neurone formel

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Un réseau de neurones formels est un dispositif constitué d'un grand nombre de processeurs simples, fonctionnant en parallèle selon des architectures diverses et fortement interconnectés, à l'instar des neurones du cerveau.

DU SYSTÈME NERVEUX HUMAIN AUX RÉSEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS
Comment concevoir qu'un être vivant soit capable de lire ? Calcule-t-il plus vite qu'un ordinateur ? A-t-il une plus grande mémoire ? Est-il mieux « programmé » ? Et, finalement, est-il comparable à une machine ? Ces questions sont au cœur d'une nouvelle technique du traitement de l'information dénommée « réseaux de neurones artificiels », ou « réseaux neuronaux ». Elle cherche à comprendre le fonctionnement intime du système clé des êtres vivants : le système nerveux.
Les mots que vous lisez s'adressent à un être vivant, fruit de plusieurs millions d'années d'évolution, et capable de les comprendre. Il est doté de la vision et peut ainsi recevoir l'image des mots. Dans le noir, malgré toute son intelligence, il ne recevrait pas ce message. De cette image projetée sur sa rétine, il conçoit un sens : quelqu'un s'adresse à lui. Le texte que moi, l'auteur, j'ai écrit s'adresse à vous, le lecteur.
Tout cela n'a pris que quelques secondes. Quelques secondes pour voir, pour analyser, pour prendre conscience de l'existence de deux personnes qui ne se connaissent pas mais qui, sans doute possible, existent ou ont existé. Quelques secondes durant lesquelles, dans votre cerveau, des milliards de cellules nerveuses ont émis des signaux en cadence.
Ce petit événement, si banal pour un être vivant, est parfaitement inaccessible au plus performant des instruments contemporains de traitement de l'information : l'ordinateur. Cet objet, pourtant capable d'assurer des millions de réservations d'avion, de contrôler la trajectoire d'une navette spatiale ou de construire des mondes virtuels, reste muet devant ce simple exercice de lecture. Il est incapable de dégager un sens de ce qui est écrit ; il n'a pas conscience de lui-même, pas d'identité, pas de connaissance d'autrui. En somme, c'est un assemblage inerte très compliqué, qui est et qui reste une machine.

LES FONCTIONS DU SYSTÈME NERVEUX
LE TRAITEMENT DE L'INFORMATION
En général, un être vivant traite des informations de nature variable. Un virus, par exemple, lorsqu'il attaque un organisme, déclenche la réponse du système immunitaire. La chasse au virus qui s'engage alors fait appel à la mémoire du système immunitaire pour produire les anticorps les plus adaptés à la destruction du virus : c'est un traitement d'informations. Le cerveau n'a pas grand-chose à faire dans cette lutte vitale, en tout état de cause rien qui fasse intervenir la volonté. En revanche, pour voir un fruit dans un arbre, pour entendre le bruit d'un moteur de voiture ou ressentir la douceur de la soie, il faut à la fois des organes sensoriels qui captent les signaux émis par les objets et un dispositif capable de les interpréter. C'est le rôle du cerveau et du système nerveux.

DEUX AXES DE RECHERCHE : OBSERVATION OU REPRODUCTION
Le cerveau reçoit en permanence, par le biais des cinq sens, une prodigieuse quantité d'informations. La difficulté est de parvenir à comprendre comment il extrait de cette masse d'informations celles qui vont lui sembler pertinentes. Deux points de vue de spécialistes s'affrontent : certains estiment qu'il faut observer longtemps les réactions du cerveau dans des situations variables, et s'appuient sur des groupes de règles et sur une logique pour les combiner, afin de reproduire les comportements observés. Par exemple, une mouche qui veut se poser tend ses pattes lorsqu'elle arrive près du sol afin que le choc soit absorbé. On peut donc établir des règles logiques qui régissent le comportement de la mouche dans cette situation : si elle voit le sol qui se rapproche vite, alors elle envoie aux muscles les informations nécessaires pour qu'ils se mettent en extension. D'autres spécialistes pensent que c'est en comprenant la structure du système nerveux que l'on comprendra son fonctionnement. En reprenant l'exemple précédent, il s'agit de savoir comment la vitesse et le rapprochement apparent du sol sont perçus par le système visuel de la mouche et quelles sont les structures du système nerveux qui analysent ces informations et qui élaborent l'ordre donné aux muscles des pattes.
La seconde approche est ici préférée : en imitant des parties du système nerveux et en analysant leur fonctionnement, on devrait comprendre comment notre propre image du monde s'élabore à partir des signaux reçus par les yeux, par les oreilles ou par tout autre organe sensoriel.
L'idée de base consiste d'abord à reproduire la forme du système nerveux. On dit alors qu'on procède par mimétisme de la structure. Et c'est à l'échelle de la cellule nerveuse, ou neurone, que les chercheurs en neuro-mimétisme ont décidé de se placer pour réaliser la copie. Ils auraient tout aussi bien pu choisir l'échelle moléculaire ou l'échelle du cerveau tout entier, chaque échelle ayant un intérêt : elles donnent un accès différent à une même question et permettent d'y répondre de manière différente.

