Bonjour à tous et bienvenue dans le ZDTech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet. Je m’appelle Louis Adam et aujourd’hui, je vais vous expliquer pourquoi l’épidémie du rançongiciel Wannacry a fait date dans l’histoire de la sécurité informatique.

Le 12 mai 2017, de nombreux administrateurs systèmes voient rouge. La cause ? Le ransomware Wannacry, qui commence ce matin là à infecter des ordinateurs à travers le monde. Pour les victimes, le résultat est toujours le même : l’ordinateur affecté et les données qu’ils contient deviennent inaccessible et un écran rouge s’affiche, demandant le paiement d’une rançon en bitcoin pour récupérer l’accès aux données. 

En 2017, les rançongiciels sont une menace connue. Mais Wannacry se distingue par sa vitesse de prolifération : en l’espace d’une journée, on estime que le logiciel aurait infecté un peu plus de 200 000 machines dans plus de 150 pays. Et tout le monde semble visé, de la PME aux grands hôpitaux britanniques. 

Dans cette situation, la réaction ne se fait pas attendre. Microsoft diffuse rapidement un correctif de sécurité visant à combler l’une des vulnérabilités utilisées par Wannacry pour se propager. Des chercheurs analysent le logiciel malveillant et découvrent également un « killswitch », un mécanisme prévu par les concepteurs de Wannacry pour stopper sa propagation. Celui ci est activé et parvient à ralentir la diffusion du logiciel pendant quelques heures, avant que de nouvelles versions n’apparaissent. 

 Une course contre la montre s’empare du secteur, et le nombre d’infection par Wannacry finit enfin par chuter quelques jours après sa découverte. L’attaque laisse tout de même de nombreuses victimes sur le carreau : les dégâts sont difficiles à estimer mais se comptent en centaines de millions de dollars.

Mais l’efficacité de Wannacry n’est pas due au hasard. Celui ci dispose de fonctionnalités lui permettant de se diffuser très rapidement sur les réseaux de ses cibles. Une vitesse de propagation rendue possible par l’utilisation de deux outils connus sous les noms d’Eternal Blue et de Doublepulsar. 

Il s’agit de logiciels développés par la NSA, l’agence américaine du renseignement, et diffusés publiquement sur le web par le mystérieux groupe des Shadow Brokers au milieu de l’année 2016. Eternalblue exploite notamment une faille de sécurité qui permet à Wannacry de se propager à la vitesse de l’éclair. Cette vulnérabilité avait pourtant été corrigée quelques semaines auparavant, mais rien dans les indications de Microsoft ne laissait penser que ce correctif avait une importance particulière. 

Wannacry a été une implacable démonstration des dégâts que pouvait causer une attaque informatique à très grande échelle. Mais l’affaire pose encore de nombreuses questions : les États Unis ont ainsi accusé la Corée du nord d’être à l’origine de cette attaque. Mais certains chercheurs estiment que les créateurs étaient d’origine chinoise. 

Et l’objectif final des auteurs de WannaCry n’est toujours pas clair, même aujourd’hui. Le montant des rançons récoltées par les attaquants reste faible, de l’ordre de 100 000 dollars selon certains experts. Soit un chiffre dérisoire en regard des dégâts causés. 

Et voilà, normalement on a fait le tour du sujet. Pour en savoir plus, rendez vous sur ZDNet.fr, et retrouvez tous les jours un épisode du ZDTech sur vos plateformes de podcast préférées. 

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZDTech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet. Je m’appelle Guillaume Serries et aujourd’hui, je vais vous explique par quel miracle l'intelligence artificielle entre dans les ordinateurs de type mainframe.

On pourrait pense à l'alliance de la carpe et du lapin. Ou de la Ford T et de la Tesla. Mais c'est pourtant vrai. Le nouveau mainframe IBM z16 est équipé d'un processeur maison Telum qui permet à une intelligence artificielle d'analyser en temps réel les transactions qui entrent dans l'ordinateur.

Une preuve certainement que les ordinateurs mainframe restent aussi pertinents en 2022 qu'ils l'étaient dans les années 1960.

Le processeur Telum est une nouvelle puce biprocesseur de 5,2 GHz, composée de 16 cœurs. Il peut effectuer 300 milliards d'inférences de deep learning par jour avec une latence d'une milliseconde.

Bref, c'est rapide.

