IA atomique : un moteur d'inférence asynchrone fondé sur la Technologie de Résonance Atomique (T.R.A.)

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Authors: Guylann Bresson
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Abstract

L’IA atomique est une architecture d’intelligence artificielle innovante, distribuée et asynchrone, inspirée de la résonance atomique pour générer des comportements émergents à partir d’interactions locales simples. Contrairement aux moteurs d’inférence classiques, centralisés et synchrones, l’IA atomique repose sur des unités élémentaires appelées atomes computationnels, capables de percevoir leur environnement immédiat, d’interagir avec leurs voisins et d’ajuster leurs états de manière autonome. Cette approche permet de créer des réseaux dynamiques robustes, capables de s’adapter continuellement aux variations de leur environnement, de tolérer des perturbations locales et de conserver leur cohérence globale sans supervision centrale. Le moteur inclut un apprentissage distribué et local, où les connexions efficaces se renforcent tandis que les interactions non performantes s’affaiblissent, garantissant une plasticité permanente et une résilience accrue. Les expériences menées sur des réseaux simulés et des prototypes physiques démontrent que l’IA atomique peut générer des structures stables, cohérentes et adaptatives, même à grande échelle, tout en minimisant la consommation de mémoire et de ressources computationnelles. Les applications potentielles couvrent les systèmes urbains intelligents, la robotique collaborative, l’IoT industriel, la maintenance prédictive et tout contexte nécessitant des systèmes distribués, autonomes et adaptatifs. L’IA atomique propose ainsi un paradigme nouveau pour l’intelligence artificielle, où l’intelligence n’est pas imposée mais émerge de manière autonome à partir d’interactions locales simples, ouvrant la voie à des systèmes véritablement émergents, modulaires et économes en ressources.

Fields of Study & Subjects

Cellular Automata and Applications Psychiatry Mental Health Neuroscience Neural Networks and Applications

Publication details

Journal / source
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Publication date
1 January 2026
Language
FR
Document type
Preprint