Catégorie : Technologie
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Prospective et recommandations stratégiques pour une France technologique
Après avoir passé en revue l’essor de l’IA générative, la robotique humanoïde et l’innovation dans les microprocesseurs, nous proposons ici une vision prospective et formulons des recommandations pour les décideurs publics, les entreprises et les institutions de recherche. Nous insistons sur la complémentarité entre ces trois domaines et la nécessité d’un écosystème cohérent pour tirer…
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Impacts économiques, industriels et sociétaux des progrès technologiques
Nous analysons les répercussions économiques de ces trois grandes tendances (IA générative, robotique humanoïde et microprocesseurs avancés), ainsi que les enjeux de compétitivité, d’emplois et de régulation. Nous évoquerons également la montée des investissements, les politiques publiques, et les déséquilibres potentiels. Investissements et marchés en pleine expansion Tableau 4 : Estimations de marché en 2025…
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Microprocesseurs et semi-conducteurs : fondements de la puissance de calcul
Les progrès en IA générative et en robotique humanoïde reposent sur l’augmentation spectaculaire de la puissance de calcul. Les microprocesseurs et les semi-conducteurs spécialisés (GPU, TPU, ASIC) sont au cœur de cette révolution. Cette partie traite de l’évolution des architectures, du ralentissement de la loi de Moore et des perspectives de recherche (RISC-V, neuromorphic computing,…
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La robotique humanoïde : état des lieux et avancées récentes
Parallèlement à l’IA générative, la robotique humanoïde suscite un intérêt renouvelé. Des entreprises comme Boston Dynamics, Tesla, Agility Robotics, SoftBank Robotics explorent la création de robots bipèdes ou semi-humanoïdes capables d’évoluer dans l’environnement humain. Fondements et évolutions Cas d’usage potentiels Défis techniques et limites Tableau 2 : Principaux robots humanoïdes (2022–2023) Robot Entreprise Caractéristique Fonction…
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Évolution et enjeux de l’IA générative
L’intelligence artificielle générative (IAG) a connu un essor spectaculaire ces dernières années, soutenue par des avancées dans l’architecture des réseaux de neurones, l’accès à des volumes massifs de données et la progression des capacités de calcul. Le succès de modèles comme GPT-3.5, GPT-4 (OpenAI), PaLM (Google), ou encore les outils de génération d’images (DALL·E, Stable…