L'ORDINATEUR, OUTIL DE MODÉLISATION
Imiter le système nerveux n'est pas une idée nouvelle, mais ce projet connaît aujourd'hui un fort développement grâce à l'ordinateur lui-même qui permet de tester, de simuler les hypothèses émises par les chercheurs. En particulier, l'ordinateur sert à faire fonctionner les modèles construits par les mathématiciens à partir des observations et des réflexions fournies par les physiologistes. Par exemple, une cellule nerveuse est analysée en détail, et son fonctionnement est transcrit en équations. Celles-ci rendent compte de la forme de la cellule, de la circulation des signaux électriques, de l'échange des signaux avec d'autres cellules nerveuses. Ces dizaines d'équations sont simulées par un ordinateur. Ce modèle mathématique du neurone, que l'on appelle le « neurone formel », est dupliqué pour constituer un réseau. À cet effet, les multiples neurones formels ainsi créés sont reliés entre eux selon un schéma choisi, qui pourrait ressembler à un réseau téléphonique. C'est ce que l'on appelle un « réseau de neurones formels », ou un « réseau neuronal ». Le réseau dans son ensemble est simulé, encore grâce à la puissance de l'ordinateur. Son comportement global est analysé afin d'en étudier les propriétés. À cette étape de la recherche, des milliers d'équations et des centaines de milliers d'opérations ont été prises en compte pour simuler un réseau de quelques dizaines de neurones formels.

UN PARAMÈTRE FONDAMENTAL : LA FACULTÉ D'APPRENTISSAGE
Mais mimer uniquement la structure et le comportement de la cellule nerveuse restreint considérablement l'intérêt de ces recherches. Si l'on s'en tient là, ce n'est qu'un simple modèle du système nerveux qui a été ajouté au catalogue des connaissances scientifiques. Tout au plus aurons-nous un dispositif qui ne remplit qu'une tâche répétitive, qui ne se modifie jamais et qui ne manifeste donc aucune capacité d'adaptation au changement. Il lui manque l'essentiel : la possibilité d'apprendre, c'est-à-dire de produire un comportement qui réponde aux situations rencontrées.
La dernière étape de la recherche consistera à doter le réseau neuronal de cette capacité d'apprentissage. Cette fonction sera effectuée à partir d'une règle d'apprentissage qui pourra agir sur les différentes parties du neurone formel et du réseau. Avant d'en arriver là, il faut tout d'abord présenter les phases de construction d'un modèle de neurone formel, et de sa mise en réseau ; ensuite, il s'agira de rentrer dans le détail de la constitution d'une règle d'apprentissage afin de voir comment celle-ci agit sur le réseau ; enfin, nous illustrerons le fonctionnement de tels réseaux à travers deux exemples concrets tirés du domaine médical et du traitement du son.

