Lorsque le langage de programmation FORTRAN est apparu en 1957, il a révolutionné la manière dont les scientifiques et les ingénieurs utilisaient les ordinateurs. Grâce à lui, des calculs complexes pouvaient désormais être exprimés de manière concise, à l’aide d’une notation proche des mathématiques, en utilisant des tableaux — des collections de valeurs qui simplifient la description des opérations sur les données. Ce concept fondamental s’est progressivement développé pour donner naissance aux « tenseurs », des objets mathématiques au cœur des systèmes d’intelligence artificielle les plus avancés et des calculs scientifiques modernes. Aujourd’hui, des frameworks comme NumPy et PyTorch reposent sur cette idée pour traiter efficacement des données massives et complexes. À présent, une nouvelle avancée prometteuse étend cette vision des tenseurs au monde continu. Des chercheurs ont réussi à généraliser les opérations tensorielles, traditionnellement définies sur des ensembles discrets de données, à des fonctions continues — c’est-à-dire des objets mathématiques définis sur des intervalles ou des espaces continus, comme des champs physiques ou des signaux analogiques. Cette extension permet de modéliser des phénomènes naturels avec une précision accrue, sans avoir à les discrétiser artificiellement, ce qui peut entraîner des pertes d’information ou des erreurs numériques. En intégrant les tenseurs dans un cadre continu, les chercheurs ouvrent la voie à des algorithmes capables de traiter des données non seulement en points isolés, mais aussi en fonctions continues. Cela s’inscrit dans une tendance plus large vers des architectures computationnelles plus fidèles aux lois physiques et aux dynamiques réelles des systèmes étudiés. Par exemple, dans la simulation de fluides, la propagation des ondes ou l’analyse d’images médicales, cette approche pourrait offrir des modèles plus précis et plus efficaces. Cette évolution repose sur des avancées en analyse fonctionnelle, en calcul variationnel et en apprentissage automatique. Elle permet aussi de concevoir des réseaux de neurones continus, capables de traiter des signaux ou des formes sans passer par une grille discrète. Ces systèmes, souvent appelés « réseaux de neurones à temps continu » ou « tenseurs continus », pourraient transformer des domaines comme la robotique, la physique computationnelle ou la modélisation environnementale. En somme, cette extension du paradigme tensoriel au monde continu marque une étape majeure dans l’histoire de la programmation scientifique. Elle prolonge l’héritage de FORTRAN en offrant un outil puissant pour décrire, manipuler et apprendre à partir de phénomènes naturels avec une souplesse et une précision inégalées. C’est une nouvelle page écrite dans la quête constante d’aligner les outils computationnels sur la réalité physique qu’ils cherchent à comprendre.