Bien plus rapide que ce que propose la technologie de cloud computing dont on nous rabat les oreilles depuis quelques années.

"Le z16 a un temps de réponse 20 fois supérieur, avec un débit 19 fois plus élevé, par rapport à un serveur cloud x86" affirme l'analyste Patrick Moorhead. Surtout, un sereur cloud propose une latence moyenne de 60 milisecondes. On est donc bien loin de la miliseconde du mainframe.

Alors maintenant je vais vous expliquer pourquoi on arrive a de telles différences de performance.

Le mainframe, dit ordinateur central en bon français ou encore macroordinateur, est un ordinateur de grande puissance de traitement et qui sert d'unité centrale à un réseau de terminaux.

Bref, c'est l'exact opposé du cloud computing. Car le cloud, c'est une architecture dans laquelle des serveurs distribués sont placés dans un ou plusieurs datacenters. Donc oui, le temps de latence est plus important que pour un mainframe.

Car le mainframe c'est une architecture avec un seul ordinateur, très puissant, situé en un seul et même endroit. Son avantage en plus de la latence ? Il est très fiable et sécurisé. Son inconvénient ? Il est peu évolutif, et son coût de fonctionnement et de maintenance est important.

Conséquence, les ordinateurs centraux sont utilisés seulement dans les très grandes entreprises, comme les banques, les compagnies d'assurances, ou encore les compagnies aériennes.

Allez il nous reste quelques minutes donc je vais creuser un peu le sujet. Car vous avez certainement entendu parler des superordinateurs, comme le japonais Fugaku. 

Et bien sachez que les superordinateurs et les mainframe sont différents. Oui, ce sont tous deux des très gros ordinateurs. Mais leur architecture est très différente.

Pour faire simple, un superordinateur possède une puissance de calcul phénoménale. Et donc les superordinateurs sont utilisés pour résoudre des problèmes scientifiques et d'ingénierie. Les spécialistes parlent alors de calcul haute performance.

Les ordinateurs centraux eux sont très très bon non pas en puissance de calcul, mais en traitement des transactions. Ils sont donc capacles par exemple de modifier rapidement d'immenses bases de données.

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZD Tech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet. Je m’appelle Guillaume Serries, et aujourd’hui je vous explique pourquoi le prix des cartes graphiques va enfin plonger.

Après cinq années de hausse continue du prix des GPU, les "graphic processing unit", voici qu'il va devenir, peut-être pas encore abordable, mais en tout cas envisageable, de s'offrir une carte graphique.

Mais avant de comprendre les raisons de ce cette baisse, il faut que je vous explique pourquoi ces cinq dernières années le prix de la carte graphique a été tiré continuellement vers le haut.

D'abord, parce que les cartes graphiques sont utilisées pour miner de la cryptomonnaie, et que la cryptomonnaie, à commencer par le bitcoin, est sacrément à la mode ces derniers temps. Ce nouvel usage des cartes graphiques, en fort développement, a créé à certaines périodes récentes de véritables pénuries de GPU.

S'est ajoutée à cela une autre pénurie, plus récente celle-là, de composants électroniques nécessaires à la fabrication de cartes graphiques. Des difficultés d'approvisionnement liées directement à la pandémie de Covid-19, qui frappe les pays asiatiques producteurs de ces éléments indispensables au matériel informatique.

Résultat : une explosion des tarifs. Le prix moyen d'une carte graphique était de 260 dollars entre 2011 et 2014. La flambée des cryptomonnaies a fait passer ce seuil à plus de 400 dollars entre 2015 et 2019. Puis à 770 dollars en 2021.

Alors, pourquoi à présent les prix vont-ils donc baisser ?

Déjà, parce que les usines tournent à plein régime. En 2021, ce sont en effet 50 millions de cartes qui ont été vendues, contre 42 millions en 2020. Donc, en clair, les capacités de production augmentent en dépit des difficultés conjoncturelles.

Ensuite, la baisse du prix des GPU est due au fait que de nouvelles puces dédiées permettent de faire du minage de cryptomonnaies ou encore de l'intelligence artificielle, autant de tâches spécifiques qui étaient jusqu'alors confiées aux cartes graphiques. Intel, par exemple, a récemment annoncé que sa prochaine puce ASIC, nommée Bonanza, serait dédiée au minage de cryptomonnaies.

