🔑 Les points clés à retenir sur l’Intelligence Artificielle :
Définition de l’Intelligence Artificielle ou IA : Plusieurs définitions, plusieurs approches, plusieurs courants de pensée, plusieurs disciplines, plusieurs sous-domaines…
Types d’IA : Il existe plusieurs types d’IA, notamment l’IA faible (ANI) qui est spécialisée dans des tâches spécifiques, et l’IA forte (AGI) qui possède une intelligence générale similaire à celle des humains. L’IA superintelligente (ASI) est une forme hypothétique d’IA extrêmement avancée.
Applications de l’IA : L’IA est utilisée dans divers domaines, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la robotique, la santé, les transports, la finance, la cybersécurité, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, et bien d’autres.
Le Concept d'Intelligence Artificielle - IA
Poser le concept d’Intelligence Artificielle c’est avant tout s’interroger sur, ce que les machines sont capables de faire, sur ce que l’on est capable de leur apprendre, ce qui fait de nous des humains, ce que l’humain peut/doit apporter aux machines, ce que les machines peuvent apporter aux humains, ce que serait un être artificiel doté d’humanité, de conscience et sur l’impact d’une telle évolution pour l’humanité et pour notre société.
L’approche du concept d’Intelligence Artificielle est alors multiple : scientifique, philosophique, métaphysique, cognitive, comportementales, éthique ou sociétale. Ces différentes approches se complètent pour former une compréhension complète de l’IA en tant que domaine d’étude et de développement.
L’IA est à la fois un champ de recherche scientifique et une source de réflexion philosophique et éthique.
Elle
soulève des questions profondes sur la nature de l’intelligence, de la
conscience, de la créativité, de la morale et de la relation entre
l’homme et la machine.
Ces différentes approches illustrent la complexité et la diversité de l’IA en tant que domaine.
L’IA est un champ interdisciplinaire qui puise des connaissances et des méthodes de diverses disciplines pour atteindre ses objectifs, qu’il s’agisse de créer des systèmes intelligents, de comprendre la cognition, de répondre à des défis éthiques ou de réguler son utilisation.
D’ailleurs, comment, ceux qui ont contribué à l’émergence de cette
discipline ont-ils conceptualisé l’Intelligence Artificielle ?
Un regard intéressant qui en dit long sur l’éternelle controverse que provoque l’IA.
L'Approche des Pères Fondateurs de l'Intelligence Articielle - IA
Alan TURING, une approche théorique
Alan TURING, souvent considéré comme le « père de l’informatique », pose à travers ses réflexions fondamentales,
dans « Computing Machinery and Intelligence » en 1950, la question suivante : « Les machines, peuvent-elles penser ? ».
La question qui selon Turing « a peu de sens pour mériter une discussion », car ni les termes de « machine », ni « penser » ne sont clairement définis.
Pour y répondre, Turing précise la notion de « machine » qu’il considère (machine de Turing et donc « ordinateur » dans le sens moderne du terme) et remplace la notion de « penser » par le comportement de la machine dans un « jeu de l’imitation » qu’il définit. La question, à laquelle il tente de répondre par l’affirmative devient alors : un ordinateur peut-il tenir la place d’un être humain dans le jeu de l’imitation ?
Il propose ensuite un test, désormais connu sous le célèbre nom de « Test de Turing », dans lequel un interrogateur humain tente de différencier la réponse textuelle d’un ordinateur de celle d’un être humain. Il tente de définir une épreuve permettant de qualifier une machine de « consciente ».
Turing fait le « pari que d’ici cinquante ans, il n’y aura plus moyen de distinguer les réponses données par un homme ou un ordinateur, et ce sur n’importe quel sujet»
Turing a donc jeté les bases d’une réflexion sur la manière de définir l’intelligence artificielle et de l’évaluer, en mettant l’accent sur le comportement observable et la capacité à réaliser des tâches qui nécessitent de l’intelligence. Ses idées ont été influentes dans le développement ultérieur de l’IA et de la philosophie de l’IA.
