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Comment naissent et se développent les nouvelles technologies

  • Comment naissent et se développent les nouvelles technologies

 

    • Un article du Wall Street Journal (extrait)
    • Des recherches éécentes pourraient nous aider à comprendre à quel rythme les technologies existantes s’améliorent. S’ils s’avèrent efficaces, ces algorithmes de prédiction de l’innovation bénéficieront aux investisseurs, aux chefs d’entreprise et aux organes de planification des pouvoirs publics. L’objectif est de nous permettre de prendre des décisions plus éclairées quant aux domaines auxquels il est judicieux de consacrer des moyens financiers, du temps et de l’attention. Qu’il s’agisse de déterminer le contenu d’un portefeuille d’investissement ou de décider quelle voie il convient de suivre dans la recherche et développement (R&D) pour résoudre un problème urgent, ces systèmes peuvent être utiles, affirme Christopher Magee, professeur émérite d’ingénierie au Massachusetts Institute of Technology (MIT), et l’un des auteurs d’un article à paraître sur le sujet.
    • « Lorsque j’étais chez Honda, nous cherchions la réponse à la question, “sur quoi allons-nous travailler ensuite ?” Pour beaucoup, la robotique et l’intelligence artificielle allaient changer le monde, mais nous n’avions pas de moyen de savoir si la robotique progressait effectivement aussi vite qu’on le pensait – et il s’est avéré que ce n’était pas le cas »
    • Le professeur Magee, qui a passé 35 ans chez Ford Motor à travailler dans des domaines comme la stratégie technologique, explique que l’une des raisons qui l’ont conduit à se lancer dans ces recherches est qu’il avait toujours eu le sentiment, en tentant avec d’autres analystes de prédire ce dans quoi une entreprise devrait investir, d’en être réduit à deviner. Il avait également l’impression que ces suppositions étaient fortement influencées par des partis pris personnels.
    • Ancien chercheur du MIT dans la conception et la gestion de systèmes, Anuraag Singh, qui a dirigé les recherches dans le cadre du projet sur l’innovation, a gardé le même type de frustration de son expérience en tant qu’ingénieur travaillant sur des avancées censées produire une rupture technologique pour la division de R&D de Honda.
    • « Lorsque j’étais chez Honda, nous cherchions la réponse à la question, “sur quoi allons-nous travailler ensuite ?”, raconte M. Singh. Pour beaucoup, la robotique et l’intelligence artificielle allaient changer le monde, mais nous n’avions pas de moyen de savoir si la robotique progressait effectivement aussi vite qu’on le pensait – et il s’est avéré que ce n’était pas le cas. »
    • Aujourd’hui, MM. Singh et Magee peuvent indiquer en une fraction de seconde à quel rythme progresse une technologie donnée. Et tout le monde peut en faire autant en tapant le nom de la technologie en question dans un moteur de recherche que les chercheurs ont créé sur le modèle de Google. Ainsi, la robotique s’améliore au rythme de 18,5 % par an, ce qui paraît rapide, mais le taux moyen d’amélioration de plus de 1 700 technologies étudiées par les chercheurs s’établit à 19 % par an.
    • L’explication sous-jacente de cette progression tient au fait que toutes les technologies, y compris les logiciels, sont régies en définitive par les lois de la physique, qui, sur le long terme, déterminent jusqu’à quel point et à quelle vitesse ces technologies peuvent évoluer.
    • Les pourcentages d’amélioration technologique reposent sur de nombreux facteurs, dont l’analyse des brevets. La base de données mise à disposition par les chercheurs regroupe plus de 97 % des brevets américains déposés entre 1976 et 2015. Ils ont fondé leurs travaux sur des décennies de recherches antérieures concernant la manière dont certains aspects des brevets peuvent permettre de prédire le rythme auquel une technologie progresse.
    • Il en ressort que le nombre de brevets auquel un domaine technologique spécifique donne lieu n’est que faiblement corrélé au rythme de progression de ce domaine. Un bien meilleur instrument de prédiction réside dans un indicateur mesurant à quel point une technologie brevetée s’inspire d’autres technologies apparemment sans lien avec elle. Il s’avère que l’innovation peut éclore n’importe où, et que les avancées majeures sont liées à l’interpénétration des technologies.
