Archives pour 2021 pour la catégorie Presse

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L’IMPACT DE LA REVOLUTION NUMERIQUE SUR L’INDUSTRIE ALIMENTAIRE 

Recommandations de l’Académie des technologies pour une industrie alimentaire plus compétitive, plus respectueuse de l’environnement, et au service de ses consommateurs 

Paris, le 25 mars 2021 - L’industrie alimentaire représente, en France, le premier secteur industriel en termes d’emplois et de chiffre d’affaires. Puissante mais fragile, elle souffre d’une baisse de compétitivité à l’international et d’une image négative aux yeux de l’opinion publique. Dans ce nouveau rapport, l’Académie des technologies analyse comment les industries alimentaires françaises doivent s’approprier les technologies numériques pour mieux concevoir, fabriquer, contrôler et distribuer des aliments, gagner en compétitivité et répondre aux attentes exprimées par les consommateurs, dans le respect des objectifs de développement durable. Nécessaire, cette grande ambition ne pourra se concrétiser sans le soutien significatif des pouvoirs publics. 

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La transition énergétique passe par une forte croissance de la production d’ÉLECTRICITÉ

Dans un avis à l’occasion d’une consultation publique de RTE (Réseau de Transport d’Électricité) sur les besoins électriques de la France à l’horizon 2050, l’Académie des technologies alerte sur l’importance d’une juste estimation des besoins futurs d’électricité, qui lui semblent aujourd’hui sous-estimés au regard de la nécessaire sortie des énergies fossiles.

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CALCUL ET DONNEES : NOUVELLES PERSPECTIVES POUR LA SIMULATION A HAUTE PERFORMANCE 

Dans un rapport, l’Académie des technologies alerte sur l’importance des nouvelles technologies de simulation numérique, fondées à la fois sur la modélisation (calcul scientifique) et sur l’intelligence artificielle (apprentissage automatique). 


Le développement très rapide des méthodes d’apprentissage automatique, et en particulier de l’apprentissage profond souvent appelé intelligence artificielle, a permis d’obtenir des résultats remarquables dans de multiples domaines : reconnaissance d’images ou de la parole, étude des réseaux sociaux, véhicules autonomes, imagerie médicale, etc… Ces méthodes statistiques, qui nécessitent de recourir à de très nombreuse données (big data) pour entraîner les modèles d’apprentissage, sont-elles le nouveau paradigme pour les besoins de simulation nécessaires à prévision, à la recherche scientifique, au développement technologique ?