Il est déjà assez difficile de comprendre l’informatique quantique, la prochaine génération potentiellement transformatrice de l’informatique. Contrairement aux ordinateurs classiques, alimentés par des puces regorgeant de billions de petits transistors qui traitent les informations sous la forme binaire d’un bit – soit 0 ou 1 – les ordinateurs quantiques traitent les informations à l’aide de qubits, qui peuvent représenter 0 ou 1 ou les deux simultanément. Et les choses ne font que se compliquer davantage à partir de là. Bientôt, vous commencerez à rencontrer des termes tels que « superposition », « entanglement » et « décohérence », ainsi qu’un tas d’autres concepts issus de la mécanique quantique qui vous feront regretter de n’avoir suivi qu’un seul cours de physique au collège. Cela signifie que les ordinateurs quantiques peuvent accélérer considérablement le temps de calcul, car ils effectuent de nombreux calculs en même temps, alors que même les ordinateurs classiques les plus rapides le font un par un. Mais si comprendre les principes de l’informatique quantique est difficile, ce qui est vraiment difficile, c’est de construire un ordinateur quantique. Peu de gens le savent mieux que Jerry Chow. En tant que responsable de l’équipe de recherche en informatique quantique expérimentale d’IBM, Jerry Chow est chargé de mettre en place, pièce par pièce, le matériel nécessaire pour amener l’informatique vers l’avenir. Le potentiel de l’informatique quantique – y compris la résolution de problèmes et la création de modèles complexes impossibles à réaliser même sur le superordinateur classique le plus puissant – est incroyable, mais le rendre réel ne sera pas facile : les machines elles-mêmes sont très, très sensibles. Pour sélectionner les 50 de Future Perfect de cette année, notre équipe a suivi un processus de plusieurs mois. A partir de la liste de l’année dernière, nous avons fait des brainstormings, effectué une recherche approfondie, et nous sommes en contact régulier avec notre audience et nos sources. Nous ne voulions pas surestimer la représentation dans une seule catégorie, nous avons donc visé la diversité dans les théories de changement, les spécialités académiques, l’âge, l’emplacement géographique, l’identité, et de nombreux autres critères.
« Les livres de Penguin Random House disent maintenant explicitement ‘non’ à la formation IA »
‘Écrit par Emma Roth, dont le portfolio couvre aussi bien les percées technologiques grand public, les dynamiques de l’industrie du