Des innovations qui vont changer nos vies

"5 en 5" est le nom donné par IBM à une liste d'innovations scientifiques susceptibles de changer nos vies dans les cinq prochaines années. Ils sont basés sur les résultats d'analyses de marché, de tendances sociales et de projets des centres de recherche d'IBM dans le monde entier.

Rendre l'invisible visible

En 1609, Galilée a développé le télescope et a soudain vu notre cosmos avec des yeux différents. Il a ainsi prouvé ce qui était auparavant impossible à prouver, à savoir que la terre et les autres planètes de notre système sont en orbite autour du soleil. La recherche d'IBM vise à faire de même avec de nouveaux logiciels et instruments pour rendre l'invisible de notre monde visible du niveau macro au niveau nano. "La communauté scientifique a toujours développé des appareils qui nous aident à voir le monde avec des yeux entièrement nouveaux. Par exemple, le microscope nous permet de voir des choses minuscules, le thermomètre nous aide à mesurer les températures", a déclaré Dario Gil, vice-président de Science & Solutions chez IBM Research. "Aujourd'hui, en nous appuyant sur les progrès de l'intelligence artificielle et des nanotechnologies, nous voulons développer une nouvelle génération d'instruments qui nous aideront à mieux comprendre les relations complexes et invisibles dans notre monde actuel au cours des cinq prochaines années".

Une équipe mondiale de scientifiques d'IBM travaille en permanence pour rendre ces inventions issues des centres de recherche utilisables au quotidien. Les cinq innovations scientifiques suivantes rendront l'invisible visible au cours des cinq prochaines années.

L'intelligence artificielle donne un aperçu de notre santé mentale

Un adulte sur cinq aux États-Unis souffre aujourd'hui de troubles neurologiques ou mentaux tels que la maladie de Huntington, la maladie d'Alzheimer, la maladie de Parkinson, la dépression ou la psychose - mais seule la moitié environ des personnes concernées reçoivent un traitement. À l'échelle mondiale, le coût des traitements de ces maladies dépasse celui du diabète, des maladies respiratoires et du cancer : rien qu'aux États-Unis, le coût annuel s'élève à plus de 1 000 milliards de dollars.

De nombreux processus dans le cerveau restent un mystère malgré les succès de la recherche. La langue est l'une des clés permettant de mieux comprendre les relations complexes qui existent entre les différents éléments. Au cours des cinq prochaines années, les systèmes cognitifs seront en mesure de tirer des conclusions importantes sur notre état mental et notre condition physique à partir de notre façon de parler et de formuler. Les experts d'IBM, par exemple, combinent les transcriptions et les enregistrements audio des conversations des patients avec l'apprentissage automatique dans le cadre d'un projet visant à découvrir des modèles de discours dans les enregistrements qui aideront à prédire avec précision la psychose, la schizophrénie, le comportement maniaque ou la dépression à l'avenir. Actuellement, le système cognitif qui traite ces données n'a besoin que de 300 mots pour faire une prédiction appropriée.

À l'avenir, les chercheurs espèrent que des techniques et des innovations similaires pourront également être appliquées aux tableaux cliniques susmentionnés ou encore aux troubles de stress post-traumatique et même à l'autisme et aux troubles déficitaires de l'attention. Pour ce faire, les systèmes cognitifs analysent la parole, les énoncés, la syntaxe et l'intonation des personnes concernées. Combinée à des appareils portables et à des techniques d'imagerie telles que l'électroencéphalographie (EEG), une méthode de mesure de l'activité électrique du cerveau par l'enregistrement des fluctuations de tension à la surface de la tête, une image complète de la personne apparaît, ce qui aide les psychologues et les professionnels de la santé à poser un diagnostic et à définir les traitements futurs. Ainsi, ce qui était autrefois des signes invisibles deviendra à l'avenir des indicateurs discernables permettant de savoir si l'apparition ou la détérioration de la maladie d'un patient est imminente, si le traitement fonctionne ou s'il doit être adapté. Si des appareils mobiles sont également utilisés, les patients ou leurs proches pourront effectuer eux-mêmes les examens pertinents à domicile et ainsi aider à préparer les rendez-vous chez le médecin.

