Secret quantique, lasers spatiaux et bascule des talents en IA : la semaine en recherche

pv magazine a rapporté le 28 septembre que des chercheurs de l'Université de technologie du Hunan ont modélisé l'impact de différentes stratégies d'injection d'air sur les performances des cavernes de stockage d'énergie par air comprimé (CAES). Le chiffre clé : un débit massique en augmentation linéaire a porté le taux de stockage d'énergie de 85,5 % à 87,5 % par rapport à une injection à débit constant, sur des cycles de huit heures injectant la même masse totale d'air. L'étude, publiée dans Case Studies in Thermal Engineering, a validé son modèle numérique avec les données d'exploitation de la centrale CAES de Huntorf en Allemagne. Les écarts maximaux entre valeurs simulées et mesurées étaient de 2660 mK pour la température et de 0,30 MPa pour la pression, jugés acceptables par les chercheurs. Ils ont ensuite analysé une caverne sphérique de 268 000 m3 reliée à un puits de 30 mètres, et testé quatre schémas d'injection.

Ce point compte car les détails ne sont pas triviaux pour l'économie du projet.

Selon les chercheurs, le mode à augmentation linéaire a relevé la température moyenne de 1 K, la pression moyenne de 0,13 MPa, le travail réalisé sur le gaz d'environ 12,7 % et les pertes de chaleur par les parois vers la roche environnante d'environ 11 %, par rapport à une injection constante. Le diamètre du puits pesait aussi : l'augmenter de 0,5 m à 2,0 m a réduit les pertes de chaleur à travers la paroi du puits de 8,5 x 10^8 J à 2,5 x 10^8 J, tout en relevant la température moyenne de l'air dans la caverne d'environ 1 K. La géologie de la roche environnante a fait varier les pertes de chaleur conductives d'environ 7 % entre le basalte à 2,17 W/(m K) et le quartzite à 5,53 W/(m K). L'équipe a également constaté qu'un modèle adiabatique surestime la température et la pression moyennes de 1700 mK et 0,05 MPa en fin d'injection, et de 2200 mK et 0,06 MPa en fin de décharge. Rien de tout cela ne constitue une percée commerciale en soi. C'est le type de travail de modélisation qui détermine comment les exploitants dimensionnent les cavernes, les puits et les calendriers d'injection avant qu'aucun accord d'achat ne soit signé.

Enchères de stockage et lettres d'infraction de l'UE

Le même jour, pv magazine a également rapporté que le régulateur italien de l'énergie Arera a relevé le plafond de la prime de l'enchère MACSE à 27 000 euros par MWh qualifié par an, contre 22 000 euros proposés en juillet, dans la résolution 332/2026 du 24 septembre. Le magazine a interrogé le chercheur indépendant Mario Iovino, qui a expliqué que ce plafond correspond au coût de la nouvelle entrée, composé du coût annuelisé d'un investissement de référence et des coûts fixes d'exploitation, arrondi au millier le plus proche. Le coût de l'investissement de référence est passé de 125 000 à 150 500 euros/MWh, et le WACC est passé de 8,0 % à 8,2 %, sur la base de données au 31 août. Par rapport à la première enchère, le plafond est inférieur de 27 %.

Les chiffres d'Iovino précisent ce que le contrat paie réellement. Prenons un actif de référence de 75 MW et une capacité nominale de 600 MWh pour une durée de huit heures. Les facteurs de qualification laissent 552 MWh, soit 8 % de moins que la plaque nominale, car la prime est payée sur les MWh qualifiés tandis que les coûts sont engagés sur les MWh nominaux. Au plafond, le contrat prévoit 24 840 euros par MWh nominal par an, le revenu fixe maximal que cette centrale peut recevoir. La garantie pré-enchère de 10 %, payable en espèces le 20 octobre, s'élève à 2 700 euros par MWh qualifié. Les exigences de garantie de pointe, incluant la garantie post-enchère et le fonds, atteignent 12 150 euros par MWh qualifié, soit 6 710 000 euros pour cet actif.

