Il a été créé en trois ans par le réchauffement et la fonte de l'intérieur. Cela montre l'accélération du processus, ainsi que la déstabilisation de l'ensemble du glacier et de ses voisins (Sloat, ibid).
La seule fonte du glacier Thwaites pourrait ajouter deux pieds à la montée globale de l'océan.
Analyse d'horizon sur les sciences et technologies de l'information quantique et leur utilisation. C'est pourquoi nous publions le Quantum Times, une analyse quotidienne et un bulletin d'information sur tout ce qui concerne le monde quantique émergent. Le Quantum Times est mis à jour quotidiennement avant 9h00 ECT.
Il est essentiel d'être informé et de se tenir au courant de ce qui se passe dans la course très compétitive au monde quantique. Nous avons créé cette analyse pour aider la communauté de nos utilisateurs à se tenir au courant des développements dans ce domaine.
Vous trouverez ici toutes les nouvelles (en anglais) relatives à l'informatique et à la simulation quantique, à la détection et à la métrologie quantiques, à la communication quantique, ainsi qu'à la distribution de clés quantiques, à l'apprentissage des machines quantiques et à la cryptographie post-quantique.
Retrouvez tous nos rapports, dossiers et articles de fond sur le monde émergent de Quantum ici.
Du monde des entreprises aux gouvernements, nous cherchons à échapper à l'incertitude et aux surprises. C'est essentiel pour survivre et prospérer. C'est également nécessaire pour se protéger des menaces, des dangers et des risques.
Dans l'ensemble et de manière générale, nos capacités - voire notre volonté - d'identifier les menaces se sont améliorées avec l'expérience et la pratique. Notamment, nous sommes devenus relativement efficaces dans l'évaluation de la probabilité et de l'impact. Néanmoins, une composante de l'évaluation des menaces et des risques reste le plus souvent inconsidérée, inaperçue et négligée : le temps.
Pourtant, le temps est un élément crucial de notre capacité à prévenir les surprises, à faire face aux menaces et à gérer les risques. Cet article évalue la manière dont nous intégrons le temps et met en évidence les possibilités d'amélioration.
Depuis 2017, les sciences et technologies de l'information quantique (QIS), et en particulier l'informatique quantique, sont rapidement devenues un élément central d'Hollywood et de ses films, séries télévisées et romans. Leurs scénarii soulignent le lien entre la puissance quantique et les situations de sécurité nationale.
Ce lien organise la structure du débat stratégique américain à travers les relations très complexes et enchevêtrées entre les centres fédéraux du pouvoir politique à Washington D.C., le ministère de la défense, la communauté du renseignement et les médias et l'industrie culturelle (Valantin, Ibid.). C'est la raison pour laquelle les films, la télévision et les jeux vidéo d'Hollywood jouent un rôle essentiel dans le débat stratégique américain.
Au-delà du battage publicitaire et de la haine, cet article se concentre sur la façon dont l'intelligence artificielle (IA) - en fait Apprentissage approfondi - L'opérationnalisation exige de développer une manière différente de considérer l'IA. La compréhension qui en résulte permet de mettre en évidence l'importance du capteur et de l'actionneur, la double interface entre l'IA et son environnement. Cette interface est un moteur potentiellement perturbateur pour l'IA.
Capteur et actionneur, les éléments oubliés
Le capteur et l'actionneur sont essentiels au développement de l'IA à tous les niveaux, y compris en termes d'applications pratiques. Pourtant, lorsque l'on aborde l'expansion et l'avenir de l'IA, ces deux éléments sont la plupart du temps négligés. C'est notamment à cause de ce manque d'attention que l'interface peut devenir perturbatrice. En effet, une approche par capteur et actionneur pour l'IA pourrait-elle être la clé du boom très généralisé que tant de gens recherchent ? En attendant, de nombreux sous-domaines de l'IA pourraient également bénéficier de ce développement. Par ailleurs, l'échec de l'intégration complète de cette approche pourrait entraîner des obstacles inutiles, notamment une panne temporaire.
Capteur et actionneur, un autre enjeu dans la course à l'IA
En outre, nous voyons apparaître dans le monde trois dynamiques liées à l'IA en interaction. La naissance et la diffusion de l'IA pour les Etats et la gestion de l'IA pour les acteurs privés interagissent et alimentent une course internationale pour la puissance de l'IA, c'est-à-dire la manière dont on se classe dans la répartition relative du pouvoir au niveau mondial. En conséquence, l'IA influence de plus en plus cette même répartition du pouvoir ( voir Le nouveau monde de l'AI en devenir). Ainsi, les moteurs de l'IA ne sont pas seulement des forces derrière l'expansion de l'IA, mais aussi des enjeux dans la compétition de l'IA. La manière dont les acteurs publics et privés gèrent cette compétition, la dynamique qui en résulte et les défaites et victoires qu'elle entraîne façonnent également le nouveau monde de l'IA en devenir.
Ainsi, si les capteurs et les actionneurs sont essentiels à une large opérationnalisation de l'IA, alors la capacité à développer au mieux la gouvernance et la gestion de l'IA, ainsi que la position dans la course internationale à la puissance de l'IA, pourrait très bien dépendre de la maîtrise de ces capteurs et actionneurs.
Cet article utilise deux études de cas pour expliquer progressivement ce que sont un capteur et un actionneur. Il détaille ainsi la double interface entre l'agent IA et son environnement. En conséquence et en troisième lieu, nous soulignons que l'on comprend mieux l'IA comme une séquence. Cette compréhension nous permet d'envisager tout un monde futur d'activités économiques. Ce monde n'est cependant pas sans danger et nous soulignons qu'il exigera un nouveau type de sécurité. Enfin, nous soulignerons la nécessité de distinguer les types de réalité que la séquence d'IA relie.
Le prochain article portera sur les différentes façons de gérer la séquence d'IA et son interface jumelle, notamment l'actionneur. Nous nous intéresserons plus particulièrement à l'Internet des objets (IoT), aux êtres humains eux-mêmes et aux systèmes autonomes, mieux connus sous le nom de robots. En attendant, nous explorerons plus avant les nouvelles activités créées par l'IA.
Un regard différent sur le match contre AlphaGo
Nous allons examiner à nouveau (Google) DeepMind's AlphaGoL'agent d'apprentissage supervisé qui joue au Go et dont la victoire a lancé la phase actuelle de développement de l'IA.
Reproduire le match contre AlphaGo
Imaginons maintenant qu'un nouveau match se déroule entre M. Fan Hui, le champion d'Europe de go AlphaGo battu par 5-0 en octobre 2015 et l'agent AI (AlphaGo page web). M. Fan Hui, comme cela s'est produit dans la réalité, joue en premier contre l'agent IA AlphaGo. Devant lui, on peut voir un goban (le nom du plateau pour le go). AlphaGo est connecté au nuage pour accéder à la puissance de calcul distribuée, car il a besoin de beaucoup de puissance de calcul.
M. Fan Hui commence et fait son premier pas en plaçant une pierre blanche sur le Goban. Puis c'est le tour d'AlphaGo. Comment l'agent AI va-t-il répondre ? Fera-t-il un mouvement typique ou quelque chose d'original ? À quelle vitesse va-t-il ensuite jouer ? Le suspens est immense, et...
Il ne se passe rien.
Qu'est-ce qui a mal tourné ?
La (bonne) façon dont DeepMind l'a fait
Si vous regardez attentivement la vidéo ci-dessous montrant le jeu original, vous remarquerez qu'en fait, le cadre n'est pas exactement celui que j'ai décrit ci-dessus. Quelques autres éléments cruciaux sont présents. Si DeepMind avait mis un humain et un agent IA face à face dans le cadre que je viens de décrire, leur expérience aurait mal tourné. Au lieu de cela, grâce aux éléments qu'ils ont ajoutés, leur jeu a été un succès.
Vous pouvez observer ces trois éléments à 1:19 de la vidéo, comme le montre la capture d'écran annotée ci-dessous :
A : un acteur humain
B : un écran
C : un être humain avec un appareil bizarre sur une table.
Capture d'écran de la vidéo Google DeepMind : AlphaGo maîtrise le jeu de Go - 1:19
Capteur
Dans notre cadre imaginaire, je n'ai pas créé d'interface pour dire à l'agent AI que M. Hui avait déplacé une pierre, et laquelle. Ainsi, en ce qui concerne l'agent AI, il n'y a pas eu d'entrée.
Dans le cadre réel de DeepMind, nous avons l'agent humain (C). Nous pouvons supposer que le dispositif bizarre sur la table devant elle lui permet d'entrer dans l'ordinateur pour l'agent IA les mouvements que M. Fan Hui effectue tout au long de la partie.
Plus généralement, une première interface d'entrée doit exister entre le monde réel et l'agent IA pour le voir fonctionner. Nous avons donc besoin de capteurs. Ils détecteront le monde réel pour l'IA. Nous devons également communiquer à l'agent AI les données capturées par les capteurs, de manière à ce que l'AI les comprenne.
Supposons maintenant que nous ajoutions l'agent C et son dispositif - c'est-à-dire le système de capteurs - à notre réglage.
Là encore, rien ne se passe.
Pourquoi ? L'agent AI procède et décide de son déplacement. Cependant, le résultat algorithmique reste dans l'ordinateur, comme une sortie de machine quelle que soit sa forme. En effet, il n'y a pas d'interface pour agir dans le monde réel. Ce qu'il faut, c'est un actionneur.
Actionneur
L'interface avec le monde extérieur doit non seulement produire un résultat que notre maître de go peut comprendre pour chaque coup, mais aussi un résultat qui aura un sens, pour lui, pendant toute la partie.
