L’ESSENTIEL

• Changement climatique, tension entre les usagers : la crise de l’eau revient chaque été.

• On peut collecter de l’eau depuis l’air ambiant, en particulier s’il est humide et chaud.

• Des techniques ancestrales, qui permettent de collecter l’eau dans les climats chauds et humides, aux dispositifs modernes plus efficaces, comment dimensionner et utiliser de tels procédés sans bousculer l’écologie et le climat locaux ?

L’accès à l’eau potable est un enjeu primordial dans le monde. Le continent européen fait actuellement face à des vagues de chaleur intense avec des intervalles de plus en plus réduits, qui provoquent l’assèchement des rivières et des sources d’eau douce de façon alarmante. Les réserves d’eau potable se trouvent directement menacées par cette situation, et des mesures de restriction d’eau sont dorénavant mises en place pour pallier cette situation.

Bien d’autres facteurs font pression sur les réserves d’eau à l’échelle mondiale, notamment la croissance démographique, une agriculture plus intense et productiviste, l’utilisation massive et grandissante de l’intelligence artificielle, dont les centres de données consomment une part de plus en plus importante de la ressource en eau douce, et divers effets du changement climatique.

Ainsi, l’approvisionnement en eau potable est déjà une problématique complexe, tant pour les pays développés, confrontés aux problèmes cités précédemment, que pour les pays en voie de développement, qui souffrent du manque d’infrastructures et d’énergie pour produire suffisamment d’eau douce. De nombreux conflits et des « guerres de l’eau » ont lieu partout dans le monde pour la quête et l’exploitation de cette ressource critique.

Face à cette situation, divers travaux de recherche sont menés pour trouver des alternatives aux sources d’eau douce conventionnelles. Parmi eux, la « génération d’eau atmosphérique », qui permet de récupérer sous forme liquide l’humidité présente dans l’air ambiant.

Cette méthode apparaît comme une solution prometteuse, surtout pour une utilisation en zone éloignée du réseau de distribution d’eau ou en cas de stress hydrique local, car elle peut présenter moins de contraintes économiques, logistiques, énergétiques, écologiques et géographiques que d’autres technologies, comme la désalination (ou le dessalement) des eaux de mer et saumâtre ou l’ensemencement des nuages.

En effet, les générateurs d’eau atmosphérique peuvent être déployés dans la plupart des pays du monde et sont particulièrement adaptés aux régions chaudes (température moyenne supérieure 20 °C), avec une production variable en fonction des conditions de température et d’humidité de l’air ambiant.

Il existe plusieurs techniques de génération d’eau atmosphérique

Des méthodes traditionnelles comprennent, par exemple, la captation de l’humidité de l’air avec des filets qui piègent les gouttelettes d’eau du brouillard. Il y a également des techniques d’absorption qui exploitent des matériaux hygroscopiques pour absorber la vapeur d’eau de l’air pendant la nuit puis la restituer le jour.

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Une méthode plus récente, qui utilise des systèmes de condensation de l’air par « réfrigération active », est particulièrement intéressante, car sa production d’eau est plus élevée. Grâce à leur portabilité, des prototypes de ce type de générateurs d’eau atmosphérique ont déjà été développés pour des applications en cas de sinistre ou dans des navires, c’est-à-dire des situations où les sources d’eau conventionnelles ne sont pas accessibles. Plusieurs modèles sont également commercialisés pour des utilisations domestiques pour des familles, des bureaux ou écoles.

Mais sous quelles conditions climatiques peut-on collecter de l’eau de l’atmosphère grâce à cette technique ? Qu’en est-il réellement de sa capacité de production d’eau ? Quels sont les coûts financier, énergétique et écologique ?

Comment fonctionne un générateur d’eau atmosphérique par réfrigération

Un générateur d’eau atmosphérique par réfrigération fonctionne sur le même principe que la buée d’eau qui se forme sur une canette de boisson froide sortie du réfrigérateur en plein été.

Au contact d’une surface froide (en dessous de sa température de rosée), l’humidité de l’air se condense et se transforme en eau liquide. C’est le cas de la canette très fraîche qui sort à l’air libre en été : des gouttelettes d’eau apparaissent sur sa surface.