LE MODÈLE DU NEURONE
DESCRIPTION DU NEURONE
Le neurone biologique est une cellule nerveuse. On ne connaît pas tous les détails de son fonctionnement. Comme l'indique très clairement J. M. Robert : « le neurone est une cellule […], un ensemble de molécules […], qui vit, meurt dans un environnement […]. Il est, de ce fait, indissociable du monde qui l'entoure ». Étudier sa nature et son fonctionnement est l'affaire des biologistes, des neuropharmacologistes et des neurochimistes. L'étudier dans son contexte requiert des outils de traitement de l'information, car le neurone reçoit et émet des signaux, et prend des décisions : c'est sa fonction principale.
Schématiquement, un neurone est une entité composée d'un corps cellulaire, d'un axone et d'une arborisation dendritique qui peut entrer en contact avec des milliers d'autres neurones. Le neurone peut émettre un influx nerveux, un signal électrique qui parcourt l'axone et qui se diffuse par le canal d'un réseau dont la forme rappelle les ramures d'un arbre. C'est ce qu'on appelle l'« arbre dendritique ».
FONCTIONNEMENT DU NEURONE
Lorsque le signal atteint l'extrémité d'un neurone, les synapses qui assurent le contact entre les neurones diffusent une substance chimique, le neuromédiateur, qui est captée par les neurones proches. Un simple signal nerveux peut donc être transmis par ce mécanisme à un grand ensemble de neurones, mais cette transmission dépendra de la quantité de neuromédiateur déversée par les synapses. La nature nous pose là une première question : il serait si simple de connecter les neurones directement, comme on branche une prise téléphonique pour être relié au central. Mais pour un neurone biologique, ce n'est pas le cas : c'est comme si le signal téléphonique pouvait ouvrir un robinet d'eau, que l'eau s'écoulait dans un récipient et que la transmission du signal téléphonique reprenait en fonction de la quantité d'eau recueillie.
Malgré son apparente bizarrerie, ce mécanisme est très astucieux : il permet de garder des traces de ce que le système nerveux a vécu. En un mot, c'est probablement dans ce mécanisme de transmission de l'information que réside le secret de l'apprentissage. C'est ce qu'ont compris des spécialistes en neurophysiologie depuis cinquante ans, et en particulier Donald Hebb qui, le premier, a fourni une explication de l'intérêt de cette transmission.
Sans entrer dans les détails de la chimie ou de la structure du neurone, il est toutefois possible de se pencher sur sa fonction, telle qu'elle est comprise par les physiologistes et par les mathématiciens. Le concept de « neurone formel » encore utilisé date de 1943. Il a été proposé par deux chercheurs américains, Warren McCulloch et Walter Pitts. Le neurone reçoit des entrées, en provenance du monde extérieur, ou en provenance d'autres neurones, il les additionne, et prend une décision. Comme les liaisons ne sont pas directes, on dit que la transmission est modulée, ou « pondérée », par les liaisons. Plus précisément, si le signal transmis d'un neurone à un autre est renforcé, gonflé par la liaison synaptique, on dira que la synapse est excitatrice. À l'opposé, si le signal est affaibli, on parlera de synapse inhibitrice. C'est d'ailleurs ce type de synapse que l'on rencontre en plus grand nombre dans le système nerveux. Un neurone formel reçoit donc des entrées qui sont pondérées par des liaisons synaptiques, et la valeur de ces pondérations dépend de ce que le réseau a vécu. En résumé, un réseau neuronal est un assemblage de multiples neurones qui essaye de garder une trace de ses états successifs, en transformant les liaisons entre ses éléments.
C'est un processus assez naturel, si on se rappelle qu'un système vivant passe son temps à établir des relations : si un parfum me rappelle de doux souvenirs, c'est que j'ai établi une relation entre le parfum qui flottait dans l'air et l'état de bien-être dans lequel je me trouvais à cet instant. Cette situation a changé des liaisons entre mes neurones, qui ont gravé cette relation dans mon système nerveux.

APPRENDRE, OU COMMENT MODIFIER SON RÉSEAU
Imaginons un sculpteur qui, éclat par éclat, fait émerger du marbre une forme. Si celle-ci nous émeut, c'est que l'expression de cette forme nous « parle », qu'elle nous plaît, qu'elle suscite en nous une émotion. C'est ce que produit en nous notre propre système nerveux. Il se forme au gré de nos expériences. Chaque perception est un éclat, mais chaque éclat transforme notre perception. Il n'existe pas de spectateur de notre « sculpture » cérébrale. Nous sommes simultanément la sculpture et le spectateur, mais c'est notre propre sensation du monde que nous sculptons. Il est assez difficile d'imaginer comment cela se passe, mais nous disposons de quelques hypothèses, dont une a été formulée par Hebb en 1942. Ce chercheur s'est intéressé à l'apprentissage sous l'angle de la modification des connexions synaptiques. Il existe bien évidemment de multiples façons de voir l'apprentissage, mais, à l'échelle du neurone, c'est la manière dont cette modification s'opère qui importe. Hebb considère deux neurones seulement, reliés par une seule liaison.

LA MODIFICATION DE LA LIAISON ENTRE NEURONES EN FONCTION DE LEUR ÉTAT
Lorsqu'il reçoit des signaux en provenance de l'extérieur, le réseau de deux neurones artificiels peut se trouver dans quatre états différents. Le premier neurone (neurone 1) peut être actif, et le second neurone (neurone 2) également. Il se peut aussi que le neurone 1 soit actif, et le neurone 2 inactif. Réciproquement, le neurone 1 peut être inactif, et le neurone 2 actif. Enfin, les deux neurones peuvent être simultanément inactifs. Si l'on ne considère pas d'autre état pour ces neurones, nous avons passé en revue l'ensemble des états possibles pour le réseau. Pour chacun de ces quatre états, Hebb a imaginé comment la liaison entre les deux neurones pouvait être modifiée. Il a considéré que celle-ci était en relation avec l'activité conjointe des deux neurones. On dit aussi que la liaison évolue en fonction de la corrélation observée des activités des neurones. En d'autres termes, la liaison augmentera si les deux neurones sont actifs ou inactifs simultanément, et elle diminuera dans les autres cas.