Et côté intelligence artificielle, l'arrivée d'une nouvelle catégorie de processeurs, les NPU – pour Neural Processing Unit – exempte désormais de plus en plus les cartes graphiques de cette tâche. 

Enfin, un troisième facteur explique la baisse des prix des cartes graphiques. Intel se lance cette année dans la bataille des GPU dédiés, face à AMD et Nvidia. Et ce, alors qu'Intel jusqu'à présent était peu, voire pas présent sur ce segment.

Intel estime commercialiser aux alentours de quatre millions de GPU cette année, de quoi éventer sérieusement la chaleur sur les prix des cartes graphiques.

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZD Tech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet.fr. Je m’appelle Guillaume Serries et aujourd’hui je vous explique qui est Jack Dongarra, prix Turing 2021, l'homme qui a imposé les super ordinateurs.

Dans le monde de l'innovation, vous connaissez Elon Musk et Bill Gates. Mais pas Jack Dongarra. Et c'est inexcusable. Donc je vais réparer ça.

Une bonne partie de la vie de Jack Dongarra a été consacrée à faire la navette entre deux mondes.

Dans l'un, Jack s'assoit avec un groupe de mathématiciens, un stylo et du papier en main, et imagine des problèmes qui pourraient être résolues par des ordinateurs. Enfin, par des très très gros ordinateurs, de la taille d'une armoire, voire de plusieurs.

Et dans un autre monde, il est face à ces colosses de circuits intégrés, installés dans des salles blanches, et dotés d'une puissance de calcul incroyable. Et il tente de les configurer en prenant en compte des contraintes incroyables, telles que la vitesse, la mémoire, l'énergie, et bien sûr le coût de ces machines gigantesques.

Oui, Jack Dongarra a passé 50 années à réunir ces mondes.

Et c'est pourquoi la semaine dernière, cette carrière a été célébrée par l'Association for Computing Machinery, qui a décerné à Jack Dongarra sa plus prestigieuse distinction, le prix Turing. Oui, c'est l'équivalent du prix Nobel pour l'industrie informatique.

Google, qui sponsorise ce prix, va lui remettre un million de dollars de récompense.

Et non, Jack Dongarra n'est pas déjà millionnaire. Il est professeur d'informatique à l'université du Tennessee, aux Etats-Unis. Il est titulaire d'un doctorat en mathématiques appliquées.

Mais qu'est ce qu'a bien pu faire Jack Dongarra pour mériter ce prix, et un million de dollars ?

Et bien il a créé des outils tels que LINPACK, largement utilisé pour évaluer les performances des systèmes. Il a aussi créé BLAS, un outil indispensable pour effectuer les opérations vectorielles et matricielles nécessaires au calcul scientifique. Ou encore il a mis sur pieds MAGMA, une bibliothèque d'algèbre linéaire qui fait tourner les cartes graphiques embarquées dans les super ordinateurs.

Pour résumer, les outils de ce professeur permettent de concevoir des logiciels performants fonctionnant sur des machines à haute performance.

Il a aussi travaillé sur les mécanismes de traitement parallèle, et enfin, et c'est peut être le plus connu de ces travaux, il a mis au point des techniques d'évaluation des performances pour mesurer la vitesse d'exécution de ces supers ordinateurs. De quoi élaborer la fameuse liste TOP500 des superordinateurs.

A date, c'est le super calculateur japonais Fugaku, développé par Fujitsu, qui est depuis juin 2020 le plus puissant du monde, et donc en tête du TOP500. Et il utilise un système d'exploitation Red Hat Linux 8 pour fonctionner.

"La science est guidée par la simulation" assure Jack Dongarra. "C'est dans cette adéquation entre les capacités du matériel et la nécessité des simulations pour utiliser ce matériel que mes logiciels trouvent leur place."

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZD Tech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet. Je m’appelle Clarisse Treilles, et aujourd’hui je vous explique pourquoi le secteur aéronautique est dingue d’impression 3D.

Il est loin le temps où l’impression 3D était cantonnée au prototypage. Aujourd’hui, les industriels s’en servent pour fabriquer des objets finis. Des ailettes d’avions, aux pièces de moteurs, en passant par les séparateurs de cabine… bref, les avions en sont garnis.

Et cet engouement n’est pas prêt de s’arrêter : selon le cabinet Research and Markets, le marché de la fabrication additive appliqué au secteur aérospatial connaît un taux de croissance annuel supérieur à 20%.