De nouvelles aides visuelles combinées à l'intelligence artificielle élargissent les capacités visuelles

L'œil humain ne peut pas voir plus de 99,9 % du spectre électromagnétique. Cependant, au cours des 100 dernières années, la science a mis au point des dispositifs appropriés qui utilisent les rayons et leur énergie à différentes longueurs d'onde pour rendre les choses visibles - par exemple, l'imagerie par radar et par rayons X. Bien que ces appareils soient souvent utilisés depuis des décennies, ils ne peuvent encore être utilisés que par des spécialistes et sont coûteux à l'achat et à l'entretien. Dans cinq ans, des aides visuelles appropriées combinées à l'intelligence artificielle nous permettront de voir des bandes plus larges du spectre électromagnétique pour obtenir des informations précieuses sur les choses. Une caractéristique importante de ces innovations : Ces aides seront portables, abordables et disponibles partout.

Un scénario d'application qui est actuellement très discuté et testé est celui des voitures à conduite automatique. Grâce aux systèmes cognitifs, les obstacles soudains ou la détérioration des conditions météorologiques peuvent être analysés mieux et plus rapidement qu'aujourd'hui afin de conduire le véhicule à sa destination en toute sécurité. Pour aller plus loin, que se passerait-il si des technologies de ce type étaient intégrées dans nos smartphones à l'avenir et pouvaient nous aider à indiquer le contenu nutritionnel d'un produit alimentaire ou sa durée de conservation ? Ou aider à déterminer l'authenticité d'une drogue ? Les scientifiques d'IBM travaillent déjà sur une plate-forme technologique compacte correspondante qui élargira considérablement nos capacités visuelles.

Utiliser la macroscopie pour mieux comprendre les interrelations mondiales

Les interconnexions et la complexité de notre environnement immédiat nous restent cachées dans la grande majorité des cas. Avec l'Internet des objets et ses plus de six milliards d'appareils déjà connectés, cela va changer définitivement : Les réfrigérateurs et les ampoules électriques, les drones, les caméras, les stations météorologiques, les satellites ou les télescopes fournissent déjà chaque mois des exabytes de données supplémentaires, auparavant peu utilisées. Après la numérisation de l'information, des transactions et des interactions sociales, il est maintenant temps de numériser les processus du monde physique. Au cours des cinq prochaines années, des algorithmes et des logiciels d'apprentissage automatique aideront à organiser et à comprendre ces informations du monde physique. Cette approche est appelée macroscopie. Contrairement à un microscope ou un télescope, les systèmes développés pour cette approche sont conçus pour analyser les interactions de choses qui sont visibles à l'œil nu mais qui ne peuvent pas être facilement mises en contexte.

Prenons l'agriculture, par exemple : en collectant, organisant et analysant des données sur le climat, l'état des sols, le niveau des eaux souterraines et les méthodes de culture, les agriculteurs pourront sélectionner leurs semences, déterminer le bon emplacement pour les champs et optimiser les rendements - sans épuiser inutilement les précieuses réserves d'eaux souterraines, par exemple. En 2012, IBM Research a commencé un projet avec le viticulteur américain Gallo qui a évalué les méthodes d'irrigation, les conditions du sol, les données météorologiques provenant de satellites et d'autres détails pour assurer la meilleure irrigation pour un rendement et une qualité optimale de ses sols. À l'avenir, de telles approches macroscopiques seront utilisées partout - par exemple, en astronomie pour évaluer les données sur les astéroïdes, pour déterminer plus précisément la composition de leurs matériaux et pour prévoir la trajectoire des collisions.

