IA : IBM annonce IBM Condor pour 1000 quBits

IBM a présenté cette année son dernier projet, le microprocesseur quantique IBM Hummingbird’ capable de traiter jusqu’à 65 qubits d’information et vient remplacer le processeur IBM Falcon, conçu en 2019 pour 27 qubits.

IBM prévoit déjà son prochain processeur pour 2021 qui devrait atteindre une puissance de 127 qubits, puis un nouveau de 433 qubits en 2022. 

Et en 2023, IBM pense accéder au seuil des 1000 qubits avec le processeur IBM Condor (1121 qubits).

2019 - 27 qubits ; 2020 - 65 qubits ; 2021 - 127 qubits ; 2022 - 433 qubits ; 2023 - 1121 qubits.

Vivement demain.

IA : IBM franchit une étape décisive en informatique quantique.

IBM annonce avoir atteint un volume quantique de 64 ce qui lui permet de rattraper le même niveau qu'un ordinateur quantique Honeywell. 

C’est ce jeudi 20 août 2020 que IBM assure avoir franchi cette limite, alors que son objectif de janvier était de 32. La société a doublé ce volume grâce à une série de nouvelles techniques logicielles et matérielles appliquées à un système déjà déployé au sein de Q Network d'IBM, son réseau collaboratif de développeurs et de professionnels de l'industrie.

IBM a obtenu ce résultat grâce à un ensemble de techniques nouvelles visant à améliorer tout circuit quantique exécuté sur un système IBM Quantum. La société les mettra à disposition dès les prochaines versions des services logiciels cloud d'IBM, ainsi que dans le kit de développement logiciel multiplateforme à source ouverte Qiskit.  Pour rappel, IBM a mis à disposition 28 ordinateurs quantiques sur le cloud IBM, dont 8 systèmes fonctionnant avec un volume quantique de 32 et aujourd’hui de 64.

Référence ZDNET : https://www.zdnet.com/article/ibm-hits-new-quantum-computing-milestone/

IA : Compétition pour force brute de calcul.

L’institut public de recherche Riken et le groupe informatique Fujitsu annoncent aujourd’hui la performance de vitesse de calcul de 415 millions de milliards d’opérations à la seconde pour leur nouveau supercalculateur Fugaku (415,53 pétaflops). La machine japonaise devient ainsi la plus rapide du monde (voir le communiqué).

Le nom du champion vient du nom nippon du Fuji Yama. L’ordinateur est installé au sein du Riken Center for Computational Science (R-CCS) à Kobe (Japon). 

Mis à la disposition du monde de la recherche, Fugaku devrait dès 2021 permettre de travailler sur la modélisation de la diffusion du Sars-Cov-2 et du COVID-19, mais également sur la conception de nouveaux médicaments, celles de solutions énergétiques, d’optimisations industrielles, à la recherche fondamentale sur l’univers, sur des problématiques d’Intelligence artificielle et d’informatique quantique, ou à la simulation de catastrophes naturelles ou industrielles.

Mais la compétition reste ouverte, et les américains et chinois prévoient déjà des concurrents dont les puissances attendues sont en exaflops, soit en milliards de milliards d’opérations à la seconde.

BIO - IA : Le fantasme du premier œil bionique.

Un consortium de trois équipes de recherche, l’une du département d’Electronique de l’université des Sciences et Technologies de Hong Kong à Kowloon (Chine), la seconde du département d’Ingenierie et d’Informatique de l’Universite de Californie à Berkeley et une autre de la division des sciences des matériaux du Laboratoire National Lawrence Berkeley en Californie (USA), vient d’annoncer dans la revue Nature (lien ici) la conception du premier œil bionique complet à destination future des non voyants.
Cet équipement électronique intégré, l’EC-EYE (ElectroChemical EYE), est constitué d’un globe oculaire artificiel complet dont la rétine est constituée de minuscules capteurs électrochimiques positionnés dans une membrane hémisphérique d'aluminium et de tungstène et imitant les véritables cellules photoréceptrices. La partie optique du prototype est constituée d’une lentille et forme la cavité sphérique contenant un liquide ionique. Les données qui en sont issues sont transmises par de minuscules câbles formant le nerf optique. Pour l’instant limité à une résolution de 100 pixels et à un champs de vision de 100 degrés, le dispositifs sera amélioré pour permettre d'ici cinq ans selon les auteurs une vision quasi normale sur 160 degrés et permettre une utilisation substitutive en clinique, voire dépasser les aptitudes naturelles de l’homme. L'appareil pourrait alors équiper des robots humanoïdes ou d’autres dispositifs de vision. Les chercheurs pensent ainsi pouvoir à terme obtenir un œil doté de nanorécepteurs permettant une vision dix fois plus précise et performante que celle de l’œil humain. 
Deux problèmes restent posés et non abordés par les auteurs. Le premier est celui de l’interface qui sera nécessaire chez l’homme entre la partie artificielle est le premier relai sous cortical (genouillé latéral du thalamus) en respectant son organisation structurale en couches et fonctionnelle en hémichamps droit et gauche, en réseaux rapide (magnocellulaire) et plus lent et précis (parvicellulaire), selon le type d’information et sa localisation sur la rétine. Ce problème est d’autant plus critique qu’il participe à la ségrégation des informations en contrastes, couleurs et mouvements, tout en permettant d’assurer la mobilité oculaire (poursuite oculaire, mouvements réflexes, contraintes de nystagmus, etc.), pour un traitement spécifiques à d'autres aires cérébrales distinctes (notamment corticales). Il se posera d’autant plus s’il doit être coordonné avec un œil sain restant, posant la question de sa cohérence ou de sa suppression, produisant alors un nécessaire handicap pour pouvoir être couplé avec un second œil artificiel (éborgnement). Le second problème est, dans le cas fort théorique ou le premier pourrait être résolu, de savoir ce que ferait un homme augmenté d’une vision dix fois plus performante que la naturelle.
Nous sommes encore une fois confrontés au fantasme des spécialistes de l’artificiel qui veulent faire plus en omettant les contraintes de bases comme si leur solution allait de soi. Toujours plus n'est pas forcément mieux. 
Il y a fort à parier que les équipes californiennes et chinoises produiront un œil artificiel qui restera un gadget puisque d’une part impossible à connecter utilement au cerveau, sauf à en faire un simple outil d'interface cerveau-machine (BCI). Dans le cas où l’interface serait possible, alors pourquoi utiliser un œil plutôt qu’un dispositif plus efficace de caméras incorporées ou embarquées sur des lunettes, plutôt qu’un dispositif « usine à gaz » faisant courir des risques chirurgicaux considérables à la personne qui en serait équipée ? Enfin, lorsque les auteurs affirment que l’œil est déjà capable de différencier des lettres simples comme E et Y, ils omettent l’idée que ce n’est pas l’œil qui voit ces lettres, mais tout un ensemble, avec l'intervention d'un système postérieur, soit d’intelligence artificielle dans leur cas, soit d'intelligence naturelle soumise aux apprentissages culturels dans le cas de l'homme normal, l’œil ne détectant que des différences auxquelles une intelligence donne éventuellement un sens en fonction des acquis, de la mémoire et des apprentissages, et de la motivation ... à voir.
Ce problème de l’interface est récurent chez les mécanistes qui engagent pourtant des moyens colossaux comme s’il était résolu. Le fameux Elon Musk fait d'ailleurs comme s'il avait franchi ce cap grâce à son dispositif cerveau-ordinateur développé par sa société Neuralink, alors qu’il ne permet que de produire de nouveaux apprentissages chez les sujets à partir d’électrodes implantées, comme le faisait déjà Grey Walter par l’électroencéphalogramme de surface (électrodes collées sur le scalp) avec ses tortues robots au milieu du siècle dernier, et que réalise tous les jours le "brain-computer interface" tel qu'il est enseigné et mis concrètement en oeuvre à l'ENSC. Pour l'avoir moi-même testé à l'hôpital avec des électrodes implantées et recueillir des potentiels évoqués cognitifs de 1993 à 1999 (voir liste de publications ici), je peux affirmer que ... ça ne marche pas ... à de tels niveaux macroscopiques et d'approximation théorique.
Rien de nouveau sous le soleil, et toujours le fantasme du bio-mimétisme  dans un transhumanisme paralysé par ce boulet conceptuel. On ne fait pas voler des avions en imitant les oiseaux ! Voir à ce propos l'excellent article de Jean-Claude Beaune, André Doyon et Lucien Liaigre sous le titre "automate" dans la non moins excellente Encyclopaedia Universalis (lien ici), et comprendre comment, "Comme le train qui s'entête, dès sa naissance, à singer la diligence, le robot, marqué des pouvoirs nouveaux de l'électricité, de l'asservissement mécanique et de l'électromagnétisme, s'entête à son tour à parodier tristement la nature humaine" (sic).
Voir l'article de Martin Koppe sur un "Regard anthropologique sur le biomimétisme" dans le Journal du CNRS (lien ici), qui explique le "biomorphisme", c'est-à-dire utilisation et "détournement" de solutions héritées de l'évolution adaptative pour faire quelque chose d'autre (par exemple le Velcro inspiré des épines du fruit de la bardane). Tout cela ne peut être confondu, dans un fantasme à la Pinocchio et à la bonne fée, avec la simple copie réductionniste d'éléments isolés d'ensembles fonctionnels intégrés, en espérant que la fonction émergente des derniers apparaisse spontanément des simples bouts de bois et de ferraille des roboticiens ou du silicium des informaticiens.

