Une équipe de chercheurs des universités de Cambridge, University College London et de Gdansk (Pologne) a développé un nouveau protocole expliquant comment l'intrication quantique peut être recyclée pour améliorer l'efficacité des connections entre particules quantiques et nous rapprocher un jour, peut être, de la téléportation telle que conçue dans le domaine de la science fiction...

Au cours des 10 dernières années, la physique théorique a montré comment les intenses interactions générées entre particules telles que définies dans les lois de la physique quantique (intrication quantique), pouvaient détenir la clé de l'éventuelle téléportation d'informations. La physique quantique décrit le comportement des atomes et des particules, et l'intrication quantique représente l'état quantique de deux objets (électrons ou protons) qui doit être décrit globalement, sans pouvoir séparer un objet de l'autre, bien que ceux-ci puissent être spatialement séparés. Il existe ainsi une corrélation et une synchronisation entre les propriétés physiques observées des deux objets qui ne peuvent être considérés de façon indépendante, que ceux-ci soient côte à côte ou de part et d'autre d'une galaxie.

Initialement considérée comme impossible, une équipe de scientifiques a établi, en 1993, que la téléportation pouvait être réalisable en utilisant les lois de la physique quantique, et plus particulièrement en exploitant le phénomène d'intrication quantique pour transmettre des quantités d'information (qubits) sur des distances potentiellement très vastes, de facon quasi instantanée.

De précédents essais de téléportation ont mis en exergue deux types de problèmes :
- soit l'information transmise était brouillée et nécessitait des corrections du côté du récepteur ;
- soit l'information reçue n'avait pas besoin d'être corrigée mais nécessitait une telle quantité d'intrication quantique que chaque objet envoyé detruirait l'état d'intrication.

Bien que purement théorique, la recherche conduite par cette équipe internationale met en avant une solution selon laquelle l'état d'intrication quantique peut être recyclé, de telle façon que la passerelle entre les particules soit maintenue pour la téléportation d'objets multiples. L'équipe a également établi un protocole selon lequel de mutliples qubits peuvent être téléportés simultanément, bien que l'état d'intrication se dégrade proportionellement à la quantité d'informations transmises.

"Il y a des liens très étroits entre la téléportation et les calculateurs quantiques qui sont des systèmes exploitant la mécanique quantique pour effectuer des calculs qui ne seraient pas réalisables sur des ordinateurs classiques", a déclaré Sergii Strelchuk du Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics (DAMPT, Département de mathématiques appliquées et de physique théorique) de l'Université de Cambridge. "Construire un calculateur quantique est l'un des grands défis de la physique moderne, et il est attendu que ce nouveau protocole permette des avancées dans ce domaine".

Si le protocole mis au point par les chercheurs de Cambridge et de Gdansk est purement théorique, il est à noter qu'une équipe de chercheurs chinois a réussi, l'an passé, à téléporter des photons sur une distance de 143 km. Si la téléportation d'informations par de simples atomes est réalisable avec les technologies actuelles, la téléportation de grands objets ou d'humains relève cependant encore du domaine de la science fiction !

BE Royaume-Uni numéro 120 (11/04/2013) - Ambassade de France au Royaume-Uni / ADIT - http://www.bulletins-electroniques.com/actualites/72773.htm

On pourra lire sur ce sujet de la téléportation "Le secret de l'amibe".

50 000 anglais ont voté. Ils ont élu la découverte de la machine universelle de Turing comme la plus grande découverte scientifique du XXème siècle au Royaume-Uni.

Viennent ensuite:

La découverte de la forme de la Mini, avancée majeure dans la conception automobile

La découverte de la technique de christallographie à rayons-X

La découverte des pulsars

La suite est ICI et elle concerne les domaines scientifiques suivants: Biologie, Chimie, Informatique,  Ingéniérie,  Géologie,  Mathématique, Médecine et  Physique.

