Résumé
Les cinq dernières décennies ont vu la construction d’une nouvelle branche de physique statistique qui étudie les systèmes fortement désordonnés. Partant de l’étude des verres de spin, ce champ s’est étendu et s’est intéressé à des systèmes complexes dans différentes branches de la science, allant de l’informatique à la biologie en passant par la théorie de l’information. Quatre obstacles principaux ont dû être surmontés pour développer la théorie des systèmes désordonnés en très grande dimension : étudier des ensembles statistiques d’échantillons, analyser quantitativement le désordre microscopique, explorer des paysages d’énergie complexes, comprendre leurs liens avec les propriétés dynamiques. Cet exposé propose tout d’abord une vision synthétique de ces développements. Il décrit ensuite le nouveau défi posé par l’application de ces méthodes en apprentissage machine, celle du désordre structuré.
