Glossaire

Informatique neuromorphique

Qu’est-ce que Informatique neuromorphique ?

L’informatique neuromorphique est une approche matérielle et logicielle inspirée de la structure du cerveau. Au lieu de déplacer des données au rythme d’une horloge entre mémoire et processeur séparés, des neurones et synapses artificiels travaillent en parallèle et ne réagissent qu’à des événements appelés impulsions (spikes). Cela promet une très faible consommation d’énergie, par exemple pour des capteurs ou des robots. Intel Loihi et IBM TrueNorth sont des puces de recherche connues ; l’usage commercial reste naissant.

Thèmes

matériel
recherche
efficacité énergétique

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Termes associés

Réseaux de neurones artificiels (RNA)

Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont des modèles de calcul composés de nombreuses unités connectées (« neurones »), organisées en couches, qui traitent les entrées via des connexions pondérées. Pendant l'entraînement, les poids sont ajustés progressivement à partir d'exemples, le plus souvent par rétropropagation. Les RNA sont à la base de l'apprentissage profond et se retrouvent dans la reconnaissance d'images et de la parole ainsi que dans les grands modèles de langage. Malgré leur inspiration biologique, ils fonctionnent bien plus simplement que le cerveau humain.

Apprentissage profond
Fondamentaux IA
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Circuit intégré spécifique à une application (ASIC)

Un circuit intégré spécifique à une application (ASIC) est une puce conçue pour une tâche précise, et non pour un usage général comme un processeur central. En IA, les ASIC sont optimisés pour les calculs des réseaux de neurones, à l'image des Tensor Processing Units (TPU) de Google. Pour cette tâche, ils sont plus rapides et plus sobres en énergie que des puces généralistes, mais coûteux à développer et difficiles à adapter à de nouveaux usages.

Matériel
Puces
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Informatique quantique

L'informatique quantique exploite des phénomènes de la physique quantique comme la superposition et l'intrication pour calculer avec des qubits plutôt qu'avec des bits classiques. On en attend de forts gains de vitesse pour certaines tâches, comme la simulation de molécules, certains problèmes d'optimisation ou le cassage des méthodes de chiffrement actuelles. Les machines restent toutefois sujettes aux erreurs et servent surtout à la recherche et à des projets pilotes (état : octobre 2026). Pour les applications d'IA actuelles, son rôle est encore quasi nul.

matériel
physique quantique
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Informatique cognitive

L'informatique cognitive est un terme générique désignant des systèmes censés reproduire des processus de pensée humains – comprendre le langage, raisonner, apprendre de l'expérience – afin d'aider les personnes à décider. Le terme s'est répandu dans les années 2010, surtout grâce à IBM Watson. Il combine traitement du langage naturel, apprentissage automatique et représentation des connaissances ; aujourd'hui, on parle plutôt d'assistants IA ou de modèles de langage.

Fondamentaux IA
Aide à la décision
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