John McCARTHY et Marvin MINSKY, une approche par la symbolique
John McCarthy, mathématicien et informaticien, lors de la conférence de Darthmouth de 1956 convainc l’auditoire d’accepter l’expression « Intelligence Artificielle » comme intitulé du domaine ; c’est à partir de ce moment-clé que l’IA a été appelée comme telle, a défini ses objectifs, a concrétisé ses premières réussite et a réuni ses acteurs important.
McCarthy a proposé une définition simple et pragmatique de l’IA,
« L‘intelligence artificielle est la science et l’ingénierie permettant de réaliser des machines dotées de la capacité à résoudre des problèmes, à effectuer des tâches et à apprendre de l’expérience. »
La définition de McCarthy est souvent citée pour sa simplicité et sa clarté, et elle a contribué à établir un cadre conceptuel pour le domaine de l’IA. Elle met en évidence l’objectif fondamental de l’IA, qui est de doter les machines de capacités intellectuelles et cognitives semblables à celles des êtres humains, tout en reconnaissant l’importance de l’apprentissage et de l’expérience dans la réalisation de cet objectif.
Marvin MINSKY, scientifique cognitif, co-fondateur du groupe IA au MIT, défend l’idée que l’intelligence artificielle doit utiliser des approches multiples, notamment pour la représentation des connaissances, au lieu de se limiter à une seule approche qui serait censée être la meilleure.
« la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique »
Marvin Minsky défend l’idée que l’intelligence artificielle doit utiliser des approches multiples, notamment pour la représentation des connaissances, au lieu de se limiter à une seule approche qui serait censée être la meilleure.
Tous deux ont une approche de l’IA par la Symbolique.
L’IA Symbolique, également appelée IA basée sur la connaissance ou IA représentationnelle, repose sur la manipulation de symboles et de règles logiques pour effectuer des tâches cognitives. Dans l’IA symbolique, la connaissance est représentée explicitement sous forme de symboles, de prédicats et de règles, et les systèmes d’IA utilisent des algorithmes logiques pour raisonner et résoudre des problèmes. Elle est principalement utilisée pour des tâches de raisonnement et de traitement du langage naturel tels que la planification, la compréhension du langage naturel, la résolution de problèmes complexes.
Warren McCulloch et Walter Pitts, une approche connexionniste
McCulloh, chercheur en neurologie, est l’initiateur des rencontres interdisciplinaires, dites Conférences Macy, qui réunirent certains des plus grands esprits de l’époque entre 1942 et 1953 et qui furent à l’origine de la cybernétique.
Walter PITTS, chercheur en psychologie cognitive propose une formulation théorique de l’activité neuronale et des processus émergents, influent dans de nombreux domaines comme la psychologie, la philosophie, les neurosciences, l’informatique, la cybernétique ou encore l’intelligence artificielle.
En 1943, McCulloch et Pitts ont publié un article intitulé « A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity, » dans lequel ils ont posé les bases de la modélisation de réseaux de neurones formels.
Leur travail a eu une influence significative sur le développement ultérieur des réseaux de neurones artificiels. Ces chercheurs ont contribué de manière significative à l’évolution de la pensée connexionniste dans le domaine de l’IA. Leurs travaux ont contribué à la compréhension et à l’application des réseaux de neurones artificiels pour des tâches telles que la reconnaissance de motifs, la classification, la prédiction, et bien d’autres applications d’intelligence artificielle.
L’IA Connexionniste, par opposition au Symbolique, est basée sur le concept de neurones artificiels et de réseaux de neurones, s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain. Les modèles connexionnistes, dont le Deep Learning est un exemple, apprennent à partir de données en ajustant les poids des connexions entre les neurones pour créer des modèles prédictifs. Ces modèles sont particulièrement bien adaptés pour des tâches telles que la reconnaissance de motifs, la vision par ordinateur, la compréhension du langage naturel, etc.