Aussi le 28 septembre, pv magazine a rapporté que la Commission européenne a envoyé des lettres de mise en demeure à 18 États membres de l'UE pour ne pas avoir notifié la transposition complète des règles de partage de l'énergie et des règles relatives aux consommateurs connexes au titre de la directive (UE) 2024/1711. L'échéance était le 17 juillet 2026. Les pays cités incluent la Belgique, l'Irlande, la Grèce, l'Espagne, la France, les Pays-Bas et la Pologne. Les neuf autres États membres, dont l'Allemagne et l'Italie, n'étaient pas inclus, bien que l'annonce de la Commission ne précise pas si chacun a entièrement transposé la directive. Les lettres concernent le défaut de notification de la transposition, et non un constat sur le fond des règles nationales.

Les talents d'élite en IA : la Chine prend de l'avance

Le dernier élément en date est une étude Carnegie China rapportée par The Next Web le 28 septembre. En 2025, 41 % des principaux chercheurs en IA suivis par le think tank travaillaient en Chine et 34 % aux États-Unis. Trois ans plus tôt, les États-Unis étaient en tête : en 2022, 46 % travaillaient aux États-Unis et 27 % en Chine. Les auteurs, Damien Ma et Binyi Yang, ont examiné des chercheurs dont les papiers ont été acceptés à NeurIPS 2025, un groupe que l'étude appelle les Navy Seals du domaine. Il y avait 25 677 auteurs sur 5 823 papiers, et l'étude a retracé plus de 10 000 d'entre eux avec des parcours de carrière complets. Les données provenaient d'OpenReview, la plateforme utilisée par NeurIPS pour les soumissions, avec l'aide d'outils de codage par IA pour traiter les données et de vérifications humaines sur les résultats.

Les chiffres du pipeline renforcent ce basculement. En 2025, 57 % du groupe ont obtenu leur premier diplôme en Chine, contre 46 % en 2022. L'étude a constaté qu'un plus grand nombre d'entre eux restent en Chine pour travailler, en pointant les offres d'emploi dans l'industrie de l'IA chinoise et des règles de visa américaines plus strictes, en particulier pour les étudiants chinois diplômés en sciences. Parmi les chercheurs en IA travaillant aux États-Unis, la part détenant un diplôme de premier cycle chinois a augmenté de quatre points de pourcentage. L'Université de Pékin et l'Université Tsinghua se classent désormais première et deuxième comme lieux de travail, l'KAIST de Corée du Sud étant troisième. Google occupait la première place en 2022. L'Université nationale de Singapour et l'Université technologique Nanyang sont toutes deux entrées dans le top 20. L'Europe a perdu du terrain : l'ETH Zurich et l'Université d'Oxford sont sorties des classements de tête, et l'Europe a conservé 60 % de son propre talent contre 89 % pour les États-Unis.

La politique fait partie du tableau, bien que l'étude ne quantifie pas son effet. À Washington, l'administration Trump a proposé un frais de 103 265 dollars pour les nouveaux visas H-1B. Les entreprises chinoises de l'IA et des puces, de leur côté, distribuent des actions pour retenir leurs ingénieurs. La semaine dernière, Xi Jinping a dit à Donald Trump que les deux pays pouvaient empêcher conjointement les usages abusifs de l'IA.

