Archives quotidiennes :

Cybersécurité, Entreprise

Une puce mémorise les mouvements de l’eau

Laisser un commentaire

À Yale, des chercheurs explorent une mémoire actionnée par des fluides, une piste pour piloter des robots souples dans des environnements perturbant le fonctionnement de l’électronique.

Stocker une information grâce à un écoulement devient possible dans une puce microfluidique expérimentale. Des fibres flexibles, installées dans des canaux microscopiques, changent de position sous la pression du liquide. Leurs deux configurations stables peuvent représenter les valeurs binaires zéro et un. L’état conservé influence ensuite la circulation du fluide, donnant au dispositif une mémoire physique de son fonctionnement précédent. L’application envisagée concerne notamment les robots souples, avec l’objectif de concevoir un contrôleur entièrement fluidique.

Des fibres flexibles pour conserver une information

Dans ce dispositif, le support de l’information se trouve dans la configuration des fibres. Le liquide exerce une pression, déplace ces éléments souples et modifie ainsi les passages disponibles dans le réseau. La mémoire correspond donc à une organisation physique, produite par les écoulements précédents.

Le principe repose sur deux positions stables. Une fibre peut occuper l’une ou l’autre, chacune étant susceptible de représenter une valeur binaire. Cette correspondance avec zéro et un permet de rapprocher le mécanisme d’un élément de mémoire informatique.

La distinction compte. Le mouvement des fluides provoque ici le changement d’état, sans commutation électronique de chaque élément. Parler d’une « puce électronique qui mémorise avec de l’eau » entretient donc une ambiguïté sur la nature de l’expérience. Il s’agit d’une puce microfluidique dont les structures flexibles assurent la fonction de mémoire. La présentation officielle de Yale confirme les travaux et précise plusieurs détails du texte initial. Les chercheurs cités sont Abhineet Rajput et Amir Pahlavan. La dimension comparée à la moitié de l’épaisseur d’un cheveu concerne la profondeur des canaux. L’université a présenté cette recherche le 12 octobre 2026.

L’intérêt ne se limite pas à faire basculer une fibre isolée. Les éléments peuvent interagir : leurs positions respectives influencent le comportement du réseau. Une modification locale participe alors à une organisation collective, où l’information dépend à la fois des configurations individuelles et de leurs relations. Cette interaction donne une autre portée au dispositif. Le réseau conserve une trace de son passé, qui intervient dans sa réponse aux écoulements suivants. La mémoire devient ainsi une propriété du fonctionnement physique de l’ensemble, au lieu d’être uniquement associée à un composant chargé d’enregistrer des données.

Un contrôleur fluidique envisagé pour les robots souples

La robotique souple constitue l’application mise en avant. L’objectif serait d’intégrer cette mémoire à une commande utilisant elle-même des fluides. Le dispositif pourrait alors participer au pilotage d’une machine dont le fonctionnement s’appuie sur des variations de pression et sur la circulation dans des canaux. Amir Pahlavan envisage un contrôleur entièrement fluidique jouant le rôle de « cerveau » pour un robot souple. Cette formule décrit une fonction de commande recherchée. Elle ne suffit pas à établir qu’un robot autonome complet a déjà été réalisé à partir de cette puce.

Les environnements soumis à de fortes interférences électromagnétiques expliquent notamment l’intérêt de cette approche. Lorsque ces perturbations compliquent l’utilisation de composants électroniques classiques, une commande reposant sur des mécanismes fluidiques pourrait offrir une autre voie. Cette possibilité reste une perspective d’application, à distinguer de performances démontrées en conditions réelles. La portée de l’annonce doit également rester proportionnée aux informations disponibles. Les chercheurs ne fournissent aucune capacité de stockage, vitesse d’écriture ou durée de conservation permettant une comparaison avec les mémoires informatiques courantes. Il ne précise pas davantage les dimensions d’un futur contrôleur complet ni ses contraintes d’intégration. Ces absences empêchent de présenter le dispositif comme un successeur des supports de stockage actuels. Elles laissent néanmoins apparaître son objectif propre : conserver un état au sein d’un mécanisme susceptible de contribuer directement à la commande d’une machine.