IA : Spot, le chien artificiel autonome pour faire respecter la distanciation sociale.

La société Boston Dynamics, dont on a suivi l’évolution depuis sa séparation de Google, est connue pour les robots autonomes, et notamment son chien automatisé dont la réalisation avait été financée par la DARPA (agence de financement du Ministère de la Défense américain). On connaît les différents films promotionnel que Boston Dynamics a produit, mettant en scène ses robots militaires dont des humanoïdes (film ici et film là) et des chiens porteurs (film ici et film là) dont les capacités d’apprentissage et d’autonomie sont impressionnantes (film ici) et très inquiétantes.
Jusque là, la frontière de l’utilisation était celle des forces armées, et on n’avait pas envisagé une utilisation de ces machines « de guerre » dans le maintien de l’ordre. Cette limite vient de tomber, et Singapour a décidé de mettre sur le terrain « Spot », un chien de Boston Dynamics pour faire respecter les mesures de distanciation sociale (film ici). Si, pour l’heure, le chien est contrôlé par un opérateur, rien n’empêche maintenant qu’une nouvelle limite tombe pour lui laisser une part de plus en plus importante d’autonomie, sans que cela ne pose, semble-t-il à Singapour, les problèmes éthiques que nous dénonçons en Europe.
Ce type d’artefacts, qui peuvent s’apparenter aux SALA pour être des systèmes potentiellement létaux et autonomes, pose une série de problèmes dont le premier est celui de l’absence d’universalité des doctrines éthiques en matière de robotique interventionnelle, mais également celui de la robustesse de la doctrine française dans le cas d’une généralisation à l’étranger de tels appareils et de leur usage civil.

IA : La cybersécurité menacée par l'IA.

Alors que certains clament l’importance que doit jouer l’Intelligence Artificielle dans le déconfinement, on trouve sur le Web, à l’initiative de DarkTrace® qui rappelle que le Net n’est pas un espace de confiance (lien ici), un rapport très intéressant (lien ici) "Les Attaques Renforcées par l’IA et la Bataille des Algorithmes" décrivant les conditions dans lesquelles des groupes de couards, se prenant pour des mercenaires qui ne risquent rien derrière leurs machines, utilisent l’IA pour pirater, foutre le waï et faire du fric à bon compte, sans aucune sans aucune morale jusqu’à ce que les informaticiens aient le courage, un jour, de faire le ménage chez eux.

L’article est consacré aux attaques agressives basées sur l’IA, dans un contexte où tous les outils et les éléments open source nécessaires pour mettre en œuvre une attaque basée sur l’IA existent bel et bien aujourd’hui, faciles d’accès, à la disposition de tous les médiocres, malades mentaux et salopards de toutes espèces, dont certains pourraient être organisés en « groupe de hackers professionnels » … « régi comme n’importe quelle entreprise » … « au service du plus offrant ». Ainsi, l’article prévoit « que les cyberattaques basées sur l’IA ne sont plus à quelques années de nous, mais qu’elles apparaîtront manifestement dans un futur proche ».

Dans un premier temps, les auteurs documentent le cycle de vie d’une attaque standard, en montrant comment les outils de l’IA peuvent « améliorer et rationaliser le processus » … « pour gagner en efficacité ». Dans un second temps, ils détaillent « le cycle de vie complet d’une attaque basée sur l’IA ».

