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Main robotique tapant sur un ordinateur portable

6 innovations surprenantes pour l'avenir de l'informatique

Par Dan Wellers, Fawn Fitter | Temps de lecture : 5 minutes

Alors que les transistors en silicium sont de plus en plus petits, défiant les lois de la physique, les processus de fabrication peinent à suivre le rythme. Cela révèle la limite supérieure de la loi de Moore, qui stipule que le nombre de transistors dans un microprocesseur (c'est-à-dire la puissance de calcul) peut doubler tous les deux ans. Est-ce le signe que l'ère des changements exponentiels induits par la technologie touche à sa fin ?

Absolument pas.

 

La loi de Moore n'a jamais été une vérité immuable, comme la gravité ou la conservation de l'énergie. Il s'agit plutôt d'une prophétie auto-réalisatrice : elle a créé des attentes auxquelles les fabricants de puces devaient répondre, ce qu'ils ont fait. Cela a contribué à raviver la soif insatiable du monde pour toujours plus de puissance informatique. Et cette demande ne va pas disparaître simplement parce que nous avons atteint les limites des microprocesseurs en silicium. Nous devons donc à présent explorer de nouvelles façons de stocker davantage de puissance dans des espaces toujours plus petits.

Vous souhaitez un aperçu rapide ?

Lire « The Future of Computing: Post-Silicon Computing » (L'avenir de l'informatique sans silicium).

Les transistors fabriqués à partir de matériaux autres que le silicium sont l'avenir de l'informatique. Et ce phénomène est amplifié par des méthodes qui n'ont rien à voir avec la vitesse des transistors, comme les logiciels de deep-learning et la possibilité de crowdsourcer l'excès de puissance de calcul pour créer ce qui revient à des supercalculateurs distribués. Ces méthodes pourraient même redéfinir la nature même de l'informatique.

Voici quelques-unes des dernières avancées de l’informatique :

  • Transistors à base de graphène : le graphène, un atome de carbone épais et plus conducteur que n'importe quel autre matériau connu (voir « The Super Materials Revolution » [la révolution des super matériaux]), peut être reconstitué en de minuscules tubes et combiné avec d'autres matériaux 2D pour déplacer les électrons plus rapidement, dans moins d'espace et avec moins d'énergie que même le plus petit transistor en silicium peut fournirJusqu'à peu, cependant, la production de nanotubes était trop compliquée et trop sujette aux erreurs pour être commercialement viable. Mais, en 2019, une équipe de chercheurs du MIT a mis au point un processus de création d'un microprocesseur en nanotubes de carbone à 16 bits qui a exécuté avec succès une série d'instructions afin d'imprimer un message commençant par « Hello, World! ». Le procédé a éliminé suffisamment de défauts dans les nanotubes qu'il pourrait passer du stade de laboratoire à celui de production en moins de cinq ans.
  • Informatique quantique : même l'ordinateur conventionnel le plus puissant ne peut attribuer qu'un 1 ou un 0 à chaque bit. L'informatique quantique, en revanche, utilise des bits quantiques, ou qubits, qui peuvent être un 0, un 1, les deux à la fois, ou une valeur entre les deux, le tout en même temps. Certes, c'est un sacré casse-tête, mais regardez l'explication étonnamment compréhensible de WIRED. Les ordinateurs quantiques actuels sont bruyants et peu fiables, mais dans les 10 ou 20 prochaines années, ils pourront nous aider à concevoir de nouveaux matériaux et composés chimiques et à créer des canaux de communication impossible à pirater, de façon à tout protéger, des transactions financières aux mouvements de troupes.
  • Stockage de données ADN : convertissez des données en base 4 et vous pourrez les encoder sur de l'ADN synthétique. Mais dans quel but ? C'est simple : on sait déjà séquencer (lire), synthétiser (retranscrire), et copier l'ADN. Une infime quantité d'ADN contient une grande quantité d'informations. Certains chercheurs pensent que nous pourrions répondre à l'ensemble des besoins du monde en matière de stockage des données pendant un an avec un mètre cube d'ADN d'Escherichia coli en poudre. Et, comme l'ont prouvé des scientifiques qui ont réussi à utiliser des ossements pour reconstituer le génome d'un ours des cavernes mort il y a 300 000 ans, celui-ci se révèle incroyablement stable. Le stockage de données basé sur l'ADN en tant que service (parce que vous n'allez probablement pas investir dans vos propres outils d'édition génomique) pourrait devenir réalité dans quelques années seulement.
  • Technologie neuromorphique : l'objectif de cette technologie est de créer un ordinateur qui imite la structure du cerveau humain afin d'atteindre les niveaux humains de résolution de problème, voire de cognition, tout en consommant des centaines de milliers de fois moins d'énergie qu'un transistor traditionnel. Nous n'en sommes pas encore là mais, début 2020, Intel a déployé un nouveau serveur basé sur des puces neuromorphiques qui aurait à peu près la même capacité neuronale que le cerveau d'un petit mammifère. Et, dans un scénario qui aurait autrefois relevé la science-fiction, une équipe internationale de chercheurs a relié des neurones artificiels et biologiques afin qu'ils communiquent comme un système nerveux biologique, mais en utilisant des protocoles internet.
  • Informatique optique : la possibilité de calculer à l'aide de photons, c'est-à-dire en mappant les données sur des niveaux d'intensité lumineuse, puis en faisant varier l'intensité lumineuse pour effectuer des calculs, en est encore à ses balbutiements, mais pourrait permettre un traitement et une transmission des données hautement efficaces et à faible consommation énergétique. L'informatique optique à l'échelle nanométrique serait possible à la vitesse littérale de la lumière.
  • Informatique distribuée : chaque ordinateur qui tourne au ralenti en mode veille ou qui ne fonctionne pas à pleine capacité dispose de cycles de calcul qui peuvent être utilisés pour d'autres choses. Un client exécuté en arrière-plan permet à l'ordinateur de télécharger des charges de travail à partir d'un serveur distant, d'effectuer des calculs en local et de télécharger les résultats sur le serveur. Ce modèle distribué est actuellement dominé par Folding@home, qui modélise des molécules de protéines pour trouver des remèdes contre des maladies telles que la maladie d'Alzheimer, le cancer et, plus récemment, la COVID-19. Le projet compte désormais près de 750 000 participants et 1,5 exaflops de puissance – soit la possibilité d’effectuer un quintillion de calculs par seconde. Cela représente 75 % de la vitesse projetée du supercalculateur El Capitan, qui devrait être le plus rapide au monde à sa sortie en 2023.

Bien que nous nous heurtions aux limites des puces à base de silicium, la technologie elle-même continue de s'accélérer. Il est peu probable qu'elle cesse d'être la force motrice de la société moderne. Tant que les nouvelles technologies informatiques pousseront la robotique, l'intelligence artificielle, l'interaction homme-machine, la nanotechnologie et d'autres avancées révolutionnaires au-delà des limites admises aujourd'hui, leur impact ne fera que croître.

 

En bref, il est possible que la croissance exponentielle de l'informatique ne dure pas éternellement, mais sa fin est encore bien plus lointaine que ce que l'on pourrait penser.

À propos des auteurs

Dan Wellers
est le responsable mondial de l'avenir digital et analyste senior au centre de recherche SAP Insights.

Fawn Fitter
écrit au sujet de l'intersection entre le monde de l'entreprise et la technologie.

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