Des ingénieurs du Massachusetts Institute ot Technology (MIT) ont inventé des nanoparticules injectables.
La peau qui pourraient un jour servir à confirmer qu’une personne a bien été vaccinée. Un concept destiné en priorité aux pays en développement. Bien sûr , testons sur des cobayes !
Des ingénieurs du MIT ont inventé des nanoparticules injectables sous la peau qui émettent une lumière fluorescente invisible à l’oeil nu mais visible par un smartphone, et qui pourraient un jour servir à confirmer que la personne a bien été vaccinée. L’idée est d’inscrire sur le corps lui-même la preuve du vaccin, dans des pays en développement où les cartes de vaccination en papier sont souvent erronées ou incomplètes, et où les dossiers médicaux électroniques inexistants. Le système, décrit mercredi dans la revue Science Translational Medicine, n’a pour l’instant été testé que sur des rats mais les chercheurs, financés par la Fondation Bill et Melinda Gates, espèrent les tester sur des humains en Afrique dans les deux prochaines années, dit à l’AFP la coautrice Ana Jaklenec, ingénieure biomédicale de MIT.
Injecter le vaccin contre la rougeole en même temps que ces petits points
Les ingénieurs ont passé beaucoup de temps à trouver des composants à la fois sûrs pour l’organisme, stables et capables de durer plusieurs années. La recette finale est composée de nanocristaux à base de cuivre, appelées des boîtes quantiques (“quantum dots” en anglais), de 3,7 nanomètres de diamètre, et encapsulés dans des microparticules de 16 micromètres (1 micromètre égale un millionième de mètre, et 1 nanomètre égale un milliardième). Le tout est injecté par un patch de microaiguilles de 1,5 millimètre de longueur.
Après avoir été appliquées sur la peau pendant deux minutes, les microaiguilles se dissolvent et laissent sous la peau les petits points, répartis par exemple en forme de cercle ou bien d’une croix. Ces petits points sont excités par une partie du spectre lumineux invisible pour nous, proche de l’infrarouge. Un smartphone modifié, pointé sur la peau, permet de faire apparaître, fluorescent sur l’écran, le cercle ou la croix. Les chercheurs voudraient qu’on puisse injecter le vaccin contre la rougeole en même temps que ces petits points. Un médecin pourrait des années plus tard pointer un smartphone pour vérifier si la personne a été vaccinée.
Les limites du concept
La technique est censée être plus durable que le marquage par feutre indélébile – les chercheurs ont simulé cinq années d’exposition au Soleil. Et elle requiert moins de technologie qu’un scan de l’iris ou que la maintenance de bases de données médicales. La limite du concept est que la technique ne sera utile pour identifier les enfants non-vaccinés que si elle devient l’outil exclusif. En outre, les gens accepteront-ils de multiples marquages sous la peau, pour chaque vaccin ? Et qu’adviendra-t-il des points quand le corps des enfants grandira ?
Comment l’IA et les nanoparticules peuvent interagir :
L’innovation mise au point par les chercheurs du MIT consiste à utiliser les réseaux neuronaux pour “apprendre” comment la structure d’une nanoparticule affecte son comportement. En l’occurrence, la formation consiste à comprendre comment celle-ci diffuse les différentes couleurs de la lumière, sur la base de milliers d’exemples collectés.
Rappelons que les réseaux neuronaux imitent dans une certaine mesure le fonctionnement du cerveau biologique, c’est une forme d’intelligence artificielle qui « prend corps dans un ordinateur sous forme d’algorithmes. »
Après la formation, le programme peut essentiellement être exécuté pour concevoir une particule avec un ensemble désiré de propriétés de diffusion de la lumière ; un processus appelé conception inverse.
Les chercheurs du MIT ont utilisé le réseau neuronal] sur un système particulier pour la nanophotonique. Un système de nanoparticules sphériques concentriques. Les nanoparticules sont superposées comme un oignon, mais chaque couche est faite d’un matériau différent et a une épaisseur différente.
Les nanoparticules ont des tailles comparables aux longueurs d’onde de la lumière visible ou plus petites, et la façon dont la lumière de différentes couleurs disperse ces particules dépend des détails de ces couches et de la longueur d’onde du faisceau entrant. Le calcul de tous ces effets pour les nanoparticules à plusieurs couches peut être une tâche de calcul intensive pour les nanoparticules à plusieurs couches, et la complexité augmente au fur et à mesure que le nombre de couches augmente.
L’étape suivante consistait essentiellement à exécuter le programme à l’envers, à utiliser un ensemble de propriétés de diffusion souhaitées comme point de départ et à voir si le réseau neuronal pouvait alors calculer la combinaison exacte des couches de nanoparticules nécessaires pour obtenir ce résultat.