Ainsi, « les cybercriminels exploiteront l’IA pour générer des attaques personnalisées, très ciblées et difficiles à détecter » et « L’IA supprimera la dimension humaine de l’attaque, ce qui compliquera l’identification des auteurs » obligeant les organisations à « devoir utiliser des outils de défense basés sur l’IA capables de lutter contre cette nouvelle génération d’attaques en utilisant les mêmes méthodes ». Malheureusement, autant les cyberdélinquants, qui n’ont que ça à faire et le font par dérangement des tuyaux neuronaux, sont en avance, autant les cyberdéfenseurs sont, si l’on comprend bien le propos, littéralement « à la rue ».

L’anatomie standard d’une attaque actuelle demande aux pirates beaucoup de prudence. On peut décrire une suite d’étapes plus ou moins complexes et efficaces.

Étape 1 : Récupération d’informations à grande échelle sur les réseaux sociaux, grâce à des faux profils pendant une phase de reconnaissance qui dure plusieurs semaines. Les cibles sont identifiées manuellement ou semi-automatiquement et les pirates entreprennent une phase d’approche, en devenant amis avec certains acteurs de la cible et récolter des informations à leur sujet. Simultanément, une analyse de la victime détermine les vecteurs d’attaque potentiels grâce à une panoplie d’outils et d’algorithmes, par exemple pour casser les capcha ou mots de passe. Étape 2 : Envoi d’e-mail d’hameçonnage ciblé à partir des informations précédentes, et contenant des documents ou messages avec des macros malveillantes. Parallèlement, on sonde activement les serveurs Web de la victime pour y trouver des vulnérabilités. Étape 3 : Si l’intrusion réussit, le malware établit un canal de commande et de contrôle (C2) qui se fond dans l’environnement en essayant d’éviter les pare-feu. Étape 4 : Récupération de mots de passe par force brute en exécutant des keyloggers et tentant de dérober les informations d’identification des administrateurs, en repérant les comptes qui utilisent des mots de passe faibles ou répétés. Étape 5 : Les informations récoltées sont utilisées pour des déplacements latéraux en utilisant les techniques Pass the Hash et Mimikatz. Les assaillants piratent ainsi une machine cliente après l’autre, en essayant de mettre la main sur des comptes aux privilèges élevés pour tenter d’accéder à de nouvelles machines d’administration. Étape 6 : Si les pirates finissent par identifier les données qu’ils cherchent, et sans trier, ils regroupent et extraient les données morceau par morceau vers leur serveur C2. Les données dérobées sont triées ensuite avec d’autres algorithmes, bien au chaud dans leurs propres machines.

On voit que les cyberattaquants risquent un échec à chaque fois et que la procédure incrémentale récupère des gigaoctets de bruits par rapport à l’information recherchée ou commandée. Le but des équipes de cybersécurité repose dont sur trois objectifs : empêcher les effractions, les détecter pour les stopper ou éventuellement les utiliser, noyer l’information pertinente dans une somme d données afin de la rendre la plus inextricable possible. La stratégie consiste donc, pour les cyberpirates, de se tourner résolument vers des cyberattaques augmentées par l’IA. Cette nouvelle génération consiste à utiliser les outils d’IA pour simplifier, automatiser et rendre indétectable chacune des étapes précédentes. On réduit ainsi le facteur de risque de se voir bloqué ou repéré, voire poursuivi, et on augmente le rendement. Étape 1 : Ce sont des chatbots qui deviennent amis avec la personne par qui l’effraction se fera, et qui a été déterminée par big data. Ces bots calculent les types de profils recherchés parmi les dizaines (ou centaines) d’employés ainsi bernés, croyant de bonne foi être en relation avec des personnes, par exmple des lcients, des fournisseurs ou des collègues. Des profils et des photos ont créés par une IA en fonction des attentes et des affinités des personnes cibles. Les outils de résolution automatique de captcha seraient utilisés pour la reconnaissance automatisée d’images sur les sites Web des victimes. Étape 2 : L’hameçonnage est ciblé par rapport aux renseignements des bots pour des attaques convaincantes, avec des tweets réalistes pour de nombreux employés dont l’un au moins téléchargerait des documents infectés, ou renfermant des liens vers des serveurs d’attaque à l’aide d’algorithmes d’exploit kits. Le classement par IApeut tenir compte de toutes les informations historiques, en apprenant de mieux en mieux avec le temps (deep learning). Un moteur de fuzzing autonome pourrait alors parcourir en permanence le périmètre de la victime pour découvrir de nouvelles vulnérabilités, et cela de manière suffisamment courte pour disparaître et ne pas laisser de trace après que le crawler trouve le nouvel actif et pour que le moteur de fuzzing découvre une vulnérabilité exploitable. Étape 3 : Imitation de l’activité habituelle de l’entreprise Une fois que l’infection initiale lancée, par fuzzing ou par l’ingénierie sociale automatisée, le canal de C2 serait établi, en attente furtive tout en apprenant son comportement de ou des machines afin de veiller à imiter le fonctionnement d’une ou des machines non infectées. La stratégie devient alors indétectable, en se fondant dans les opérations habituelles de l’entreprise, et en utilisant les ports les plus habituels pour communiquer avec des API spécifiques sur Internet. Étape 4 : Un outil créerait une liste de mots-clés uniques en s’appuyant sur les documents et les e-mails présents sur la machine infectée et créer des permutations par machine learning supervisé à visée de piratage avancé par force brute. Étape 5 : L’identification des chemins optimaux, une fois les comptes identifiés et les mots de passe récupérés, favorise le déplacement latéral pour se rapprocher des données désirées. L’utilisation des méthodes de planification automatisées basées sur l’IA réduirait considérablement le temps requis pour atteindre la destination finale. Étape 6 : L’extraction de données peut commencer une fois que les documents cibles présélectionnés ont été acquis (par exemple reconnaissance de plans spécifiques, de notices, etc.). En même temps, On pourrait extraire des documents compromettants pouvant être utilisés ultérieurement pour du chantage ou de la déstabilisation. Les procédures étant automatisées, elles peuvent être multipliées à l’envi et conduites en parallèle, ce qui surcharge de travail les équipes de défense.

La conclusion de l’étude repose sur un constat simple : Seule l’IA peut combattre l’IA, et il devient urgent de développer des programmes de détection des signes les plus subtils d’une action pour que l’équipe de sécurité puisse couper toute communication, le temps de purger le système… ce qui est une autre stratégie pour retarder une entreprise. uant à croire en la supériorité des hommes pour se protéger ou pour défendre leur système, autant croire que les logiciels de radiologie sont médiocre par rapport à un médecin spécialiste et un Alpha Go ne battra jamais Lee Sedol.

