Depuis plus d’une cinquantaine d’années, de grands programmes construisent des réacteurs de recherche sur la fusion nucléaire dans le but de produire de l’énergie sans danger à partir d’une ressource inépuisable. Produire de l’énergie par fusion est un défi scientifique et technique, car pour que deux noyaux atomiques fusionnent, ils doivent surmonter la répulsion électrique qu’ils exercent l’un sur l’autre.

La demande globale d’hydrogène augmente toujours dans le monde : en 2024, 100 millions de tonnes, soit 2 % de plus que l’année précédente. Cependant, en 2024, la part de l’hydrogène décarboné est d’un peu moins de 1 %. En 2025, cette part n’augmentera que de 10 % pour atteindre 1 Mt. À cette vitesse, il y a des raisons de s’inquiéter. Comment le monde va-t-il arriver à décarboner assez rapidement l’hydrogène ?

Depuis quelques années, l’intelligence artificielle connexionniste connaît un boom sans précédent. C’est l’essor d’une technologie particulière d’IA générative : les grands modèles de langage (Large Language Model ou LLM), développés par des entreprises comme OpenAI, Google DeepMind ou Meta (Facebook).
Néanmoins, cette technologie ne peut encore être qualifiée d’intelligence artificielle générale, dans le sens où elle ne peut pas encore apprendre n’importe quoi. Pour y parvenir, deux écoles ou deux titans s’affrontent depuis décembre 2025 : le Britannique Demis Hassabis et le Français Yann Le Cun.