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The Imitation Game, prochain film de Benedict Cumberbatch, raconte l'histoire d'Alan Turing, mathématicien de génie considéré comme père de l'informatique et de l'intelligence artificielle. Turing a brisé le code secret Enigma qui permettait aux sous-marins allemands de dominer l'Atlantique, ce qui aurait permis d'abréger la Seconde Guerre mondiale de deux ans et de faciliter le Débarquement en Normandie.

Les premières bandes-annonces révèlent un biopic historique soigné mettant en scène Cumberbatch dans un rôle de génie cérébral, avec des thèmes incluant l'espionnage, les conflits internes et le lourd secret personnel de Turing. Le film explore aussi sa condamnation après-guerre pour homosexualité, sa castration chimique et son suicide en 1954.

Réalisé par le Norvégien Morten Tyldum et distribué par les Weinstein (réputés pour les campagnes aux Oscars réussies), le film bénéficie d'une distribution prestigieuse incluant Keira Knightley en tant que Joan Clarke. The Imitation Game doit ouvrir le festival du film de Londres le 8 octobre.

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Le Trading Haute Fréquence (THF) représente une transformation radicale des marchés financiers : des ordres boursiers circulen désormais à l'échelle planétaire en fractions de secondes, inaccessibles aux investisseurs humains classiques. Ce système repose entièrement sur des algorithmes sophistiqués et des ordinateurs haute performance, plaçant mathématiques et informatique au coeur des décisions d'investissement.

Cette évolution soulève des questions fondamentales sur le fonctionnement de ces systèmes, leur fiabilité et les risques systémiques qu'ils peuvent générer. Frédéric Abergel, mathématicien à l'École Centrale Paris et directeur du Laboratoire de Mathématiques Appliquées aux Systèmes, apporte l'expertise technique nécessaire à la compréhension de ces mécanismes, tandis qu'Alexandre Laumonier, anthropologue spécialiste des marchés financiers, offre une perspective critique sur les enjeux sociaux et culturels du THF.

Une équipe de chercheurs a mis au point une solution mathématique au problème du décalage horaire, publiée en avril dans PLOS Computational Biology. Leurs travaux reposent sur la compréhension du rôle crucial de la lumière—en particulier la lumière bleue—dans la régulation de nos rythmes circadiens, cette horloge biologique de 24 heures qui gouverne le sommeil, la température corporelle et bien d'autres fonctions.

En s'appuyant sur des modèles mathématiques éprouvés décrivant les rythmes circadiens humains, les chercheurs ont découvert qu'un réajustement rapide ne nécessite que deux types d'exposition lumineuse : l'obscurité complète et la lumière brillante. Cette théorie a permis de calculer des programmes d'ajustement personnalisés pour plus de 1000 décalages horaires possibles.

Cette recherche a débouché sur l'application « Entrain », conçue par Olivia Walch de l'université du Michigan. L'utilisateur renseigne son horaire habituel de sommeil et sa destination, et l'application génère un programme détaillé indiquant les moments optimaux d'exposition à la lumière ou au contraire d'obscurité. Les chercheurs recommandent l'usage de lunettes teintées rose pour bloquer la lumière bleue en cas de besoin, ou de lampes de luminothérapie pour augmenter la lumière.

L'apprentissage automatique (machine learning) émerge comme un paradigme dominant en informatique, fondé sur une observation clé : l'association de données massives et d'algorithmes d'apprentissage relativement simples permet de résoudre des problèmes autrefois jugés inaccessibles. Des exemples spectaculaires illustrent cette transformation : le système Watson d'IBM capable de diagnostiquer des cancers au Memorial Sloan Kettering, ou les véhicules autonomes développés par Google.

Contrairement à l'approche classique qui cherche à modéliser explicitement les mécanismes causaux, le machine learning adopte une stratégie différente : découvrir des corrélations significatives dans les observations pour construire un modèle prédictif. Cette approche alimente des applications variées et souvent invisibles : analyse prédictive du panier d'achat, détection de fraude bancaire, reconnaissance optique de caractères, reconnaissance faciale, traduction automatique ou analyse de sentiments.

Le texte expose les fondements mathématiques du machine learning supervisé selon un triptyque : définir une représentation des prédictions possibles, évaluer leur qualité, puis optimiser pour trouver la meilleure solution. Bien que l'article soit inachevé, il établit clairement que cette capacité à prédire à partir de données observées marque une rupture dans la façon de concevoir et déployer les systèmes informatiques.

ConvertAll est un convertisseur d'unités de mesure gratuit et accessible, capable de gérer plus de 400 unités différentes. Son interface intuitive demande simplement de sélectionner l'unité de départ et celle souhaitée en résultat.

L'outil se distingue par sa fonction « Unit Finder » qui classe les unités par type, et surtout par sa capacité à combiner les unités entre elles (par exemple km/h ou g/mol). Sa validation intelligente détecte les conversions incompatibles et prévient les erreurs de calcul grossières, en faisant un compagnon utile pour les scientifiques, ingénieurs et étudiants.