Télécharger le rapport (ici).

IA - TECH : 25 Technologies pour booster l’économie post confinement

Le magasine Forbes propose aujourd’hui une liste prévisionnelle des technologies à mettre en œuvre pour booster l’économie de sortie de confinement (lien ici). Pour le magasine, il ne fait aucun doute que, malgré la crise terrible qui frappe le monde, cette décennie va mettre en œuvre des avancées technologiques permettant de compenser, rattraper voire rayer l’effet désastreux du confinement pour une reprise économique drivée par les technics.

Voici les 25 nouvelles technologies, dont bon nombre sont déjà de la compétence des ingénieurs diplômés de l’ENSC (voir plus de détail, lien ici).

1. L’intelligence artificielle (au programme de toutes les années, plus parcours de 3eme année, et chaire ENSC/IBM autour de Watson) ;
2. L’Internet des objets (IoT) ;
3. Les technologies portables et l’humain augmenté (au programme de toutes les années et parcours de 3ème année) ;
4. Le Big data et l’analyse augmentée (voir le DU Big data et statistiques pour l’ingénieur) ;
5. Les environnements intelligents (au programme de deuxième année) ;
6. Les Blockchains et la protection de registres ;
7. Le cloud et la technologie de pointe (au programme) ;
8. La réalité augmentée (idem) ;
9. Les jumeaux numériques ;
10. Le traitement du langage (au programme) ;
11. Les interfaces vocales ;
12. La vision artificielle et la reconnaissance faciale (en collaboration avec l’Institut d’optique, antenne de Bordeaux) ;
13. Les robots et cobots (spécialité de 3ème année) ;
14. Les véhicules autonomes (équipe de recherche avec l’IFSTTAR) ;
15. La 5G ;
16. La génomique et l’édition génétique ;
17. La co-créativité homme-machine et le design augmenté (en collaboration avec les écoles de Condé) ;
18. Les plateformes numériques ;
19. Les drones et les véhicules aériens sans pilote (projets de 2eme année avec les simulateurs de la plateforme technologique) :
20. La cybersécurité ;
21. Les ordinateurs quantiques (au programme de la chaire ENSC/IBM) ;
22. L’automatisation des procédés robotiques (cf. l’option de 3ème année) ;
23. La personnalisation de masse et les micromoments ;
24. Les impressions en 3D et 4D ;
25. La nanotechnologie et la science des matériaux.

Voici une liste qui semble déjà bien remplie à l’ENSC, et qui donne plein d’idées pour collaborer avec l’ENSEiRB-MMK, l’Ecole de chimie (ENSCBP), l’Ecole des biotechnologies (ENSTBB), l’IOGS, et l’Institut Mines Telecom, dans un projet de rapprochement à reprendre par la nouvelle équipe de direction.

IA : Moore après Moore.

Le 19 avril 1965, dans une interview accordée à la revue Electronics Magazine, Gordon Moore, l’un des cofondateurs d’Intel, fait part d’une prédiction selon laquelle la complexité des puces allait doubler tous les ans. En 1975, il réévalue sa prédiction en précisant que le nombre de transistors sur une puce doublerait tous les deux ans. Depuis, cette hypothèse s’est vérifiée et popularisée au point d’être rebaptisée, par abus de langage, loi de Moore. Toutefois, depuis quelques années, la densification et la miniaturisation régulières des transistors sur des substrats en silicium rencontrent des contraintes nouvelles de taille. Néanmoins, la Loi de Moore ne semble pas éteinte et la recherche continue : MediaTek, société taïwanaise fabriquant des puces mobiles, conçoit aujourd'hui des processeurs gravés en 7 nanomètres, et travaillera "bientôt" sur le 5 nm ; une équipe de Berkeley arrive aujourd'hui à faire fonctionner un transistor d'un nanomètre (lien) pour des perspectives industrielles dans quelques années. L'autre piste est le changement de matière, avec des composants quasi-quantiques et des pseudo transistors à 7 atomes seulement. Trois étapes de miniaturisation des semiconducteurs, en 7, 5 et 3 nanomètres commencent à être maitrisées par IBM ou Samsung. Et la génération d’après se prépare tout en restant un mystère. En parallèle, l'IA permet de mieux tracer les composants, de les programmer de manière plus performante, et on envisage déjà une Loi de Moore après Moore qui s'inscrira dans la course à la performance à la fois structurale et fonctionnelle (lien).

Lire la suite (cela).

La Loi de Moore fête aujourd'hui son 55 anniversaire.

Petit rappel : il y a cinq ans, à l’occasion du 50^e anniversaire de la loi de Moore, Intel a publié cette petite infographie souvenir.

IA - TECH : Le calcul quantique à température normale.

Les techniques actuelles de conception de  l'ordinateur quantique (liens vers ce site) sont confrontées à plusieurs limites qu’essaient de dépasser plusieurs centres de recherche et les industriels du domaines. L’une d’elles, et non des moindres, est celle du maintien d’une température très basse, proche du zéro absolu (vers -273,15°C), afin de figer les composants intimes du calcul quantique pour permettre l’état de superposition des QuBits. En effet, cet état de superposition quantique est très fragile et les supraconducteurs utilisés doivent être plongés dans des enceintes d’azote liquide. Le calculateur quantique est alors un cryostat sur les composants duquel on agit par l’intermédiaire d’émetteurs de micro-ondes ou de faisceaux magnétiques.

Une publication de Nature communications par un consortium international coordonné par une équipe suédoise de l'université de Linköping, et associant des chercheurs académiques hongrois, russes et américains, ainsi que du Thomas J. Watson research center de Yorktown Heights (NY, USA) de l’industriel IBM, montre qu’il est possible de maintenir à température ambiante normale l’état de superposition quantique au sein du carbure de silicium (noté SiC). Ce matériau, la moissanite, est formé par l’association d’un atome de silicium et d’un atome de carbone. On le trouve sous forme naturelle dans quelques météorites, ou de manière très rare sous forme d’inclusion dans des diamants ou dans certaines riches exceptionnelles. La solution est de synthétiser ce composant habituellement utilise en joaillerie ou dans l’industrie comme substitut du diamant.

IA : L’intelligence des machines à calcul.