De la même façon, un générateur d’eau atmosphérique par réfrigération active fait baisser la température de l’air ambiant au-dessous de sa température de rosée, ce qui condense l’humidité de l’air (qui n’est autre que de l’eau sous forme de vapeur) en l’eau liquide.

Pour cela, l’appareil aspire l’air ambiant à l’aide d’un ventilateur et le fait d’abord passer à travers un filtre à air pour éliminer les poussières et les particules. L’air chargé en humidité est ensuite mis au contact d’un serpentin métallique extrêmement froid, refroidi par un fluide réfrigérant (comme dans un climatiseur ou un réfrigérateur classique). Au contact de cette surface très froide, l’air refroidit brutalement et ne peut plus retenir toute sa vapeur d’eau : l’humidité sous forme de gaz se transforme alors en gouttelettes d’eau liquide. Ces gouttes glissent le long des parois froides pour être récoltées dans un réservoir. L’eau récupérée est enfin filtrée pour éliminer les éventuelles bactéries et la rendre propre et potable.

La production d’eau dépend du climat et des conditions météo locales

Mes travaux de recherche de thèse concernent l’étude expérimentale et numérique d’un générateur d’eau atmosphérique, afin d’en déterminer la production d’eau et la consommation d’énergie pour des applications en pays tropical, notamment à Madagascar.

Des expérimentations menées en conditions de laboratoire à l’Institut de recherche Dupuy-De-Lôme (IRDL) à Lorient, dans le Morbihan, ont montrées qu’un générateur d’eau atmosphérique d’une puissance nominale de 765 watts pouvait produire jusqu’à 1,16 litre d’eau par heure dans des conditions de climat chaud et humide (30 °C et 62 % d’humidité relative), avec une consommation énergétique de 0,92 kilowatt-heure par litre. Cette consommation est environ équivalente à une heure d’utilisation d’un four domestique standard.

Pour un climat tempéré (25 °C et 50 % d’humidité relative), la production atteint 0,67 litre d’eau par heure, avec une consommation énergétique de 0,78 kilowatt-heure par litre.

Durant des expérimentations à Antananarivo (Madagascar) avec le même dispositif au mois de février (période chaude et humide), une production de 23 litres d’eau potable par jour a été enregistrée le 25 février (température moyenne : 26 °C, humidité relative moyenne : 54 % en intérieur), ce qui permettrait d’approvisionner confortablement une famille.

Les principales limites pour le déploiement de cette technologie seraient des conditions climatiques trop sèches ou trop froides pour permettre la condensation de l’air (température inférieure à 20 °C et humidité relative inférieure à 40 %).

Les coûts de la génération d’eau atmosphérique

L’aspect financier joue aussi en faveur de cette technologie. Hormis le coût d’acquisition du dispositif, il n’y a plus que le coût énergétique (et le coût d’entretien, mais mineur) qui sera à régler pour l’utilisateur.

Si l’on se tient au coût énergétique, pour un particulier en tarif bleu chez EDF, où le coût du kilowatt-heure avoisine 0,20 euro : produire un litre d’eau atmosphérique reviendrait à 0,17 euro en moyenne… ce qui est relativement plus intéressant que le prix de l’eau en bouteille, et sans la pollution et les déchets plastiques qui viennent avec ! Il est même possible de lisser le coût énergétique en alimentant le dispositif avec l’énergie solaire photovoltaïque.

À terme, nous pourrions disposer d’eau potable presque partout dans le monde… tant qu’on aura de l’air et du soleil à disposition. Néanmoins, il faut garder à l’esprit, en reprenant la formule d’Antoine Lavoisier (1789) « Rien ne se perd, rien ne se crée, tout se transforme », que les générateurs d’eau atmosphériques ne « créent » donc pas d’eau, mais transforment l’humidité déjà disponible dans l’air pour être liquide.

Ainsi, de la même façon qu’on puise de l’eau dans un cours d’eau, il faut un certain temps à la nature pour régénérer l’humidité de l’atmosphère… et il sera important d’exploiter cette eau atmosphérique à bon escient et avec parcimonie pour ne pas bousculer l’équilibre de l’écologie et du climat local.

Les travaux de recherche présentés dans cet article sont le fruit de la collaboration entre l'Université Bretagne Sud et l'Institut Supérieur de Technologie d'Antananarivo, financés par le projet ANR TRANGA.