Il ne suffirait pas d'obtenir la position d'une pierre en fonction des coordonnées sur le plateau. Ce type de résultat exigerait d'abord que M. Fan Hui dispose d'une bonne capacité de visualisation et de cartographie pour traduire ces coordonnées sur le goban. Il faudrait ensuite que notre champion de go ait une très bonne mémoire. En effet, après quelques coups, être capable de visualiser et de se souvenir de l'ensemble du jeu serait un défi.
DeepMind a en fait utilisé les actionneurs nécessaires pour rendre possible le jeu entre l'homme et l'IA.
Au point (B), nous avons un écran qui affiche l'ensemble du jeu. L'écran montre aussi très probablement le coup de l'agent IA à chaque fois que ce dernier joue. Ensuite, en (A), nous avons un agent humain, qui traduit le jeu virtuel à l'écran en réalité sur le goban. Pour ce faire, il copie le coup de l'agent AI tel qu'il est affiché à l'écran en plaçant la pierre correspondante sur le plateau.
Il est important de noter la présence de cet être humain (A), même si elle n'était probablement pas vraiment nécessaire pour M. Fan Hui, qui aurait pu jouer devant l'écran. Tout d'abord, il s'agit d'un dispositif de communication pour rendre toute l'expérience plus compréhensible et intéressante pour le public. Ensuite, il est peut-être plus facile pour M. Fan Hui de jouer sur un vrai goban. La traduction d'un monde virtuel à un monde réel est cruciale. Il s'agira probablement d'un enjeu majeur dans ce qui permettra réellement à l'IA d'émerger et de se développer.
Comme nous l'avons illustré ci-dessus, le fait de préciser le processus d'interaction avec un agent IA souligne l'importance des interfaces doubles.
C'est en fait ainsi que DeepMind a conçu l'une de ses dernières réalisations en matière d'IA, sur laquelle nous allons maintenant nous pencher.
Vers une vision de l'être humain
En juin 2018, DeepMind a expliqué comment il avait construit un agent d'IA qui peut percevoir son environnement comme le font les êtres humains (en libre accèsS. M. Ali Eslami et autres, "Représentation et rendu des scènes neurales“, Science 15 juin 2018 : Vol. 360, numéro 6394, p. 1204-1210, DOI : 10.1126/science.aar6170).
"Par exemple, lorsque vous entrez dans une pièce pour la première fois, vous reconnaissez instantanément les objets qu'elle contient et leur emplacement. Si vous voyez trois pieds d'une table, vous en déduirez qu'il y en a probablement un quatrième de même forme et de même couleur qui est caché à la vue. Même si vous ne pouvez pas tout voir dans la pièce, vous pourrez probablement en esquisser la disposition ou imaginer à quoi elle ressemble sous un autre angle". (“Représentation et rendu des scènes neurales", site internet DeepMind).
L'objectif des scientifiques était de créer un agent d'IA ayant les mêmes capacités que celles des êtres humains, ce qu'ils ont réussi à faire :
Le plus intéressant pour notre propos est que ce que nous avons décrit dans la première partie est exactement la façon dont les scientifiques ont construit leur processus et résolu le problème de la vision d'un agent IA.
Ils ont appris à leur agent AI à prendre des images du monde extérieur (dans ce cas encore un monde virtuel) - ce que nous appelions le système de capteurs - puis à les convertir, grâce à un premier algorithme d'apprentissage profond - le réseau de représentation - en un résultat, une sortie - la représentation de la scène. À ce stade, le résultat est significatif pour l'agent AI, mais pas pour nous. La dernière étape représente ce que nous avons appelé l'actionneur. Il s'agit de la conversion d'une sortie significative pour l'IA en quelque chose de significatif pour nous, la "prédiction". Pour cela, DeepMind a développé un "réseau de génération", appelé "rendu neural". En effet, en termes d'infographie 3D, le rendu est le processus qui transforme le calcul en une image, le rendu.
La capture d'écran ci-dessous montre le processus à l'œuvre (j'ai ajouté les cercles et les flèches rouges à la capture d'écran originale).
Développer des capteurs autonomes pour la vision d'un agent AI
Selon les scientifiques de DeepMind, le développement du Generative Query Network (GQN) est un effort pour créer "un cadre dans lequel les machines apprennent à représenter des scènes en utilisant uniquement leurs propres capteurs". En effet, les systèmes de vision artificielle actuels utilisent généralement un apprentissage supervisé. Cela signifie que l'intervention humaine est nécessaire pour choisir et étiqueter les données. Le scientifique de DeepMind a voulu surmonter autant que possible ce type d'intervention humaine.
L'expérience a utilisé ici un environnement "synthétique" (Ibid., p5). La prochaine étape nécessitera de nouveaux ensembles de données pour permettre l'extension à des "images de scènes naturalistes" (Ibid). En fin de compte, on peut imaginer que le GQN commencera par la réalité, capturée par un dispositif optique contrôlé par l'IA. Cela implique que le GQN devra intégrer toutes les avancées en matière de vision par ordinateur. En outre, les capteurs de notre agent IA devront également se déplacer dans son environnement pour capturer les observations dont il a besoin. Cela peut se faire, par exemple, grâce à un réseau de caméras mobiles, comme celles qui sont de plus en plus souvent installées dans les villes. Des drones, également contrôlés par l'IA, pourraient éventuellement compléter le réseau de capteurs.
Amélioration des actionneurs visuels pour un agent AI
Les chercheurs devront également améliorer l'actionneur (Ibid.). Les scientifiques de DeepMind suggèrent que les progrès réalisés dans les capacités de modélisation générative, comme ceux réalisés par les réseaux adversaires générateurs (GAN), permettront d'évoluer vers un "rendu de scène naturaliste".
En attendant, les RAG pourraient conduire à des avancées importantes en termes, non seulement d'expression visuelle, mais aussi d'"intelligence" des agents AI.
Lorsque les RAG s'entraînent à représenter des sorties visuelles, ils semblent également développer la capacité de regrouper, seuls, des objets similaires liés par ce que les chercheurs appellent des "concepts" (Karen Hao, "Un réseau de neurones peut apprendre à organiser le monde qu'il voit en concepts, tout comme nous le faisons“, Revue technologique du MIT10 janvier 2019). Par exemple, le GAN pourrait "regrouper les pixels d'arbres avec les pixels d'arbres et les pixels de portes avec les pixels de portes indépendamment de la façon dont ces objets ont changé de couleur d'une photo à l'autre dans le jeu de formation"... Ils pourraient également "peindre une porte de style géorgien sur un bâtiment en brique avec une architecture géorgienne, ou une porte en pierre sur un bâtiment gothique. Ils ont également refusé de peindre des portes sur un morceau de ciel" (Ibid.) .
Des dynamiques similaires sont observées dans le domaine de la recherche linguistique.
Utilisation d'un bras robotique virtuel comme actionneur
Dans une expérience connexe, les chercheurs de DeepMind ont utilisé un réseau de renforcement en profondeur pour contrôler un bras robotique virtuel au lieu du réseau de génération initiale (Ali Eslami et al., Ibid., p.5). Le GQN a d'abord été formé pour représenter ses observations. Ensuite, il s'est entraîné à contrôler le bras robotique synthétique.
Dans le futur, on peut imaginer qu'un vrai bras robotique remplacera le bras synthétique. Le "système d'actionnement final" deviendra ainsi une interface entre le monde virtuel et la réalité.
L'IA comme séquence entre les mondes
Généralisons maintenant notre compréhension du capteur et de l'actionneur, ou des interfaces pour l'entrée et la sortie de l'IA.
Insérer l'IA dans la réalité, c'est la considérer comme une séquence
Nous pouvons comprendre les processus impliquant des agents AI comme la séquence suivante.
Environnement -> détection de l'environnement (en fonction de la tâche) -> réalisation d'une tâche -> production d'un résultat AI-intelligible -> expression du résultat en fonction de la tâche et de l'acteur en interaction
L'émergence de nouvelles activités
Cette séquence, ainsi que les détails sur l'actionneur GAN par exemple, montre qu'en réalité, plus d'un agent IA est nécessaire si l'on veut intégrer complètement l'IA dans la réalité. Ainsi, le développement d'agents IA performants impliquera de nombreuses équipes et laboratoires.
Envisager la chaîne de production du futur
En conséquence, de nouveaux types d'activités et de fonctions économiques pourraient émerger dans le domaine de l'IA. On pourrait notamment avoir l'assemblage de la bonne séquence opérationnelle. De même, la conception initiale de la bonne architecture, pour tous les types d'agents et de sous-domaines de l'IA, pourrait devenir une activité nécessaire.
Décomposer l'intégration de l'IA en séquence nous permet de commencer à comprendre la chaîne de production du futur. Nous pouvons ainsi imaginer la série d'activités économiques qui peuvent émerger et qui émergeront. Ces activités iront bien au-delà de l'accent mis actuellement sur les technologies de l'information ou l'analyse des consommateurs, ce que la plupart des premiers adeptes de l'IA semblent privilégier jusqu'à présent (Deloitte, "État des lieux du renseignement artificiel dans l'entreprise“, 2018).
La multiplication vertigineuse des possibilités
En outre, la personnalisation de la séquence d'IA pourrait être adaptée en fonction des besoins. On peut imaginer que divers systèmes d'actionneurs puissent être ajoutés à une séquence. Par exemple, une "représentation de scène" intelligible pour l'agent IA pour utiliser notre deuxième étude de cas pourrait être exprimée sous la forme d'un rendu visuel réaliste, d'un récit et d'un mouvement robotique. Nous sommes ici beaucoup plus proches de la façon dont une stimulation sensorielle déclencherait en nous, êtres humains, toute une gamme de réactions possibles. Cependant, par rapport au monde humain, si l'on ajoute le nuage, les différentes expressions de la "représentation de la scène" pourraient se situer n'importe où sur terre et dans l'espace, selon l'infrastructure de communication disponible.
Les possibilités et les combinaisons qu'elles impliquent sont étonnantes et vertigineuses. Et nous examinerons dans les prochains articles les incroyables possibilités qui sont créées.