Interessons-nous aux découvertes mathématiques:

Nous trouvons en première position, la démonstration du théorème de Fermat par Andrew Wiles. Vient ensuite la découverte du radar, la prédiction de l'existence d'anti-matière, la méthode des éléments finis, les modélisations mathématiques des écosystèmes, la  stabilité de l'évolution...

La suite est ICI.

En ce qui concerne le futur, seule la conception du moteur Sabre apparait aujourd'hui dans ce domaine.

D'après un rapport commissionné auprès de Deloitte par l'Engineering and Physical Research Council (EPSRC, Conseil de recherche en ingénierie et sciences physiques) et visant à évaluer les bénéfices économiques de la recherche en sciences mathématiques conduite au Royaume-Uni, il ressort que 10% des emplois à l'échelle du pays découlent des sciences mathématiques, et en 2010, la recherche dans le domaine a généré 208 Md£, en termes de valeur ajoutée brute, pour l'économie du pays.

La recherche en mathématiques

Il n'existe pas une définition unique de la recherche en sciences mathématiques (RSM). Dans le cadre de cette étude cependant, Deloitte a considéré comme RSM toute recherche de haut niveau, conduite au sein des institutions académiques, des centres de recherche, du secteur privé et du gouvernement, qui permet d'accroître la connaissance mathématique d'ores et déjà accumulée. Tel que reconnu dans la revue internationale des sciences mathématiques de 2010, le sujet englobe une grande variété de disciplines, au nombre desquelles : algèbre, analyse, mathématiques discrètes et combinatoires, équations différentielles, système dynamique et complexité, mécanique des fluides, géométrie et topologie, logique et fondations, physiques mathématiques, théorie des nombres, analyse numérique, probabilités et statistiques.

De plus, les mathématiques sont connectées à nombre d'autres disciplines scientifiques telles l'informatique, l'ingénierie, la physique, la biologie, les sciences des matériaux et la médecine. Les sciences sociales (économie et psychologie) utilisent de plus en plus d'outils développés par la RSM.

La RSM est présente dans notre vie de tous les jours, que nous en ayons conscience ou non. Les smartphones par exemple utilisent l'algèbre linéaire pour maximiser la quantité d'informations qui peut être transmise sur un spectre limité ; des modèles mathématiques prédisant les conditions climatiques ont été utilisés pour permettre aux avions de voler à nouveau après l'éruption du volcan islandais en 2010 et le nuage de cendres qui en a découlé ; la mécanique des fluides est utilisée dans le domaine de la santé pour mieux comprendre certaines maladies sanguines ; les mathématiques sont également présentes derrière les effets spéciaux des derniers films hollywoodiens ; et les performances des athlètes olympiques ont bénéficié d'outils et de techniques mathématiques tels la dynamique inverse. Par conséquent, en termes d'emploi, les mathématiques ne sont pas limitées à certains secteurs de l'économie ou à certaines industries. Ainsi par exemple, le secteur de l'agriculture emploie des ingénieurs chimistes qui font appel à la RSM lorsqu'il s'agit de problèmes de fertilisation des sols.

La diversité de la RSM et le fait que les mathématiques sont présentes dans tous les secteurs de l'économie et de l'industrie, font de l'estimation de leur contribution à l'économie d'un pays un exercice très complexe. Cet exercice est d'autant plus compliqué par le facteur temps : comme pour toute recherche, il y a en effet souvent un écart de temps important entre la recherche effectuée et son impact sur l'économie. Une idée mathématique initialement considérée comme purement abstraite peut s'avérer avoir, dans le futur, de véritables applications.

Objectifs de l'étude et approche

Tel que défini d'un commun accord avec l'EPSRC, cette étude menée par Deloitte s'intéresse à l'impact économique de la RSM en 2010 grâce à la mesure de deux facteurs :
- le nombre d'emplois attribués à la RSM ;
- la valeur ajoutée brute attribuée à la RSM.

