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22 juin 2020

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.

30 avril 2020

IA - SHS - DIV : De l’impossibilité potentielle de prévoir : le futur du Covid-19 dans l’impasse du chaos.

Outre le fait que le plus difficile à prévoir, c'est l'avenir (voir ici), certains s'y essaient pourtant. Ainsi le 16 avril, Elie Cohen, économiste et directeur de recherche au CNRS, a élaboré trois (3) scenarios de sortie de la crise économique due au coronavirus. Qu’en tirer comme conclusions ?
« scenario en V ». On plonge très profondément, on touche le fond, on rebondit rapidement. La crise est de courte durée : par exemple quelques semaines. L’économie reprend et la perte d’activité en 2020 serait compensée en 2021 et même 2022. Les deux ou trois ans moyennés seraient alors nuls en termes de croissance.
« scenario en U ». On plonge, on reste au fond le temps de la crise qui est longue : plusieurs mois sans reprise, au moins  avant l’automne, peut-être plus. La perte de PIB est très importante, pouvant atteindre 10%. Il s’agit d’une crise majeure, sans réelle possibilité d’imaginer les conséquences économiques, sociales, culturelles, industrielles, militaires, etc.
« scenario en W ». On plonge, on rebondit et la crise sanitaire repart, et on replonge, et ainsi de suite avec une constante de temps par exemple de 3 à 4 semaines : succession de périodes de confinement et de redémarrage. Pour Cohen, « c’est le scenario noir absolu et c’est ce qu’il faut absolument éviter ». Néanmoins, c’est celui dont il n’est plus tabou de parler, et que le Premier Ministre envisage en y préparant le parlement et les citoyens à un scénario dit « stop and go » (voir ici).
Alors, que se passe-t-il dans ce cas W ? Ce scénario a notamment été théorisé par Neil Ferguson, épidémiologiste de l’Imperial College (voir ici), qui bien que  particulièrement critiqué par de nombreux théoriciens (lien ici) semble avoir inspiré les politiques de françaises, américaines, anglaises ... en effet, à lorsqu’on sait qu’en matière biologique la négation n’a aucune valeur conjuratoire, il est utile d’examiner toutes les pistes d’interprétation des données jusqu’ici recueillies. Parmi les modèles qui ont été étudiés (lien ici), ce W rappelle les phénomènes rencontrés dans les théories du chaos déterministe. Et ces modèles chaotiques sont loin d’être incohérents. Dans ceux-là, la dynamique échappe à l’ambition épidémiologique, elle n’est plus prévisible, et seuls des modèles mathématiques spécifiques sont applicables.
De manière générale, on peut en décrire trois types de perspectives.
Premier cas : l’oscillation (WWW) s’éteint en tendant vers un attracteur entier, qui peut prendre toutes les valeurs intermédiaires entre le maximum et le minimum, avec une probabilité centrée sur une valeur de tendance centrale. Les statisticiens s’écharpent sur la forme normale ou non de la distribution de probabilité, sur la validité de la médiane ou de la moyenne selon les modèles, etc. Bref, on ne sait rien sinon prévoir, mais sans certitude.