Graisses saturées, produits ultratransformés… quelles sont les différences chimiques entre le beurre et la margarine ? Comment se comportent-ils pour la cuisson et la pâtisserie ?

Ma mère adore le beurre. C’est la principale source de matières grasses que je consommais quand j’étais enfant. Elle en tartinait toutes sortes de pains, des pommes de terre, des roulés aux noix ou des gâteaux. Sa pâtisserie était beurrée.

Puis, alors que j’étudiais la nutrition à l’université, un assistant recommanda la margarine. J’étais stupéfaite, et je me suis interrogée sur la différence entre les deux. C’est une des questions qui ont éveillé mon intérêt pour les sciences de la nourriture. Aujourd’hui, je suis chercheuse en science des aliments et j’étudie la façon dont des aliments comme le beurre et la margarine peuvent présenter des différences chimiques subtiles qui ont un impact considérable sur leur comportement en cuisine.

Structures chimiques

Le beurre et la margarine sont tous deux des émulsions, c’est-à-dire des mélanges de minuscules gouttelettes d’eau dispersées dans une matrice lipidique (de gras) continue. Cette matrice est composée principalement de triglycérides, la principale forme de graisse présente dans notre alimentation.

Les acides gras sont de longues chaînes d’atomes de carbone entourées d’atomes d’hydrogène. Dans un triglycéride, on trouve trois acides gras, chacun étant lié à la même molécule de glycérol (qui contient trois atomes de carbone). Celle-ci sert de squelette à la molécule. Alors que le squelette est toujours le même, le nombre d’atomes de carbone dans les acides gras peut varier.

Dans la crème, les triglycérides sont regroupés en globules ou en cristaux.

Le beurre et la margarine contiennent tous deux une combinaison d’acides gras saturés et insaturés. Cependant, ceux du beurre sont principalement saturés, c’est-à-dire que chaque carbone porte le maximum d’hydrogènes possible (on ne peut pas en ajouter). Ceci leur permet de s’assembler et de s’empiler de manière compacte pour former une belle chaîne linéaire, car ils ne possèdent pas de doubles liaisons entre les atomes de carbone.

Les acides gras de la margarine sont principalement insaturés, issus d’un mélange d’huiles végétales. Les graisses insaturées leur confèrent une forme irrégulière au niveau moléculaire. Les doubles liaisons entre les atomes de carbone font se tordre la molécule, de sorte qu’elles ne peuvent pas s’agencer aussi proprement.

Cette différence influe sur leur comportement à la fusion.

Les cristaux de graisse dans le beurre sont de formes variées, et ils présentent des points de fusion différents. Ces cristaux rendent le beurre très ferme à basse température et lui permettent de ramollir progressivement à température ambiante ou à la température du corps. Ils retiennent également facilement l’air lorsqu’ils sont battus avec du sucre cristallisé, ce qui confère légèreté et porosité aux produits cuits.

Le beurre et la margarine contiennent tous deux au moins 80 % de matières grasses (certains beurres approchent les 85 % de matières grasses). Leur teneur en eau avoisine les 16 %. De son côté, le beurre contient entre 1 et 4 % de vitamines, de minéraux, de lactose et de protéines.

Le beurre fait l’objet d’une définition normée officielle établie par le gouvernement, ce qui signifie que les fabricants doivent respecter des directives spécifiques pour que leur produit soit considéré comme du beurre.

La fabrication du beurre

Lorsque l’on secoue ou que l’on baratte la crème, les globules de matière grasse se rompent. La matière grasse s’échappe et forme des grains de beurre partiellement solides. En continuant à secouer ou à baratter, ces grains grossissent et se séparent du babeurre, un liquide naturellement pauvre en matières grasses.

Il suffit ensuite de récupérer, pétrir et presser cette masse, et voilà ! Vous obtenez du beurre. Certains beurres sont fermentés en y ajoutant des bactéries lactiques. Ces bactéries fermentent le lactose (sucre principal du lait), pour le transformer en composés aromatiques et en acides organiques, ce qui confère au beurre une légère acidité et une saveur complexe.

Le beurre doux est facile à réaliser chez soi : il suffit d’ajouter de la crème épaisse froide, d’une teneur en matière grasse d’au moins 36 %, dans un batteur sur socle muni d’un fouet. Mettez-le en marche et laissez-le tourner un moment ; lorsque vous entendrez le clapotis du babeurre liquide, vous saurez que votre beurre est prêt à être pressé.