LE RÉSEAU DE HÉRAULT-JUTTEN : LA PAROLE EST AUX INDÉPENDANTS
Comme il est agréable d'écouter de la musique pendant que l'on « refait le monde » avec ses amis. Mais quel exercice pour le cerveau! À tout moment, les oreilles reçoivent les sons de la pièce bruyante, et le cerveau doit faire le tri. Il ne nous est d'ailleurs pas difficile de fixer notre attention sur la musique, ou sur le discours de notre voisin de table. Pourtant, les sons sont mélangés, se répercutent sur les murs, sont absorbés par le tapis, et c'est une abominable mixture de fréquences qui parvient à nos oreilles. Comment imaginer que le cerveau puisse distinguer, faire la différence, entre tous ces signaux?
Des recherches récentes apportent une ébauche de réponse à cette question. D'abord, comme pour la vision, le cerveau reçoit de chaque oreille des images sonores différentes d'un même environnement. Il possède donc un moyen de comparer et de mettre en relief ce qu'il reçoit. Mais ce n'est pas tout. Les fibres nerveuses véhiculent un mélange de signaux, et de petites structures neuronales semblent capables de faire la différence. Elles peuvent, sous certaines conditions, séparer les sons sans les connaître.
Revenons à notre réunion amicale. Le cerveau reçoit deux images sonores de cette cacophonie : le signal capté par l'oreille gauche et celui capté par l'oreille droite. Dans ces conditions, un petit réseau de deux neurones artificiels pourrait séparer cet affreux mélange, permettant de discerner les propos et la musique de fond.
Un modèle de séparation des signaux a été proposé par deux chercheurs français, Christian Jutten et Jeanny Hérault. Pour que ce réseau fonctionne, il faut néanmoins satisfaire à une contrainte : que les signaux d'origine soient indépendants, c'est-à-dire que la valeur d'un signal ne dépende en aucune façon de la valeur de l'autre signal. Cela est certainement vrai dans le cas de notre ami et de la musique d'ambiance, mais dans la nature l'indépendance n'est parfois qu'apparente. Observons, par exemple, un pont qui enjambe une rivière : avec un peu d'attention, on peut voir qu'il présente des ruptures destinées à lui permettre de « bouger », de se dilater ou de se contracter. Cela vient de ce que la longueur du pont dépend de la température : en hiver le pont sera plus court, et en été, il sera plus long!
Le modèle de réseau neuronal proposé ici sert, en général, à tester cette indépendance, et il peut ainsi s'appliquer à de nombreux domaines : le traitement d'images, l'analyse de signaux radars ou subaquatiques. En s'inspirant d'un mécanisme biologique, ces chercheurs ont ainsi imaginé un système utile dans le domaine technique.

APPRENDRE À VOIR : LES BASES DE L'AUTO-ORGANISATION

Les images tridimensionnelles fleurissent au détour de tous les magazines : dragons effrayants, tour Eiffel ou voitures de rêve. Toutes donnent une illusion saisissante de profondeur. Elles semblent vraiment sortir de la feuille. Mais, pour accéder à cette vision, il faut un petit temps d'apprentissage, tout juste guidé par quelques explications bien souvent imprécises. Apprendre à voir ? Cela semble bien curieux. Mais c'est pourtant ce qui se déroule dans le cerveau. Depuis la naissance, le système visuel s'affine en permanence. Chaque sensation visuelle venant donner forme à la perception. En un mot, le système visuel s'organise par lui-même à partir des informations qu'il reçoit.
Un tel principe ne pouvait pas laisser les scientifiques indifférents. C'est pourquoi un Finlandais, Teuvo Kohonen, inspiré par les travaux de physiologistes, en particulier les prix Nobel de physiologie David Hubel, Torsten Wiesel et Roger Sperry, propose en 1982 un modèle dit d'auto-organisation. Dans ce modèle, des centaines de neurones formels adaptent leurs connexions en vue de faire apparaître des caractéristiques contenues dans les signaux perçus. Ils détectent des régularités, ils regroupent les signaux similaires. En termes plus techniques, ils font une analyse des données locales, mais dans un sens global. Comme un peintre, par petites touches, ils font apparaître une image globale qui a un sens pour celui qui l'observe.
Cette propriété est également très riche, et peut être appliquée à de nombreux problèmes pour lesquels les relations entre les parties révèlent une forme cachée. Par exemple, analyser l'état d'un moteur, étudier le comportement d'un réseau de distribution électrique ou encore révéler des similarités économiques entre pays sont des tâches qui relèvent de ce moyen d'analyse.

