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Il existe une très grande variété de machines électriques : traction automobile, génératrice aéronautique, alternateur connecté au réseau… Comment déterminer la meilleure structure pour chaque application ? Il semble qu’on ne puisse répondre à cette question que de manière biaisée, puisqu’on ne cherche la meilleure machine que parmi celles que l’on connaît déjà. S’affranchir de ce biais reviendrait ou bien à considérer toutes les architectures imaginables, ce qui est évidemment impossible… ou bien à n’en considérer aucune. C’est le pari des méthodes d’optimisation topologique, qui s’efforcent de déterminer la meilleure structure possible en s’appuyant uniquement sur les équations de la physique et du problème d’optimisation.

Nouvelles mesures de la masse du neutrino par l’expérience Katrin Inauguration du plus important supercalculateur classifié dédié à l’IA en Europe Production hydroélectrique Traitement des déchets de fusion Vortex : projet d’avion spatial de Dassault Aviation

Le prix Nobel de physique est décerné à John Clarke, Michel H. Devoret et John M. Martinis et récompense cette année la mise en évidence de l’effet tunnel quantique macroscopique. Entre 1984 et 1985, ces trois chercheurs ont réalisé une série d’expériences avec un circuit électronique composé de supraconducteurs afin de reproduire, à une échelle macroscopique, des phénomènes quantiques tels que la superposition d’états, propriété popularisée par le « paradoxe » du chat de Schrödinger. La possibilité d’observer de tels phénomènes avec la supraconductivité a été proposée en 1978 par Anthony Leggett. Quelques années après, John Clarke, Michel Devoret et John Martinis ont relevé ce défi avec succès à l’université de Berkeley, en Californie, en démontrant l’effet tunnel quantique à l’échelle macroscopique.

Les avancées récentes en biotechnologie et en microélectronique ont permis l’émergence d’une nouvelle génération d’ordinateurs : les bioprocesseurs à base d’organoïdes cérébraux constitués de réseaux de neurones vivants cultivés sur des microprocesseurs. Des startups commencent à exploiter cette approche qui s’annonce comme une rupture novatrice pour le traitement de l’information et l’apprentissage automatique par rapport à l’informatique traditionnelle. Celle-ci est notamment motivée par la promesse de potentielles économies d’énergie.

Le 23 juillet 2025 est paru le plan d’action des États-Unis sur l’IA. Coïncidence peut-être non fortuite, trois jours après, la Chine publie son plan d’action sur la gouvernance globale de l’IA. L’Europe est partie en premier avec l’AI Act, proposé par Thierry Breton, adopté en février 2024, suivi du rapport Draghi en septembre 2024. Il est donc intéressant de faire un point global, alors que les entreprises doivent tenir compte des approches différentes et contrastées des grandes zones économiques.

Le contexte des industries spatiales internationales est déterminé par la politique commerciale des géants comme la Chine, les États-Unis ou la Russie. Mais le changement radical de la politique américaine, ouvrant la voie aux grands opérateurs commerciaux, impose une toute nouvelle règle du jeu et ouvre une voie vers la rentabilité à tout prix. Le timide retour de l’Europe ne fait que lui rendre la place qu’elle occupait il y a quelques années. D’autres pays viennent se mettre sur les rangs, sans pour autant se positionner au premier plan.