Fabrication de la margarine

Les blocs de margarine sont fabriqués à partir d’huiles végétales liquides qui sont transformées en un produit solide. Les fabricants réorganisent chimiquement les acides gras sur la molécule de glycérol au cours d’un processus de modification appelé « interestérification », ce qui rend l’huile solide et permet une répartition plus homogène des graisses.

Ce processus réorganise les triglycérides présents dans la margarine sans ajouter d’acide gras saturé ni d’acide gras trans (le terme « trans » se réfère à la forme géométrique de la molécule et s’oppose à la forme géométrique « cis »).

En effet, les acides gras trans ont été interdits dans de nombreux pays en raison de leur lien avec les maladies cardiovasculaires et de leur effet sur l’augmentation du cholestérol.

L’interestérification permet à la margarine de rester solide plus longtemps lors de la cuisson, avec un point de fusion plus précis.

En revanche, les margarines à tartiner ou en tube ne subissent pas ce processus et reposent plutôt sur des proportions plus élevées d’eau et d’air par rapport aux huiles solides, ce qui leur permet de rester molles et tartinables. Ces types de margarines sont plus pauvres en matières grasses et ne conviennent donc pas bien à la pâtisserie. La plupart des recettes de pâtisserie sont élaborées en partant du principe d’un pourcentage de matières grasses plus élevé. La teneur en eau plus élevée altère la texture.

Saveur et couleur

Le beurre tire sa couleur dorée du bêta-carotène, un pigment orange présent dans l’herbe. Les vaches mangent de l’herbe, mais ne métabolisent pas efficacement le bêta-carotène, qui se retrouve donc dans leur lait.

La margarine est, elle, naturellement incolore, mais les fabricants y ajoutent du bêta-carotène synthétique pour imiter la couleur du beurre.

Les fabricants de margarine ajoutent également des arômes, tels que le diacétyle, une molécule à la saveur caractéristique du beurre, ainsi que des mélanges de conservateurs et de composants du lactosérum pour reproduire la saveur du beurre. Ils peuvent ajouter des émulsifiants, tels que la lécithine, ou des monoglycérides pour empêcher l’eau et la matière grasse de se séparer. Les proportions exactes des ingrédients varient d’un fabricant à l’autre.

Les différences chimiques peuvent se traduire par de subtiles différences sur le plan de la santé. Bien que les deux soient principalement composés de triglycérides, les graisses du beurre sont d’origine naturelle, tandis que celles de la margarine sont modifiées industriellement. Cette différence fait de la margarine un aliment ultratransformé, mais cela signifie également qu’elle contient moins de graisses saturées. Vous pouvez avoir des raisons de santé de privilégier l’un plutôt que l’autre, mais il faut savoir que la composition chimique de ces graisses peut également influencer leur comportement en cuisine.

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Différences en pâtisserie

Lorsque vous faites chauffer du beurre, les protéines et le lactose qu’il contient se combinent, créant cette couleur brune caractéristique et une délicieuse saveur de noisette, de pain grillé et de caramel. Comme la margarine ne contient pas de lactose, elle ne dore pas aussi bien que le beurre et ne dégage pas le même niveau d’arômes.

Lorsqu’il est cuit dans un four très chaud, le beurre contient suffisamment d’eau pour former de la vapeur, ce qui permet à la pâte de se séparer en couches feuilletées. La teneur en eau de la margarine varie et, bien qu’elle produise un peu de vapeur, elle n’offre pas les mêmes résultats que le beurre.

Cependant, la margarine présente certains avantages par rapport au beurre. Elle est très homogène et fond de manière contrôlée. Elle se conserve également plus longtemps. On peut certes utiliser beurre et margarine de manière interchangeable, mais connaître les différences fonctionnelles entre les deux aide à savoir quand utiliser l’une ou l’autre.

Rosemary Trout ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Plonger dans son histoire permet de mettre en perspective les avancées de l’IA, ses promesses et sa rhétorique. Déjà en 1970, Marvin Minsky, mathématicien, annonçait : « D’ici trois à huit ans, nous disposerons d’une machine dotée d’une intelligence générale équivalente à celle d’un être humain moyen. » Ça vous rappelle quelque chose ?