Les données ont été collectées à partir de différentes sources publiques, dont l'Office of National Statistics (ONS, Bureau national des statistiques) et le Department of Business, Innovation and Skills (BIS, ministère des entreprises, de l'innovation et des compétences). Pour quantifier l'impact économique de la RSM, une approche en trois parties a été adoptée :
1. identification des emplois directement impliqués dans la génération et l'application de la RSM. Fondée sur une bibliographie extensive, une étude du devenir des étudiants diplômés et divers commentaires de parties prenantes, 70 professions ont ainsi été identifiées ;
2. allocation de ces professions dans les quelques 600 différents secteurs de l'économie britannique ;
3. application d'un modèle input-output (analyse entrée-sortie) pour calculer la valeur ajoutée brute attribuable à la RSM. Cette analyse permet de prévoir l'influence des changements dans un secteur d'activité particulier ou des changements de consommation sur le reste de l'économie.

En plus de cette approche quantitative, une analyse qualitative est effectuée sur le rôle de la RSM dans l'économie britannique.

Le paysage mathématique au Royaume-Uni

Pour calculer l'impact quantitatif de la RSM au Royaume-Uni, il convient dans un premier temps de placer les résultats dans le contexte approprié et de considérer l'impact dans l'actuel paysage de la RSM et en fonction des circonstances et tendances économiques plus larges.

Dans son Plan for Growth (plan pour la croissance) publié par le Treasury et le BIS en mars 2011, le gouvernement observe que "l'accès à une main d'oeuvre qualifiée, en particulier en sciences, technologie, ingénierie et mathématiques, est vital" pour un certain nombre de secteurs identifiés en temps que moteurs de la croissance, au rang desquels la fabrication avancée, les sciences de la vie, les services financiers, l'énergie verte et les services non-financiers. Il n'est par conséquent pas étonnant que l'étude des mathématiques et des disciplines associées demeure populaire au Royaume-Uni.

Le pays est en effet largement reconnu pour sa RSM de classe mondiale, tel que le montrent les chiffres suivants :
- avec 3,9% de la population mondiale de chercheurs et 3% de la dépense mondiale brute en R&D, le Royaume-Uni produit 6,4% de tous les articles dans le domaine des sciences mathématiques ;
- ces articles sont utilisés à hauteur de 9,4%, représentent 10,9% des citations, et 14% des 1% d'articles les plus cités.

Il ressort donc de ces chiffres que les chercheurs en RSM au Royaume-Uni produisent plus d'articles par chercheur et que ces articles sont plus lus que ceux d'autres pays. Le pays rivalise avec les Etats-Unis en tant que leader mondial dans le domaine de la RSM et se situe loin devant les autres pays européens. L'excellence mathématiques britannique est due à sa diversité (en termes de domaines, taille de groupes et taille d'institutions) et sa distribution géographique. De plus, les chercheurs académiques participent activement à des collaborations multidisciplinaires impliquant des problèmes importants et complexes et sont des partenaires précieux pour l'industrie.

Comment la RSM peut bénéficier à l'économie britannique

Cette partie de l'étude est une analyse qualitative, fondée sur une recherche bibliographique et la recherche de cas d'étude. Il ressort de cette étude que la RSM peut influencer l'économie du pays de trois façons distinctes :
- meilleure compréhension des données et du monde environnant ;
- protection de la société ;
- prévision, incertitudes et procédés d'optimisation.

Meilleure compréhension des données

L'une des façons les plus classiques pour la RSM d'avoir un impact sur l'économie d'un pays est le traitement et la compréhension de données brutes. Au niveau le plus fondamental, il peut s'agir tout simplement de la collecte de données par l'ONS, dans le cadre d'un recensement par exemple, et de mettre ces données à la disposition du gouvernement et du secteur privé pour qu'ils puissent en tirer leurs propres conclusions. La RSM peut aussi développer des outils et techniques permettant aux individus et aux entreprises de découvrir de nouvelles relations et opportunités qui auraient pu demeurer obscures ou cachées.

