Le Criann(1) a fêté ses vingt-cinq ans en Juin 2017.
A cette occasion, il a inauguré son dernier Super-Calculateur Bull, baptisé Myria.
Sa capacité de calcul, de l’ordre du  petaflops(2), est environ 1.000.000 fois supérieure à celle de la première machine reçue au Crihan en 1992, pour un coût d’achat sensiblement équivalent.
A quoi sert donc une telle débauche de puissance?
Trois utilisateurs nous expliquent l’usage de la machines, dans leurs disciplines respectives et les raisons de cette fringale insatiable de calculs…

Désormais, grâces à de multiples capteurs en réseau, tout peut se mesurer, partout.
Quel usage peut-on faire de la masse colossale de chiffres dont nous inondent ces dispositifs dont nous n’exploitons actuellement qu’une infime partie ? Leur volume est tel que seuls des traitements automatiques peuvent être envisagés, encore faut-il les imaginer et les mettre en œuvre.
Tel est l’objet de l’apprentissage profond, où désormais la machine s’auto-programme grâce aux exemples numériques qu’on lui fournit. Ceci nécessite de filtrer des masses colossales de chiffres grâce à des ordinateurs toujours plus puissants. L’apparition de cartes graphiques spécialisées initialement destinées aux joueurs a contribué au décollage de cette discipline récente. Si l’application la plus médiatisée actuellement est la conduite automatique, il y en a bien d’autres.
Thierry Paquet et ses équipes travaillent depuis longtemps à la création et à l'amélioration de ces algorithmes. A l’aide de quelques exemples concrets, il nous retrace l’historique  des méthodes mises en œuvre, des connaissances sous-jacentes, les résultats atteints et des perspectives déjà envisageables, grâce à un travail interdisciplinaire et international.

(1) CRIANN Centre Régional Informatique et d’Applications Numériques de Normandie
(2) petaflops: un million de milliards d’opérations par secondes