Les avions sont tout de même de gros objets, complexes à construire, me direz vous. Alors pourquoi les constructeurs d’avions se sont pris de passion pour la fabrication additive ?

C’est ce que nous allons découvrir. Tout d’abord, ils y ont vu un intérêt économique et pratique. Avec l’impression 3D, on peut optimiser la quantité de matière et les matériaux utilisés, et réduire les process de fabrication. Sans compter que c’est aussi un moyen sûr de réduire le poids des pièces, et donc de l’avion, et ainsi consommer un peu moins de kérosène au passage.

Mais ce n’est pas tout. Nous allons voir que l’impression 3D sert aussi à réparer les pièces usées.

Qu’est ce qu’on imprime exactement à bord des avions ? Il y a d’abord les pièces que l’on voit depuis le siège passager. Depuis 2017, quand vous voyagez avec la compagnie aérienne Etihad Airways, vous pouvez voir que les cadres plastiques qui entourent les écrans vidéos dans les cabines sortent d’une imprimante 3D.

Airbus, de son côté, a aussi eu l’idée de fabriquer les panneaux séparateurs de ses avions commerciaux de la même façon. Si vous ne visualisez pas, il s’agit de la cloison qui sépare les passagers du “galley”, la zone où s’affaire le personnel de bord. Résultat, ces cloisons imprimées sont 45% plus légères que des panneaux classiques.

Plus impressionnant encore, l’impression 3D va jusqu’à se nicher dans les moteurs des avions. Safran a par exemple conçu les distributeurs de turbines de ses hélicoptères par fusion laser. Boeing revendique même plus de 300 pièces moteurs imprimées en 3D pour l’un de ses avions long courrier, le modèle 777X.

Mais l’impression 3D sert aussi à réparer les pièces cassées ou usées. Ainsi, le géant américain GE aviation est récemment devenu le premier à pouvoir proposer la fabrication additive métallique pour la réparation de composants de moteurs à réaction commerciaux. On passe là un degré de complexité supérieur. Car contrairement aux pièces neuves, la réparation doit en effet être personnalisée pour chaque pièce, puisque chacune d’entre elles s’use différemment avec le temps.

Après ce tour d’horizon, redescendons sur terre. Si vous êtes un maker ou une makeuse 3D en herbe et que vous voulez fabriquer votre propre maquette d’avion miniature, rendez-vous sur ZDNet.fr pour consulter notre sélection des meilleures imprimantes 3D.

Et voilà, normalement on a fait le tour du sujet. Pour en savoir plus, rendez-vous sur notre site internet. Et retrouvez tous les jours un nouvel épisode du ZDTech sur vos plateformes de podcast préférées.

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZD Tech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet. Je m’appelle Guillaume Serries et aujourd’hui je vous explique pourquoi vous allez louer votre smartphone chez Apple.

Les services d'abonnement ont la cote. Pourquoi ne pas louer votre iPhone chez Apple ?

L'entreprise travaille sur un modèle économique qui doit lui permettre de gagner plus d'argent grâce à ces clients. Et cela pourrait passer par un modèle d'abonnement.

Mais pourquoi ne plus vendre, et louer des iPhone ? Le modèle actuel n'est-il pas performant ? Personnellement, j'ai acheté des iPhone tous les quatre ans depuis 13 ans. Et cela me va bien.

Mais Mark Gurman, le journaliste de Bloomberg très renseigné sur les desseins d'Apple, assure qu'Apple va basculer vers un modèle proche du leasing, où vous rendez l'appareil après une période déterminée.

En bref, le modèle d'abonnement permettrait aux utilisateurs de passer à un nouvel appareil chaque année. Et Apple récupérerait l'ancien appareil pour le remettre à neuf et le revendre.

Oui, chaque année. Parce qu'à ce jour, Apple est confronté à un sérieux problème. En moyenne, les utilisateurs d'iPhone changent d'appareil tous les trois ans. Et ce, alors qu'il y a 10 ans, les subventions des opérateurs telcos poussaient les clients à changer de smartphone... tous les deux ans.

Et voici la petite formule qui va vous permettre de comprendre le plan d'Apple : avec une location de 50 euros par mois pour un iPhone qui vaut neuf 1 100 euros, un client d'Apple louerait son smartphone pour 600 euros par an, et donc pour 1 800 euros sur trois ans.