Vers la nécessité de redéfinir la sécurité ?
Modifier notre réalité même
En termes de dangers, si nous en venons à nous fier uniquement ou principalement à un monde qui est perçu, compris, puis exprimé par une séquence d'IA, alors nous ouvrons également la porte à une altération de notre réalité qui pourrait être faite plus facilement que si nous utilisions nos propres sens. Par exemple, si l'on se fie à une séquence d'agents IA pour reconnaître et percevoir le monde extérieur à des kilomètres de l'endroit où nous nous trouvons, un problème involontaire ou une intention malveillante pourrait impliquer que nous recevons de mauvaises représentations visuelles de la réalité. Un arbre pourrait être placé là où il n'y a pas d'arbre. Par conséquent, une voiture qui se conduit seule, en essayant de l'éviter, pourrait sortir de la route. Le comportement des utilisateurs de cette même expression de la réalité aura un sens dans le monde de l'IA. Il sera cependant erratique en dehors de celui-ci.
Les acteurs pourraient créer des leurres d'une manière qui n'a jamais été envisagée auparavant. Imaginez Opération Fortitudel'opération par laquelle les alliés ont trompé les nazis pendant la Seconde Guerre mondiale concernant le lieu de l'invasion de 1944, organisée avec la puissance de multiples séquences AI.
En fait, c'est notre réalité même, telle que nous avons l'habitude de la voir exprimée par les photographies, qui peut être altérée d'une manière qui ne peut être saisie directement par nos sens visuels.
Briser la toile mondiale ?
Nous devons également tenir compte de la propagation de la propagande et de ce que l'on appelle aujourd'hui les "fausses nouvelles", et surtout du "faux Internet", comme l'a magistralement expliqué Max Read dans "Quelle est la part de l'Internet qui est fausse ? Il s'avère qu'une grande partie de l'Internet est fausse” (Intelligencer26 décembre 2018). En supposant que la propagation des signaux "Fake Everything" établisse une intention malveillante généralisée, alors l'ajout de la puissance des agents AI pourrait briser la toile mondiale. Les impacts seraient immenses. Pour éviter une telle catastrophe, les acteurs devront concevoir des réglementations très strictes et favoriser et diffuser de nouvelles normes.
L'intelligence artificielle redéfinit complètement la façon dont la sécurité peut être violée et doit donc être défendue.
Intégrer les agents AI en fonction des différentes réalités : Virtuel et matériel virtuel
Du virtuel au virtuel
Lorsque l'environnement de l'agent IA et les autres acteurs sont virtuels, la séquence est - jusqu'à un certain point - plus facile à construire. En effet, tout se passe dans un monde d'une nature unique.
Cependant, la peur et le besoin de savoir impliqueront très probablement que les êtres humains voudront contrôler les différents points de la séquence. Ainsi, des moyens de traduire le monde virtuel en quelque chose d'au moins perceptible par les humains seront probablement introduits. Cela augmentera la complexité du développement.
Du virtuel au matériel
Lorsque l'environnement est réel et que des interactions ont lieu entre un agent IA et des êtres humains, la séquence devient beaucoup plus complexe. Les interfaces jumelles doivent en effet devenir des ponts entre deux types de monde différents, le numérique et le réel.
En fait, si l'on examine sous cet angle l'écosystème de l'apprentissage profond et son évolution depuis 2015, les chercheurs ont consacré une grande partie de leurs efforts initiaux à créer des agents AI capables de "faire une tâche" (jouer, trier, étiqueter, etc.). Parallèlement, les scientifiques ont d'abord développé des moyens de rendre le monde réel intelligible aux agents IA. Dans l'intervalle, les systèmes d'actionneurs développés deviennent intelligibles pour les humains, mais ils restent néanmoins pour la plupart virtuels.
Le retard dans l'expression du monde virtuel dans le monde réel - Les agents AI visuels
Par exemple, le monde réel est traduit en photographies numériques, que l'agent IA reconnaît grâce à des algorithmes d'apprentissage profond. L'IA va les trier ou les étiqueter de manière à ce que les êtres humains les comprennent. Par exemple, les êtres humains comprennent facilement les mots, ou les images affichées sur un écran, qui sont le résultat de la partie actionneur de la séquence. Pourtant, ce résultat reste virtuel. Si nous voulons l'améliorer encore, nous devons créer et utiliser d'autres dispositifs pour améliorer ou faciliter l'interface du virtuel au réel. La reconnaissance d'objets procède de manière similaire.
En ce qui concerne les efforts liés à l'IA visuelle, on peut se demander si nous n'avons pas progressé davantage dans la manière de donner une vision aux agents de l'IA que dans l'utilisation de cette vision d'une manière suffisamment utile aux êtres humains dans le monde réel.
Du virtuel au réel, la perception est-elle plus avancée que l'expression ?
Pourtant, avons-nous fait des progrès similaires dans le développement d'actionneurs qui font l'interface entre le monde virtuel de l'agent IA et la réalité des êtres humains ? Se pourrait-il aussi que nous ayons amélioré toute la séquence mais que les progrès restent limités au monde virtuel ? Dans tous les cas, quels sont les impacts en termes de sécurité, de politique et de géopolitique ?
C'est ce que nous verrons ensuite, en examinant plus particulièrement l'Internet des objets, des robots et des êtres humains, en tant que systèmes d'actionnement potentiels de l'IA.
*Au départ, j'ai utilisé le mot "expressor" au lieu du mot adéquat, "actuator". Grâce à Teeteekay Ciar pour l'avoir aidé à le découvrir.
À propos de l'auteur: Dr Hélène LavoixM. Lond, PhD (relations internationales), est le directeur de la Red (Team) Analysis Society. La prospective stratégique et l'alerte pour les questions de sécurité nationale et internationale est sa spécialité. Elle se concentre actuellement sur le futur monde de l'intelligence artificielle et quantique et sa sécurité.
La méthode d'analyse plus large de la science et de la technologie peut être considérée comme les étapes suivantes, avec l'utilisation de diverses méthodologies, notamment pour faire face aux défis spécifiques de chaque étape :
Une bonne bibliographie est une partie typique de ce qui est impliqué dans l'étape 1, à laquelle il faut ajouter un balayage continu comme ce qui est fait avec le Red (Team) Analysis Weekly. A une discussion plus détaillée des étapes 1 et 6 se trouvent dans la section "Scan & Monitor".
Les chroniques d'Everstate sont une première expérience qui illustre une façon de cartographier un problème et la façon dont les réseaux d'ego peuvent être utilisés pour élaborer des récits. Notre cours en ligne, Du processus à la création de votre modèle analytique... se concentre sur la création du modèle, donc sur la partie la plus fondamentale de ces étapes..
Des exemples de scénarios et de leurs indicateurs sont donnés pour Syrie et Libye. En outre, en ce qui concerne la Libye, nous détaillons la méthodologie pour évaluer la probabilité de chaque scénario. Un autre exemple du récit peut être trouvé ici.
Ces étapes sont également abordées dans la section Évaluer les futures menaces pour la sécuritéNous y partageons nos dernières idées et prévisions en matière de méthodologie, en utilisant comme études de cas des questions géopolitiques mondiales, des risques et des incertitudes spécifiques.
La partie publique de notre suivi - étape 6 - est effectuée pour diverses questions par Les Sigilsainsi qu'à travers L'hebdomadaire(accès libre/gratuit) Vous pouvez également trouver le suivi au travail dans notre Radar (Accès libre/gratuit). En outre, ces indications en situation réelle permettent de vérifier la validité des scénarios et de mettre à jour le modèle utilisé pour chaque question, si nécessaire.
Enfin, le suivi est nécessaire - sinon crucial - pour identifier les nouveaux problèmes émergents (le retour d'information sur l'étape 1).
La prévision et l'alerte stratégiques ou, plus largement, l'anticipation est un processus progressif visant à anticiper l'avenir de manière à pouvoir agir.
Le processus de type idéal graphique présenté ci-dessous est le résultat de plus d'une décennie de travail avec et sur les systèmes d'anticipation, des systèmes d'alerte précoce pour prévenir les conflits pour les agences d'aide à l'alerte stratégique et à la prospective stratégique avec les agences et les praticiens de la sécurité et du renseignement. Il tient également compte de la recherche par le biais de rapports commandés et de l'enseignement sur le sujet.
Il est plus particulièrement adapté à la sécurité mondiale, aux risques extérieurs, aux risques et incertitudes politiques et géopolitiques. En effet, le processus recommandé s'appuie sur plus de vingt ans d'expérience dans l'administration centrale et dans la recherche dans les domaines de la guerre, des relations internationales, des sciences politiques, de l'analyse et de la planification politique.
L'architecture du site web du Red Team Analysis Society est construite selon ce processus. Chaque section s'efforce progressivement de relever les différents défis rencontrés à chaque étape, d'expliquer et d'appliquer diverses méthodologies et outils possibles, et enfin de fournir des produits réels de prévision et d'alerte stratégiques.
Image en vedette : Stanley Kubrick expose au EYE Filminstitut Netherlands, Amsterdam - The War Room (Dr. Strangelove ou : Comment j'ai appris à ne plus m'inquiéter et à aimer la bombe) - Par Marcel Oosterwijk d'Amsterdam, Pays-Bas [CC-BY-SA-2.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0)], via Wikimedia Commons
Par méthodologie de la prospective stratégique, nous entendons cette partie de l'approche générale. méthodologie de prospective stratégique et d'alerte qui se concentre sur l'analyse prospective. En d'autres termes, il s'agit de la méthode générale sans la partie " alerte ". Elle consiste donc à :
Définir la question
Étape 1 : Phase exploratoire
Étape 2 - La création du modèle pour SF&W : cartographie des réseaux dynamiques partie I & partie II. Voir aussi notre cours en ligne pour cette partie.
