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Des voix du milieu du poker dénoncent la « robotisation » du jeu, pointant du doigt la Game Theory Optimal (GTO), une approche mathématique visant à déterminer les décisions optimales dans chaque situation. Albert Sebag, chroniqueur au magazine Live Poker, et Daniel Riolo, rédacteur en chef du Point, critiquent la prépondérance de ces modèles mathématiques qui, selon eux, éloignent le poker de ses fondamentaux émotionnels et psychologiques.

En réponse, Guillaume Diaz, consultant Winamax, a entrepris d'expliquer précisément comment fonctionne le GTO et son rôle dans la stratégie moderne du poker. Ce débat révèle une fracture dans la communauté pokeristique : entre ceux qui craignent une dés humanisation du jeu par les mathématiques et ceux qui y voient une évolution naturelle vers une compréhension plus rationnelle et équilibrée du jeu.

Joe Bertony, né en Corse en 1922, a d'abord intégré la marine française pour étudier le génie maritime avant d'être recruté comme agent espion. Pendant la Seconde Guerre mondiale, il a mené des opérations pour la France, arrêté deux fois par la Gestapo mais parvenu à s'échapper à chaque fois. À la fin de la guerre, il a été décoré de la Croix de guerre par le Général de Gaulle.

Après la guerre, Bertony s'envole pour l'Australie en 1953. Appelé par l'architecte Manuel Hornibrook sur le chantier de l'Opéra de Sydney, il rédige à la main environ 30 000 équations mathématiques pour assurer la stabilité des immenses arches du bâtiment. Chacune de ses équations a été vérifiée et confirmée correcte par l'ordinateur IBM 7090, alors l'un des plus puissants au monde. Le monument iconique est achevé en 1973, après seize années de construction.

Homme aux multiples facettes, Bertony était aussi passionné de gastronomie française, de vin et de voitures allemandes. Il a roulé en BMW électrique jusqu'à l'âge de 97 ans et a fait don de ses calculs historiques au Musée des arts appliqués et de la technologie de Sydney avant son décès le 7 avril.

L'industrie de la mode fait massivement appel aux mathématiques et à l'intelligence artificielle pour optimiser sa production et son marketing. Zara emploie autant de mathématiciens que de designers : en croisant données de ventes avec tendances traquées par reconnaissance visuelle, l'enseigne crée et distribue des répliques de produits en seulement 15 jours. Ce modèle de fast fashion totalement automatisé, mêlant data, IA et robotique, contraste avec l'approche du luxe, qui utilise les données pour affiner sa communication et cibler une audience plus large via les réseaux sociaux.

Les marques de luxe font appel à des start-up spécialisées (Launchmetrics, Heuritech, Linkfluence) pour analyser tendances de défilés, commentaires sociaux et images Instagram, créant ainsi un profil complet de leur audience. Plus inusité encore, certaines collaborent avec Emotiv, leader des systèmes mesurant l'activité cérébrale par électroencéphalographie, afin de comprendre comment se forment les préférences et ce qui motive les décisions d'achat. Cependant, des experts soulignent que l'irrationalité, la créativité et la magie restent essentielles au luxe : les données ne peuvent à elles seules générer l'émotion et l'engagement que recherchent les marques haut de gamme.

Le chiffrement des données est un processus fondamental de sécurité informatique qui transforme les informations en texte chiffré inaccessible sans la clé appropriée. Utilisé à la fois par les entreprises et les particuliers, il protège la confidentialité pendant le stockage et la transmission (notamment sur internet et dans les applications de messagerie comme WhatsApp). Les algorithmes modernes permettent également de vérifier l'authenticité et l'intégrité des messages.

Deux catégories principales de chiffrement existent : le chiffrement symétrique, où une même clé encode et décode les données (rapide mais nécessite de distribuer la clé), et le chiffrement asymétrique, qui utilise une clé publique partageable et une clé privée secrète (plus sécurisé mais plus lent). Les systèmes pratiques combinent les deux pour optimiser vitesse et sécurité.