Mais au bout de trois ans, vous recevriez un iPhone tout neuf, de dernière génération. Alors ? Convaincus ? Non ?

Encore moins quand vous entendrez le raisonnement suivant. 

Car oui, contrairement à la concurrence, les iPhone conservent incroyablement bien leur valeur. Donc, si vous jouez le jeu de la revente chaque année, vous pouvez passer à une version supérieure en vendant votre ancien iPhone, âgé d'à peine un an, à un prix très très intéressant. Plus intéressant que la location en tout cas.

Et la location signifie également que vous n'avez pas d'iPhone plus ancien à transmettre aux membres de votre famille ou à vos amis.

Bien sûr, Apple pourrait tenter d'inclure l'Apple Care ou d'autres types de services dans son offre de location, histoire de tenter un peu plus le chaland. Et surtout, je suis prêt à parier qu'il existe des tas de gens prêts à payer Apple pour s'épargner tous les tracas liés à l'achat d'un nouvel iPhone chaque année. Pas vous ?

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZD Tech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet. Je m'appelle Anne Mignard et aujourd'hui, je vous explique pourquoi les installations d'entrepôts d'Amazon vacillent en France. 

Je ne vous apprends rien, l'ogre de Seattle ne cesse de se développer partout dans le monde. En France, il y a quatre ans, le groupe américain comptait déjà cinq centres logistiques, que l'entreprise appelle centres de distribution.

Depuis, trois nouveaux ont été construits. Le dernier-né est sorti de terre à Augny, près de Metz, en septembre dernier. Un entrepôt d'une surface totale de 182 000 m2, ce qui en fait la plus grande plateforme logistique d'Amazon en France.

Rien ne semble donc arrêter le développement du géant américain dans sa conquête de l'Hexagone. Mais le vent pourrait bien être en train de tourner. Car ces derniers mois, les cailloux dans la chaussure française d'Amazon commencent à s'accumuler.

Il y a quelques jours, le géant de la tech encaissait un nouveau revers tout près de Belfort. Le permis de construire et l'autorisation environnementale d'un projet d'entrepôt ont été annulés par le tribunal administratif de Besançon. La raison ? La destruction d'une zone humide protégée.

Et cette déconvenue est loin d'être la première en France pour Amazon.

Le mois dernier, c'est Amazon lui-même qui aurait choisi de renoncer à installer un entrepôt de 160 000 m2 à Petit-Couronne, près de Rouen. Et ce, au grand mécontentement des élus locaux. Et à la grande joie des opposants écologistes au projet.

En décembre 2021, c'est près du pont du Gard qu'un autre projet d'entrepôt était abandonné. Là, c'est le tribunal administratif de Nîmes qui a tranché en ne reconnaissant pas « l'intérêt public majeur » du projet. Il semblerait aussi que la présence dans les environs de la pie-grièche méridionale, un charmant oiseau protégé, ait empêché Amazon de déployer ses ailes dans le Gard. 

Deux mois avant, en octobre de l'année dernière, la communauté de commune de Grand-Lieu, tout près de Nantes, avait abandonné un projet de plateforme logistique de 185 000 m2 sur la commune de Montbert. Une décision surprenante pour des élus, dans la mesure où Amazon promettait la création de nombreux emplois. Mais cette implantation aurait accumulé, je cite, « trop de contraintes techniques et juridiques ».

Quatre échecs qui n'inquiètent pas en apparence Amazon. Ses porte-paroles affirment même que, contrairement à ce qu'il est écrit dans la presse, le site prévu en Normandie était en fait destiné à une autre enseigne... une affaire à suivre.

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZD Tech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet. Je m'appelle Louis Adam, et aujourd'hui je vais vous parler de Stuxnet, ce ver informatique d'un genre nouveau qui a pris le monde entier au dépourvu.

Quand on parle de guerre informatique, un nom revient fréquemment : celui de Stuxnet, un ver informatique découvert en 2010. Il s'agit d'un logiciel malveillant disposant de fonctionnalités qui lui permettent de se propager automatiquement sur les systèmes qu'il infecte. Ce n'est pas exactement une nouveauté à l'époque, mais Stuxnet étonne par sa sophistication.

Son analyse révèle en effet plusieurs choses : tout d'abord, il exploite quatre failles 0-day pour infecter les ordinateurs de ces cibles et se propager. Les failles de ce type sont rares et précieuses. Alors, en 2010, découvrir un logiciel malveillant qui en utilise non pas une, mais quatre, c'est une première.

