Quelles seront les grandes tendances de l’industrie technologique en 2020 ? Les observateurs parlent évidemment de l’intelligence artificielle, du quantique mais pas seulement. Le groupe Alibaba, via son programme de recherche Alibaba DAMO Academy a dévoilé cinq prévisions.
De l’émergence de l’intelligence cognitive, de l’informatique in memory, de l’informatique quantique tolérante aux pannes, aux nouveaux semi-conducteurs, en passant par une collaboration des machines à grande échelle, des avancées et des percées technologiques majeures vont se développer et avoir un impact important en 2020.
« Nous sommes dans une ère de développement technologique rapide. Des technologies telles que le cloud computing, l’intelligence artificielle, la blockchains et la data intelligence devraient accélérer le rythme de l’économie numérique », a déclaré Jeff Zhang, directeur de l’Alibaba DAMO Academy et président d’Alibaba Cloud Intelligence.
« En plus d’explorer l’inconnu par la recherche scientifique et technologique, nous travaillons également avec les acteurs de l’industrie pour favoriser les applications de l’innovation dans différents secteurs, rendant ainsi les technologies plus accessibles aux entreprises et à la société en général ».
Voici les 5 tendances clés auxquelles l’industrie des technologies doit s’attendre pour 2020 d’après l’Alibaba DAMO Academy :
1. L’intelligence artificielle évolue d’une intelligence perceptive à une intelligence cognitive
L’intelligence artificielle a atteint ou dépassé les humains dans les domaines de l’intelligence perceptuelle comme la transformation de la parole en texte, le traitement du langage naturel, la compréhension vidéo, etc. ; mais dans le domaine de l’intelligence cognitive qui nécessite des connaissances externes, un raisonnement logique ou une migration de domaine, elle en est encore à ses débuts. L’intelligence cognitive s’inspirera de la psychologie cognitive, de la science du cerveau et de l’histoire sociale de l’humanité, combinée à des techniques telles que les graphiques de connaissances interdomaines, l’inférence de causalité et l’apprentissage continu pour établir des mécanismes efficaces d’acquisition et d’expression des connaissances.
2. L’informatique in memory s’attaque aux défis du « mur de la mémoire » dans l’IA
Dans l’architecture Von Neumann, architecture informatique la plus répandue aujourd’hui, la mémoire et le processeur sont séparés et le calcul et nécessitent un déplacement des données dans les deux sens. Avec le développement rapide des algorithmes d’IA, les data scientistes sont arrivés à un point où le matériel devient le goulot d’étranglement dans l’exploitation d’algorithmes plus avancés. Dans l’architecture PIM (Processing-in-Memory), la mémoire et le processeur sont fusionnés et les calculs sont effectués là où les données sont stockées, avec un minimum de mouvement. Ainsi, le parallélisme des calculs et l’efficacité énergétique peuvent être considérablement améliorés.
3. De nouveaux matériaux vont révolutionner les semi-conducteurs
Sous la pression à la fois de la loi de Moore et de la demande explosive de puissance en calcul et en stockage, les processeurs classiques à base de silicium ont du mal à tenir la cadence. Jusqu’à présent, les principaux fabricants de semi-conducteurs n’ont toujours pas de réponse claire et d’option pour des puces au-delà de 3 nm. De nouveaux matériaux permettront de fabriquer des dispositifs de logique, de stockage et d’interconnexion basée sur des mécanismes physiques innovants, ce qui favorisera l’innovation continue dans l’industrie des semi-conducteurs. Par exemple, les isolateurs topologiques ou les matériaux supraconducteurs bidimensionnels, qui peuvent assurer un transport sans perte d’électrons et de spin peuvent devenir la base de nouveaux dispositifs de logique et d’interconnexion de haute performance. De nouveaux matériaux magnétiques et de commutation résistifs peuvent en outre permettre de mettre au point des mémoires magnétiques de haute performance telles que les SOT-MRAM et les mémoires résistives.
4. Une période critique pour l’informatique quantique à grande échelle
En 2019, la course à la « suprématie quantique » a rallumé l’intérêt pour l’informatique quantique. La démonstration faite, qui reposait sur des circuits supraconducteurs a renforcé la confiance générale dans l’informatique quantique supraconductrice et rassure sur la possibilité de réaliser un ordinateur quantique de grande taille. En 2020, le domaine de l’informatique quantique recevra ainsi des investissements croissants, qui s’accompagneront d’une concurrence accrue entre ses différents acteurs d’une accélération de l’industrialisation et de la formation progressive d’un écosystème. Dans les années à venir, les prochains jalons seront la réalisation de calculs quantiques tolérants aux pannes et la démonstration de l’utilité de l’informatique quantique pour la résolution de problèmes du monde réel, de grands défis compte tenu des connaissances actuelles.
5. Une collaboration à grande échelle entre les machines devient possible
Les intelligences simples ne peuvent pas répondre aux enjeux de perception et de décision en temps réel liée aux déploiements de smart devices à grande échelle. Le développement de la technologie de détection collaborative de l’IoT associé à celui de la 5G permettra d’instaurer la collaboration entre de multiples systèmes — les machines coopéreront ainsi entre elles et se feront concurrence pour accomplir les tâches cibles. L’intelligence de groupe créée par la coopération de multiples dispositifs intelligents amplifiera ainsi encore la valeur des systèmes pour aboutir à des applications majeures. La répartition intelligente des feux de circulation à grande échelle permettra un ajustement dynamique et en temps réel du trafic, tandis que la collaboration des drones (UAV) facilitera encore la livraison sur les derniers kilomètres.