⭐IA Symbolique vs IA Connexionniste ⚡, deux manières de concevoir le fonctionnement « intelligent » des machines
La première repose sur un paradigme cognitiviste, c’est-à-dire que l’IA repose sur des symboles qui ont une réalité matérielle et une valeur sémantique de représentation (on est dans le raisonnement formel et logique que l’on retrouve par exemple dans les moteurs de règles et systèmes experts). La seconde repose quant à elle sur un paradigme connexionniste, c’est-à-dire que l’IA s’apparente à un calcul massivement parallèle de fonctions élémentaires qui seront distribuées dans un réseau de neurones (on est dans des approches de type probabiliste)
Stuart RUSSEL et Peter NORVIG, une approche moderne
Stuart Russell et Peter Norvig, chercheurs en informatique, dans leur livre très influent intitulé « Artificial Intelligence: A Modern Approach » (Intelligence Artificielle : Une Approche Moderne), proposent la définition suivante de l’intelligence artificielle (IA) :
« L‘intelligence artificielle est le domaine de l’informatique qui se consacre à la création de programmes et de machines capables de raisonner, d’apprendre, de percevoir leur environnement, de résoudre des problèmes et d’interagir de manière humainement significative. »
La définition de Russell et Norvig reflète la vision contemporaine de l’IA comme un domaine interdisciplinaire qui vise à créer des systèmes informatiques capables de reproduire des aspects de l’intelligence humaine. Cette définition a été largement adoptée et est devenue une référence dans le domaine de l’IA.
Ils y explorent 4 objectifs ou définitions potentiels de l’IA, qui différencient les systèmes informatiques sur la base de la rationalité et de la pensée par rapport à l’action :
Approche humaine : « Des systèmes qui pensent comme des humains », « Des systèmes qui agissent comme des humains »
Approche idéale : « Des systèmes qui pensent de façon rationnelle », » Des systèmes qui agissent de façon rationnelle »
💡 Le terme d’intelligence artificielle (IA) reste mouvant tant la diversité des définitions qui lui sont attribuées est grande.
Pour certains ce terme illustre la capacité qu’ont des programmes à raisonner ou agir comme des êtres humains. Pour d’autres c’est la capacité de machines à résoudre des problèmes cognitifs liés aux capacités humaines, en acquérant des connaissances sur leur environnement. Ces dernières définitions peuvent être combinées, modifiées, réarrangées, de telle sorte que bien d’autres définitions existent en réalité.
Ce que nous pouvons remarquer c’est que l’intelligence artificielle marque un changement dans notre façon d’interagir avec les machines et dans nos attentes vis-à-vis d’elles. Raisonnement, intention et même intelligence font aujourd’hui débat, mais pourraient être présents à différents degrés au sein des machines qui nous entourent.
💾 Maintenant que l’on appréhende un peu mieux la diversité des approches fondamentales, les différentes démarches et réflexions de ceux qui ont façonnée l’IA, on comprend mieux pourquoi il est aussi compliqué de parlé d’IA.
Pour la simple et bonne raison qu’il n’y a pas une IA unique mais une multitude d’IA, enfin,…, il y a plusieurs degrés ou stades d’IA théorique et il y a surtout une multitude de domaine et de sous-domaine dans l’IA !
On s’explique !
Les Différents Types et Typologies d'Intelligence Artificielle - IA
Les Différents Niveaux d'Intelligence Artificielle - IA
Les différents niveaux d’Intelligence Artificielle (IA) peuvent être classés en trois catégories principales :
1- l’Intelligence Artificielle Étroite (ANI) , 95 % de l’IA existante
2- l’Intelligence Artificielle Générale (AGI) , de 1 à 5 %, IA hypothétique
3- l’Intelligence Artificielle Superintelligente (ASI) , – de 1% , IA théorique
L’Intelligence Artificielle Étroite (ANI) : Aussi appelée Intelligence Artificielle Faible, l’ANI se réfère à des systèmes d’IA conçus pour effectuer des tâches spécifiques et limitées. Ces systèmes sont spécialisés dans une seule tâche et ne sont pas capables de généraliser leur intelligence à d’autres domaines. Par exemple, les systèmes de reconnaissance vocale, de recommandation de produits et de jeux d’échecs sont des exemples d’ANI. Ils ne possèdent pas de compréhension ou de conscience et ne peuvent pas effectuer des tâches en dehors de leur domaine spécifique.