L'autre particularité de Stuxnet, c'est son fonctionnement. Le logiciel ne cherche pas à casser les ordinateurs qu'il infecte ou à voler des informations. Au contraire : dans la plupart des cas, il reste inactif et silencieux.

Mais en étudiant le logiciel, les chercheurs comprennent que la charge utile de ce ver ne s'active que dans certains cas. Stuxnet a été conçu pour viser un certain type d'appareils : des centrifugeuses industrielles.

Lorsque Stuxnet détecte qu'il a infecté un ordinateur de contrôle d'une de ces centrifugeuses, il active alors sa véritable charge malveillante. Celle-ci vise à modifier la vitesse de rotation des automates à l'insu de leur propriétaire, ce qui peut provoquer des incidents allant jusqu'à détruire la centrifugeuse.

A quoi bon ? Et bien, on comprend un peu mieux l'utilité de ce malware en se penchant sur ses cibles : les centrifugeuses visées par Stuxnet sont majoritairement utilisées par l'industrie du nucléaire dans les processus visant à enrichir l'uranium. De la même manière, le ver Stuxnet s'est propagé dans de nombreux systèmes à travers le monde, mais la grande majorité de ses cibles sont situées en Iran.

A l'époque de sa découverte, les spéculations vont bon train. L'Iran reconnaît rapidement qu'un ver informatique a causé des incidents sur son site de Natanz en fin d'année 2009. Le pays tente à l'époque d'accélérer son programme nucléaire, au grand dam de son voisin israélien et des Etats-Unis.

Mais il faudra attendre encore quelques années pour que la presse américaine obtienne la confirmation de ce que tout le monde soupçonnait déjà : les services secrets américains et israéliens sont bien à l'origine de la création de Stuxnet. Le logiciel malveillant ultra sophistiqué a été conçu pour freiner les efforts iraniens en retardant le développement de leur programme d'enrichissement de l'uranium.

A l'époque, c'est une première. Utiliser un logiciel pour venir saboter une installation industrielle d'un pays ennemi, c'est du jamais vu.

Et encore aujourd'hui, il est difficile de savoir si ce programme a bien atteint le but recherché. Les centrifugeuses iraniennes infectées ont bien été détruites, mais l'Iran soutient que cela n'a pas retardé ses progrès.

Mais Stuxnet a très certainement ouvert la voie en matière d'attaques informatiques menées par des Etats.

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZDTech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet. Je m’appelle Clarisse Treilles, et aujourd’hui je vous explique pourquoi l'intelligence artificielle n’a pas éradiqué les radiologues.

En 2016, le Britannique Geoffrey Hinton, l’un des pontes de l’IA, prédisait que les progrès de l’intelligence artificielle en médecine allaient faire rapidement disparaître le métier de radiologue. Non sans une pointe de provocation, il avait déclaré, je cite : “Dans cinq ans, le deep learning sera tellement performant qu’il ne sera plus utile de former des radiologues’’

Mais cinq ans après, cela ne s’est pas produit. Bien au contraire. Le Forum économique mondial fait même remarquer dans une étude parue en pleine pandémie de Covid-19 que le nombre de radiologues connaît toujours une croissance à deux chiffres depuis des décennies.

C’est donc que les humains demeurent indispensables pour diagnostiquer les fractures et les ballons de cocaïnes dans les intestins des trafiquants.

Bref, l’IA n’a pas fait disparaître le métier de radiologue, et de douanier, loin de là. Mais l'IA a quand même sacrément fait évoluer la pratique. Tendez l'oreille, je vous explique comment.

Déjà l’IA n’est pas exempte d'erreurs.

On ne peut pas se fier à 100% à des algorithmes pour interpréter des radios et poser les bons diagnostics, surtout quand les pathologies sont complexes ou rares.

Les techniques de machine learning nécessitent en effet des centaines de milliers voire des millions d’images de cas différents pour améliorer les algorithmes de détection. Et cela prend du temps.

Mais l’intelligence artificielle contribue bel et bien à faire évoluer la façon dont les radiologues travaillent. Jugez plutôt.

Dans un hôpital, par exemple, les algos permettent de faire le tri de premier niveau entre les cas les plus bénins et ceux qui méritent qu'un humain y jette un œil.