En octobre 1950, le mathématicien anglais Alan Turing publiait dans la revue « Mind » un article majeur intitulé « Computing machinery and intelligence.» (Mind, 59, 433-460, 1950). Cet article est aujourd’hui considéré par certains comme l’acte de naissance de l’intelligence artificielle. C’est dans ce fameux article que Turing évoqua pour la première fois le test qui porte son nom et qui consiste, par l’intermédiaire d’un dispositif électronique, à faire dialoguer un être humain alternativement avec deux interlocuteurs, l’un humain et l’autre artificiel. Selon Turing, le jour où l’expérimentateur humain, au terme d’une conversation non préparée, sera incapable de dire s’il a affaire à un interlocuteur humain ou électronique, on pourra alors considérer que les ordinateurs seront devenus véritablement intelligents.

Près de 70 ans passés, les scientifiques et ingénieurs tentent toujours de décrocher ce « Graal » que constitue la première machine intelligente « au sens de Turing ». Dans ces dernières années, une étape décisive a été franchie lorsque l’ordinateur Watson d’IBM a gagné aux États-Unis contre des humains la grande finale du jeu Jeopardy, un jeu nécessitant de très bonnes qualités d’association et de raisonnement portant sur des connaissances de culture générale considérées comme ouvertes, et donc jusqu’ici spécifiquement humaines. Une nouvelle étape a consisté en 2016 pour AlphaGo, développé par Google DeepMind, à battre l’un des meilleurs joueurs mondiaux, et l’année suivante de confirmer l’exploit contre le champion du Monde de la discipline. La machine qui s’était entraînée contre elle-même, a même inventé une nouvelle stratégie qui a désarçonné les experts, stratégie qui est aujourd’hui étudiée et enseignée par les spécialistes de ce jeu millénaire.

L’industriel IBM, titulaire de la chaire « sciences et technologies cognitiques » de l’ENSC, est l’un des acteurs mondiaux de l’aventure vers les machines intelligentes. Il a ainsi continué à perfectionner Watson, lui permettant d’être reconnu au meilleur niveau dans la résolution de problèmes complexes nécessitant  de nombreuses inférences heuristiques sur des données non structurées, et pour lesquels la puissance informatique brute n’est pas suffisante. IBM parle pour cela d’un accès à une nouvelle « ère cognitive ». C’est notamment dans le domaine des données médicales que Watson a permis aux meilleurs centres de recherche permettant de recruter des patients pour de nouveaux essais cliniques afin d’accélérer le testing des diagnostics, des traitements et de l’échange des dossiers médicaux.

L’évolution de Watson s’oriente maintenant vers celle de ses composants électroniques et IBM propose des microprocesseurs réellement neuro-mimétiques, afin de pouvoir rivaliser avec le cerveau humain tout en s’en inspirant. Ce programme de recherche, SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics), a été lancé en 2008 mais porte aujourd’hui ses fruits en tant que première réalisation. Un microprocesseur spécifique, la puce « TrueNorth » développée par la marque, comporte par exemple un million de neurones artificiels dotés chacun de 256 synapses, soit 256 millions de synapses,  en intégrant 5,4 milliards de transistors. Chacun de ces neurones artificiels est pourvu d’une mémoire permettant de gérer les priorités de chacune des connexions. Selon IBM, il s’agit de l’un des composants électroniques les plus complexes et les plus sophistiqués jamais réalisés : un première ébauche de l’élément de base d’un futur ordinateur « neuromorphique », directement inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau.

Les « neuroprocesseurs » représentent une véritable rupture technologique pour ce qui est de la performance, en s’affranchissant d’une imitation programmée sur ordinateurs classiques. Ils sont surtout plus rapides en disposant des propriétés des systèmes parallèles, mais surtout permettent de consommer 1000 fois moins d’énergie qu’une puce traditionnelle de puissance équivalente. 

Pour IBM, l’effort ne se limite pas là puisque le calculateur neuromorphique associe 16 puces « TrueNorth » entre elles, groupées par quatre fois quatre, ce qui représente au total l'équivalent de 16 millions de neurones et donc de plus de quatre milliards de synapses. Nous sommes encore loin du cerveau humain mais pouvons commencer à envisager la simulation de certaines aires ou structures fonctionnellement spécifiques. Une telle architecture est cependant déjà capable, selon IBM, d’effectuer 46 milliards d’opérations synaptiques par seconde et par watt. Le but est de permettre de doter le plus grand nombre de la puissance embarquée d’un cerveau artificiel, pour une IA collaborative, alors que nous n’avons aujourd’hui accès qu’à des puissances des calcul 120 millions de fois supérieures à celles utilisées pour une mission Apollo.

La firme Apple s’est lancée dans une autre perspective de l’augmentation humaine par l’IA. À partir du développement de ces « neuroprocesseurs », les créateurs de SIRI, l'assistant vocal de la firme,, ont lancé un nouveau défi en fondant la société Viv Labs dont l’ambition est de concevoir un programme capable de répondre à toutes les questions que l'on peut lui poser en langage naturel (enfin, ici en anglais). Viv Labs a récemment été rachetée par Samsung, ce qui montre l’intérêt que porte l’industrie à la problématique de la compréhension artificielle. La résolution de ce type de problème associe à la fois la puissance de calcul, mais également l’accès ultra rapide à toutes les bases de données disponibles, avec des algorithmes permettant de les traiter et surtout d’en extraire très rapidement les informations pertinentes qu’il faudra mettre en perspective afin de donner du sens à une réponse par rapport aux attente du demandeur. Ce type de réponse nécessite de dépasser la problématique de la puissance de calcul des microprocesseurs puisqu’il faudra également apprendre à réorganiser selon de nouvelles logiques les bases de données et de connaissances.

Dans le domaine de la prospective, Ray Kurzweil, directeur de l’innovation scientifique chez Google, est persuadé qu’à l’horizon 2045 les ordinateurs seront devenus aussi intelligents que les êtres humains dans presque tous les domaines.

Dans cette attente, force est de constater le rapprochement de plus en plus réussi des machines et du cerveau, permettant d’envisager une ère nouvelle de cognition naturelle augmentée par l’intelligence artificielle. La révolution de l’IA embarquée permet déjà de disposer de terminaux intelligents, branchés sur des vêtements, des lunettes, des montres, des vélos, des automobiles dotés chacun d’une puissance de calcul parallèle incommensurable, et qui permettent d’envisager l’émergence d’une nouvelle cognition partagée entre cerveau naturel et systèmes collaboratifs de cerveaux artificiels.

IA : Les niveaux de maturité quantique.