PERSPECTIVES
Cet immense champ d'investigation est encore à explorer. Il est excessivement difficile d'avancer, car la connaissance physiologique du système nerveux, qui progresse pourtant à pas de géant, est encore balbutiante. D'autre part, les outils mathématiques utilisés pour analyser les modèles formels sont également complexes. Enfin, les ordinateurs actuels, malgré leur puissance de calcul colossale, sont très loin d'être assez puissants pour simuler des réseaux de neurones de grandeur respectable. N'oublions pas cependant que le but de ces recherches n'est pas de refaire un cerveau. Il y a des moyens bien « naturels » pour cela, et qui ne requièrent pas des dizaines d'années de recherche… Comme nous l'avons vu en préambule, c'est un accès à un savoir nouveau, qui passe par une observation particulière de la nature, qui intéresse les chercheurs. C'est également une des plus extraordinaires aventures de la science : les étoiles pour ceux qui lèvent les yeux, la matière pour ceux qui regardent la terre et les mécanismes de la conscience pour ceux qui veulent ouvrir « l'œil du dedans ».

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résistance

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Cet article fait partie du dossier consacré à l'électricité.

Quotient de la tension U aux bornes d'une résistance idéale par le courant I qui la parcourt. (R = U/I, ce qui constitue l'expression de la loi d'Ohm.)

ÉLECTRICITÉ
RÉSISTANCE DES CONDUCTEURS
La résistance d'un conducteur quelconque est le quotient de la puissance électrique qui y est transformée en chaleur par le carré de l'intensité du courant. La résistance électrique d'un fil conducteur homogène a pour expression R = ρ. L/s, l étant la dimension dans le sens des lignes de courant, s étant l'aire de la section normale aux lignes de courant et ρ la résistivité du matériau.

La résistance R d'un conducteur homogène dépend donc de plusieurs facteurs : elle est proportionnelle à sa longueur l et diminue lorsque sa section augmente ; elle dépend également de sa résistivité, selon la valeur de laquelle on dit d'un matériau qu'il est conducteur ou isolant. L'unité SI de résistance est l'ohm, de symbole Ω.

RÉSISTANCE ET CIRCUITS ÉLECTRIQUES
D'autre part, la résistance d'un circuit se définit par rapport à l'intensité I qui y circule sous l'effet d'une différence de potentiel U, selon la loi d'Ohm : R = U/I.
Les lois de la résistance ne s'appliquent qu'aux courants continus, ou alternatifs à basse fréquence. En général, la résistance d'un corps augmente avec la température ; elle peut également varier avec la pression.
La résistance R équivalente à plusieurs résistances R1, R2, …, Rn montées en série est égale à la somme des résistances : R = R1 + R2 + … + Rn.
La résistance R équivalente à plusieurs résistances R1, R2, …, Rn montées en parallèle est égale à l'inverse de la somme des inverses des résistances : 1/R = 1/R1 + 1/R2 + … + 1/Rn.

RÉSISTANCE ET IMPÉDANCE
Lorsqu'un circuit contenant une self et une capacité est soumis à un courant alternatif, il oppose au courant une résistance qui ne dépend pas de la seule résistivité du corps, mais qui est une fonction complexe de la résistivité, de la fréquence du courant, du type de montage, de la capacité et de la self : c'est l'impédance.

RÉSISTANCE DES MACHINES TOURNANTES
Les moteurs opposent au courant une résistance qui dépend de leur vitesse de rotation ; c'est pourquoi il est nécessaire, pour certains d'entre eux, d'insérer dans le circuit des résistances additionnelles, dites de démarrage, pour limiter l'intensité du courant à bas régime. Certains conducteurs voient leur résistance disparaître au-dessous d'une certaine température très basse : c'est le phénomène de la supraconductivité.

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L'HOMME ET LES RAYONNEMENTS

Exemples d'applications des rayonnements

Les rayonnements sont d’une très grande utilité en médecine et dans l’industrie. Par exemple, la radiographie médicale utilise la capacité qu'ont les rayons X de traverser le corps humain.