L’Intelligence Artificielle Générale (AGI) : L’AGI est un niveau d’IA hypothétique qui représente une forme d’intelligence artificielle équivalente à celle humaine. Une AGI serait capable de comprendre, apprendre et effectuer une large gamme de tâches intellectuelles, tout comme un être humain. (Genre A.I Intelligence Artificielle ou ExMachina)
Elle aurait une conscience et une capacité à s’adapter à de nouveaux domaines sans nécessiter une réécriture significative de son code.
Actuellement, l’AGI n’existe pas, mais il s’agit d’un objectif de recherche majeur en intelligence artificielle.
La quête de l’AGI est l’un des grands défis de l’IA, et il existe de nombreuses recherches visant à créer des systèmes plus autonomes et plus généralisés, bien que la création d’une intelligence artificielle à part entière équivalente à celle des humains soit encore un défi majeur.
L’Intelligence Artificielle Superintelligente (ASI) : L’ASI est une forme d’IA hypothétique qui excède les capacités intellectuelles humaines dans tous les domaines possibles. (Genre HAL 9000 – « 2001, l’Odyssée de l’espace » ou Skynet – « Terminator » ou La Matrice « Matrix« )
Elle serait extrêmement avancée, capable d’auto-amélioration et de résolution de problèmes complexes bien au-delà de la compréhension humaine.
L’ASI est une notion spéculative et soulève des questions éthiques et de sécurité importantes, car une telle intelligence pourrait potentiellement dépasser notre contrôle.
Il est important de noter que, à l’heure actuelle, nous ne disposons que de l’ANI, l‘AGI et l’ASI demeurent des objectifs de recherche et de développement futurs.
A l’image de « 2001 l’Odysée de l’Espace » l’ASI « HAL 9000 » soulève depuis longtemps la complexité d’une telle forme d’Intelligence Artificielle
⭐IA Faible vs IA Forte ⚡
- IA Faible (IA Étroite) : L’IA faible, également appelée IA étroite, est conçue pour effectuer des tâches spécifiques et limitées. Elle n’a pas de compréhension générale ou de conscience de soi. Les systèmes d’IA faible sont conçus pour des tâches spécifiques et ne peuvent pas facilement passer d’une tâche à une autre sans être ré-entraînés ou reprogrammés.
Le Deep Learning, en particulier les réseaux de neurones, est couramment utilisé dans l’IA faible pour des tâches telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique et la reconnaissance vocale. - IA Forte : L’IA forte, également appelée IA générale ou superintelligence, est hypothétiquement capable de comprendre et d’effectuer n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un être humain peut accomplir. Une IA forte serait dotée d’une conscience, d’une compréhension, d’une capacité de raisonnement et d’apprentissage généralisée et pourrait s’adapter à de nouveaux domaines sans ré-entraînement significatif. L’IA forte, telle qu’elle est généralement imaginée, n’existe pas encore.
Les Différents Stades de l'Intelligence Artificielle - IA
L’évolution de l’Intelligence Artificielle (IA) peut être divisée en plusieurs stades, chacun représentant une étape de développement dans le domaine de l’IA.
Stade 1 – Préhistoire de l’IA : Ce stade représente les débuts de l’IA, notamment les années 1950 et 1960. À cette époque, les chercheurs ont commencé à explorer les concepts fondamentaux de l’IA, tels que la création de machines qui pouvaient résoudre des problèmes simples et suivre des règles logiques.
Stade 2 – Les Systèmes Experts : Dans les années 1970 et 1980, les systèmes experts sont devenus populaires. Ces systèmes utilisaient des bases de connaissances pour résoudre des problèmes spécifiques dans des domaines tels que la médecine, la finance et la planification.
Stade 3 – L’IA Faible (ANI) : Les années 1980 et 1990 ont vu l’émergence de l’Intelligence Artificielle Étroite (ANI) ou IA faible. Les ANI sont des systèmes d’IA conçus pour effectuer des tâches spécifiques et limitées, comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique et la recommandation de produits.
Stade 4 – Le Machine Learning et le Deep Learning : Le tournant du 21e siècle a vu l’essor du Machine Learning, en particulier du Deep Learning, qui a permis de développer des modèles d’IA capables d’apprendre à partir de données massives. Cela a conduit à des avancées significatives dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance du langage naturel, la robotique, etc.