Preuves à connaissance nulle et un secret raté

Scientific American a rapporté le 27 septembre un résultat de recherche très différent : celui qui a été publié sans être divulgué. En mars 2026, Google a partagé un constat selon lequel les ordinateurs quantiques pourraient briser les méthodes de chiffrement courantes d'ici la fin de la décennie, et pour la première fois dans l'histoire scientifique a utilisé une preuve à connaissance nulle pour le démontrer, sans rien révéler sur les méthodes utilisées. L'affirmation était qu'une forme spécifique de cryptographie à courbe elliptique pourrait être brisée par un algorithme quantique fonctionnant avec seulement 1 175 qubits logiques et plus de deux millions de portes Toffoli. Jusqu'alors, les experts estimaient qu'au moins 20 fois ce nombre de qubits serait nécessaire. En juillet 2026, le record était juste en dessous de 100 qubits logiques. La preuve était défectueuse. Une équipe menée par l'informaticien Keegan Ryan a découvert qu'elle pouvait également prouver de fausses affirmations, y compris que le chiffrement pouvait être brisé sans portes Toffoli, ce qui est évidemment faux car l'algorithme serait alors incapable d'effectuer des opérations logiques. Mi-avril 2026, les développeurs de Google ont corrigé la preuve, et l'affirmation d'origine a été maintenue ; l'erreur se trouvait dans l'implémentation, pas dans le constat. Mais le secret avait déjà invité la reproduction. Après 63 jours, le cryptographe Andre Schrottenloher du Centre Inria de l'Université de Rennes en France a reproduit le résultat, et l'a dépassé avec un algorithme quantique amélioré désormais public. Le scientifique de Google Craig Gidney, co-auteur, a répondu sur son blog personnel : « Mes félicitations à Andre pour avoir été le premier à reproduire nos circuits. »

Lasers, robots et le coût de rêver

Wired a rapporté le 28 septembre que Star Catcher, une startup de Jacksonville, se prépare à lancer un prototype à bord d'une fusée SpaceX cette semaine qui enverra de l'énergie par faisceau vers un autre satellite en orbite. Si cela fonctionne, ce sera la première fois que des lasers enverront de l'énergie entre deux objets non attachés dans l'espace. L'entreprise a annoncé un tour de table de 65 000 000 dollars au début de cette année et a remporté une subvention de 30 000 000 dollars de la Space Force américaine. Elle dispose de 40 lettres d'intention et de 10 contrats d'achat d'électricité. Le directeur général Andrew Rush a déclaré que l'entreprise est encore en phase de rampe. Hanieh Fattahi de l'Institut Max Planck pour la science de la lumière a noté que les systèmes de suivi, la gestion de la chaleur et la longue durée de vie des équipements sous vide nécessitent encore du travail. Le Naval Research Laboratory a mené une expérience laser spatiale en 2023 qui a fonctionné pendant 100 jours, mais le faisceau a parcouru moins de cinq pieds et l'efficacité était de 11 %.

Côté robotique, The Decoder a rapporté le 27 septembre que des chercheurs de Stanford et du Caltech ont construit HomeBody, un système qui permet à un robot Unitree G1 de naviguer dans une cuisine inconnue, ranger et récupérer des objets de tiroirs en utilisant directement GPT-6 Astra, sans couche de contrôle entraînée entre les deux. Le robot explore la pièce, construit un jumeau numérique dans Isaac Sim de Nvidia, et enregistre les objets dans une mémoire spatiale. Les limitations incluent la latence, la surchauffe des servomoteurs des doigts et les coûts de calcul élevés. Le même média a rapporté le même jour que Boris Power, directeur de la recherche appliquée d'OpenAI, a déclaré que 80 à 90 pour cent de la recherche de l'entreprise cible déjà GPT 7, GPT 8 et au-delà.

ScienceDaily a rapporté le 26 septembre une étude de l'Université de Tohoku sur le sommeil paradoxal, qui a trouvé que le volume sanguin cérébral commence à augmenter environ 50 secondes avant le début du sommeil paradoxal, tandis que l'ATP neuronal baisse ensuite. Le professeur Ko Matsui a cadré le problème simplement : « Vous êtes-vous déjà senti épuisé après un rêve vif ? » Le travail suggère que le cerveau qui rêve peut fonctionner avec des besoins énergétiques inhabituellement élevés même si l'approvisionnement en carburant augmente.

Un élément plus ancien complète le tableau. Canary Media a rapporté le 25 septembre que 87 % de la production d'énergie propre aux États-Unis s'est produite en dehors des centres urbains l'année dernière, selon une analyse de Rural Climate Partnership, tandis que plus de 60 % des comtés avec des restrictions sur les énergies renouvelables sont ruraux. C'est le contexte de la recherche plus récente ci-dessus, mais c'est le même argument que toute technologie énergétique finit par affronter : la physique n'est que la moitié de l'histoire.