Nos machines de calcul, aujourd'hui omniprésentes, sont toutes basées sur une architecture matérielle et conceptuelle qui date de près de 70 ans : des transistors en très grand nombre et avec une très forte densité, qui effectuent des opérations sur des 0 et des 1. Ces milliards de transistors constituent la base des ordinateurs actuels (smartphone, PCs, calculateurs, serveurs, ordinateurs de bord, etc), avec une architecture impliquant microprocesseurs, mémoires et bus d'échanges.
 
Quelle sera la longévité de cette architecture, et des concepts de programmation qui lui sont associés ? Les limites, d'ores et déjà aperçues, peuvent être éventuellement repoussées par le gigantisme technologique. Mais que conclure de la victoire au jeu de go d'un super-calculateur de plusieurs dizaines de million de watt, face à un humain dont le cerveau ne consomme qu’une trentaine de watt ?


Et si la réponse se trouvait justement dans une autre architecture de machine de calcul, inspirée des principes de fonctionnement de notre cerveau ? Des principes fascinants, simples une fois réduits à leur unité élémentaire (le neurone), et complexes grâce à leurs multitudes d'interconnexions. Jusqu’à récemment, ces principes sont restés au stade de la théorie et de la simulation numérique : on a presque toujours simulé des neurones, au lieu d'en fabriquer des équivalents !
 
Des projets destinés à mettre au point physiquement des machines de calcul de type neuromorphique commencent à apparaître, signant un changement de paradigme qui demandera une remise en cause dramatique de la culture de l'ordinateur numérique, de ses concepts, de son usage et de sa représentation sociétale même.