Second cas : l’oscillation (Ww-) se stabilise sur deux valeurs, maximum et minimum, avec un rythme qu’il reste à découvrir, probablement lié à la période d’incubation du virus et à la durée des reconfinements. Là encore, on ne sait rien pour n’avoir aucune valeur pertinente potentielle pour alimenter le modèle. La variabilité des données à y entrer voit une explosion combinatoire des solutions, dépassant des capacités raisonnables de calcul informatique, et sans que personne ne puisse donc en donner une perspective. 
Troisième cas : la dynamique (WXY) converge vers un attracteur étrange, non entier, de dimension fractale, caractéristique du chaos déterministe. Ce que l’on sait de certain à son propos est que l’étude de ce type de phénomènes ne peut se faire qu’à posteriori. Il n’y a aucune solution ni aucun moyen de prévoir quoi que ce soit ; toute prévision est mathématiquement impossible. On peut avoir des accélérations fréquentielles combinées à des phases de quasi stabilité plus ou moins longues avant de nouvelles explosions d’instabilité, cela sans maximum ou minimum calculables. Un exemple modelisé à partir d’une équation simple (x(i+1)=r.x(i)*(1-x(i)) avec r arbitrairement fixe à 2,6 (figure du haut), à 3,2 (figure du milieu) et à 3,7 (figure du bas) pour une valeur x de 0,4, illustre les trois cas cités, alors que les paramètres de l’équation sont très proches. 
Comme les dynamique du troisième ordre sont excessivement sensibles à des conditions initiales dont des différences infimes amènent à des futurs complètement différents, toute tentative de rationalisation est vaine dès qu’on s’éloigne du moment initial de la dynamique. 
Ainsi, on montre à partir de l’exemple précédent, dans le troisieme cas, qu’en réglant la valeur initiale x à 0,4 (figure du haut) ou à 0,4000001 (figure du bas), soit avec une différence (par exemple imprécision) inférieure à un millionième, la dynamique du phénomène est complètement différente. Elle montre, dans le cas considéré, l’impossibilité totale de toute prévision si l’on ne connaît pas avec très grande exactitude ces valeurs initiales, ce qui est bien entendu impossible dans les études portant sur des facteurs globaux estimés, approximés ou même inconnus et alors simplement supposés.
On peut donc comprendre, si tel est le cas, que personne ne sache ce qui va se passer, et que le politique, lui non plus ne sache rien. Il peut rassurer le peuple, mentir, donner des certitudes. Mais les modèles ne peuvent rien dire de futur.
Alors qu’elle perspective ? Autant une petite variation peut induire un effet chaotique, et le battement d’aile d’une chauve-souris en Chine peut provoquer un cataclysme en Europe et en Amérique, autant une autre petite intervention peut faire changer de trajectoire la dynamique considérée, et la précipiter sur un nouvel attracteur. On peut alors imaginer le rôle majeur que pourraient jouer des médicaments, largement diffusés, même si leur action n’est pas prouvée, mais qui changerait un tout petit peu le phénomène. Le jeu en vaut la chandelle, en attendant un vaccin qui jouera, espérons le, le rôle d’un nouvel attracteur entier majeur (pour peut qu’il puisse l’être), précipitant la dynamique mortelle dans une stabilité que chacun appelle de ses vœux.
Sur le chaos déterministe, lire l’article de Futura Sciences (lien ici), et celui de Sciences Étonnantes (lien ici).

25 avril 2020

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.

16 avril 2020

SHS : Le trafic aérien comme indice d’activité humaine.



Flightradar24 est né par hasard du passe-temps de deux suédois fanas d’aviation. C’est aujourd’hui un entreprise d’une vingtaine de personnes, située à Stockholm, qui se donne pour objectif de donner en temps réel la position et les caractéristiques techniques, commerciales et de vol de tous les aéronefs en vol dans le monde.
Le dispositif est l’exemple même d’une source de données ouvertes (open data) contributive. Elle est alimentée par un ensemble de sources officielles (administrations) et commerciales (les informations des compagnies aériennes), mais aussi par un réseau « crowdsourcing », de « planespotters » et de passionnés d’aviation qui contribuent à alimenter le système en informations.
En fait, la très grande majorité (de 60 à 70%) des avions en vol, dès la mise en route du ou des moteurs et jusqu’à leur extinction au parking d’arrivée, utilise un transpondeur ADS-B. Il s’agit d’un dispositif embarqué qui envoie en permanence des informations sur la localisation précise sur la carte, l’altitude, la vitesse, le cap, la destination et toute une série d’informations. 
Pour récolter ces informations, la société recueille les données des nombreuses installations professionnelles hébergées dans les aéroports, celles des compagnies, mais également celles fournies par un immense réseau collaboratif d’amateurs et de radio-amateurs dotés de récepteurs ADS-B, eux peu partout à travers le monde (estimé à Plus de 13000 contributeurs). Cet ensemble est complété par les informations de la Federal Aviation Administration (FAA) des États-Unis, qui transmet ses données avec une latence inférieure à cinq minutes, à partir desquelles le système peut facilement extrapoler la position estimée des aéronefs concernés, et par un calcul de « multilatération » qui permet de calculer la position d’appareils équipés d’un autre type de transpondeur. Le système est en évolution continue avec des projets d’intégration des avions d’Etat, et des contributions d’autres systèmes similaires tels que « PlaneFlightTracker » avec des informations sur les vols privés et ceux de l’Otan et de la Russie.
Quoi qu’il en soit, les informations permettent de comparer les données concernant l’activité avant et après le confinement.