Kristel Michielsen est une physicienne belge travaillant en Allemagne, au « Jülich Supercomputing Center » (JSC). Spécialisée en informatique quantique, elle s’est distinguée dans les études portant sur les composants et leur physique, puis sur les algorithmes qu’ils peuvent supporter.
Elle est à l’origine de l’adaptation de l’échelle de maturité technologique de la NASA en une échelle QTRL : la « Quantum Technology Readiness Level ».
Dans cette échelle, le QTRL1 concerne une technologie qui se limite au cadre théorique de l'informatique quantique c’est-à-dire les études des propriétés de base des dispositifs d'informatique quantique. Le niveau  supérieur, QTRL2, consiste une fois les principes de base du dispositif, à étudier des algorithmes qui pourraient être théoriquement supportés par le technologie informatique quantique précédente. La physique des Q-bits et leurs propriétés exploitées par cette algorithmique correspond au QTRL3, qui implique des études en laboratoire pour valider les prédictions théoriques et justifier ou non la poursuite du processus de développement. Le QTRL4 correspond à la fabrication concrète des systèmes uni- ou multi-Q-bits et leurs opérationalisation en termes de superposition et intrication, qui sont testés l'une avec l'autre. Au QTRL5, des composants intégrés peuvent constituer un processeur quantique, sans correction d'erreur, mais permettant une mesure fiable des résultats. Les technologies de correction d'erreur permettent d’aborder le QTRL6, de manière fiable et répétée. Cela permet d’aborder la création d’un ou plusieurs prototypes multi-Q-bits au QTRL7 en permettant de résoudre des calculs quantiques élémentaires, dans un environnement d’utilisation fluide et non expérimentale.  Les versions évolutives d'un ordinateur quantique répondant aux tests, au QTRL8, permet de mettre en œuvre et d’aborder la suprématie quantique qui correspond au QTRL9.

IA - BIO - INFO - TECH : Les nouvelles prédictions de Ray Kurzweil (2019).

Le célèbre Ray Kurzweil, aujourd'hui responsable de la branche IA de Google, transhumaniste militant, s'est fait le spécialiste des prévisions des développements technologiques.

Ainsi pédisait-il, dès 1989, la chute de l'union soviétique par la diffusion de la téléphonie mobile et des télécopieurs, que les machines vaincraient le champion du monde d’échecs avant 1998. pari gagné puisqu'en 1997 Deep Blue (IBM) gagna la célèbre rencontre contre Garry Kasparov. Il évoquait la possibilité pour un PC d'être capable dès 2010 de répondre à des questions simples en cherchant sur internet, ce dont Google s'est depuis fait une spécialité, y compris pour des requêtes multiples de sens ouvert. Il prévoyait qu'en 2009, on pourrait donner aux machines des instructions en langage naturel. Et voilà que surgit les logiciels de dictée, ainsi que les logiciels de commande tels que Siri de Apple, puis Alexa de Amazon et Dis-Google !  La technologie est aujourd'hui embarquée sur les BMW et d'autres équipementiers se précipitent dans le projet toujours plus élaboré de l'hybridité du langage et de la traduction automatique en ligne. Quant à ses prévisions sur la réalité virtuelle et augmentée, elles ont été réalisée notamment grâce aux Google classes en 2011, puis vinrent rapidement les Hololens de Microsoft et d'autre lunettes et head-up displays en aéronautique, dans la conduite des ateliers des usines 4.0 et aujourd'hui dans l'automobile pour tout le monde.

Bien entendu, nombre de ces prédictions n'ont pas été concrétisées, mais restent pourtant d'actualité. C'est dans cette perspective de Ray Kurzweil a proposé une nouvelle liste chronologique des technologies du futur.

En 2009 Ray Kurzweil réactualisait sa liste et donnait d'autres pistes dont nombreuses se sont réalisées - voir la liste des prédiction de RK dans Wikipedia : ici. 

Aujourd'hui, dix ans après cette nouvelle série prophétique, Ray Kurzweil propose une série actualisée dont voici le résumé.

2019 – Disparition des fils et câbles pour les appareils individuels et les périphériques.

2020 – Puissance de traitement des PC comparable à celle du cerveau humain.

2021 – Internet sans fil pour 85% de la surface de la Terre. 

2022 – Émergence (USA, Europe) de lois réglementant les relations entre humains et robots, et formalisation des droits, devoirs et limitations/interdictions dans ces relations.

2024 – Conduite automobile obligatoirement supervisée par l'IA, et interdiction de conduire sans aide technologique.

2025 – Avènement d'un grand marché de gadgets-implants.

2026 – Prolongement technologique de la vie humaine (au moins autant que la vie passée).

2027 – Vulgarisation et généralisation des robot personnels autonomes pour des actions complexes. 

2028 – Énergie solaire universellement répandue suffisante aux besoins énergétiques de l’humanité.

2029 – Test de Turing pour les machines et fusion IA-IN par simulation informatique du cerveau.

2030 – Nanotechnologies généralisées pour une baisse significative des coûts de fabrication

2031 – Imprimantes biologique 3D dans tous les hôpitaux pour imprimer des organes humains.

2032 – Nanorobots médicaux pour apporter des substances nutritives aux cellules en éliminant les déchets. Scanner du cerveau humain par nanorobots pour la maîtrise de son fonctionnement.

2033 – Les voitures autonomes, sans conducteur ni parfois passager.

2034 – Premier rendez-vous de l’homme avec l’intelligence artificielle

2035 – Matériel spatial de protection permanente de la Terre contre les astéroïdes.

2036 – Reprogrammation cellulaire pour guérir des maladies, et imprimantes 3D pour fabriquer des nouveaux tissus et organes.

2037 – Découverte de centaines de sous-régions cérébrales ayant des fonctions spécifiques avec décryptage algorithmique et intégration aux réseaux neuronaux artificiels.

2038 – Apparition de personnes robotisées et de produits de technologies transhumanistes tels qu'implants optionnels supplémentaires.

2039 – Nanovéhicules directement implantés dans le cerveau pour une réalité virtuelle d'immersion totale, sans équipement supplémentaire.

2040 – Recherche Internet directement par la pensée avec résultats affichés sur des lentilles de contact (ou des lunettes spécifiques).

2041 – Débit internet maximal de 500 millions de fois plus élevé qu’aujourd’hui.

2042 – Première réalisation potentielle d’immortalité grâce aux nanotechnologies.