Cybersécurité, IA

IA et réflexion : l’autonomie à l’épreuve de ChatGPT

Laisser un commentaire

Une étude portant sur 1 222 participants montre qu’après une assistance par ChatGPT, certains réussissent moins bien et renoncent davantage lorsque l’outil devient indisponible, interrogeant notre autonomie intellectuelle.

L’intelligence artificielle facilite la résolution d’un exercice sans garantir que son utilisateur saura ensuite le réaliser seul. Des expériences rapportées par l’Université de Californie à Berkeley mettent en évidence ce décalage. Des participants disposant de ChatGPT réussissaient initialement mieux certaines tâches. Après le retrait de l’assistant, leur précision diminuait et les abandons augmentaient. Les exercices concernaient les fractions et la compréhension écrite. Ces observations interrogent la place des réponses automatiques dans l’apprentissage, ainsi que la préservation de l’effort personnel. Elles invitent toutefois à distinguer une baisse immédiate de performance d’une dégradation durable des capacités de réflexion.

Réussir avec une IA ne garantit pas de réussir seul

Le moment décisif survient lorsque l’assistance disparaît. Jusqu’alors, les participants peuvent demander un indice, vérifier leur démarche ou obtenir directement une solution. L’exercice avance, la réponse arrive et le résultat semble confirmer l’efficacité du dispositif. Une fois ChatGPT retiré, chacun doit reprendre le raisonnement à son compte.

Les expériences présentées réunissent 1 222 personnes. Dans un test consacré aux fractions, un groupe travaille sans assistance, tandis qu’un autre bénéficie de l’outil conversationnel. Les utilisateurs accompagnés obtiennent d’abord de meilleurs résultats. Après le douzième problème, l’accès à ChatGPT est interrompu. Leur réussite recule alors rapidement, et ils renoncent plus souvent aux questions suivantes. Le compte rendu institutionnel confirme cette évolution de la précision et de la persévérance.

Cette succession est essentielle pour comprendre le résultat. Le bénéfice initial concerne une performance obtenue avec une aide disponible. La phase suivante mesure la capacité à poursuivre une activité après son retrait. Confondre ces deux situations reviendrait à attribuer automatiquement à l’utilisateur une maîtrise qui dépendait peut-être, en partie, de l’assistant.

Une autre expérience, consacrée à la compréhension écrite, fait apparaître une tendance comparable. Le phénomène rapporté dépasse donc le seul calcul de fractions. Il concerne aussi une activité dans laquelle il faut lire, interpréter et choisir une réponse.

Pour autant, le titre affirmant que toute utilisation, même minimale, entrave le développement de la pensée dépasse ce que ces éléments permettent de conclure. Les observations décrivent des comportements dans des tâches précises, après une modification des conditions de travail. Elles ne suffisent pas à établir une diminution générale de l’intelligence, ni une perte irréversible de compétences. La distinction protège la portée du résultat. Une difficulté à continuer seul après une assistance mérite d’être examinée pour elle-même. Il n’est pas nécessaire de la transformer en verdict sur l’ensemble des usages de l’IA pour en comprendre l’enjeu.

Préserver l’effort qui construit la compréhension

Les auteurs mettent en avant la notion de « lutte productive ». L’expression désigne l’effort nécessaire pour progresser face à une difficulté, comprendre un problème et construire ses propres capacités. Chercher, hésiter et reprendre une démarche constituent alors une partie de l’apprentissage.

Une réponse immédiate peut supprimer cette étape. L’utilisateur dispose du résultat attendu sans avoir nécessairement parcouru le chemin qui permettrait de le retrouver. La tâche est terminée, tandis que l’acquisition de la méthode reste incertaine.

L’explication avancée porte également sur le rapport au temps. À force de recevoir une solution en quelques secondes, une recherche personnelle plus longue pourrait devenir difficile à accepter. Les auteurs envisagent ainsi que l’habitude de l’immédiateté réduise la disposition à persévérer. Cette interprétation doit rester distincte du constat expérimental lui-même.