Publié le 1 juillet 2014

LA RADIOGRAPHIE ET LA RADIOTHÉRAPIE EN MÉDECINE
La radiographie médicale utilise la capacité qu’ont les rayons X de traverser le corps humain. Les différents tissus (os, muscles) ne laissent toutefois pas passer les rayons X de la même façon : les os sont plus opaques et les muscles sont plus transparents. Une radiographie permet donc de voir par contraste le squelette et, par exemple, d’observer une fracture pour mieux la soigner. Elle permet également de regarder si des tissus sont endommagés par une maladie : les radiographies des poumons, couramment pratiquées, donnent au médecin d’importantes informations sur l’état de santé du patient.

La radiographie médicale utilise la capacité qu’ont les rayons X de traverser le corps humain.
Le morphomètre, conçu par des chercheurs du CEA avec la collaboration de General Electric MSE (Medical System Europe) utilise aussi les rayons X. Cet appareil permet d’acquérir et de visualiser en trois dimensions un organe complet et de manipuler par voie informatique soit un réseau vasculaire complet, soit une structure osseuse.

Autre machine, le tomographe (ou scanner) à rayons X, à partir d’un grand nombre de projections (quelques centaines à quelques milliers) sur un détecteur linéaire, d’un calculateur et d’un logiciel de reconstruction permet d’obtenir des “coupes”, du corps entier ou de parties du corps (crâne…). Il est utilisé pour la localisation précise de lésions, tumeurs…
    

Premier équipement de radiographie itinérant
Marie Curie, née Maria Salomea Sklodowska, physicienne française d’origine polonaise, a mené avec son mari, Pierre Curie, des recherches sur les radiations. A la déclaration de la Première Guerre mondiale, Marie Curie met ses connaissances au service de la médecine de guerre et développe la radiographie pour les besoins de la santé. Elle installe alors des appareils de radiographie transportables, pesant au total 250 kg, dans des véhicules appelés les “curiettes”. Elle forme aussi les premiers infirmiers spécialisés en radiologie. En étant au plus près des zones de combat, elle a permis aux médecins d’opérer les patients précisément à l’endroit même où le projectile était logé et non plus à l’aveugle.


Une autre grande application des rayonnements en médecine est la radiothérapie ou traitement par les rayonnements ionisants. Quelques temps après la découverte des rayons X, il y a un peu plus d’un siècle, on s'est aperçu que l’action biologique des rayonnements pouvait être utilisée, à forte dose, pour traiter les cancers. Les cellules tumorales, parce qu’elles se divisent rapidement, sont plus sensibles que les autres aux rayonnements ionisants. En envoyant sur ces cellules une forte dose de rayonnements localisée, il est possible de les tuer et d’éliminer la tumeur.
Aujourd’hui, près de la moitié des personnes qui ont pu être guéries d’un cancer l’ont été grâce à la radiothérapie.


L'irradiation permet de détruire à froid les micro-organismes comme les champignons, les bactéries ou les virus.

LA STÉRILISATION PAR RAYONNEMENTS GAMMA

L'irradiation du matériel chirurgical et des aliments
L’irradiation est un moyen privilégié pour détruire à froid les micro-organismes (champignons, bactéries, virus…). De ce fait de nombreuses applications des rayonnements existent pour la stérilisation d’objets. Par exemple, la majorité du matériel médico-chirurgical (seringues jetables, etc.) est aujourd’hui radio-stérilisée par des industriels spécialisés. De la même façon, le traitement par irradiations d’ingrédients alimentaires permet d’améliorer l’hygiène des aliments : stérilisation des épices, élimination des salmonelles des crevettes et des cuisses de grenouilles… Cette technique porte aussi le nom d’ionisation des aliments.

L'irradiation d’objets d’art
Le traitement par des rayons gamma permet d’éliminer les larves, insectes ou bactéries logés à l’intérieur des objets, afin de les protéger de la dégradation. Cette technique est utilisée dans le traitement de conservation et de restauration d’objets d’art, d’ethnologie et d’archéologie. Elle est applicable à différents types de matériaux : bois, pierre, cuir…
Au préalable, elle permet de conserver des vestiges très dégradés : statues rongées par des vers, épaves anciennes en bois gorgé d’eau, etc. Dans ce cas, un traitement d’imprégnation par une résine photosensible, suivi d’un durcissement (polymérisation) sous irradiation, permet de consolider puis de restaurer les œuvres (procédé dit “Nucléart”).