Stade 5 – L’Intelligence Artificielle Générale (AGI) : L’objectif ultime de l’IA est de développer une Intelligence Artificielle Générale (AGI) qui posséderait une intelligence équivalente à celle d’un être humain, capable d’apprendre, de comprendre, de raisonner et d’effectuer une large gamme de tâches intellectuelles. Cependant, nous n’avons pas encore atteint ce stade, et il s’agit d’un objectif de recherche majeur.
Stade 6 – L’Intelligence Artificielle Superintelligente (ASI) : L’Intelligence Artificielle Superintelligente est un stade hypothétique où une IA dépasse les capacités intellectuelles de l’humanité dans tous les domaines possibles. Il s’agit d’une notion spéculative et soulève des questions éthiques et de sécurité importantes.
Chacun de ces stades représente une étape importante dans l’évolution de l’IA, du concept initial aux systèmes d’IA actuels, en passant par les futurs objectifs de l’AGI et de l’ASI.
Actuellement, nous sommes principalement dans le stade de l’ANI, avec des avancées significatives dans le Machine Learning et le Deep Learning.
L’avenir de l’IA dépendra de l’innovation continue, de la recherche et du développement technologique.
🎯 Maintenant que l’on sait ce qui est possible et où on en est dans l’Intelligence Artificielle, concentrons-nous sur la classification par domaine et sous domaine pour comprendre les champs d’application et les différentes spécialités en IA
Les Différents Domaines et Sous-Domaines de l'IA - IA
Apprentissage Automatique (Machine Learning) : Le machine learning consiste à développer des algorithmes et des modèles qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de s’améliorer avec l’expérience. Il comprend des sous-domaines tels que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, et l’apprentissage profond.
Réseaux de Neurones Artificiels (Neural Networks) : Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles informatiques inspirés de la structure du cerveau humain. Ils sont utilisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, et la compréhension du langage naturel.
Vision par Ordinateur (Computer Vision) : La vision par ordinateur se concentre sur la capacité des machines à interpréter et à comprendre des images et des vidéos. Elle est utilisée dans la reconnaissance d’objets, la détection de visages, la réalité augmentée, et bien d’autres applications.
Traitement du Langage Naturel (Natural Language Processing – NLP) : Le NLP se penche sur la compréhension et la génération du langage humain par des machines. Il est utilisé dans les chatbots, les traducteurs automatiques, la recherche sémantique, et la classification de texte.
Robotique : L’IA est utilisée pour la conception de robots et de systèmes autonomes capables de prendre des décisions, d’interagir avec leur environnement, et d’accomplir des tâches variées.
Recherche Opérationnelle et Optimisation : L’IA est utilisée pour résoudre des problèmes d’optimisation complexes, tels que la planification de la chaîne d’approvisionnement, l’ordonnancement de production, et la logistique.
Systèmes Experts : Les systèmes experts utilisent des règles de connaissances pour prendre des décisions dans des domaines spécifiques, tels que la médecine, le droit, et la finance.
À Suivre – Partie 2 – L’Intelligence Artificielle, le Machine Learning, Le Deep Learning et la 3D
🧐 Nous allons, maintenant, nous intéresser plus spécifiquement à une discipline qui a fait franchir un nouveau cap à l’IA, le « Machine Learning »
…Et encore plus particulièrement à un de ses sous-domaine le « Deep Learning »
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la Carte Graphique et son fameux GPU – le Bureau Virtuel l’outil ultime – La Réalité Augmentée, réagir avec son environnement
Quelle est l’offre de VIRTUAL SR en la matière ?
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Les Applications d’IA, en particulier celles basées sur l’apprentissage profond, nécessitent d’énormes quantités de calculs pour traiter et analyser des données. Ces besoins en calculs peuvent rapidement devenir prohibitifs pour les processeurs CPU traditionnels.
L’Utilisation de machines virtuelles avec GPU, en particulier à haute performance, sont devenus incontournables pour répondre aux besoins de calculs intensifs de l’IA. Les GPU sont conçus pour effectuer un grand nombre de calculs en parallèle, ce qui les rend idéaux pour les tâches d’apprentissage automatique, d’entraînement de réseaux de neurones, de vision par ordinateur, et bien d’autres.
