L’IA décroche deux Nobel : un tournant pour la recherche ?

C'est une première dans l'histoire des prix Nobel. En 2024, l'intelligence artificielle a décroché coup sur coup le prestigieux prix en physique et en chimie, suscitant autant d'enthousiasme que d'interrogations au sein de la communauté scientifique. Faut-il y voir la consécration ultime de l'IA comme outil de découverte et d'innovation ? Ou assiste-t-on à une dérive technologique potentiellement néfaste pour l'avenir de la recherche ? Décryptage d'un événement qui fera date.

L'IA sur le toit du monde scientifique

Le couperet est tombé le 1er octobre dernier. Le prix Nobel de physique a été attribué conjointement aux pionniers du deep learning John J. Hopfield et Geoffrey E. Hinton, pour leurs travaux fondateurs sur les réseaux de neurones artificiels. Une consécration qui souligne l'importance croissante de l'IA dans les sciences dites "dures".

Mais la surprise fut encore plus grande le lendemain, avec le sacre du fondateur de DeepMind Demis Hassabis et de son directeur John M. Jumper, aux côtés du biochimiste David Baker, pour le développement d'algorithmes prédisant la structure 3D des protéines avec une précision inégalée. Du jamais vu pour une technologie si jeune !

Si ces prix récompensent des avancées spectaculaires et incontestables, permises par la puissance des techniques d'apprentissage profond, ils ont aussi suscité leur lot de critiques et de questionnements. En particulier le choix du Nobel de physique, jugé étonnant voire illégitime par certains, qui ne voient pas en quoi le deep learning relève de cette discipline.

L'IA, un accélérateur de la recherche

Au-delà des polémiques, ces récompenses viennent acter le rôle de plus en plus central joué par l'intelligence artificielle dans de nombreux domaines scientifiques ces dernières années :

• En physique, les algorithmes de deep learning permettent d'identifier des signaux faibles au milieu de masses de données complexes, que ce soit pour détecter de nouvelles particules subatomiques ou des ondes gravitationnelles.
• En chimie et biologie, ils révolutionnent la découverte de médicaments en accélérant drastiquement le criblage virtuel de molécules, tout en prédisant leurs mécanismes d'action.
• En climat et environnement, les modèles d'IA affinent les simulations météorologiques et aident à mieux comprendre des phénomènes aussi complexes que le réchauffement climatique ou l'effondrement de la biodiversité.

Plus généralement, l'IA s'impose comme un formidable outil d'automatisation et d'optimisation des processus de recherche : fouille de publications, génération d'hypothèses, planification d'expériences... De quoi démultiplier les capacités des scientifiques et accélérer les découvertes !

Des risques à ne pas négliger

Mais cette montée en puissance soulève aussi de nombreuses questions. L'IA, avec son mode de fonctionnement souvent opaque, est-elle l'outil le plus adapté pour établir des lois physiques intelligibles ? Ne risque-t-on pas de délaisser des pans entiers de la recherche, faute de données suffisantes pour entraîner des algorithmes ?

Le risque est aussi de voir une poignée de géants de la tech, qui dominent le champ de l'IA, étendre leur emprise sur la science, au détriment de l'ouverture et de la reproductibilité des résultats.

– Comme le soulignent de nombreux chercheurs

Autant de défis à relever pour faire de l'intelligence artificielle un véritable adjuvant du progrès scientifique, et non une menace pour son intégrité. Cela passera notamment par le développement d'une IA plus transparente et explicable, un meilleur partage des données et des algorithmes, ainsi qu'une réflexion éthique sur les finalités de la recherche.

Vers une recherche "augmentée" ?

En attendant, nul doute que le succès de l'IA aux Nobel va encore accélérer son adoption par les scientifiques du monde entier. Avec en ligne de mire non pas un remplacement de l'intelligence humaine, mais bien une collaboration fructueuse entre cerveaux biologiques et artificiels.

C'est tout l'enjeu des années à venir : inventer une recherche "augmentée", où la puissance de calcul et la créativité algorithmique de l'IA viendront démultiplier l'intuition et l'expertise des chercheurs en chair et en os. Un mariage prometteur, pour peu qu'on sache en maîtriser les excès !