Des oeuvres d’art passées aux rayons
En 1913, le physicien américain Robert Wood invente un écran éliminant les rayonnements visibles pour ne laisser passer que les ultraviolets. Ces radiations rendent fluorescents certains composés organiques, comme les vernis à base de résines naturelles. Appliquée aux peintures, cette technique de photographie sous ultraviolet permet de visualiser les réparations et restaurations successives.
L’utilisation des rayons ionisants est un atout pour percer les secrets des oeuvres d’art et de mieux comprendre les processus d’altération afin d’en assurer une meilleure conservation. La radiographie explore l’intérieur de celles-ci et permet d’en savoir plus sur elles, notamment les supports utilisés (bois, tissage…), les couches picturales (repentir, changement dans la composition, réutilisation des supports…), et pour les statues : l’armature métallique, les étapes de montage, les zones de fragilité...


LA DATATION EN SCIENCES DE LA TERRE
Les applications de la radioactivité dans les sciences de la Terre offrent un éventail extrêmement large. Elles permettent d’étudier l’état physique (solide, liquide, gaz), une zone géographique (atmosphère, océan, continent), les différentes échelles de temps (le milliard d’années pour certaines roches, quelques jours pour la circulation atmosphérique) ou d’espace (datation d’un objet ou étude à l’échelle de la planète).
Les travaux de recherche sur l’évolution passée du climat reposent sur des méthodes de carottage, d’analyse physico-chimique ultra-précises, de datation, sur la compréhension des relations entre les paramètres mesurés sur les archives naturelles et les variables climatiques.

La capacité des rayonnements à traverser la matière est utilisée dans le milieu industriel.

L'UTILISATION DES RAYONNEMENTS DANS L'INDUSTRIE

Élaboration de matériaux
L’irradiation provoque, dans certaines conditions, des réactions chimiques qui permettent l’élaboration de matériaux plus résistants, plus légers, capables de performances supérieures. C’est la chimie sous rayonnement, dont les applications sont nombreuses en médecine et dans l’industrie (par exemple isolants, câbles, gaines thermorétractables dans l’industrie électrique…).

Radiographie et neutronographie
On peut voir à travers la matière, en utilisant des sources de rayonnements ou de particules :
*         la radiographie industrielle (X ou gamma) est très utilisée en chaudronnerie, pour l'analyse des soudures, dans les constructions navales, pour le pétrole, en pétrochimie, dans l’aéronautique, pour la construction des centrales nucléaires, dans le génie civil (charpentes métalliques, structures en béton précontraint…). Ces examens radiographiques consistent, comme en médecine, à enregistrer l’image de la perturbation d’un faisceau de rayonnements X (ou gamma) provoquée par l’objet à contrôler. Ils permettent sans détruire le matériau de repérer les défauts. Les rayonnements X servent aussi à visualiser les objets contenus à l’intérieur des bagages dans les aéroports.
*        
*         la neutronographie, pour certains types d’examens, se sert des neutrons comme source de rayonnements. En effet, et contrairement aux rayons X, les neutrons peuvent aisément traverser des matériaux de forte densité (tels l’acier et le plomb) et sont très bien adaptés à l’imagerie des matériaux riches en hydrogène. Par exemple, la neutronographie permet de voir l’arrangement et la continuité d’une poudre explosive à travers une paroi en acier. Ainsi, la qualité des dispositifs pyrotechniques utilisés dans la fusée Ariane est contrôlée au CEA par cette technique. Loin d’être concurrents, la radiographie X et la neutronographie sont complémentaires.

Jauges radiométriques
Les jauges radiométriques utilisent des sources radioactives scellées, émettrices de rayonnements gamma, de particules bêta ou de neutrons. Elles servent au contrôle des niveaux de remplissage, à la mesure des densités de fluides dans les canalisations, à la mesure des épaisseurs ou des grammages (de la feuille de papier aux tôles d’acier), à l’analyse des minerais et des alliages…

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Quark, méson, kaon... d'où vient le nom des particules ?

Par Azar Khalatbari le 04.02.2015 à 09h00, mis à jour le 04.02.2015 à 09h00


Petite histoire des géants de l’Univers, ces particules élémentaires de la matière aux dénominations mystérieuses.

PARTICULES. Pion, Kaon, Quark, J/Ψ (prononcez Ji/psy)… Les noms de gangs de rue ? De héros de mangas ? D’activistes de confréries secrètes ? Rien de tout cela ! Ces minus ignorés du grand public constituent le "vrai peuple" de l’Univers, les ingrédients ultimes du Cosmos, autrement dit les particules élémentaires de la matière.

Leurs noms étranges remplissent les livres de science du 20e siècle et inspireront sans doute un jour les historiens et sociologues qui se pencheront dans le futur sur cette période ultra faste de l’histoire de la physique. Car c’est durant ces décennies –entre les années 1910 et 1980- que les chercheurs dénichaient une nouvelle particule tous les quatre ou cinq ans. Les ingrédients ultimes du Cosmos datent tous en effet du siècle dernier. A l’exception du boson BEH, du nom de ceux qui ont formulé la première fois l’hypothèse de son existence (Brout, Englert et Higgs) - alias le boson de Higgs - qui a fini par pointer le bout de son nez au grand collisionneur à Hadrons, au Cern (Genève) en 2012.

