Longtemps confinée à l’observation ou à la spéculation, la chimie s’est radicalement transformée au contact de la physique et de l’informatique. Il est désormais possible d’expliquer et de prédire le déroulement d’une transformation chimique grâce aux techniques de modélisation. Je montrerai comment cette (r)évolution, récompensée par le Prix Nobel de chimie en 2013, joue dorénavant un rôle fondamental dans des domaines aussi variés que la catalyse industrielle ou la biologie thérapeutique.
Mot(s) clés libre(s) : chimie, virtuel, éprouvette, moléculaire, physique, alchimique, quantique, mécanique, biologie, modélisation

La médecine est une science mais c'est aussi un art, un art de l'action. Mais pour agir, pour exercer cet art, il faut souvent voir le "caché". Cette réalité cachée est souvent très abstraite, mais elle peut être modélisée et représentée. Les nouvelles technologies ont rendu possible ces opérations. Buffon disait que le corps d'un animal possède un "moule", un moule interne, abstrait, qu'il est difficile de voir. C'est à partir de cette notion de "moule" que l'on peut commencer à travailler sur les observables cachés. Ce travail peut s'effectuer à plusieurs niveau : au niveau du gène, de la cellule, de l'organe, de l'individu et de la population. Chaque niveau d'observation apporte un niveau d'informations supplémentaire et permet de comprendre les mécanismes biologiques.
Mot(s) clés libre(s) : expression génétique, information cachée, mécanisme biologique, modélisation, nouvelles technologies, observation, représentation scientififique, simulation de thérapie

La vie artificielle recouvre un ensemble de réalisations principalement informatiques et robotiques tentant d'incarner dans un matériel non biochimique les processus inhérents au vivant. Parmi ces processus on retrouve des fonctionnalités dites " émergentes ", des processus d'interactions sensori-moteurs avec l'environnement, et des mécanismes évolutifs soit " d'apprentissage " soit " néo-Darwinien ". Sa finalité est triple, d'abord offrir aux biologistes ou chimistes des environnements informatiques qu'ils pourraient facilement paramétrer de manière à simuler les processus naturels qu'ils étudient. Ensuite découvrir de nouvelles lois comportementales propres à ces systèmes à un niveau d'abstraction tel que ces lois s'appliqueraient à un ensemble de systèmes biologiques, par exemple le nombre d'attracteurs comme une fonction du nombre d'unités composant ces systèmes, la tendance intrinsèque à faire émerger des sous-systèmes auto-maintenus ou finalement l'incroyable complexité qui peut apparaître à un certain niveau d'observation de ces systèmes alors qu'au niveau juste en-dessous les mécanismes décrits sont élémentaires. Finalement la nature ayant toujours inspiré l'ingénieur, la dernière motivation est l'apprentissage de nouvelles méthodologies pour la conception d'artefacts de type robotique ou informatique. Généralement, là encore, l'idée est d'utiliser l'informatique pour sa force brute et sa capacité intrinsèque à essayer en un minimum de temps des combinaisons quasi infinies de possibles solutions à un problème, jusqu'à trouver malgré la simplicité de la procédure une solution complexe et inattendue à ce problème. Quelques exemples d'applications comme des robots autonomes, des systèmes de routage sur Internet (inspiré des fourmis), des protections informatiques (inspiré du système immunitaire) seront illustrés.
Mot(s) clés libre(s) : apprentissage, émergence, interaction avec l'environnement, mécanisme biologique, modélisation, réseaux neuronaux, robotique, simulation, systèmes complexes, vie artificielle