L’industrie du diagnostic et des tests est immense : d’ici 2025, le marché mondial de la détection de défauts dans les semi-conducteurs atteindra 39 milliards de dollars, et celui des tests en laboratoires médicaux 125 milliards de dollars. Rohan Gug, professeur assistant en sciences de la décision au département de gestion de l’information, des risques et des opérations de la McCombs School of Business de l’Université du Texas, souligne que les tests de puces informatiques et de systèmes complexes comme le corps humain partagent des caractéristiques communes.
Une nouvelle étude de l’université propose une méthode innovante pour tester les systèmes complexes, économisant du temps en éliminant les étapes inutiles et coûteuses. Actuellement, les cliniciens effectuent souvent des tests en plusieurs tours, chaque tour éliminant des problèmes potentiels pour préparer le suivant, mais Gug estime que cette approche est trop longue.
Gug imagine un test unique fournissant rapidement des informations clés, applicable aussi bien aux puces qu’aux cliniques, améliorant considérablement l’efficacité. Il insiste : « Nous avons besoin d’un produit hautement scalable, facile à déployer et unifié. » En collaboration avec Anupam Gupta de l’Université de New York et Viswanath Nagarajan de l’Université du Michigan, Gug a conçu un système combinant deux ensembles de tests aux objectifs opposés : l’un diagnostiquant si le système fonctionne normalement, l’autre s’il est défaillant, offrant ainsi un aperçu global des risques.
Gug illustre son approche par un « score cardiaque » en médecine. Dans des simulations, son algorithme est plus de 100 fois plus rapide que les algorithmes séquentiels, bien que le coût moyen soit supérieur de 22 %, mais la vitesse de détection est grandement améliorée. Il note également que réaliser un lot de tests en une seule fois peut réduire les coûts de configuration. Gug espère appliquer cet algorithme à des tests réels, comme les tests quotidiens des réseaux Internet à large bande, diagnostiquant rapidement si un système ou un sous-système fonctionne normalement.