En allant plus loin dans la réflexion, des algorithmes développés par des chercheurs peuvent aider les entreprises à gagner en compétitivité via une amélioration de leur efficacité, le développement d'une meilleure compréhension des clients, des procédés améliorés et la réduction des barrières à l'entrée sur le marché. Ceci peut, à son tour, améliorer la croissance économique et la prospérité. De tels algorithmes existent dans nombre d'industries et de secteurs économiques (finance, veille économique, aéronautique, production). Il semblerait que 60% des organisations du secteur privé soient de l'avis que l'utilisation de l'analyse de données soit le facteur le plus important pour accroître la croissance des entreprises britanniques.

Protection de la société

La RSM peut influencer de façon positive les domaines tels que la santé, les techniques d'information et de communication, et la sécurité, qui, à leur tour, peuvent contribuer à promouvoir le bien-être économique et social. Ainsi, dans le secteur pharmaceutique par exemple, des statisticiens sont impliqués dans la conception d'essais cliniques pour de nouveaux médicaments. Les statistiques jouent en effet un grand rôle dans ce domaine et des statisticiens sont employés dans tous les domaines de la R&D, de l'identification initiale de molécules potentiellement thérapeutiques à la conception d'essais cliniques, en passant par la fabrication de produits pharmaceutiques.

Des modèles mathématiques sont également de plus en plus utilisés dans le secteur de la santé publique et représentent des collaborations entre mathématiciens, biologistes, cliniciens et décideurs et utilisent une grande variété de techniques permettant de définir des scénarios du type "et si jamais..."

Sécurité Internet

D'après un rapport de 2012, 93% des grandes entreprises ont déclaré avoir eu, courant 2012, des incidents en termes de sécurité informatique, soit une augmentation de 21% par rapport à 2008. La sécurité Internet offre de nouvelles opportunités de recherche et d'analyse pour la RSM, faisant appel aux probabilités, algorithmes, théorie de la complexité et théorie des nombres.

Il ressort de cette étude qualitative que l'économie britannique peut bénéficier de la RSM de plusieurs façons :
- en construisant une infrastructure de l'information sur laquelle comptent de nombreuses entreprises et individus ;
- en apportant les outils et techniques nécessaires à l'analyse et l'interprétation de larges jeux de données ;
- en oeuvrant pour le bien public via la modélisation d'impacts de risques naturels ou dans le cadre de test de médicaments ;
- en contribuant à la sécurité nationale via des outils de sécurisation des données ;
- en créant des prévisions robustes pour faire face aux incertitudes et permettre une meilleure planification ;
- en optimisant les procédés pour accroître l'efficacité.

Contribution économique directe de la RSM

Cette analyse quantitative de la contribution de la RSM à l'économie du pays est fondée sur une analyse entrée-sortie, utilisée pour estimée la valeur ajoutée brute attribuée à la RSM.

L'analyse suggère ainsi que 2,8 millions d'individus sont directement impliqués dans la génération et l'application de RSM au Royaume-Uni en 2010. Ces personnes se retrouvent dans tous les secteurs de l'économie, mais les cinq employant le plus de personnes dans ce domaine sont les services informatiques, l'administration publique et la défense, les activités en lien avec l'architecture et la consultance technique, la cons-

truction et l'éducation. En termes de pourcentage d'emplois liés à la RSM par secteur d'activité, l'analyse suggère que dans les secteurs de la R&D, des services informatiques et des avions et vaisseaux spatiaux, bien plus de la moitié des emplois sont directement impliqués dans la génération et l'application de la RSM. Même dans des domaines tels la production et la distribution d'électricité, les instruments médicaux et de précision, les assurances et les fonds de pension, les sciences mathématiques comptent pour plus du quart des emplois, en 2010.