Construire le récit d'un scénario de prospective avec Ego Networks: Cette méthodologie a été expérimentée avec le Chroniques de l'exagération - Il peut être utilisé comme un guide et une solution de repli au cas où l'analyste rencontrerait un obstacle dans le développement de son récit. Cependant, d'un point de vue pratique, la construction d'un récit complet à l'aide d'un réseau d'ego risque d'être trop laborieuse pour qu'un analyste l'utilise systématiquement. Si l'intelligence artificielle devait être appliquée à la SF&W, alors, peut-être, pourrait-elle bénéficier de l'approche du réseau d'ego.
Parmi ceux qui connaissent la science de l'information quantique (QIS), certains appellent à la prudence, dénonçant un battage médiatique potentiel ou même niant la possibilité de voir un jour un ordinateur quantique entièrement polyvalent - un Universal Quantum Computer.
Pourtant, comme nous l'avons montré dans le précédent articleMême si le moment où un ordinateur quantique universel existera peut être relativement lointain, même s'il n'y a en effet aucune certitude absolue qu'un tel ordinateur sera jamais créé puis industrialisé, l'existence même de cette possibilité - même si elle est lointaine - a déjà changé le monde. Elle a déclenché des découvertes et une évolution dans d'autres sous-domaines du QIS - à savoir la détection et la métrologie quantiques, la communication quantique et les simulations quantiques - et des usages connexes qui ne peuvent être ni niés ni ignorés. Nous nous trouvons dans le cas d'un scénario à fort impact et à faible probabilité que personne, et surtout pas les acteurs de la sécurité, qu'ils soient publics ou privés, ne peut ignorer.
Le futur monde imaginaire de l'IA quantique et la course aux quanta qui y est associée alimentent tous deux la course elle-même, lui donnant son élan, l'accélérant et l'intensifiant, grâce à la recherche et aux usages potentiels et réels envisagés.
C'est également l'une des conclusions du dernier rapport consensuel, conservateur et très prudent des Académies nationales des sciences des États-Unis, L'informatique quantique : Progrès et perspectives,publié en décembre 2018. Parrainé par le bureau du directeur du renseignement national, le rapport conclut que
“Résultat clé 7:...Bien que la faisabilité d'un ordinateur quantique à grande échelle ne soit pas encore certaine.... La recherche en informatique quantique a des implications évidentes pour la sécurité nationale. Même si la probabilité de créer un ordinateur quantique fonctionnel était faible, étant donné l'intérêt et les progrès dans ce domaine, il semble probable que cette technologie sera développée davantage par certains États-nations. Ainsi, toutes les nations doivent prévoir un avenir où les capacités de contrôle de qualité seront accrues. La menace qui pèse sur la cryptographie asymétrique actuelle est évidente et pousse les efforts de transition vers la cryptographie post-quantique... Mais les implications en matière de sécurité nationale transcendent ces questions. Une question stratégique plus large concerne le futur leadership économique et technologique...." Académies nationales des sciences, L'informatique quantique : Progrès et perspectives - – p. 7-20.
Comme la course aux quanta est une composante à part entière du monde émergent de l'IA quantique et de la race elle-même, nous devons donc comprendre sa dynamique, ses caractéristiques, ainsi que ses acteurs.
Le but de cet article est donc de définir le cadre dans lequel la course aux quanta peut être comprise, de présenter un outil adéquat pour traiter les multiples caractéristiques de cette course, à savoir la cartographie dynamique - pour les mathématiciens, les graphes dynamiques - et de découvrir des parties de la carte dynamique ainsi réalisée comme exemple de ce qui se passe et de ce qui peut être fait pour comprendre.
Lisez également les articles de suivi qui complètent la cartographie :
Compte tenu de l'ampleur de la course, il s'agit d'un travail en cours. De plus, la recherche doit être mise à jour en permanence. Elle nécessite donc un parrainage pour une publication ouverte, et/ou une commande pour un usage spécifique et privé, en fonction de la stratégie des acteurs. N'hésitez pas à nous contacter.
Nous présentons ici, à titre d'exemples concrets de la carte dynamique décrivant la course aux quanta, une première série de vidéos montrant comment la course se déroule entre 1997 et 2028, en considérant certaines des caractéristiques identifiées dans la première section de cet article comme nécessaires pour comprendre la course aux quanta. Chaque vidéo est accompagnée d'une description classique de la partie correspondante de la course, avec les sources détaillées utilisées.
Les première cartographie présentée sous forme de vidéo (cliquez sur le lien pour accéder directement à la cartographie) se concentre sur les Pays-Bas, QuTech et QuSoft, auxquels s'ajoute l'effort de l'UE en matière de quantification.
Pour illustrer l'importance du secteur privé dans la course à Quantum, le cinquième cartographie ajoutera ensuite IBM.
Enfin, le sixième et dernière cartographie apportera un financement supplémentaire par le biais du Vision Fund, qui reste un acteur potentiel dans la course aux technologies quantiques.
Chaque vidéo montre notamment comment l'ajout d'un nouvel acteur modifie les perspectives de la course. Parallèlement, l'outil de cartographie utilisé souligne l'importance d'utiliser une visualisation adéquate afin que nos perceptions de la race reflètent le mieux possible ce qui se passe pour prendre des décisions en connaissance de cause.
De nombreux autres acteurs font partie de la course, du Royaume-Uni à Singapour en passant par l'Australie, le Canada, la France, le Japon ou Israël, sans parler des autres entreprises privées, de Google à Ali Baba, et devront être inclus dans la cartographie de la course avant que l'on puisse parvenir à une analyse concluante. Néanmoins, comme le lecteur le découvrira, des éléments de compréhension essentiels sont déjà disponibles grâce aux six cartographies dynamiques présentées ci-dessous.
Comprendre la course aux quanta
La première façon d'envisager la course aux quanta est d'essayer d'utiliser ce que nous pourrions appeler un cadre classique : l'identification des financements publics. C'est l'approche qui a été adoptée par Freeke Heijman-te Paske, du ministère des affaires économiques des Pays-Bas, "Développements mondiaux Technologies quantiques", le 8 mai 2015 (puis présenté lors du lancement du vaisseau amiral de l'UE en mai 2016), ainsi que par un document de McKinsey de 2015 estimant les dépenses annuelles pour la technologie quantique non classifiée (les deux montrent des résultats similaires, et il est impossible de savoir qui a utilisé les recherches de qui).
Cependant, le premier problème avec les chiffres de Heijman-te Paske/McKinsey, est que nous sommes incapables de retracer les sources. Bien que nous considérions que leurs chiffres sont exacts pour l'année 2015, il devient néanmoins impossible d'actualiser les estimations, alors que nous sommes maintenant deux ans plus tard. Il est donc difficile d'avoir une idée dynamique de l'évolution du financement quantique alors qu'il s'agit d'un élément crucial pour une course.
Deuxièmement, le fait de considérer principalement le financement public pose de nombreuses difficultés en ce qui concerne la course aux chiffres. En effet, toute enquête plus approfondie dans le monde quantique montre à quel point les efforts publics et privés sont liés. Ainsi, le fait de ne considérer que l'un ou l'autre de ces efforts ne peut, au mieux, donner qu'une image partielle. En outre, les réactions positives entre les deux ne peuvent être dépeintes et mises en évidence par des sommes forfaitaires attribuées à un seul pays. Pour illustrer ce point, prenons l'exemple du Centre de recherche des Pays-Bas QuTech.
QuTech domine le domaine des technologies quantiques aux Pays-Bas, et se concentre plus particulièrement sur l'informatique quantique et l'internet quantique. Elle a été fondée en 2013 par l'Université de technologie de Delft (TU Delft) et l'Organisation néerlandaise pour la recherche scientifique appliquée. En 2015, elle a reçu 146 millions d'euros sur 10 ans ($168,6 millions) du gouvernement par le biais de ce qui peut être considéré comme un cadre global pour la recherche quantique (Rapport annuel 2015 p. 7, 35). Il a donc été conçu comme un centre public-privé. Ses principaux partenaires privés et industriels sont Intel et Microsoft. Intel a annoncé un partenariat de collaboration de 10 ans en 2015 avec un financement de $50 millions (Ibid.). Microsoft a régulièrement cofinancé des projets QuTech (par exemple, le rapport annuel 2015). En 2018, l'entreprise américaine a créé son propre laboratoire de recherche quantique à l'université de Delft, Station Q Delft, et l'institut quantique de Microsoft et de l'université de Delft, QuTech, collaborera intensivement au développement de qubits topologiques (QuTech News1er juin 2018).
Ainsi, si nous devions conserver un cadre classique de financement public, comment classerions-nous les QuTech ? Si nous considérions les Pays-Bas comme une unité d'analyse, devrions-nous considérer uniquement le $168,6 millions sur dix ans, plus le financement annuel "habituel" de la recherche quantique dans tout le pays ? Mais alors, comment devrions-nous considérer la participation industrielle privée dans QuTech, qui est non seulement importante en termes de financement, mais aussi d'accès aux installations, de fertilisation croisée de la recherche et éventuellement de résultats pratiques ?
En outre, d'autres subventions, bourses et projets contribuent également à financer la recherche de QuTech. Par exemple, fin 2015, QuTech a obtenu un financement sur cinq ans de l'American Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) "pour développer un circuit supraconducteur de 17 qubits à correction d'erreurs ainsi que l'électronique et le logiciel pour le contrôler", un projet appelé LogiQ. Cette nouvelle activité, "lancée en avril 2016, est un partenariat de QuTech avec Zurich Instruments et l'ETH Zurich" (rapport annuel 2015).
Allons-nous donc compter ce financement comme américain, ou allons-nous le partager entre les Pays-Bas et la Suisse ? Mais si nous choisissons la deuxième option, ne perdons-nous pas des informations car, à la fin du projet, les États-Unis bénéficieront eux aussi des recherches financées ?
