Vous voilà devant votre écran, en train de lire des informations qui ont transité à la vitesse de la lumière. Aviez-vous conscience que pour en arriver là, votre ordinateur et d’autres calculateurs ont dû interpréter des centaines, voire des milliers de lignes de code ? Nous nous sommes habitués à ce que le digital soit omniprésent dans nos quotidiens, mais saviez-vous qu’il trouve des applications dans de nombreux secteurs ? Du Web aux robots, en passant par la médecine et l’éducation, les usages des technologies numériques sont en réalité infinis. Suivez le lapin blanc au milieu des data, du C++ et autres intelligences artificielles, et comme dirait notre ami Morpheus : « Welcome to the Real World ».

1. Les usages des technologies numériques au quotidien : cet environnement incroyable dans lequel nous évoluons

Notre exploration du terrier commence avec les outils que nous avons tous en notre possession : un ordinateur, un smartphone ou une tablette connectés à Internet.

Le Web et les applications mobiles

La partie visible et interactive du Net est rendue possible à travers nos écrans grâce aux langages informatiques dont vous avez sûrement déjà entendu parler. À savoir le HTML, le CSS et le JavaScript. Ces langages de programmation permettent aux développeurs des pages Web apparentes d’afficher un contenu, de lui donner un style et d’interagir avec. Aussi la plupart de nos sites web préférés, plateformes sociales et sites e-commerce en tête, sont également développés en interaction avec des serveurs et des bases de données. Ces éléments fonctionnant en arrière-plan du réseau mondial sont programmés à l’aide de langages comme Python ou PHP. Ils permettent de conserver les informations de plusieurs milliards (!) de personnes (formulaires, paniers, likes, cookies, etc.).

Ces services Web doivent aujourd’hui être adaptables, ou responsive, afin d’être consultés sur nos appareils favoris : les mobiles ! En effet, que ce soit pour nous divertir, nous aider à nous organiser ou pour nos démarches administratives, les applications mobiles nous rendent la vie plus facile.

De son côté, la France fait toujours plus de progrès au niveau de la dématérialisation, notamment grâce aux services publics en ligne, à FranceConnect et aux sites gouvernementaux. Réjouissons-nous !

L’apprentissage

De la même façon, le numérique est présent dans le domaine de l’Enseignement, surtout dans les collèges et lycées. Principalement utilisé comme support de cours, l’ordinateur trouve aussi sa place lorsqu’un professeur souhaite aménager des projets scolaires ou des travaux en classe. En outre, les applications éducationnelles, les classes virtuelles, les supports numériques, les jeux d’apprentissage sont autant de ressources technologiques toujours plus utilisées. Par ailleurs, ce sont plusieurs millions de personnes, étudiants, salariés ou publics non moins curieux, qui s’inscrivent chaque année à un MOOC afin d’approfondir ou d’élargir leurs connaissances.

Et du côté des plus jeunes, l’exposition à la programmation et à la culture digitale devient un enjeu de société pour les adultes qu’ils seront demain. Cet organisme de bienfaisance canadien, par exemple, soutient cette idée.

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2. Le digital au sein des sciences : un outil incontournable

Notre voyage onirique se poursuit à travers le milieu universitaire. En effet, les outils numériques se sont installés dans tous les domaines scientifiques. Ils permettent la collecte et l’analyse des données, mais également d’effectuer des simulations et tester les hypothèses des chercheurs.

La médecine, la pharmacologie et la biologie

Les usages des technologies numériques dans la médecine concernent principalement :

L’informatique permet en outre la découverte de nouveaux traitements. Les processeurs sont devenus capables aujourd’hui d’effectuer de (très) nombreuses combinaisons moléculaires et d’écarter les moins « intéressantes ».

Avez-vous déjà entendu parler de la bio-informatique ? Il s’agit d’une discipline permettant de mesurer et d’interpréter des données biologiques. La bio-informatique est essentiellement connue pour son utilisation dans le séquençage du génome humain et a notamment eu un impact sur la thérapie génique. Mais cette biologie computationnelle ne se limite pas seulement au domaine médical. À l’instar de la bio-inspiration, elle trouve des applications dans l’étude du changement climatique ou encore dans le secteur de l’agronomie.

La Recherche

De nombreux domaines scientifiques requièrent une multitude de simulations afin de tester les hypothèses des chercheurs. Que ce soit en chimie, en physique, en sociologie ou en astronomie, les programmes informatiques se chargent d’exécuter les expériences. Celles-ci pourraient être délicates à reproduire en réalité ou tout simplement trop onéreuses. À titre d’exemple, certains supercalculateurs peuvent effectuer jusqu’à plusieurs millions de milliards d’opérations par seconde. Il n’en fallait pas moins pour venir à bout de la COVID ! En fait, ces simulations permettent aux scientifiques de dépenser leur énergie à la tâche la plus importante de leur métier : l’analyse et le commentaire des résultats.