Les puces deviennent des laboratoires médicaux et trouvent des déclencheurs de maladies à l'échelle nanométrique

La détection précoce des maladies est cruciale pour leur traitement. Cependant, il existe aussi des maladies comme le syndrome de Parkinson ou le cancer, mentionnés ci-dessus, qui sont difficiles à diagnostiquer à un stade précoce. Les bioparticules présentes dans les liquides organiques tels que la salive, les larmes, le sang, l'urine ou la sueur constituent une possibilité de détection précoce. Cependant, comme ces particules sont souvent 1000 fois plus petites que le diamètre d'un cheveu humain, elles sont extrêmement difficiles à détecter.

Dans les cinq prochaines années, les puces deviendront de minuscules laboratoires médicaux qui analyseront nos fluides corporels et nous indiqueront à temps s'il est temps de consulter un médecin. L'objectif de la recherche est de regrouper sur une seule puce les examens nécessaires, qui nécessitaient auparavant un environnement de laboratoire entièrement équipé. À l'avenir, il permettra aux utilisateurs de lire rapidement et régulièrement les biomarqueurs et de transférer ces informations dans le nuage depuis le confort de leur propre maison. Il peut alors être relié à d'autres données provenant, par exemple, de moniteurs de sommeil ou de montres intelligentes et être analysé par un système cognitif. La combinaison de différents ensembles de données permet d'obtenir un aperçu complet de l'état de santé et d'identifier les indicateurs problématiques à un stade précoce.

Les scientifiques d'IBM Research travaillent déjà sur une nanotechnologie de type "laboratoire sur puce" qui peut séparer et isoler des bioparticules d'un diamètre de seulement 20 nanomètres, ce qui est de l'ordre de notre ADN, de virus ou d'exosomes.

Des capteurs intelligents détectent la pollution en temps réel

La plupart des polluants sont invisibles à l'œil nu - jusqu'à ce que leurs effets ne puissent plus être ignorés. Le méthane, par exemple, est un composant du gaz naturel, qui est en fait une source d'énergie propre. Cependant, lorsque le méthane pénètre dans l'air avant d'être brûlé, il contribue fortement au réchauffement climatique, avec le dioxyde de carbone. L'Agence américaine pour la protection de l'environnement (EPA) estime que plus de neuf millions de tonnes de méthane se sont échappées des seules sources naturelles de méthane en 2014. Cela équivaut à la quantité de gaz à effet de serre produite par les industries américaines du fer et de l'acier, du ciment et de l'aluminium réunies au cours des 100 dernières années.

Dans cinq ans, de nouvelles technologies de capteurs à faible coût seront disponibles pour être fixées aux puits, réservoirs et pipelines de gaz, ce qui permettra à l'industrie de détecter en temps réel des fuites auparavant difficiles à trouver. Des réseaux de capteurs de l'Internet des objets seront interconnectés dans le nuage, surveillant des puits et des infrastructures de production largement dispersés pour détecter une fuite en quelques minutes - plutôt que des semaines. Ce faisant, ils contribueront à réduire les déversements et la probabilité de catastrophes.

Les chercheurs d'IBM travaillent déjà avec des compagnies gazières telles que Southwestern Energy of Texas pour développer un nouveau système de stockage du gaz dans le cadre de la Programme de réseaux d'observation du méthane avec des technologies innovantes pour obtenir des réductions (MONITOR) de l'ARPA-E pour développer un système de surveillance du méthane correspondant et intelligent. Les chercheurs utilisent la photonique au silicium, une technologie qui permet de transmettre des données entre des puces informatiques par la lumière. L'avantage : la lumière peut transmettre beaucoup plus de données en moins de temps que les conducteurs électriques. Ces puces peuvent être intégrées dans des capteurs de réseau directement sur place, à d'autres points de la chaîne de surveillance ou même dans des drones. De cette façon, un modèle environnemental complexe peut être développé à partir de données en temps réel qui déterminent l'origine et la quantité des polluants au moment où ils se produisent.

Plus d'informations sur IBM 5 en 5 : http://ibm.biz/five-in-five (en anglais)