMA et chercheur au laboratoire LIMOS, Université Clermont Auvergne (UCA)
Chercheuse en sciences du climat, ancienne coprésidente du groupe de travail I du GIEC (2015-2023), directrice de recherche CEA au Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement / Institut Pierre Simon Laplace, Paris-Saclay, Université Paris-Saclay
Directeur de recherche au CNRS et Professeur à l’Université de Reading (Grande-Bretagne), Laboratoire d’océanographie et du climat, Institut Pierre-Simon Laplace, Sorbonne Université