L’IA nécessite d’importantes capacités de calcul, et les machines virtuelles avec GPU sont un moyen efficace et flexible de satisfaire ces besoins, en particulier lorsque la puissance de calcul peut être adaptée en fonction des besoins de manière évolutive. Cela permet aux développeurs et aux chercheurs d’accéder à des ressources de calcul de pointe pour l’entraînement de modèles d’IA sans avoir à investir dans un matériel coûteux.
Notre objectif vise à vous faire exploiter la puissance de notre plateforme et de nos bureaux virtuels 3D pour améliorer la création, le développement et l’utilisation d’applications d’IA, tout en offrant des avantages de flexibilité considérables.
L’utilisation d’une architecture virtuelle personnalisée en cloud, avec des bureaux virtuels 3D haute performance offre de nombreuses opportunités pour améliorer la création, le développement et l’utilisation de votre IA.
✅ Les avantages de passer à la solution VIRTUAL SR :
L’utilisation d’une infrastructure performante et de bureaux virtuels 3D dans le domaine de l’IA permet d’améliorer l’efficacité, la flexibilité, la sécurité et l’évolutivité, tout en facilitant la collaboration.
Puissance de Calcul : L’IA nécessite souvent une puissance de calcul considérable pour l’entraînement de modèles, la simulation et d’autres tâches. Une infrastructure performante, dotée de GPU (unités de traitement graphique) de pointe, peut accélérer ces opérations, réduisant ainsi le temps nécessaire pour accomplir des tâches complexes.
Parallélisme : Les GPU sont conçus pour effectuer des calculs en parallèle, ce qui est essentiel pour l’apprentissage en profondeur et d’autres tâches liées à l’IA. Une infrastructure performante équipée de GPU permet de réaliser des calculs massivement parallèles, améliorant ainsi l’efficacité et les performances.
Flexibilité : Les bureaux virtuels 3D permettent aux utilisateurs d’accéder à des environnements de travail virtuels hautement performants depuis n’importe quel endroit, sur n’importe quel appareil. Cela offre une grande flexibilité pour les professionnels de l’IA qui peuvent travailler à distance ou sur le terrain, tout en profitant d’une puissance de calcul élevée.
Collaboration : Les bureaux virtuels 3D facilitent la collaboration en permettant à plusieurs utilisateurs d’accéder simultanément à un même environnement de travail 3D, ce qui est utile pour la collaboration sur des projets d’IA complexes.
Sécurité : Les bureaux virtuels 3D offrent un niveau élevé de sécurité, car les données et les applications restent sur les serveurs centralisés, réduisant ainsi les risques de perte de données ou de compromission de la sécurité. Cela est particulièrement important lorsque l’on travaille avec des données sensibles dans le domaine de l’IA.
Évolutivité : Une infrastructure performante peut être facilement mise à l’échelle pour répondre aux besoins changeants en matière de calcul. Lorsque les besoins en puissance de calcul augmentent, il est possible d’ajouter rapidement des ressources supplémentaires, ce qui est essentiel pour des projets d’IA à grande échelle.
Réduction des coûts : Les bureaux virtuels 3D permettent de réduire les coûts liés à la maintenance des postes de travail physiques, car la gestion des logiciels, des mises à jour et de la sécurité est centralisée. De plus, l’utilisation d’une infrastructure performante peut permettre de réduire le temps nécessaire pour accomplir des tâches, ce qui peut se traduire par des économies de coûts.
Accessibilité : Les bureaux virtuels 3D permettent aux professionnels de l’IA d’accéder aux ressources de calcul hautement performantes même s’ils ne disposent pas d’un matériel informatique de pointe. Cela élargit l’accès à ces technologies.
Expérience utilisateur améliorée : Les bureaux virtuels 3D offrent une expérience utilisateur fluide en permettant l’utilisation d’applications gourmandes en ressources, telles que des logiciels de modélisation 3D, de simulation ou d’analyse de données, sans ralentissement ni latence.