En utilisant le cas QuTech ainsi que d'autres, d'une part, en s'appuyant sur l'excellent Conférence internationale sur l'informatique quantique (ICoCQ) qui s'est tenue à Paris fin novembre 2018, les communications qui y ont été présentées, ainsi que les discussions avec les scientifiques, d'autre part, nous avons identifié les caractéristiques cruciales de la course aux quanta.
Les principales caractéristiques de la Race for Quantum que nous devons prendre en considération sont les suivantes :
Existence d'un cadre stratégique global public (ou non) pour un pays donné ;
Financement annuel habituel de la recherche publique pour un acteur donné ;
Liens public-privé, industrie-recherche, finance-industrie-recherche (notamment à travers les différentes étapes du capital-risque) ;
Les liens au-delà des frontières souveraines (ce qui implique de pouvoir ensuite considérer les risques industriels, ainsi que les risques souverains de sécurité nationale) ;
Début des efforts (quand ont-ils commencé ?), car le temps et les fonds accumulés, la recherche et la notoriété comptent ;
Si le financement est important, alors les talents le sont aussi. Les deux doivent être capturés ;
Compte tenu de la pénurie de talents, la cartographie doit permettre de capter autant que possible les talents de demain ;
La communication est également importante (capter l'imagination - voir l'article précédent), nous devons donc être en mesure de prendre en compte cette dimension ;
D'autres éléments sont en cours de développement ;
Tous ces éléments doivent être considérés sous un angle dynamique pour l'analyse, c'est-à-dire que les données doivent être collectées au fil du temps.
Nous devrons intégrer le plus grand nombre possible de ces spécificités dans un état des lieux pour le rendre significatif en termes de race. Cela nous permettra ensuite de suivre correctement la course.
Il convient toutefois de souligner que les découvertes scientifiques et la créativité des ingénieurs ne sont pas nécessairement une conséquence du montant des fonds disponibles ou du nombre d'articles universitaires publiés. Si ces deux derniers éléments sont des mesures utiles du degré d'engagement des acteurs dans le QIS, et augmentent potentiellement les chances de voir les plus engagés être en tête de course, il n'y a pas non plus de fatalité ici. Une ou plusieurs voies révolutionnaires dans le domaine du QIS peuvent très bien émerger d'un petit laboratoire et/ou d'un génie non (encore) intégré dans la course ou intégré en tant que petit acteur.
L'outil : Logiciel de visualisation graphique dynamique
Comme nous devons tenir compte des éléments ainsi que des liens entre eux, cela signifie que nous pouvons représenter notre problème de cartographie de nos acteurs et de leurs interactions dans un graphique :
“A réseau [ou graphe] est un ensemble d'éléments,... vertices ou parfois Nœudsavec des liens entre eux, appelée bords” ou des liens. (Mark Newman, "La structure et la fonction des réseaux complexes“, Révision de la SIAM 56, 2003, 167-256, pp.168-169).
Nous pourrons ainsi bénéficier de la théorie des graphes - si nécessaire - ainsi que d'outils connexes.
Dans notre cas, nous utiliserons des logiciels libres et gratuits Gephiqui est un "logiciel de visualisation et d'exploration de toutes sortes de graphiques et de réseaux", car il permet également l'analyse dynamique des graphiques, ce qui est nécessaire pour notre objectif. C'est le même logiciel que nous utilisons pour cartographier les problèmes et pour l'analyse des influences pour les scénarios, ainsi que pour identifier les indicateurs d'alerte.
Lors de la cartographie de la course au quantum, une mesure de l'importance des acteurs sera exprimée par la taille des nœuds, classés en fonction du financement reçu. En d'autres termes, plus un acteur ou un cadre reçoit de fonds, plus le nœud est important.Tous les autres nœuds sont redimensionnés en conséquence. Pour les lecteurs avertis en mathématiques, cela signifie que la taille des nœuds est classée en fonction de la pondération en degrés.
De même, l'épaisseur du bord (la flèche reliant les nœuds) représente le montant annuel du financement et varie relativement en fonction de tous les montants annuels de financement de la cartographie.
Cartographier les acteurs de la course aux quanta
Compte tenu de la portée et de l'ampleur de la carte, nous nous concentrons ici uniquement sur quelques acteurs, ce qui vise également à démontrer l'intérêt d'utiliser un graphique dynamique et d'intégrer les caractéristiques identifiées ci-dessus.
Nous allons d'abord détailler la carte des Pays-Bas, de QuTech et de QuSoft, à laquelle nous avons ajouté le financement de l'UE pour être complet.
Nous ajouterons ensuite une cartographie partielle pour l'Allemagne, en nous concentrant exclusivement sur la dernière décision du gouvernement concernant un cadre global, mais sans détailler complètement tous les acteurs allemands. Nous ajouterons ensuite de la même manière les États-Unis, en nous concentrant à nouveau sur l'effort du gouvernement américain pour lancer un cadre global quantique, n'incluant donc ni les efforts militaires et classifiés inconnus, ni la participation privée. Puis, toujours à des fins de comparaison, nous ajouterons la Chine de manière aussi exhaustive que possible, en utilisant principalement l'excellent rapport réalisé par Elsa B. Kania et John K. Costello pour le CNAS.Ces données devraient idéalement être révisées pour inclure quelques autres éléments manquants, soit liés à notre cadre, soit aux évolutions qui ont eu lieu depuis la publication du rapport de la CNAS.
Ensuite, pour donner au moins un exemple de l'importance de la recherche privée en matière de haute technologie, nous inclurons l'entreprise américaine IBM.
Enfin, parce que nous avons ici un perturbateur potentiel de la course, notamment lorsque la concurrence sera à un stade plus avancé, nous ajouterons le Mega High Tech Fund Vision Fund, lancé par la banque japonaise Softbank.
Quantum aux Pays-Bas : QuTech et QuSoft
Notre première cartographie se concentrera sur les Pays-Bas, QuTech, en utilisant les données et les sources détaillées ci-dessus, ainsi que sur les efforts ultérieurs, cette fois-ci en termes de développement de logiciels quantiques par le biais du centre de recherche dédié QuSoft.
Les Pays-Bas étant situés dans l'UE, nous avons également besoin, pour obtenir une cartographie correcte, de données relatives aux investissements de l'UE dans Quantum, comme détaillé ci-dessous.
Les marges sont pondérées en fonction du financement annuel, en millions de dollars US (convertis au moment de la rédaction), lorsque les données sont disponibles. Dans le cas contraire, un coefficient de pondération de 1 est attribué pour montrer l'existence d'une relation. Seuls les financements engagés dans les programmes sont pris en compte, ce qui explique pourquoi certaines marges disparaissent avec le temps.
Pour la période 2010 2028, la course aux quanta pour les Pays-Bas, QuTech et Qusoft, compte tenu des caractéristiques énumérées ci-dessus de 1 à 5, ainsi que 9 (dynamique) ressemble à la vidéo ci-dessous.
La course aux quanta : L'UE et les Pays-Bas - Vidéo 1
L'Union européenne : Le vaisseau amiral Quantum
Avant le lancement d'une stratégie coordonnée, selon Freeke Heijman-te Paske (Ibid, diapositive 8), l'UE, par le biais de divers programmes de la Commission européenne, a dépensé pour les technologies quantiques : 17,5 ($19,9) millions d'euros entre 1997 et 2002 ; 30,5 ($34,7) millions d'euros entre 2002 et 2007 ; 45,6 ($51,8) millions d'euros entre 2007 et 2014 ; 31,8 ($36,2) millions d'euros entre 2014 et 2018.
Le vaisseau amiral de l'UE, le Quantum, est construit autour de cinq dimensions : "Communication quantique (QComm), informatique quantique (QComp), simulation quantique (QSim), métrologie et détection quantiques (QMS), et enfin, science fondamentale (BSci)", qui diffère légèrement de l'approche américaine, mais où l'on retrouve néanmoins les mêmes domaines fondamentaux (Maison Blanche, Aperçu stratégique national pour les sciences de l'information quantique, 2018). Pour la phase de "ramp-up", qui devrait durer trois ans, c'est-à-dire jusqu'en septembre 2021, 20 projets ont été sélectionnés avec un budget global de 132 millions d'euros, toutes technologies quantiques confondues (communiqué de presse).
Sur les 100 millions d'euros, ou plutôt 50 millions d'euros par an, disponibles sur 10 ans, le financement de 132 millions d'euros ($150,4 millions) pour les 3 premières années signifierait que 168 millions d'euros (84 pour l'UE et 84 pour les États membres) n'ont pas encore été investis. On peut se demander pourquoi il y a un tel écart, et quelle est la voie à suivre.
Cela pourrait commencer à mettre en évidence deux problèmes connexes qui pourraient frapper inégalement les régions, les pays et les entreprises : premièrement, l'absence relative de talents et, deuxièmement, l'absence d'un écosystème suffisamment prospère pour être propice à une recherche et une innovation adéquates dans le domaine, ainsi qu'aux applications et aux usages. Dans le cas spécifique du financement de l'UE, les procédures notoirement lourdes, compliquées, coûteuses et particulières pour demander un financement, d'autant plus dans le cas du programme phare s'il doit être mis en parallèle avec un processus similaire au sein des États membres, peuvent également jouer leur rôle.
