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Choses à Savoir TECH

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Choses à Savoir
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    Épisodes
    • L’IA réinvente la propulsion des fusées ?
      Jan 5 2026

      L’intelligence artificielle n’est plus cantonnée aux écrans ou aux centres de données. Elle s’invite désormais au cœur d’un domaine longtemps réservé aux équations et aux bancs d’essai : la propulsion spatiale. Des chercheurs et ingénieurs explorent comment l’IA, et plus précisément l’apprentissage automatique, peut transformer la manière dont nous concevons et pilotons les moteurs qui emmèneront les engins spatiaux vers Mars… et au-delà.


      Au cœur de cette révolution se trouve l’apprentissage par renforcement. Cette branche de l’IA apprend par l’expérience : elle teste, observe les résultats, ajuste sa stratégie, puis recommence. Un peu comme un joueur d’échecs qui affine son intuition après des milliers de parties. Mais à une vitesse et une échelle inaccessibles à l’esprit humain. Appliquée à l’espace, cette approche permet de résoudre des problèmes d’une complexité extrême, depuis le calcul de trajectoires optimales jusqu’à l’optimisation fine des moteurs.


      L’un des champs les plus prometteurs est celui de la propulsion nucléaire. Dès les années 1960, la NASA testait, avec le programme NERVA, des moteurs nucléaires thermiques capables de chauffer de l’hydrogène pour produire une poussée bien plus efficace que les fusées chimiques classiques. Cette technologie pourrait réduire drastiquement la durée d’un voyage vers Mars. Mais elle pose un défi colossal : transférer la chaleur du combustible nucléaire vers le propergol de la manière la plus efficace possible, sans compromettre la sécurité du réacteur. C’est précisément là que l’apprentissage par renforcement entre en jeu. En explorant des milliers de configurations – formes du combustible, matériaux, flux thermiques – l’IA identifie celles qui maximisent les performances. Une sorte de thermostat ultra-intelligent, chargé d’optimiser un moteur fonctionnant à des températures extrêmes.


      La fusion nucléaire constitue une autre frontière. Des dispositifs expérimentaux, comme les tokamaks, montrent le potentiel de cette énergie, mais restent trop volumineux pour un usage spatial. Les chercheurs étudient donc des concepts compacts, tels que les polywells, où le confinement du plasma repose sur des champs magnétiques d’une précision redoutable. Là encore, l’IA aide à stabiliser ces systèmes instables par nature. Enfin, l’IA pourrait jouer un rôle clé une fois le vaisseau en vol : gestion du carburant, adaptation aux imprévus, priorisation des missions. Des plateformes polyvalentes, comme le satellite Lockheed Martin LM400, illustrent déjà cette tendance à la flexibilité.


      En somme, l’intelligence artificielle ne se contente plus d’assister les ingénieurs : elle devient un véritable copilote de l’exploration spatiale, capable de repousser les limites de notre intuition et d’ouvrir la voie à de nouveaux horizons cosmiques.

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      3 min
    • La Chine teste des robots à la frontière vietnamienne ?
      Jan 4 2026

      À la frontière sud de la Chine, la ville de Fangchenggang concentre chaque jour un trafic intense de camions, d’autocars et de voyageurs. Proche du Vietnam, ce poste-frontière est stratégique, mais saturé. Les contrôles ralentissent le passage des personnes et des marchandises, et les autorités peinent à absorber les pics d’affluence. Pékin a donc décidé de tester une solution radicale : confier une partie de la gestion du site à des robots humanoïdes.


      Les machines déployées sont les Walker S2, conçues par Ubtech Robotics. De taille humaine, capables de marcher, d’interagir avec leur environnement et d’exécuter des tâches simples grâce à une intelligence artificielle embarquée, ces robots doivent épauler les douaniers. Le contrat, estimé à 37 millions d’euros, est déjà en cours d’exécution, même si le nombre exact d’unités livrées n’a pas été rendu public. Concrètement, les Walker S2 ne remplaceront pas les agents. Leur rôle est d’absorber les tâches répétitives : orienter les voyageurs, gérer les files d’attente, répondre aux questions basiques, donner des consignes ou patrouiller dans les zones de transit. D’autres robots sont affectés aux espaces de fret, où ils assistent à l’inspection des conteneurs et transmettent des informations aux centres de supervision. L’objectif est clair : fluidifier le trafic et permettre aux agents humains de se concentrer sur les contrôles sensibles.


