Compte-rendu de la séance thématique de l’Académie des technologies du 10 janvier 2024

Face aux innovations numériques, la métrologie doit relever le défi d’établir de nouveaux étalons de mesure, indispensables pour l’adoption de ces technologies par l’industrie. Le programme MetriQs-France, dédié au développement de moyens de mesure de référence pour les technologies quantiques, coordonné par le LNE, a ainsi été conçu comme un soutien à l’innovation et à l’établissement de la filière industrielle du quantique. Le projet BACQ, à travers un benchmarking applicatif développé dans ce cadre, vise à répondre à des questions simples, telles que : quels progrès permettent les ordinateurs quantiques par rapport aux ordinateurs classiques ? Quels sont leurs atouts pour des applications données ?

Il existe également une forte demande de moyens fiables d’évaluer les performances de l’intelligence artificielle. Dans ce domaine, plutôt qu’une démonstration mathématique, le LNE privilégie la réalisation d’essais, par exemple avec le banc d’essai Immersion combinant des essais physiques, réalisés avec un robot, et de la simulation projetée autour de ce dernier, qui permet de tester les capacités des capteurs tout en prenant en compte les contraintes physiques du robot.

L’un des défis de ces nouveaux outils de mesure est d’inclure l’évaluation de leur propre incertitude. Dans le domaine de l’apprentissage supervisé, celle-ci peut provenir de multiples sources, comme l’échantillonnage et son éventuelle corruption, le choix de l’architecture du modèle, l’entraînement du réseau de neurones, etc. Les travaux du LNE se concentrent sur la modélisation de deux sources d’incertitudes particulièrement déterminantes, celle des données et celle de la répétabilité.

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