C'est très exactement le terrain de jeu de la startup française Milvue, dont zdnet a déjà parlé l’an passé.

Son IA s'occupe des radiographies de routine, ce qui permet aux radiologues de se concentrer sur des clichés qui montrent des pathologies plus complexes.

Alors, comment ça marche concrètement ? Milvue a développé un algorithme qui récupère les clichés radiographiques aux urgences, les interprète, et les met à disposition soit de l'urgentiste, soit du radiologue, en les classant en trois critères : les radiographies normales, les radiographies douteuses ou les radiographies considérées comme pathologiques.

Et cette IA a aussi été testée dans des spécialités bien plus pointues. Dans la détection du cancer du sein par exemple, les recherches sont prometteuses. La revue Radiology affirme que l’IA sera probablement d’une grande valeur dans l’interprétation des mammographies de dépistage.

La crainte de voir l'IA tuer le métier de radiologue s'est donc en grande partie dissipée à mesure que l'on comprend mieux les capacités de l'Intelligence artificielle. Et surtout, ce qu'il faut retenir de la prédiction de Geoffrey Hinton, c’est qu’il ne faut jamais faire une confiance aveugle dans les progrès technologiques.

Et voilà, normalement on a fait le tour du sujet. Pour en savoir plus, rendez-vous sur zdnet.fr. Et retrouvez tous les jours un nouvel épisode du ZDTech sur vos plateformes de podcast préférées.

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Bonjour à tous et bienvenue dans le ZD Tech, le podcast quotidien de la rédaction de ZDNet.fr. Je m’appelle Guillaume Serries et aujourd’hui je vous explique comment lutter contre la réunionite, surtout si vous êtes en train de revenir au bureau.

L'explosion du travail hybride ces dernières années a permis à de nombreux employeurs d'introduire une plus grande flexibilité pour leurs employés, de leur donner la liberté de travailler à domicile ou de venir au bureau comme bon leur semble.

Alors attention, le retour au bureau risque d'être un peu dur.

Une étude du cabinet Ascend2 objective quelque peu ces difficultés. 255 responsables RH d'entreprises américaines interrogés y évoquent des "signaux d'alarme" qui menacent d'entraver la productivité, l'engagement et la collaboration des employés sur le lieu de travail physique. Et le premier grief, c'est la persistance de la culture de la réunion.

41 % des RH interrogés la citent comme l'un des principaux obstacles à l'amélioration de l'expérience des employés. Il évoquent des réunions "trop longues, mal planifiées et peu ciblées".

Alors les auteurs de l'étude donnent une formidable astuce pour améliorer l'efficacité des réunions. Attention, c'est radical, écoutez bien.

"Un moyen infaillible d'améliorer les choses" disent-ils "est de donner aux gens plus d'autonomie sur les réunions auxquelles ils participent". Oui, vous avez bien entendu. Libre de participer, ou pas, aux réunions. Et vous verrez très vite les réunions importantes, ou pas.

Deux tiers des RH estiment que permettre aux employés de choisir les réunions auxquelles ils participent améliorerait la productivité.

Peut être parce que les RH eux même sont assez sceptiques quant à l'efficacité des réunions. 38 % d'entre eux jugent qu'il est très difficile de mesurer l'efficacité des réunions.

Reste qu'un bon point de départ est d'examiner la fréquence et la durée des

réunions que vous vous infligez.

Une réunion d'une heure peut-elle être réduite à 30 minutes ?

Une réunion quotidienne peut-elle passer à seulement deux fois par semaine ?

Les réponses à ces questions peuvent vous permettre de gagner bien du temps.

Autre astuce suggérée par les auteurs de l'étude, transformer les "réunions redondantes et inefficaces" en réunions individuelles. Oui, les one-to-one permettent d'avancer là ou des réunions de groupe mangent du temps souvent pour pas grand chose.

Bien sûr, oubliez les réunions en dehors des heures de travail, qui provoquent désengagement et épuisement professionnel.

Et là aussi, la réduction du nombre de réunions est essentielle. Pourquoi ? Parce que plus il y a de réunions pendant la journée, plus il y a de chances que d'autres soient organisées en dehors des heures de travail.

Et cela concerne évidemment aussi les visioconférence. Les appels vidéo doivent être traités de la même manière que les réunions physiques, c'est-à-dire que les organisateurs doivent se concentrer sur la durée, la fréquence et la nécessité absolue de ces appels en visio.

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