2043 – Plasticité d'aspect du corps humain grâce à des nanorobots, et organes remplacés par des dispositifs cybernétiques ultrafiables.

2044 – Intelligence non-biologique des milliards de fois plus performante que l'intelligence biologique.

2045 – Singularité technologique. La Terre se transformera en une gigantesque machine

2099 – Extension du processus de singularité technologique à tout (ou parties de) l’Univers. 

(voir la nouvelle liste des prédictions de RK de 2019 : ici)

Perspective : 2100 - Fin de l'humanité même sous sa forme artificielle (note de l'auteur).

https://en.wikipedia.org/wiki/Predictions_made_by_Ray_Kurzweil

IA - SHS : Ouverture de la chaire IBM Sciences et Technologies Cognitiques à l’École Nationale Supérieure de Cognitique.

« Chaire IBM Sciences et Technologies Cognitiques »

Un partenariat entre IBM et l’ENSC (Bordeaux INP) a permis l’ouverture à l’École Nationale Supérieure de Cognitique d’une « chaire IBM Sciences et Technologies Cognitiques. »

Ce dispositif innovant, annoncé au salon NOVAQ 18, valorise quatre objectifs communs :

• enraciner des initiatives pédagogiques sur l’Intelligence Artificielle pour former les ingénieurs aux enjeux et aux outils émergeant de « l'ère cognitive » ;
• définir et mettre conjointement en œuvre des projets prospectifs pour le futur d'une IA  humaine ;
• développer l'insertion professionnelle des ingénieurs diplômés de l’ENSC chez IBM ;
• contribuer à un rayonnement mutuel dans différents réseaux et écosystèmes, et au développement de l'idée d'une approche scientifique concrète des dimensions humaines de l’IA.

Depuis décembre 2018, cette chaire est dirigée par Marc Rodier, leader de l'équipe globale IBM « Cloud services for managed application development », spécialiste de Watson et des solutions cognitives d'IBM, qui intervient et enseigne la stratégie « Cloud, Analytics, and Cognitive Science » dans différentes écoles d'ingénieurs et de management. 

Il anime les travaux en étroite partenariat avec la direction, les enseignants et les enseignants-chercheurs de l’ENSC.

À l’ENSC, et aux côtés :

• de l’Institut tremplin « Carnot Cognition » géré par le CNRS, 
• de la chaire « STAH » (Systèmes Technologiques pour l’Augmentation de l’Humain) portée par la Région Nouvelle Aquitaine, 
• du laboratoire commun « HEAL » (Centre d’excellence d’Ingénierie Humaine pour l’Aérospatiale) partagé avec les entités de Thales AVS/DMS (Mérignac) et TRS (Massy-Palaiseau), 
• du « Club des entreprises de l’ENSC », 
• l’école renforce par cette chaire IBM son partenariat avec le monde du numérique et de l’Intelligence augmentée, partagée et éthique entre les humains et les systèmes technologiques du futur.

Renseignements, contacts : global@ensc.fr / +33 (0)557006700 - marc.rodier@ensc.fr

IA : Pour une histoire naturelle de l’intelligence artificielle.

L’actualité et les succès informatiques de l’Intelligence Artificielle ainsi que les performances toujours plus spectaculaires des machines numériques, calculateurs et robots, amènent certains spécialistes de l’IA à la présenter et la faire considérer par le grand public comme un domaine spécifique, à part de ceux de la cognition ou de ses productions artefactielles. Ce statut singulier, qui mobilise les milieux socio-économiques comme les artistes et certains penseurs transhumanistes, ne peut pourtant pas être conçu sans référence à l’homme, à sa pensée et à sa puissance d’instrumentation, mais aussi et plus largement à sa place dans le monde du vivant. 

Bernard Claverie propose ici un article, dans le numéro spécial « Le devenir-cyborg du monde » de la revue « Figures de l’art »  (numero 35), coordonné par Bernard Lafargue et Bernard Andrieux, montrant comment la métaphore d’une IA toute puissante peut être ramenée au problème global de la valeur biologique des intelligences, et combien l’IA gagnerait à s’inscrire dans une vision intégrée, saine et évolutive de l’intelligence naturelle.

Lien de téléchargement de l’article (ici).

SHS - TECH : Colloque FRACTURES à l'ENSC - 12-13 XII 2018

Colloque 

Fractures Corporelles // Fractures Numériques

Ecole Nationale Supérieure de Cognitique

109 avenue Roul - 33405 Talence

(Tram B - Station Béthanie)

La question des inégalités numériques est une question de société majeure à l’heure où les environnements, activités, relations sont profondément marqués par une hyper présence des outils et services numériques. Le programme initié grâce à la Maison des Sciences de l'Homme d'Aquitaine (MSHA)  aborder cette problématique à partir des questions de l’accessibilité numérique et par rapport au public des personnes en situation de handicap (porteuses d'une déficience physique, sensorielle, cognitive…), des personnes âgées et d’une façon plus générale, de toutes personnes mises en situation de handicap.
Deux axes forts sont abordés pendant le colloque organisé à l'ENSC :
Accessibilité, handicap et communication dans les écosystèmes numériques
Dispositifs, expérimentations, usages : des dynamiques aux innovations.
Accès au programme : (lien ici).

DIV : Une chaire IBM à l'ENSC

Annoncée lors du salon NovAQ 2018, qui s'est tenu du 13 au 15 septembre 2018 au Hangar 14 du Port de Bordeaux, lors de l'interview que Nicolas Sekaki et Bernard Claverie, respectivement président de IBM France et directeur de l'ENSC, ont donné à TV7, une chaire industrielle IBM a ouvert à Bordeaux, au sein de l'Ecole Nationale Supérieure de Cognitique (lien). 

Ce partenariat entre IBM et l'ENSC valorise des objectifs communs aux deux partenaires :

- enraciner des initiatives pédagogiques sur l'IA pour former de manière certifiante aux enjeux et aux outils émergeant de l'ère cognitive ;

- définir et, le cas échéant, mettre conjointement en oeuvre des projets prospectifs en favorisant le transfert et l'application de connaissances ;

- développer l'insertion professionnelle des étudiants de l'ENSC chez IBM et la formation permanente des spécialistes de IBM à l'école ;

- contribuer à un rayonnement mutuel dans différents réseaux et écosystèmes, et au développement de l'idée d'une approche scientifique concrète des dimensions humaines de l'IA.