En ce qui concerne les talents, le programme phare Quantum vise à impliquer "la communauté quantique dans son ensemble, avec plus de 5000 chercheurs européens dans les universités et l'industrie, qui cherchent à placer l'Europe à la pointe de l'innovation quantique" (communiqué de presse). Nous constatons ici un écart intéressant en termes de chiffres. En effet, Cade Metz, du New York Times, a souligné que "selon certains témoignages, moins de mille personnes dans le monde peuvent prétendre faire de la recherche de pointe dans ce domaine" ("La prochaine pénurie de talents technologiques : Chercheurs en informatique quantique"21 octobre 2018). Pendant ce temps, Todd Holmdahl, vice-président de Quantum, Microsoft Corporation, estime dans son Témoignage écrit à la commission du Sénat américain sur l'énergie et les ressources naturelles (audition pour examiner les efforts du ministère de l'énergie dans le domaine de l'information quantique Science, 25 septembre 2018), que :
"Aujourd'hui, moins d'un scientifique sur 10 000, et encore moins d'ingénieurs, ont l'éducation et la formation nécessaires pour exploiter les outils quantiques".
Ainsi, la formation des scientifiques, des ingénieurs et, plus largement, des utilisateurs potentiels des technologies quantiques fait partie intégrante de la course aux technologies quantiques et pourrait faire échouer les meilleurs efforts si elle n'est pas prise en compte.
Allemagne
En août 2018, l'Allemagne a annoncé une initiative quantique de 650 millions d'euros ($ 745,9 millions - taux 7 nov. 2018), le programme-cadre "Les technologies quantiques - de la recherche au marché" (Technologies quantiques - des bases aux marchés - voir le officiel 48 pages pdf), qui couvre les années 2018-2022, soit quatre ans (voir aussi Andreas Thoss, "650 millions d'euros pour la recherche quantique en Allemagne“, LaserFocusWorld28 septembre 2018). Ce programme est un effort combiné du ministère fédéral allemand de l'éducation et de la recherche BMBF, du ministère de l'économie, du ministère de l'intérieur et du ministère de la défense (Thoss, Ibid.).
En plus des 100 millions d'euros par an ($114,7 millions) de financement gouvernemental pour la recherche quantique (ibid.), l'Allemagne investit donc 262,5 millions d'euros par an ($301,24 millions) dans le QIS.
À cela s'ajoute le financement qui sera fourni par le programme phare de l'UE, Quantum (voir ci-dessus).
Il est intéressant de noter que, conformément à notre point de vue sur l'importance de comprendre et d'imaginer un futur monde quantique, ainsi que sur la nécessité de développer une main-d'œuvre qualifiée dans le domaine quantique, le cadre allemand comprend une dimension liée à l'explication du QIS aux personnes (Ibid.).
En conséquence, la course à Quantum se présente désormais comme suit :
La course aux quanta : L'UE, les Pays-Bas et l'Allemagne - Vidéo 2
En 2009, les États-Unis ont mis au point une "Vision fédérale pour les sciences de l'information quantique”. Ensuite, une coordination fédérale inter-agences sur la recherche quantique, le groupe de travail inter-agences sur les QIS, a été créée en octobre 2014 (Olivier Ezratty, "Qui gagnera la bataille de l'ordinateur quantique ?“, La Tribune25 juillet 2018). Il visait à développer et à coordonner les politiques, les programmes et les budgets pour la recherche QIS et comprenait "des participants des ministères du commerce, de la défense et de l'énergie, du bureau du directeur du renseignement national et de la Fondation nationale des sciences" (Demande d'informations sur la science de l'information quantique et les besoins de l'industrie américaine, 2015). Grâce à ces programmes et à d'autres, en 2016, "la recherche fondamentale et appliquée financée par le gouvernement fédéral dans le domaine des QIS" était "de l'ordre de $200 millions par an" (Groupe de travail interinstitutions sur les QIS, "Faire progresser la science de l'information quantique :…). Notez que Freeke Heijman-te Paske (Ibid.) estime le financement annuel américain en 2015 à 360 millions d'euros (environ $409 millions), soit deux fois plus que ce qu'estime le groupe de travail américain inter-agences. Nous utiliserons le chiffre américain, compte tenu de l'absence de sources dans le document des Pays-Bas.
Enfin, à l'automne 2018, le QIS a véritablement commencé à bénéficier d'une stratégie nationale couvrant non seulement les agences fédérales mais aussi les industries, ce que nous appelons ici un cadre global. Il est fort probable que la tension croissante avec la Chine, ainsi que les efforts et les succès chinois sur le terrain et dans d'autres domaines cruciaux de haute technologie émergents tels que l'IA ont joué leur rôle dans la préoccupation américaine.
Le 24 septembre 2018, le Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison Blanche (OSTP) a organisé une réunion pour "faire progresser le leadership américain dans le domaine des sciences de l'information quantique" (QIS), qui a rassemblé des "responsables de l'administration", dont "des responsables du Pentagone, de l'Agence de sécurité nationale, du Conseil de sécurité nationale de la Maison Blanche, de la NASA et des ministères fédéraux de l'énergie", l'agriculture, la sécurité intérieure, l'État et l'intérieur, "des experts universitaires dans le domaine des sciences de l'information quantique et des entreprises de premier plan, dont Google et IBM", ainsi que "JPMorgan Chase & Co", "Honeywell International Inc, Lockheed Martin Corp, Goldman Sachs Group Inc, AT&T Inc, Intel Corp, Northop Grumman Corp" (Nick Whigham, "La course internationale à la construction d'un ordinateur quantique s'intensifie avec le sommet de la Maison Blanche“, news.com.au25 septembre 2018 ; David Shepardson, "Key companies to attend White House quantum computing meeting", Reuters24 septembre 2018).
Ce jour-là, la Maison Blanche a publié le Aperçu stratégique national pour les sciences de l'information quantique, qui vise à "maintenir et étendre le leadership américain en matière de QIS afin de permettre des bénéfices futurs à long terme et la protection de la science et de la technologie créées par cette recherche...“.
Quelques jours avant, le 13 septembre, la Chambre des représentants approuvé le "H.R. 6227 : Loi sur l'initiative quantique nationale" de prévoir un programme fédéral coordonné pour accélérer la recherche et le développement quantiques pour la sécurité économique et nationale des États-Unis ", et " d'autoriser trois agences - le ministère de l'énergie (DOE), l'Institut national des normes et de la technologie (NIST) et la Fondation nationale des sciences (NSF) - à dépenser ensemble $1,275 milliard de 2019 à 2023 pour la recherche quantique ", c'est-à-dire pendant les cinq premières années de l'initiative décennale (Gabriel Popkin, "Mise à jour : La physique quantique attire l'attention du Congrès et offre de meilleures perspectives de financement“, Sciencele 27 juin 2018). Parallèlement, le ministère de la défense (DoD) joue également un rôle dans la promotion et le développement du QIS dans le cadre de son propre budget (Will Thomas, "Trump Signs National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2019″, Institut américain de physique17 août 2018).
Sans compter le Pentagone, nous avons donc une dépense annuelle de $255 millions, soit une augmentation de 27,5% par rapport à la dépense annuelle globale estimée pour 2016 par le QIS.
En plus ou plutôt avec ce programme fédéral, les États-Unis abritent un grand nombre des plus grandes entreprises travaillant sur le QIS - Alphabet (Google), Intel, IBM, Honeywell, Hewlett Packard, Microsoft, AWS (Amazon), ainsi que des startups prospères et prometteuses comme Rigetti et IonQ.
En nous concentrant sur le programme fédéral - en gardant à l'esprit que celui-ci ne représente pas exactement la réalité de l'effort américain dans la course aux sciences quantiques, car le secteur privé ne peut être fondamentalement exclu comme le montrera la vidéo 5 ci-dessous, notre cartographie se présente maintenant comme suit (notez qu'en l'absence de chiffre sur la recherche quantique après les cinq premières années du cadre global, nous n'en avons ajouté aucun, alors que des financements existeront probablement) :
La course aux quanta : L'UE, les Pays-Bas, l'Allemagne et les États-Unis - Vidéo 3
À cela, nous avons ajouté l'estimation de Freeke Heijman-te Paske pour 2015 que nous avons provisoirement évalué pour durer, en plus d'autres financements plus récents, compte tenu de l'intention déclarée de la Chine de devenir un leader dans les nouvelles technologies, y compris le QIS.
En ce qui concerne les financements les plus récents, il convient de noter en particulier que, selon une introduction de Pan Jianwei (le scientifique à l'origine de l'effort chinois en matière de quanta) lors de la conférence d'étude théorique du groupe central du comité municipal de Hefei sur la communication quantique (également citée par Kania & Costello, fn 83) :
"Il est prévu d'investir 100 milliards de yuans en cinq ans [$14,39 milliards sur 5 ans, soit $2,878 milliards par an] pour le Laboratoire national d'information quantique de Hefei" Introduction Pan Jianwei. Rapporteur Zhang Pei, Anhui Business DailyLe 24 mai 2017.
Outre ces financements étatiques et publics, les géants chinois de la haute technologie s'engagent également dans le QIS, notamment Ali Baba et Baidu (Kania & Costello, Ibid.) (ceux-ci ne sont pas inclus dans la cartographie à ce stade).
Parallèlement, les efforts de développement d'applications pour le QIS sont encouragés par les administrations des provinces à l'Armée populaire de libération (APL), notamment par l'approche de la fusion civilo-militaire, et par les très grands consortiums militaires (Kania & Costello, Ibid.).
En conséquence, la course à Quantum, axée sur ce que nous savons du financement public de la Chine, se présente désormais comme suit :
La course aux quanta : L'UE, les Pays-Bas, l'Allemagne, les États-Unis et la Chine - Vidéo 4
Comme nous le voyons avec chacun des acteurs que nous avons ajoutés à notre cartographie, les perspectives de la course changent considérablement. Ce qui est particulièrement intéressant avec l'utilisation d'un graphique dynamique pour cartographier visuellement les acteurs, c'est que ce qui reste en général de très grosses sommes d'argent que nous avons du mal à comprendre vraiment, devient maintenant immédiatement comparable et compréhensible. En effet, l'utilisation de bords pondérés et de degrés pondérés pour la taille des acteurs implique que les comparaisons sont automatiquement intégrées dans la perspective visuelle de la carte.
