Il est déjà assez difficile de comprendre l’informatique quantique, la prochaine génération potentiellement transformative de l’informatique. Contrairement aux ordinateurs classiques, qui sont alimentés par des puces remplies de milliards de minuscules transistors qui traitent l’information sous forme binaire d’un bit – soit 0, soit 1 – les ordinateurs quantiques traitent l’information en utilisant des qubits, qui peuvent représenter 0, 1 ou les deux simultanément. Et les choses deviennent encore plus compliquées à partir de là. Bientôt, vous commencez à rencontrer des termes comme « superposition », « intrication » et « décohérence » et toute une série d’autres concepts de la mécanique quantique qui vous feront regretter de ne pas avoir suivi plus d’un cours de physique à l’université. Ce que cela signifie, c’est que les ordinateurs quantiques peuvent considérablement accélérer le temps de calcul, car ils effectuent de nombreuses opérations en même temps, tandis 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 réellement un ordinateur quantique. Peu de gens le savent mieux que Jerry Chow. En tant que responsable de l’équipe expérimentale d’informatique quantique chez IBM, Chow est chargé de construire, pièce par pièce, le matériel qui sera capable de mener l’informatique vers l’avenir. Le potentiel de l’informatique quantique – y compris la résolution de problèmes et la création de modèles complexes qui seraient impossibles même pour le supercalculateur classique le plus puissant – est incroyable, mais le concrétiser ne sera pas facile : les machines elles-mêmes sont très, très sensibles. Pour sélectionner les Future Perfect 50 de cette année, notre équipe a suivi un processus qui a duré plusieurs mois. Partant de la liste de l’année dernière, nous avons brainstormé, approfondi nos recherches et établi des liens avec notre audience et nos sources. Nous ne voulions pas sur-représenter une catégorie particulière, nous avons donc visé la diversité en termes de théories du changement, de spécialités académiques, d’âge, de localisation géographique, d’identité et de nombreux autres critères.
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