• L’« effet IA », expliqué par Rodney Brooks, un roboticien, dès 1987 : « Tant qu’on ne sait pas faire, c’est de l’IA. Dès qu’on sait faire, c’est du calcul. » Tiens, tiens.

• Sans oublier la « loi d’Amara », énoncée en 1978 : « Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme. » Oups.

Il est difficile aujourd’hui d’ignorer l’expression « intelligence artificielle » (IA) tant elle est présente dans les médias, sur les réseaux sociaux et, dans une moindre mesure, dans le monde industriel. Ce phénomène d’hypermédiatisation (hype) n’est pas nouveau pour l’intelligence artificielle, car on a déjà connu de telles périodes d’emballement médiatique, même si l’épisode actuel est particulièrement sévère.

Cette hypermédiatisation s’accompagne, aujourd’hui comme hier, d’une promesse de révolution technologique dont les effets se font pourtant attendre, menant certains à douter de son « avènement ». Dans le même temps, les investissements faramineux ne semblent pas soutenables sur le court terme selon des économistes, faisant craindre un éclatement de la bulle qui pourrait avoir des conséquences dévastatrices sur l’économie mondiale.

Pour comprendre cette situation, il faut se replonger brièvement dans la longue histoire de l’IA.

Une définition ambiguë par choix délibéré

Les termes d’« intelligence artificielle » naissent officiellement en 1955 sous la main de John McCarthy (un des pères fondateurs de l’IA), en préparation de la conférence de Dartmouth aux États-Unis en 1956, qui est considérée par beaucoup comme l’instant zéro de l’IA – quand bien même elle n’aurait pu exister sans les travaux précurseurs d’Alan Turing (père fondateur de l’informatique moderne), de Norbert Wiener (père fondateur de la cybernétique) et de bien d’autres encore.

La formulation, « intelligence artificielle », se voulait explicitement très vendeuse, au grand dam des collègues de McCarthy, qui la trouvaient déjà trop connotée.

Si les premiers résultats furent très encourageants, les pères fondateurs ont rapidement fait des promesses irréalisables à l’époque et, pour certaines, irréalisables encore aujourd’hui. Ainsi, Marvin Minsky écrivait déjà en 1970 dans le magazine Life :

« D’ici trois à huit ans, nous disposerons d’une machine dotée d’une intelligence générale équivalente à celle d’un être humain moyen. »

Un demi-siècle plus tard, nous n’avons toujours pas cette intelligence artificielle générale qui serait équivalente à notre propre intelligence, ce qui n’empêche pourtant pas les nouveaux apôtres de l’IA de la promettre pour très bientôt.

Sam Altman (le PDG d’OpenAI) l’a, par exemple, annoncée en 2024 pour 2025, Elon Musk (xAI) en 2025 pour la fin 2026, Dario Amodei (le PDG d’Anthropic) en 2026 pour 2027-2030 et Demis Hassabis (le DG de Google DeepMind) en 2026 pour 2029.

La toute-puissance de la force brute

Pour autant, les progrès et les avancées de la bonne vieille IA (dite « GOFAI » pour Good old fashioned artificial intelligence) sont avérés, et il y a aujourd’hui un ensemble des techniques issues de l’IA qui sont désormais entrées dans notre quotidien sans même que l’on y fasse encore attention. Vous souhaitez :

• aller d’un point A à un point B ? C’est un vieux problème de l’IA résolu partiellement en 1956 (algorithme de Djikstra) ;

• jouer aux échecs avec un ordinateur ? Le programme Kotok-McCarthy a été conçu en 1959 ;

• discuter avec un chatbot ? Eliza (Weizenbaum) permettait déjà de le faire en 1966 ;

• prouver des théorèmes mathématiques ? Le logic theorist de Newell, Simon et Shaw, en 1956, a pu prouver 38 des 52 théorèmes des Principia Mathematica ;

• reconnaître un visage dans la foule ? Takeo Kanade en fit la première démonstration en 1973.

Ces résultats, majeurs à leur époque, ne nous impressionnent plus guère aujourd’hui. Cela explique peut-être pourquoi, pour le grand public, l’IA commence avec les IA génératives (texte, image, son) et, en particulier, avec ChatGPT, qui est un grand modèle de langage (LLM) mis en ligne en 2022 par OpenAI.