En attendant, le nombre de nœuds, ici principalement des laboratoires de recherche et des programmes gouvernementaux, nous aide à mieux appréhender la notion d'écosystèmes.
Quantum IBM
Pour donner une meilleure idée des types d'acteurs concurrents et collaborateurs et des enjeux, malgré notre carte encore très incomplète, nous ajouterons un acteur privé du secteur des technologies de l'information.
Nous avons choisi IBM, notamment parce que c'est un acteur très avancé en termes de QIS.
Le 4 mai 2016, elle a lancé L'expérience d'IBM Quantum (Communiqué de presse). Grâce à cette plateforme dans le nuage, elle a mis à la disposition du public et de ses clients ses ordinateurs quantiques, permettant ainsi leur utilisation, ce qui est fondamental dans la course aux quanta, comme nous l'avons vu. En 2017, la recherche en informatique quantique d'IBM est devenue IBM Q, une nouvelle division. En décembre 2018, deux ordinateurs 5 Qubits et un ordinateur 14 Qubits sont disponibles pour l'usage public, et un ordinateur 20 Qubits est réservé aux clients, tandis qu'un simulateur 32 Qubits est également en ligne (IBM Q).
Selon le rapport annuel d'IBM (publié en avril 2018), "plus de 75 000 utilisateurs ont réalisé plus de 2,5 millions d'expériences quantiques. Une douzaine de clients, dont les partenaires JPMorgan Chase, Daimler AG, Samsung et JSR, explorent actuellement des applications pratiques". En novembre 2018, selon les données d'IBM, comme le montre la capture d'écran ci-dessous, 572 945 expériences ont été réalisées par différents utilisateurs sur leurs machines (L'expérience d'IBM Q).
La course aux quanta se présente maintenant comme dans la vidéo ci-dessous.
La course aux quanta : L'UE, les Pays-Bas, l'Allemagne, les États-Unis, la Chine et IBM - Vidéo 5
La vidéo montre la prédominance actuelle des États-Unis, grâce à son industrie informatique géante. A cela s'ajoutent les non moins grandes entreprises numériques chinoises, compte tenu notamment de leurs efforts pour proposer également de l'informatique quantique sur des plates-formes de cloud computing (par exemple Alibaba-CAS Ordinateur quantique supraconducteur - SQC), concurrençant ainsi directement IBM, tout en tenant compte d'autres éléments et caractéristiques de la course, pourrait à nouveau changer les perspectives de la course.
Pour l'instant, passons à un autre type d'acteur, le financement et plus particulièrement les fonds.
Vision Fund - Lancer le Japon, l'Arabie Saoudite et les E.A.U. dans les technologies quantiques
À l'origine du Vision Fund, il y a eu la rencontre de Masayoshi Son, l'investisseur technologique japonais milliardaire, fondateur, président et directeur général de Softbank, et du prince saoudien Mohammed bin Salman al-Saud, également connu sous le nom de MBS (Arash Massoudi, Kana Inagaki et Simeon Kerr, "Le mariage $100bn : Comment le fils de SoftBank a courtisé un prince saoudien“, Le Financial Times, 19 octobre 2016).
En tant que grands investisseurs, nous trouvons donc non seulement le Royaume saoudien mais aussi les E.A.U., deux grands pays du Golfe qui doivent se diversifier à partir du pétrole. Le fonds est "soutenu par un engagement de $45 milliards du Fonds d'investissement public du royaume [saoudien]", ce qui représente 45% du total ($17 milliards en fonds propres et $28 milliards en dette), et par un engagement de $15 milliards de l'U.A.E. Abu Dhabi's Mubadala Investment Company, soit 15% du total ($9,3 milliards en dette et $5,7 milliards en fonds propres) (Andrew Zhan & Adam Augusiak-Boro, "SoftBank : Vision or Delusion", Equity-Zen(août 2018, en utilisant les données de recherche du CE de 2017). Les liens entre la Softbank et l'Arabie Saoudite sont suffisamment forts pour avoir été réaffirmés le 5 novembre 2018, malgré l'affaire Khashoggi (Kana Inagaki, Ibid.).
Les autres investisseurs vont d'Apple à Daimler en passant par la Foxconn taïwanaise (Massoudi et al., "Daimler...", Ibid.).
Bien que le Vision Fund s'intéresse à toutes les technologies qui pourraient "accélérer la révolution de l'information" et non pas spécifiquement aux technologies quantiques (site web), compte tenu de sa taille et du montant de l'investissement minimum qu'il réalise (Andrew Zhan & Adam Augusiak-Boro, "SoftBank : Vision or Delusion", Equity-Zen(août 2018), elle pourrait néanmoins avoir un impact considérable sur l'EQI.
En effet, si les technologies quantiques ne sont pas mentionnées sur Site web du Vision FundEn 2017, les médias spécialisés ont fait état de l'intérêt du Fonds pour les technologies quantiques. Selon Bloomberg Quint, "Shu Nyatta, qui aide à investir l'argent pour le fonds, a déclaré que le groupe voulait trouver et soutenir la société dont le matériel ou le logiciel d'informatique quantique qui fonctionne au sommet deviendrait la "norme industrielle de facto" (Jeremy Kahn, "Le fonds pour la vision de SoftBank envisage d'investir dans l'informatique quantique,” Bloomberg Quint26 juin 2017) :
"Nous sommes heureux d'investir suffisamment pour créer cette norme autour de laquelle toute l'industrie peut se rassembler", a déclaré Shu Nyatta, Vision Fund, dans un rapport de Bloomberg,Ibid.
Comme le Vision Fund ne semble pas encore avoir investi dans le QIS, il n'est inclus dans la cartographie que comme un acteur "prêt à entrer dans la course". Il ne doit cependant pas être ignoré, car il s'agit d'un acteur potentiellement très perturbateur compte tenu de son poids et de ses investisseurs. En effet, on peut s'interroger sur les conséquences politiques, stratégiques, financières et industrielles potentielles de voir le Vision Fund entrer massivement dans le capital d'une société sensible à la sécurité, ou ne pas entrer dans son capital mais favoriser un concurrent, par exemple d'un pays adverse. Le poids potentiel et changeant de l'Arabie Saoudite et des E.A.U. doit également être souligné et mérite une analyse stratégique détaillée (à venir).
Voici donc notre cartographie incluant le méga Fonds Vision. Notez que les bords du Vision Fund correspondent à des investissements en capital et non à des investissements ou des financements annuels comme pour le reste du mapping. Nous l'avons néanmoins conservé ainsi pour le fonds, car l'investissement en capital représente également une influence continue et des bénéfices futurs.
La course aux quanta : L'UE, les Pays-Bas, l'Allemagne, les États-Unis, la Chine, IBM et Vision Fund - Vidéo 6
Tout au long de ces cartographies, nous avons montré la complexité de la course aux technologies quantiques, en soulignant l'importance de la cartographier avec un outil adéquat. Une analyse et une conclusion plus poussées exigeraient de compléter la cartographie, ainsi que d'inclure pleinement toutes les caractéristiques de la course. Compte tenu des enjeux, c'est un outil que chaque acteur devrait utiliser avant de prendre des décisions stratégiques.
Image en vedette : "Majoranas on Honeycomb" de Jill Hemman - Les images de l'ORNL Art of Science présentent des effets de visualisation, la recherche sur les neutrons - 2018 Director's Choice - Cette visualisation illustre des neutrons (ligne bleue) se diffusant sur un matériau en nid d'abeille semblable au graphène, produisant une excitation qui se comporte comme un fermion de Majorana - une particule mystérieuse qui est aussi sa propre antiparticule (onde verte). La visualisation soutient les recherches d'Arnab Banerjee, Mark Lumsden, Alan Tennant, Craig Bridges, Jiaqiang Yan, Matthew Stone, Barry Winn, Paula Kelley, Christian Balz et Stephen Nagler. Domaine public.
Académies nationales des sciences, de l'ingénierie et de la médecine. 2018. L'informatique quantique : Progrès et perspectives. Washington, DC : The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/25196.
Le 3 décembre 2018, c'est-à-dire deux jours avant l'ouverture de la Conférence des Nations unies sur le changement climatique de 2018 - sa 24e réunion (COP 24), à Katowice, au cœur même du pays charbonnier qu'est la Pologne, Jair Bolsonaro, le nouveau président du Brésil, a annoncé que son pays n'organiserait pas le cycle de négociations suivant, à savoir la COP 25, et qu'il envisageait le retrait du Brésil de l'accord de Paris sur le climat ("Le Brésil retire sa candidature pour accueillir la conférence des Nations unies sur le changement climatique en 2019”, XinhuaNet, 2018, 11, 29).
Quelques jours auparavant, les pompiers californiens avaient enfin réussi à arrêter les deux méga-feux qui avaient ravagé "l'État d'or" pendant près d'un mois.
Entre-temps, le 1er décembre, les dirigeants participant à la réunion du G20 à Buenos Aires, en Argentine, ont publié une déclaration commune réaffirmant leur engagement à lutter contre le changement climatique en soutenant l'accord de Paris, même si le président américain Donald Trump a refusé d'approuver cette déclaration (Catherine Lucey et Almudena Calatrava, "Le G20 trouve un terrain d'entente sur le climat et les migrations”, Initié aux affaires3 décembre 2018).
Ces différentes positions politiques dessinent littéralement la cartographie politique de la façon dont le changement climatique devient un enjeu politique. Cependant, il faut voir cela à la lumière, d'une part, d'une croissance continue des gaz à effet de serre dans l'atmosphère, qui n'a pas été entravée ou ralentie depuis 2015 et, d'autre part, des négociations internationales de l'Accord de Paris pendant la COP 21. En considérant ainsi le contexte, on peut se demander si les différents acteurs comprennent vraiment la nature du changement climatique comme une menace profondément singulière : le changement climatique est une menace planétaire, et donc "quelque chose" qui est totalement inconnu de l'histoire collective ; il n'est pas présent dans la mémoire de l'humanité.