      Pour Ubtech, l’enjeu est considérable. Un poste-frontière est l’un des environnements publics les plus exigeants : flux continus, stress, impératifs de sécurité. Si l’expérience est jugée concluante, les autorités chinoises pourraient étendre l’usage de ces robots à d’autres infrastructures critiques, comme les aéroports, les gares ou les ports. La frontière de Fangchenggang sert ainsi de laboratoire grandeur nature. Mais le pari est loin d’être gagné. L’acceptation par le public reste incertaine : être orienté, observé ou interpellé par une machine peut susciter malaise ou méfiance. Côté administration, des questions persistent sur la formation des agents, la chaîne de décision et la responsabilité en cas d’erreur. Un incident pourrait freiner durablement l’introduction des robots humanoïdes dans l’espace public. À l’inverse, un succès ferait de Fangchenggang le symbole d’une nouvelle étape dans l’automatisation des services de sécurité.

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      2 min
    • Meta rachète Manus pour dominer l’IA ?
      Jan 1 2026

      Meta accélère encore dans la course à l’intelligence artificielle. Après une année marquée par des investissements massifs et une chasse aux talents à grande échelle, le groupe de Mark Zuckerberg vient de frapper un nouveau coup en rachetant Manus, un agent IA dont les performances ont rapidement attiré l’attention du secteur.

      Présenté au printemps dernier par la start-up Butterfly, Manus s’est imposé en quelques semaines comme l’un des agents les plus avancés du moment. Capable de trier des candidatures, planifier des voyages complexes, analyser des données ou piloter des tâches numériques de bout en bout, l’outil s’est fait connaître grâce à une démonstration virale qui le plaçait au niveau, voire au-dessus, des solutions proposées par les leaders du marché. Accessible sur invitation, Manus a séduit des millions d’utilisateurs prêts à payer un abonnement mensuel.


      La trajectoire de Butterfly a été fulgurante. En l’espace de quelques mois, la jeune pousse, fondée à Pékin mais basée à Singapour, revendiquait plus de 100 millions de dollars de revenus annuels récurrents et une valorisation estimée à 500 millions de dollars. Des chiffres impressionnants, appuyés par des statistiques techniques spectaculaires : des dizaines de trillions de tokens traités et des millions d’environnements virtuels générés. Autant d’arguments qui ont visiblement convaincu Meta de sortir le chéquier. Le géant américain aurait déboursé plus de deux milliards de dollars pour mettre la main sur Manus. Une acquisition stratégique, alors que Meta cherche à intégrer des agents intelligents directement au cœur de Facebook, Instagram et WhatsApp. L’idée est claire : faire de l’IA un compagnon omniprésent, capable d’assister les utilisateurs dans leurs tâches quotidiennes, personnelles comme professionnelles.


      Butterfly insiste toutefois sur la continuité du service. Manus restera accessible de manière indépendante, avec ses abonnements et son équipe basée à Singapour. Pour Meta, c’est aussi l’assurance de récupérer une activité déjà rentable, à l’heure où les investissements dans l’IA pèsent lourdement sur les finances des géants du numérique. Reste un point sensible : l’origine chinoise du projet. Dans un contexte de tensions technologiques entre Washington et Pékin, l’opération pourrait susciter des interrogations politiques. Meta a d’ailleurs pris les devants, affirmant qu’après la transaction, aucun actionnaire chinois ne conservera de participation et que Manus cessera toute activité en Chine. Un signal clair : pour s’imposer dans la bataille mondiale de l’IA, Meta entend lever tous les obstacles, y compris géopolitiques.

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      3 min
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