Pour un ingénieur ou un chercheur, savoir programmer est une arme redoutable lorsqu’il s’agit de travailler sur une problématique. Notre avenir repose donc en partie sur la création de modèles et le développement d’algorithmes.

3. La puissance des data : en route vers le futur

Basculons maintenant de l’autre côté du miroir et découvrons un nouvel univers : celui de la data. Grâce au compilateur inventé au début des années 50 par l’informaticienne américaine Grace Hopper (nous lui devons également le terme bug !), nous pouvons depuis communiquer par code avec les ordinateurs. Nous transférons en quelque sorte notre « intelligence » à la machine qui ne fait qu’exécuter une série d’ordres préétablis. Aujourd’hui, un changement s’opère dans ce processus. En effet, vous l’aurez certainement remarqué, les technologies programmées pour « apprendre », comme ChatGPT, ont toujours plus de visibilité dans les médias.

La Data Science, l’intelligence artificielle et le Machine Learning

« Welcome to the Real World » Morpheus (Matrix)

D’une part, la Data Science est définie par la collecte de données brutes provenant de sources différentes, l’organisation de l’information et la création de valeur à partir des résultats. D’autre part, les intelligences artificielles sont des systèmes numériques basés sur des algorithmes imitant les processus intellectuels humains. On parle ici de la capacité à raisonner, à généraliser et à apprendre des expériences rencontrées.

Le Machine Learning quant à lui est une branche de l’intelligence artificielle dont la finalité est de s’appuyer sur des bases de données gigantesques. Ces big data « nourrissent » les fameux algorithmes programmés pour « réfléchir ». Les applications peuvent être entre autres :

  • la détection d’objets ou d’images ;
  • la reconnaissance et la compréhension d’un texte ;
  • l’organisation des pages web que vous visitez ainsi que leurs recommandations ;
  • la détection des spams ou des fraudes.

Enfin, au croisement du Machine Learning et de la Data science, se trouve le Deep Learning. Cette technologie repose sur un système de neurones artificiels.

Les robots

La robotique, c’est avant tout de la mécanique ! Ainsi, en supplément de leurs composantes électroniques et informatiques qui suffisent à les définir, les robots peuvent être dotés de capteurs comme des microphones ou des caméras. Leur usage se fait majoritairement dans l’industrie, même s’ils peuvent trouver leur utilité dans nos maisons ou dans la Recherche.

Et pour ajouter une petite précision : la robotique « augmentée », qui occupe nos imaginaires depuis quelques décennies, est tout simplement la réunion entre la partie mécanique et une IA !

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Les secteurs de « pointe » nous paraissent toujours assez éloignés de nos vies ordinaires. Aussi, les personnes aux commandes de ces procédés semblent hors de portée, nous rappelant parfois même le Chapelier fou. N’oublions pas que nous sommes également les acteurs de l’évolution sociétale à travers nos usages des technologies numériques. La puissance des supports informatiques peut par exemple s’utiliser pour :

  • faire entendre notre voix à l’instar du mouvement #MeToo ;
  • soutenir les projets que nous jugeons pertinents sur les plateformes de financement ;
  • défendre nos droits (Wikileaks).

Aurélien Escales, pour e-Writers.
Article rédigé lors du cursus de formation en rédaction web chez FRW.
Article relu par Jade, tutrice de formation chez FRW.

Sources :

https://www.touteleurope.eu/societe/numerique-le-classement-2020-des-pays-europeens/

https://www.ih2ef.gouv.fr/le-numerique-educatif

https://investor.fb.com/investor-news/press-release-details/2022/Meta-Reports-Fourth-Quarter-and-Full-Year-2021-Results/default.aspx

https://developer.mozilla.org/fr/docs/Learn

https://www.un.org/fr/un75/impact-digital-technologies

https://www.france-universite-numerique.fr/en/

https://news.mit.edu/2019/kristy-carpenter-student-medicine-1018

https://news.mit.edu/2022/when-subtle-biases-ai-influence-emergency-decisions-1216

https://news.mit.edu/2022/large-language-models-help-decipher-clinical-notes-1201

https://www.cnil.fr/fr/quest-ce-ce-quune-donnee-de-sante

https://biochimie.umontreal.ca/etudes/bio-informatique/quest-ce-que-la-bio-informatique/

https://www.acs.org/education/students/highschool/chemistryclubs/activities/simulations.html

https://www.ibm.com/topics/data-science

https://openclassrooms.com/fr/courses/6417031-objectif-ia-initiez-vous-a-lintelligence-artificielle/6822141-reperez-vous-dans-le-champ-de-lintelligence-artificielle