Ainsi, l'émergence d'un nouvel état d'esprit politique doit également accompagner la compréhension de cette nouvelle réalité.
Dans cet article, nous nous penchons sur la singularité même du changement climatique et sur la manière dont il impose une nouvelle façon de penser la relation entre les sociétés modernes et une planète en rapide évolution. Nous expliquons comment la nouvelle condition planétaire équivaut à un "hyper-siège". Enfin, nous nous concentrons sur les conséquences géopolitiques de la compréhension et de l'incompréhension de la nature du changement climatique en tant que menace planétaire sur l'état d'esprit politique.
Une nouvelle condition planétaire
Le changement climatique n'est pas une crise.
"Le changement climatique n'est pas une crise.
Le changement climatique est une nouvelle condition planétaire".
Une crise implique le passage d'une situation donnée à une autre. Ce n'est pas ce qui se passe dans le cas du changement climatique. Au contraire, l'expression même de "changement climatique" résume le fait que le climat planétaire a quitté la zone de stabilité connue sous le nom d'Éocène, au cours de laquelle l'"homo sapiens" s'est développé. Depuis lors, avec la révolution industrielle et le développement massif de l'utilisation des combustibles à base de carbone, le climat planétaire est entré dans une trajectoire de changement dont la vitesse et l'ampleur sont inconnues dans l'histoire géophysique de notre planète ( James Hansen, Les tempêtes de mes petits-enfants, la vérité sur la catastrophe climatique à venir et notre dernière chance de sauver l'humanité, 2009).
Les relations entre l'espèce humaine et notre planète ont commencé à être comprises comme peu sûres en 1972, lorsque le Club de Rome, un groupe futuriste composé de banquiers, d'industriels et d'économistes, a publié son célèbre rapport "Les limites de la croissance", qu'elle avait confiée à une équipe de scientifiques du Massachusetts Institute of Technology (Dennis et Donnella Meadows, Jørgen Randers, William W. Behrens III). Le rapport établissait que les pressions combinées exercées à la fois par la croissance de la production industrielle sur les ressources planétaires et l'augmentation de la pollution et de la dégradation de l'environnement allaient augmenter les coûts du système économique, tout en diminuant son efficacité, jusqu'à ce que la croissance ne soit plus possible. Cette double dynamique se poursuivrait jusqu'à ce que l'ensemble du système cesse d'être capable de se soutenir et de se maintenir, une fois que la capacité de charge planétaire serait épuisée et que les conditions environnementales et les conditions de vie seraient fatalement dégradées. Ces "limites à la croissance" devaient être atteintes vers 2020. Ce rapport pionnier a ouvert de multiples domaines de recherche, d'où est né le champ plus large de la recherche sur la durabilité et ses limites. Il a été mis à jour en 2004 (Dennis et Donnella Meadow, Les limites de la croissance - le point sur 30 ans, 2004).
En 2005, Jared Diamond, s'appuyant sur des études transversales, et suivant ainsi les méthodes initiées par le Club de Rome, a démontré avec son monumental "Effondrement : Comment les sociétés choisissent d'échouer ou de survivre”La Commission a également souligné que le choix de certaines formes de développement pouvait être inadéquat, compte tenu de la capacité de charge de l'environnement régional, et, par conséquent, conduire des sociétés entières à l'effondrement.
Ce fut le début "officiel" de ce que l'on pourrait appeler les études "durabilité contre effondrement". Dans ce nouveau domaine, le rapport : "Frontières planétaires" : Explorer l'espace opérationnel sûr pour l'humanité", dirigé par Johann Rockstrom, directeur du Stockholm Resilience Center (Écologie et sociétéL'année 2009 a été marquée par une avancée conceptuelle. L'équipe de recherche a défini neuf "frontières planétaires", qui ne doivent pas être franchies, car leur franchissement modifierait fondamentalement les conditions de vie collective de l'humanité. S'ils étaient franchis, ces seuils ne seraient que des "points de basculement" vers des conditions de vie profondément modifiées sur Terre.
Les neuf frontières sont : " changement climatique ; taux de perte de biodiversité (terrestre et marine) ; interférence avec les cycles de l'azote et du phosphore ; appauvrissement de l'ozone stratosphérique ; acidification des océans ; utilisation mondiale de l'eau douce ; changement d'affectation des terres ; pollution chimique ; et charge d'aérosols atmosphérique " (Ibid.). Le rapport avertit que trois de ces seuils, à savoir le changement climatique, la crise de la biodiversité et les interférences avec les cycles de l'azote et du phosphore, sont déjà franchis. Depuis la publication de ces recherches, le monde est confronté à la multiplication des événements environnementaux extrêmes, qui affectent d'immenses régions, comme l'Arctique, ainsi que le développement économique des économies les plus faibles comme les plus fortes de la planète, tout en mettant en danger des centaines de millions de personnes (Harry Pettit, ' ).L'océan est étouffant" : Une zone mortelle pour les poissons se développe dans la mer d'Arabie - et elle est déjà plus grande que l'ÉCOSSE”, Courrier en ligne27 avril 2017 et Eric Holtaus, "L'avertissement climatique de James Hansen Bombshell fait désormais partie du canon scientifique”, Slate.comle 22 mars 2016).
Au-delà de l'importance fondamentale de la recherche scientifique, il faut comprendre que le changement climatique est une menace planétaire par la multiplication des impacts ressentis à travers le monde. Cela signifie que les altérations de la géophysique du système terrestre retournent les conditions géophysiques contre l'humanité et mettent en danger le tissu même des conditions nécessaires à la vie collective.
C'est pourquoi le changement climatique, selon les termes du gouverneur de Californie Jerry Brown, "n'est pas la nouvelle normale, mais la nouvelle anormale". Il a fait cette déclaration alors que les pompiers californiens menaient un combat désespéré contre les deux méga-feux qui ravageaient la Californie ("Le gouvernement Jerry Brown déclare que les incendies massifs sont "le nouvel anormal" pour la Californie”, La semainele 11 novembre 2018).
Dans un article précédent, nous avons expliqué que le changement climatique équivalait à un "long bombardement planétaire" (Jean Michel Valantin, "Changement climatique : le long bombardement planétaire“, The Red Team Analysis Society18 septembre 2017). Cette qualification est plus vraie que jamais, mais doit être renforcée par l'idée d'"hyper siège". Cela signifie que les sociétés contemporaines sont littéralement "immergées" dans les conditions géophysiques nouvelles et défavorables qui les assiègent (Jean-Michel Valantin "Hyper siège : Changement climatique et sécurité nationale des États-Unis”, The Red Team Analysis Societyle 31 mars 2014, et (Clive Hamilton, Terre de défi, Le sort des humains dans l'Anthropocène, 2017).
Par exemple, alors que l'océan submerge de plus en plus rapidement le Bangladesh, obligeant des dizaines de millions de personnes à fuir les terres rurales, la conjonction d'une sécheresse intense et répétée et de la guerre commerciale entre les États-Unis et la Chine met l'agriculture américaine sous une pression croissante (Voir Jean-Michel Valantin "Ce changement climatique, une question géostratégique ? Oui !" et "L'économie américaine, entre le marteau climatique et l'enclume de la guerre commerciale - Le cas de la culture du soja aux États-Unis”, The Red Team Analysis Society8 octobre 2018). Dans les deux cas, les vulnérabilités des sociétés et de leurs économies sont soumises à une pression climatique croissante et permanente qui ne s'arrêtera pas et ne diminuera pas. En d'autres termes, les conditions planétaires deviennent une menace pour les conditions mêmes dont dépendent les sociétés modernes.
Les conséquences géopolitiques d'une compréhension ou d'une mauvaise compréhension de la nature de la menace planétaire
La compréhension de la nouvelle condition planétaire implique un nouvel état d'esprit politique. Cet état d'esprit doit permettre de penser l'évolution des sociétés modernes par rapport à la "Terre de défi" comme étant dans un état constant de flux et de danger. En d'autres termes, cela signifie que les décideurs et acteurs politiques et économiques doivent développer une vision du monde centrée sur l'idée de changement et d'adaptation, qui n'est pas si éloignée de la façon de penser d'un stratège (Jean-Michel Valantin "Réflexion stratégique dans l'Arctique russe : transformer les menaces en opportunités (parties 1 et 2)”, The Red Team Analysis Society19 décembre 2016).
Par exemple, le réchauffement rapide et la transformation géophysique de l'Arctique incitent les autorités politiques, économiques et militaires russes, chinoises, américaines et canadiennes à développer des stratégies économiques, industrielles, énergétiques et militaires visant à adapter les différents intérêts nationaux au changement climatique (Jean-Michel Valantin, "Militariser le réchauffement de l'Arctique - La course au(x) néo-mercantilisme(s)“, The Red Team Analysis Societyle 12 novembre 2018). Cette adaptation des politiques des autorités des pays arctiques à l'évolution géophysique de l'Arctique signale l'intégration de l'état de changement rapide du système terrestre par la vision du monde des autorités politiques.
Ce nouvel état d'esprit politique est la clé pour s'efforcer et réussir à trouver des réponses adaptatives et atténuantes face à la menace planétaire. Ne pas l'acquérir n'est pas une option.
Image : Un feu de forêt s'approche de la base navale du comté de Ventura: NAVAL BASE VENTURA COUNTY, Calif. (3 mai 2013) La base navale du comté de Ventura a évacué certains résidents en raison des problèmes de fumée, un incendie de forêt à croissance rapide le long de la Pacific Coast Highway au nord-ouest de Los Angeles ayant forcé les résidents à quitter la zone. (Photo de la marine américaine/diffusée) 130503-N-ZZ999-003 - Domaine public.
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