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Cette révolution de l’IA s’est véritablement faite en deux temps

En 2012, durant la conférence Neural Information Processing Systems (NIPS), Geoffrey Hinton (lauréat du prix Turing en 2018 et du prix Nobel de physique en 2024) et ses collègues présentent les résultats d’une architecture neuronale pour la reconnaissance d’images.

Les performances de ce modèle sont tout simplement époustouflantes comparées aux techniques standards de l’époque. Là où la communauté pensait qu’il fallait des modèles spécifiques, astucieux, incluant des connaissances fines sur la reconnaissance d’images, Hinton montre au contraire que la force brute marche bien mieux.

Ce qu’il faut donc retenir de ce modèle, ce n’est pas tant son originalité, car son architecture avait été imaginée quelques décennies auparavant par d’autres chercheurs, mais bien l’énorme puissance de calcul qui a été mise en œuvre pour le faire tourner et obtenir ce résultat majeur.

C’est sur ce même principe de « force brute » que Google fera, lui aussi, une avancée majeure dans la traduction automatique au cours de l’année 2016. Là où les linguistes s’acharnaient depuis longtemps à tenter d’introduire les grammaires de nombreux langages, Google a mis en œuvre un véritable rouleau compresseur fondé sur d’immenses volumes de données.

C’est encore ce même principe de force brute qui amènera à ChatGPT et d’autres grands modèles de langage. En exploitant ces mêmes principes de réseaux de neurones profonds, de volumes de données gigantesques et d’une puissance de calcul hors norme, OpenAI a, en quelque sorte, libéré le kraken, aidé en cela par une avancée majeure sur le plan architectural : les transformers, dont l’article original est l’un des plus cités de toute l’histoire de la recherche, toutes disciplines confondues.

Les mêmes causes produiront-elles les mêmes effets ?

Tout en reconnaissant ces avancées majeures, on ne peut s’empêcher de faire le parallèle entre la situation actuelle et ce que l’on appelle « les deux hivers de l’IA ».

Le premier hiver de l’IA, que l’on situe entre 1974 et 1980, est une conséquence directe des promesses non tenues (traduction automatique, reconnaissance vocale, etc.), soulignées par le rapport (assassin) du mathématicien britannique James Lighthill en 1973, et des limites de la puissance de calcul de l’époque. Cela se concrétisa par des coupes budgétaires sévères.

Au début des années 1990, l’IA renaît de ses cendres avec l’idée des systèmes experts (raisonnement à partir de règles), avec, là aussi, des attentes démesurées qui conduiront à un deuxième hiver de l’IA, et ce, jusqu’au début des années 2010.

Pour autant, la recherche en IA ne s’est pas complètement arrêtée durant cette période et de nombreux résultats ont été intégrés dans différentes technologies de la vie courante (reconnaissance automatique de caractères, correction automatique, aide à la décision, navigation routière, etc.), mais ont souffert de l’« effet IA » , comme expliqué par Rodney Brooks dans un article qui a marqué la communauté… à la fin des années 1980 :

« Tant qu’on ne sait pas faire, c’est de l’IA. Dès qu’on sait faire, c’est du calcul. »

Pour qui a travaillé dans le monde académique au début des années 2000, la période actuelle est assez savoureuse. Imaginez un instant qu’il y a un quart de siècle, les mots « intelligence artificielle » étaient bannis des conversations et surtout (auto)censurés de toutes les demandes de subvention, tant les deux hivers de l’IA avaient marqué les esprits. Aujourd’hui, la simple mention du terme IA suffit à faire pétiller les yeux des financeurs et du grand public, même si cet « effet waouh » tend à s’estomper, voire à devenir contre-productif.

Le futur de l’IA reste donc à écrire, mais comme nous l’explique la loi d’Amara, formulée en 1978 :

« Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme. »

Nul doute que les nouvelles technologies d’IA modifient et modifieront notre quotidien (pour le meilleur ou pour le pire), mais nous ne sommes pas à l’abri d’un troisième hiver de l’IA qui pourrait engendrer des réajustements assez drastiques. C’est en partie ce qui est en train de se passer avec des entreprises qui réembauchent des salariés licenciés auparavant au nom de l’IA.

Quant à l’idée d’une intelligence artificielle générale, elle est pour le moment hors de portée.

Nicolas P. Rougier a reçu des financements de l'ANR.