La différence entre un indice et une réponse complète prend ici toute son importance. Le premier peut laisser à l’apprenant une part du travail intellectuel. La seconde peut lui permettre de passer directement à la suite. Dans les deux cas, l’interface fournit une assistance, avec une place différente accordée au raisonnement personnel.

Les auteurs ne demandent pas de renoncer à l’intelligence artificielle. Ils défendent un usage de mentorat, destiné à accompagner la compréhension plutôt qu’à livrer systématiquement une solution. L’objectif consiste à conserver une activité intellectuelle chez la personne assistée.

Cette interrogation touche particulièrement l’enseignement. Un exercice réussi avec ChatGPT ne renseigne pas, à lui seul, sur ce que l’élève ou l’étudiant saura reproduire en autonomie. Le résultat visible et la compétence acquise doivent être examinés séparément.

La recherche scientifique est également concernée dans le texte fourni. Déléguer l’analyse et la recherche de réponses pose la question du maintien des compétences mobilisées pour découvrir. Il s’agit ici d’une inquiétude exprimée par les auteurs, et non d’un effet directement démontré sur la production scientifique.

Cybersécurité, Entreprise

Trente Mac mini font revivre le Cray-1

Laisser un commentaire

Un musée espagnol a construit une réplique du Cray-1 avec trente anciens Mac mini, une installation qui explique comment plusieurs ordinateurs peuvent unir leurs capacités de calcul.

Le Cray-1 revient sous une forme inattendue. Cinquante ans après son arrivée en 1976, ce supercalculateur emblématique possède une réplique grandeur nature au Musée de l’histoire de l’informatique, en Espagne. Sa structure accueille trente Mac mini, principalement commercialisés en 2012, réunis pour travailler ensemble. Le projet a demandé dix-huit mois de préparation et célèbre également le cinquantième anniversaire d’Apple. Les performances annoncées atteignent jusqu’à 1,5 téraflops sur des calculs matriciels. Cette installation pédagogique permet surtout de comprendre le calcul distribué, tout en rappelant ce que représentait Cray dans l’histoire des machines conçues pour traiter les problèmes scientifiques les plus exigeants.

Cray, un nom majeur du calcul scientifique

Avant de désigner cette étonnante reconstruction, Cray renvoie à un constructeur spécialisé dans les supercalculateurs. Ces ordinateurs sont conçus pour exécuter des calculs particulièrement lourds, avec des applications scientifiques, industrielles et stratégiques. Le nom vient de Seymour Cray, ingénieur américain qui a fondé Cray Research en 1972. Le Cray-1, livré en 1976, est devenu l’une des machines les plus reconnaissables de cette industrie.

Son apparence contribue à sa célébrité. Une structure incurvée, accompagnée d’une banquette, lui donne une silhouette inhabituelle pour un ordinateur. Cette disposition répondait à des contraintes techniques précises. La proximité des composants permettait de raccourcir les liaisons électriques et de limiter les délais de transmission des signaux. Les sièges dissimulaient notamment les alimentations électriques.

Le Cray-1 reposait sur le traitement vectoriel, une architecture adaptée à l’application d’opérations sur des séries de données. Ses usages comprenaient la conception aéronautique, les simulations nucléaires et la cryptographie. Pour les lecteurs intéressés par le renseignement, cette dernière application rappelle le lien ancien entre puissance informatique et traitement de problèmes stratégiques.

La réplique espagnole reprend son enveloppe à l’échelle réelle. À l’intérieur, le travail est confié à des ordinateurs Apple beaucoup plus récents. Il faut donc distinguer la reproduction visuelle du supercalculateur et son architecture informatique. L’installation ne restaure pas les circuits historiques du Cray-1 et ne permet pas, à elle seule, d’affirmer qu’elle reproduit son fonctionnement logiciel. Ce choix sert l’objectif de l’exposition. Les visiteurs peuvent observer comment une tâche de calcul change de dimension lorsqu’elle est répartie entre plusieurs machines. La silhouette historique attire le regard ; les ordinateurs qu’elle abrite rendent visible un principe essentiel du calcul contemporain.