Les algorithmes actuels (AES, RSA, Twofish) remplacent le standard obsolète DES. Leur résistance dépend de la longueur des clés : les attaques par force brute deviennent impraticables avec de longues clés, tandis que d'autres approches exploitent des failles d'implémentation ou des faiblesses mathématiques intrinsèques du chiffrement lui-même.

Depuis janvier 2019, les grandes entreprises doivent publier un index d'égalité femmes-hommes basé sur cinq critères mathématiques dont l'écart de rémunération (40 points) et l'écart de répartition des augmentations. Metro France, par exemple, a obtenu 93 % en combinant extractions SAP et retraitement Excel avec macros. Les délais de publication étaient serrés : dès septembre 2019 pour les 250+ salariés, mars 2020 pour les 50+.

La complexité du calcul réside dans la gestion des données. Les entreprises peinent à structurer correctement leurs bases : absences de champs distincts pour classer les augmentations, absence de classification professionnelle adaptée. Metro reconnaît comparer « des choux et des carottes » en regroupant des cadres informatiques et d'entrepôt dans la même classe, avec des niveaux de rémunération indépendants du genre.

Eurodécision développe des modèles mathématiques d'optimisation pour affiner cette analyse : au lieu de simples moyennes, l'approche intègre la planification, les métiers, les compétences et les dossiers individuels. L'enjeu dépasse l'égalité de genre pour questionner l'équité globale des salaires, détectant par algorithme les écarts non expliqués par des facteurs objectifs.

Le texte présente le tueur du Zodiaque comme l'un des criminels les plus célèbres du XXe siècle, ayant commis au moins cinq meurtres confirmés et revendiqué plus de 37 crimes via des messages cryptiques adressés à la presse et la police. Malgré des décennies d'enquête et de nombreuses pistes, son identité reste non élucidée.

Cependant, l'article ne fournit aucune information sur le rôle réel de l'intelligence artificielle, les méthodes cryptographiques mises en oeuvre, les algorithmes d'analyse ou comment l'IA contribue à résoudre cette affaire. Le titre promet une exploration du rôle de l'IA mais le contenu fourni ne contient aucun élément mathématique ou technique substantiel.

Mo Gawdat, Chief Business Officer de Google [X], théorise le bonheur à travers une formule mathématique présentée dans son livre Solve for Happy. Selon lui, les humains naissent heureux par défaut, mais accumulent des couches de malheur en grandissant. Le problème central : notre cerveau génère 60 à 70 % de pensées négatives quotidiennes, et surtout, nos cerveaux sont affectés par six grandes illusions modernes (pensée, soi, savoir, temps, contrôle, peur) et sept « angles morts » (filtres, suppositions, prévisions, souvenirs, étiquettes, émotions, exagération) qui déforment notre vision de la réalité.

Gawdat identifie cinq vérités ultimes permettant de sortir de ce piège : l'instant, le changement, l'amour, la mort et la création. Il observe aussi que le bonheur varie culturellement : en Occident, on confond bonheur et divertissement consumériste, tandis qu'en Colombie, Inde ou Kenya, les gens se concentrent sur ce qu'ils possèdent plutôt que sur ce qui manque. Son approche place l'équilibre personnel et l'acceptation du contrôle limité au coeur d'une vie paisible et contentement.

En France, le décrochage des femmes dans les carrières scientifiques reste flagrant : elles ne représentent que 28 % des chercheurs, alors qu'au lycée, les classes scientifiques sont équilibrées en termes de genre. Cette disparité interroge les obstacles rencontrés après le baccalauréat.

Pour y remédier, la fondation L'Oréal a lancé le 12 octobre la campagne digitale #NowYouKnow, composée de six vidéos YouTube diffusées sur deux mois. Le format original mise sur la rencontre entre une influenceuse et une scientifique, afin de rendre les carrières scientifiques plus visibles et attrayantes auprès du jeune public.