La mesure utilisée par Deloitte pour évaluer la contribution de la RSM à l'économie britannique est la valeur ajoutée brute, telle que définie précédemment. L'analyse conduite suggère que la valeur ajoutée brute attribuable à l'application et à la génération directes de la RSM au Royaume-Uni en 2010 est d'approximativement 208 Md£, soit 16% du total de la valeur ajoutée brute britannique. Le contributeur le plus important est le secteur financier, qui compte pour 27 Md£ en 2010, suivi par les services informatiques, l'industrie pharmaceutique, la construction et l'administration publique.

Measuring the economic benefits of mathematical science research in the UK, Final report, November 2012

Maggy Heintz

BE Royaume-Uni numéro 120 (11/04/2013) - Ambassade de France au Royaume-Uni / ADIT - http://www.bulletins-electroniques.com/actualites/72774.htm

Une étude menée par Kou Murayama de l'université de Munich et Rudolf vom Hofe de l'université de Bielefeld réalisée sur un échantillon de 3530 élèves de collège suivis pendant 6 ans, intitulée "Predicting Long-Term Growth in Students Mathematics Achievement: The Unique Contributions of Motivation and Cognitive Strategies" est très instructive.

Cette recherche montre comment la motivation (perception de contrôle, motivation intrinsèque, et motivation extrinsèque), les stratégies d'apprentissage ( stratégies profondes et de surface), ainsi que l'intelligence prédisent l'accroissement sur le long terme de la réussite des étudiants en mathématiques sur 5 ans. Les données sont issues de 6 vagues longitudinales ( Grades 5 à 10), moyenne d'âge 11,7 ans) utilisant un modèle exponentiel de croissance latente ( Exponential curve growth modeling) pour analyser la croissance de la réussite.

Les résultats ont montré que le niveau initial de réussite était fortement lié à l'intelligence, qui avec la motivation et les stratégies d'apprentissage expliquent la variance additionnelle (dispersion des résultats). En outre, l'intelligence n'est pas corellée avec l'augmentation de la réussite tout au long des années, alors que la motivation et les stratégies d'apprentissage sont des prédicteurs de cette croissance. Ces découvertes mettent en lumière l'importance de la motivation et des stratégies d'apprentissage pour faciliter le développement des compétences mathématiques des adolescents.

Plusieurs points sont à noter.

Les stratégies d'apprentissage de surface (Exemple: Pour les problèmes de maths, je mémorise les étapes de la bonne solution) sont corrélées négativement alors que les stratégies d'apprentissage de profondeur (Exemple: quand je révise pour les examens, j'essaye de faire des liens avec d'autres parties des mathématiques) sont corrélées positivement  à la réussite sur le long terme. Il est possible que ces stratégies d'apprentissage de surface, adaptées à certaines tâches et au début de l'apprentissage, interfèrent négativement par la suite.

La motivation extrinsèque ( Exemple: En maths je travaille pour avoir de bonnes notes) n'est en mesure que de prédire le niveau initial et non l'évolution  de la réussite alors que la motivation intrinsèque  (Exemple: Je fais beaucoup d'efforts en maths, parce que je suis interessé par le sujet) et la preception de contrôle (Exemple: Quand je fais des maths, plus j'essaye, plus je réussis) le font.

Cependant, l'utilisation de stratégies d'apprentissage de profondeur et la présence d'une motivation intrinsèque sont sans rapport avec une réussite simultanée. Les élèves disposant d'une forte motivation intrinsèque sont moins concernés par la réussite aux examens que les autres. Bien qu'elle produise des effets positifs sur le long terme, elle n'est pas liée à la performance du moment. L'apprentissage en profondeur est quant à lui lié à une élaboration sémantique qui la place dans un processus lent d'apprentissage et qui peut être couteux si le temps est limité.

L'intelligence n'a aucune corrélation avec l'accroissement de la réussite.

L'étude a mis en évidence l'effet Matthieu (mécanisme selon lequel les plus favorisés tendent à accroître leur avantage sur les autres) et a montré qu'il était lié à la structure du système scolaire allemand ( Hauptschule, Realschule, Gymnasium).