Trente ordinateurs coordonnés dans une même structure

D’après les caractéristiques rapportées dans le texte fourni, l’ensemble comprend cinq Mac mini équipés de processeurs Intel Core i7 à quatre cœurs et vingt-cinq modèles dotés de Core i5 à deux cœurs. L’addition donne soixante-dix cœurs physiques, soit vingt pour les premiers et cinquante pour les seconds. La majorité des appareils datent de 2012. Sur une épreuve de multiplication matricielle, la configuration aurait atteint 1,3 téraflops. Un précédent fonctionnement mobilisant tous les cœurs aurait permis d’obtenir 1,5 téraflops. Ces valeurs décrivent les performances annoncées pour cette charge de travail particulière.

Le Cray-1 d’origine affichait une puissance maximale théorique d’environ 160 mégaflops. La comparaison avec les résultats de la réplique demande donc de la prudence : un plafond théorique et une mesure issue d’un test spécifique ne permettent pas d’établir directement un classement entre les deux architectures. Le musée rapproche deux générations informatiques, sans effacer leurs différences.

Un Mac mini principal assure la coordination des autres ordinateurs, qui fonctionnent sous macOS Mojave 10.14. Les échanges reposent sur MPI, une interface permettant aux programmes répartis sur plusieurs machines de communiquer. Chaque ordinateur constitue un nœud du cluster. L’enjeu consiste à organiser leur coopération pour qu’ils contribuent à un même calcul.

La construction doit également évacuer la chaleur. Les Mac mini sont installés verticalement, sur des supports en aluminium, dans une structure en acier. Cette disposition favorise la convection naturelle et évite l’ajout de ventilateurs au châssis. Elle ne signifie pas que les ventilateurs internes des ordinateurs ont disparu. Le niveau sonore annoncé se situe autour de 30 à 33 décibels.

Le musée envisage ensuite une installation réunissant soixante-dix à quatre-vingts Mac mini équipés de puces M4. Il affiche l’ambition de rejoindre le TOP500 des supercalculateurs. À ce stade, il s’agit d’un objectif annoncé.

Un Apple I vendu aux enchères à un prix record

L’année 1976 occupe également l’actualité des collectionneurs. Un Apple I encore fonctionnel, connu sous le nom de « Hatfield », a été vendu chez Bonhams pour 1 148 200 dollars, frais compris, soit environ 1,02 million d’euros. Selon la maison de ventes, il s’agit d’un record mondial aux enchères pour un Apple I commercialisé, une précision qui évite de confondre cette catégorie avec les prototypes et exemplaires particuliers. La vente s’est achevée le 14 octobre 2026, après vingt-huit minutes de compétition entre deux enchérisseurs.

Cet ordinateur porte la signature de Steve Wozniak sur sa carte mère. Son histoire est documentée jusqu’à son premier propriétaire, Fred Hatfield, dont il conserve le nom. Le lot comprend un écran, un clavier, une alimentation électrique ainsi que plusieurs documents, notamment un manuel et les instructions de l’interface cassette.

Une lettre signée par Steve Jobs en 1978 accompagne surtout la machine. Le cofondateur d’Apple proposait à Hatfield de restituer sa carte mère dans le cadre d’un échange vers un Apple II. Le propriétaire a décliné cette proposition, conservant ainsi son ordinateur de première génération. Bonhams souligne qu’il appartient aux moins de soixante-quinze Apple I authentifiés encore connus, dont une fraction seulement demeure opérationnelle.

Avec ses 8 Ko de mémoire vive et son processeur MOS Technology 6502, l’Apple I appartient à une autre branche de l’histoire informatique que le Cray-1. Le premier incarne les débuts d’Apple et de la micro-informatique ; le second, la recherche de performances pour les calculs scientifiques. Cinquante ans plus tard, l’un devient une pièce de collection à sept chiffres, tandis que la silhouette de l’autre accueille trente ordinateurs personnels réunis en cluster.