    • En s’appuyant sur ces observations ainsi que sur un ensemble de données empiriques, minutieusement recueillies, concernant les taux d’amélioration de 30 des technologies figurant dans leur base de données, les chercheurs ont développé un algorithme de prédiction capable de déterminer le rythme de progression de l’ensemble des technologies actuellement recensées par le Bureau américain des brevets et des marques et ayant donné lieu à au moins 100 brevets.
    • « Ils ont vraiment fait du bon travail, leurs recherches comblent un vide dans la littérature », estime J. Doyne Farmer, professeur de mathématiques à l’Université d’Oxford sans lien avec les recherches.
    • Les travaux de l’équipe du MIT montrent que « ce qui compte réellement, c’est la physique de ces technologies », ajoute-t-il.
    • « Il ne s’agit pas des compétences des dirigeants d’entreprise ou de la sagesse guidant les investissements des capitalistes. Il s’agit de miser sur le bon cheval, et de s’y tenir »
    • Ainsi, les chercheurs du MIT ont observé, en consultant la littérature sur les brevets, qu’un moteur essentiel de la réduction régulière des circuits de microprocesseurs était l’amélioration de la technologie du laser. Cette découverte répond d’une certaine manière à la question de savoir si la « Loi de Moore » constitue une prophétie autoréalisatrice énoncée par le cofondateur d’Intel, Gordon Moore, ou un phénomène qui se serait produit y compris en l’absence de sa fameuse prédiction, les lasers s’améliorant indépendamment de la production de microprocesseurs, note le professeur Magee.
    • Les travaux réalisés par l’équipe du professeur Farmer à Oxford étayent l’une des principales conclusions de ces recherches et d’études antérieures : lorsqu’on les considère sur le temps long, les technologies évoluent chacune à un rythme étonnamment régulier. Celui-ci est lié aux principes physiques sous-jacents à toute technologie, et n’est pas attribuable à un génie particulier ou à une avancée spécifique, comme nous pouvons avoir tendance à le penser avec les progrès technologiques.
    • « Il ne s’agit pas des compétences des dirigeants d’entreprise ou de la sagesse guidant les investissements des capitalistes, note M. Farmer. Il s’agit de miser sur le bon cheval, et de s’y tenir. »
    • Cette vision de l’innovation en tant que processus déterministe, quasiment mécanique, n’est probablement pas aussi romantique que les innombrables récits mettant en scène des inventeurs ou entrepreneurs héroïques, prenant des risques considérables pour nous faire bénéficier de progrès révolutionnaires, de l’ampoule à la fusée spatiale. C’est toutefois un moyen beaucoup plus fiable de parvenir aux résultats dont la plupart des gens ont besoin, et qu’ils attendent des investissements dans la technologie, avancent les chercheurs.
    • Bill Buxton, qui fait partie de l’équipe de recherche de Microsoft et a été l’un des créateurs de l’interface sur laquelle se fondent les écrans tactiles, a formulé en 2008 une théorie qui réunit dans un concept simple certaines des idées produites par ces recherches. Cette théorie, nommée par le chercheur le « long nez de l’innovation » (long nose of innovation), renvoie à un graphique illustrant le rythme d’amélioration, et souvent d’adoption, d’une technologie : une période de gains apparemment négligeables, suivie d’une croissance exponentielle.
    • « Ces travaux [du MIT] sont précieux parce qu’ils montrent que, si les éclairs de génie existent et que des modifications sont apportées progressivement, on ne fait généralement que s’appuyer sur quelque chose qui était là auparavant, observe M. Buxton. Si l’on abandonne l’idée du héros et que l’on examine le processus réel d’innovation, on s’aperçoit que celui-ci peut être appris, tout comme on peut apprendre à jouer du piano. »
    • Pour le professeur Magee, le principal mérite des travaux de son équipe est de permettre pour la première fois de poser la question du rythme d’amélioration d’une technologie, et d’obtenir une réponse, sans recourir à des anecdotes ou de grandes théories sur l’innovation.
    • C’est une bonne nouvelle si vous vous intéressez aux logiciels, ces derniers étant de loin la technologie progressant le plus vite parmi toutes celles analysées par l’équipe. C’est une mauvaise nouvelle en revanche si vous espérez une amélioration dans le domaine de l’épilation mécanique – le plus lent à progresser sur les 1 757 couverts par l’étude.
    • (Traduit à partir de la version originale en anglais par Anne Montanaro)
    • Traduit à partir de la version originale en anglais



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