Prouver, à travers l'observation de millions d'individus, que le profil psychologique d'une personne influence son comportement et la structure de son réseau social... Pas facile! C'est pourtant ce qu'a accompli une équipe interdisciplinaire de chercheurs issus des universités de Namur, Cambridge et Lyon.

Les chercheurs en psychologie tentent depuis longtemps de déterminer, par des expériences et des observations, comment la psychologie d'une personne influence son comportement et sa sociabilité. Cet objectif s'est longtemps heurté à des contraintes matérielles, les études se limitant souvent à de petits échantillons souvent peu représentatifs. "Les réseaux sociaux virtuels se sont dès lors présentés comme une aubaine. Cependant, jusqu'ici, les études qui les utilisent prenaient peu en compte la dimension personnelle : le réseau est formalisé et chacun de ses membres est un noeud du réseau comme un autre, interchangeable. L'objectif était donc de faire une expérience permettant de relier les deux aspects du problème: le quantitatif et le qualitatif" explique Renaud Lambiotte, professeur au Département de mathématique et membre du centre de recherche naXys.

L'apport des systèmes complexes

La recherche tire avantage de données récoltées par une équipe de psychologues de l'Université de Cambridge, qui propose depuis plusieurs années des tests psychologiques via Facebook. Au début du questionnaire, les personnes sont invitées à autoriser, si elles le souhaitent, l'utilisation de leurs données à des fins scientifiques. 40 à 45% des participants ayant répondu favorablement, l'échantillon comporte plusieurs millions d'individus offrant des informations sur leur profil psychologique et leur comportement social.

"Avec les réseaux sociaux, les sciences sociales et psychologiques ont donc trouvé leur terrain d'expérience ! Cela me paraît important de se confronter avec l'expérience pour essayer d'y trouver des règles sous-jacentes. Pour analyser ces grands ensembles de données complexes, nos algorithmes sont bien utiles" explique Renaud Lambiotte.

Ces algorithmes, qui relèvent d'un travail à la croisée de la théorie des graphes, des systèmes dynamiques et de la statistique, favorisent en effet l'analyse et la visualisation de grandes quantités de données. Pour cette nouvelle recherche, une méthode a été mise au point, en collaboration avec des informaticiens de l'Université de Lyon, pour synthétiser de manière automatique la structure du réseau des utilisateurs de Facebook, en identifiant les différents cercles (d'amis, de collègues, etc.) auxquels ils appartiennent. Les chercheurs ont dès lors pu étudier si cette structure communautaire présente des spécificités s'expliquant par le profil psychologique de la personne.

Se fondre dans la masse ou faciliter le contact

L'étude montre qu'une personne extravertie a, en moyenne, plus d'amis qu'une personne introvertie, comme on peut s'y attendre. Mais elle démontre surtout, et c'est inédit, que le niveau d'extraversion d'une personne, tel que mesuré à partir du questionnaire en ligne, est corrélé avec la manière dont son entourage est organisé. Un introverti a tendance à s'insérer dans un grand groupe et à se fondre dans la masse. Un extraverti par contre n'hésite pas à intégrer une multitude de petits groupes et à servir de contact entre ces personnes qui ne se connaissent pas.

Cambridge également pour les étudiants

La collaboration du professeur Lambiotte avec l'Université de Cambridge concerne également ses étudiants. Ainsi, dans le cadre de leur travail de fin d'études 2011-2012, les étudiants de master en sciences mathématiques à finalité spécialisée (entreprise) ont travaillé, à partir de données semblables, et développé un algorithme de recommandation. Ils ont dès lors créé un site où l'on peut, en fournissant ses données Facebook, avoir des conseils pour les cadeaux à acheter à ses amis : http://www.giftmefive.eu

Source : http://www.bulletins-electroniques.com/actualites/71129.htm