Le philosophe et mathématicien américain Norbert Wiener publie en 1948 “Cybernetics or control and communication in the animal and the machine” – qui présente un ensemble d’idées relatives au développement de technologies capables de remplacer certaines fonctions mentales de l’être humain -“. (Ronand Le Roux, P 40, “Cybernétique et société”, Norbert Wiener, Ed Points, janvier 2014)
En substance, l’Homme y est envisagé comme “un système qui assimile des informations“, la pensée comme l’entité qui “traite les données” ; quant au cerveau, il est comparé “à un circuit composé de nœuds et de boucles de contre-réaction”.
Il est rappelé qu’à cette époque, Norbert Wiener fait l’objet d’une surveillance accrue par les services secrets, directement par John Edgar Hoover du FBI.
Ainsi, au-delà de la technique, la création de l’automate cybernétique comporte, déjà, des enjeux (géo)-politiques.
Le 28 décembre de la même année, le journal Le Monde publiait sous la plume de Dominique Dubarle, philosophe, physicien et aumônier Dominicain de l’Union catholique des scientifiques français, un article intitulé “Vers la machine à gouverner“.
En 1949, après l’élaboration par Warren McCulloch du modèle mathématique du neurone (dénommé neurone formel) le neurologue Donald Hebb, “crée une règle” qui deviendra à la fin du siècle “la colonne vertébrale de la recherche sur l’IA” (l’intelligence artificielle) : celle “permettant de doter les neurones formels de capacités d’apprentissage.”
Cette performance, qui a lieu près de quarante ans plus tard, remet l’IA au centre des débats.
S’y ajoute l’arrivée du Web 2.0 avec lequel les moteurs de recherche et les GAFAM investissent massivement dans des programmes de recherche (ce qui engendre/génère des avancées considérables).
Dès lors, l’augmentation continue de la puissance de calcul des ordinateurs, l’apprentissage machine, ainsi que la disponibilité des données en grande quantité font progresser l’IA dans des secteurs aussi divers que la reconnaissance faciale, la justice et la médecine prédictives, les voitures autonomes, les tchat bots, les drones, les armes létales, etc.
Plus particulièrement, les progrès fulgurants réalisés grâce au déploiement de l’auto-apprentissage permettent à une machine de construire de nouvelles connaissances à partir de sa propre expérience.
Néanmoins, si la machine arrive à apprendre elle-même de ses erreurs et à en tirer les leçons lui permettant notamment d’augmenter ses performances, il apparaît que la fiabilité des algorithmes qui fondent les décisions prises par ces systèmes est souvent extrêmement discutable (fragmentation, biais, discrimination, exclusion, etc.).
L'intelligence artificielle, un danger en temps de crise !
L’IA est doublement inopérante car face à un phénomène nouveau, par définition, il n’y a pas de données disponibles. On peut donc fouiller toutes les bases de données que l’on veut, on ne trouvera rien, sauf peut-être des corrélations fallacieuses si on abdique son bon sens, ce qui conduirait mécaniquement à des décisions absurdes. Le fait que tous les algorithmes de reconnaissance ne fonctionnent que par imitation – d’où la nécessité des très grandes bases de données –, les rend inopérants puisque par définition, face à l’inconnu, il n’y a rien à reconnaître. On peut toutefois se demander pourquoi ces algorithmes jugés si « intelligents » par ceux qui n’en ont jamais écrit un seul, n’ont pas été capables de détecter la fragilité du système économique. Car cette fois, tout au contraire, les données étaient parfaitement connues. Lorsque l’on dérégule un système, on sait qu’on le fragilise, et il y a même des théorèmes qui le démontrent ; mais c’est malheureusement ce qui a été fait, amplifié par des systèmes mathématiquement absurdes comme les transactions financières hautes fréquences.
Le philosophe Peter Sloterdijk dans son recueil Réflexes primitifs, 2019, nous dit, dans son style pas vraiment diplomatique : « S’il fallait caractériser d’une seule phrase l’atmosphère mentale du début du XXIe siècle, en Occident comme dans le ‘reste du monde’ ce serait forcément : l’imposture est devenue l’esprit du monde ». La leçon du Covid-19 nous ramène à notre juste mesure. C’est une preuve existentielle, par l’absurde pourrait-on dire, que les imposteurs ont pris le pouvoir, ou presque, bien secondés, et c’est assez triste à dire, par des médias d’une rare complaisance, quant aux réseaux sociaux drogués à l’IA c’est plutôt Satanas ex machina.