L'épineux choix du nom
Mais comment a-t-on choisi leur nom, alors qu’ils auraient pu être simplement désignés par des chiffres et des lettres ? Le monde étant constitué de trois familles de quatre particules, les esprits savants du siècle dernier auraient très bien pu les nommer selon des "matrices", ces objets mathématiques en forme de tableau, constitués de lignes et de colonnes : A1, A2, A3 pour la première famille, jusqu’à C1,C2… C4 pour la dernière. Toute entreprise humaine étant empreinte de culture, les scientifiques ont choisi une autre voie, et l’on peut comprendre l’esprit de l’époque à travers les noms ainsi retenus. Un premier tour de piste montre l’attachement des physiciens du XXe siècle, ces pères fondateurs de la discipline, à ce que l’on appelait jadis les Humanités (littérature, philosophie, culture grecque et latine) et dont on peut déplorer l’absence de la scène scientifique actuelle.

Electron. Commençons ainsi par l’électron, cette particule élémentaire de matière, porteur d’une charge électrique négative. "Électron" vient du grec Elektros qui signifie "ambre jaune". Son découvreur Joseph Thompson (Nobel 1906 de physique) a pris comme référence l’expérience de Thalès de Milet, philosophe et mathématicien grec (VIème siècle avant JC) qui avait remarqué une des propriétés inexpliquée de l’ambre jaune. Frottée avec une peau de chat, cette résine naturelle attire d'autres objets… Nous le savons aujourd’hui, cette étrange propriété est due à la présence des électrons porteurs de charges électrostatiques.

Quark. Cette particule élémentaire qui compose le noyau de l’atome, et dont des associations forment les protons et les neutrons du noyau, fait référence au roman "Finnegans Wake" de l’Irlandais James Joyce.  L’ouvrage paru en 1939 est écrit dans une langue qui mélange le gaélique et l’anglais avec des mots inventés. Difficile à lire, il aurait cependant beaucoup inspiré des écrivains comme Beckett et Queneau. Le découvreur du Quark, le physicien américain Murray Gell-Mann –prix Nobel de Physique en 1969– s’est inspiré d’une phrase du livre : "Trois quarks pour Muster Mark". Cette onomatopée était ici utilisée pour rimer avec Mark ! Elle est devenue un mot courant de la physique… et un des ingrédients de base de l’Univers. Car c’est l’association de plusieurs quarks qui forme les particules composites appelées mésons, très éphémères.

Méson. Il existe toute une variété de mésons en fonction des différentes associations de quarks. Leur découvreur, le physicien japonais Hideki Yukawa - prix Nobel 1949-, les avait nommés en premier des mésotrons… du grec meso (médian) et électron. Mais un des pères de la mécanique quantique, le physicien allemand Werner Heisenberg, prix Nobel 1932, arguant que le terme grec mesos ne possédait pas de tr, les mésotrons furent baptisés finalement "méson". Il est vrai que le père de Heisenberg était professeur de grec à l’université de Munich !

Pion et Kaon. Ces autres types de méson doivent leur nom à la notation grec et à la prononciation de la lettre, tout comme upsilon, un autre méson dont le nom correspond à la 20e lettre de l’alphabet grec…

J/ψ (ji/psy). Les néophytes ont tendance à écrire le nom bizarroïde de cette particule  Gypsy, l’enveloppant ainsi dans des effluves exotiques. Or la double identité de ce méson provient du fait qu’il a été conjointement découvert en 1974 par Burton Richter, de l’accélérateur linéaire de l’université de Stanford (SLAC) et Samuel Ting, Américain d’origine Chinoise, qui travaillait alors au Laboratoire National Brookhaven. Ce dernier est devenu très médiatique aujourd’hui en raison de ses déclarations chocs. En mars 2013, il avait ainsi annoncé dans la presse avoir résolu un des grands mystères de l’Univers : celui de la matière noire ! Ting et Richter partagèrent par la suite le Nobel 1976 de physique… Mais tandis que Richter commença par nommer la particule par la lettre grecque ψ, son collègue rajouta la lettre J. Pourquoi J ? Aucune raison officielle n’a été avancée, mais quelques rumeurs circulent : le sinogramme?, se prononçant "ting" en mandarin ressemble à un J. Une manière de signer avec élégance…

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