La chaire est dirigée par Marc Rodier, ingénieur diplômé de l'ENSEEIHT (EN7 - Toulouse INP) ; docteur (PhD) et "distinguished Engineer" et leader du groupe de recherche et développement "Cloud IBM Services for Managed Application" ainsi que membre de la "IBM Academy of Technology".

Marc Rodier, qui a pris ses fonction de directeur de la chaire en décembre 2018, est le leader de l'équipe "global architecture and development team in IBM",  spécialiste de Watson et des solutions cognitives de IBM, Marc Rodier intervient et enseigne la stratégie CAMSS (Cloud, Analytics, Mobile, Social and Security) dans différentes écoles d'ingénieurs et de management.

Contact : prénom.nom[at]ensc.fr
Voir les articles de "Boursier.com" (ici) ou de "Channel.news" (ici).

IA : IBM et la nano-informatique

La société IBM championne de la miniaturisation avec la conception du plus petit ordinateur du monde (lien). Celui-là mesure 0,3 millimètre de côté, de la taille d’un grain de gros sel, et peut donc tenir dans la pointe d’un grain de riz. Il est composé d’un processeur, de mémoire vive, d’une cellule photovoltaïque et un émetteur/récepteur Led pour la communication et sa programmation,
Le dispositif est alimenté par la lumière à la fois po puis ce qui est de l’apport en énergie et la réception des données. Ce nano ordinateur sert de capteur de température en convertissant les températures sous forme d’impulsions électroniques, recueillies au niveau d’un groupe précis de cellules vivantes. Les applications potentielles sont dans le domaine de l’oncologie, mais on lui voit déjà d'autres applications potentielles en santé humaine ou vétérinaire (contrôle des conditions d’élevage), mais également pour la surveillance technologique des composants vidéo et/ou audio, dans la lutte contre la cybercriminalité ou dans celle de la contrefaçon.

DIV : IBM prévoyait 2018.

IBM s'est toujours intéressée au futur. Ainsi, en 2013 faisait-elle cinq prévisions sur le futur des technologies à 5 ans (voir le lien). Et bien, nous y sommes, car  2013 + 5 = 2018.

1. L'école personnalisée, avec des data complètes du parcours scolaire de l'enfant et des algorithmes permettant de proposer des solutions personnalisées aux professeurs. C'était sans compter sur les ministres se perdant dans les stérilités de l'écriture inclusive et ceux chassant le big-iz-bioutifoul des universités de campagne. Comme la médecine personnalisée, l'éducation reste sur le banc de touche du progrès.
2. Le commerce de proximité organisé par le consommateur et son smartphone. En récoltant les goûts, besoins, préférences, les commerçants locaux devaient pouvoir proposer des produits personnalisés dont le client à besoin. C'est au contraire, mais peut-être seulement encore, le commerce connecté qui se taille la part du lion, entre Amazon, Alibaba et autres géants qui tendent à écraser les petits commerces locaux.
3. Les médecins aidés par les ordinateurs pour traiter les maladies génétiques et le cancer. C'était grâce à l'analyse de l'ADN que les traitements les mieux adaptés, notamment pour attaquer le cancer, devaient être proposés, et cela grâce au calculs sur les grandes masses de données (big data) et grâce à des découvertes génétiques révolutionnaires. Carton plein pour IBM, avec évidemment un peu de retard du côté des médecins, mais de grandes découvertes telles que celles des ciseaux moléculaires Crispr-Cas9 ou -Cas13, et les avancées fulgurantes de l'IA qui détecte déjà de manière très efficace les cancers et propose les traitements adaptés.
4. Un véritable "gardien numérique" devait assurer la sécurité des données personnelles, en analysant les comportements et le contexte d'usage des données, et en vérifiant l'identité de chaque personne sur chaque appareil. Là encore, IBM voyait clair et annonçait les progrès fantastiques de l'identification biométrique et ceux de la sécurité par la blockchain. 2018 sera d'ailleurs l'année de l'entrée en vigueur de la directive européenne sur la protection des données (RGPD). Des progrès restent néanmoins, là encore, à faire pour arriver à un niveau tel que l'espérait IBM.
5. Les villes devaient être connectées en véritables "smart cities". Les machines devaient comprendre en temps réel des milliards d'éléments et apprendre à comprendre ce que les habitants veulent, aiment et font, pour les aider à vivre et se déplacer au sein des grands espaces urbains. Probablement qu'IBM péchait encore par optimisme, avec pourtant quelques initiatives concernant les transports, les réseaux de distribution ou de collecte, mais aussi portant sur les capteurs et caméras et les compteurs "linky" qui soulèvent tant de résistances de la part des habitants.

Ce qui est certain et qui était prévisible est qu'il est bien difficile de prévoir, surtout par excès d'optimisme dans le domaine du numérique, guidée par le consumer (client, consommateur utilisateur), et qui rencontre tant et tant de résistances, de retards, voire de mauvaises volontés de la part des décideurs comme de celui des citoyens et des fournisseurs de matériels et de services. Comme quoi, le progrès ne va pas de soi. 

IA : Pourquoi ne pas consulter un robot médecin ?

L'intelligence artificielle (IA) a de beaux jours devant elle en médecine (lien ici) et là. Ainsi, un robot chinois a même réussi l'examen national de médecine pour devenir médecin. Ainsi, le robot Xiaoyi, qui a été développé par le leader chinois de l'IA iFlytek en collaboration avec l’université pékinoise de Tsinghua, a obtenu son diplôme national de médecine après avoir obtenu 456 points sur 600, soit 96 points de plus que la note minimale pour être reçu, et bien supérieure à la moyenne nationale, en moins d'une heure pour une épreuve prévue sur dix heures. Pour obtenir ce résultat, alors que les examinateurs ont vérifié que Xiaoyi ne se connectait pas à Internet et ne travaillait qu'avec sa mémoire et sa réflexion, le robot a parcouru et compilé en moins d'un an et demi un million d'images médicales, 53 ouvrages, deux millions de dossiers médicaux et 400 000 autres documents et rapports. L'objectif d'iFlytek est dans un premier temps d'utiliser l'IA de Xiaoyi pour aider les praticiens à améliorer les traitements, notamment pour les cancers, améliorer leurs diagnostics et le choix des traitements, et aider à la formation de nouveaux médecins. Il devrait également être déployé dans toute la Chine dès mars 2018 pour lutter contre les déserts médicaux. Si les Chinois sont aujourd’hui les leader en matière d’intelligence artificielle médicale, il ambitionnent maintenant d'étendre leur suprématie de manière générale en IA d’ici à 2030 (lien).