De l'algorithme au Nobel, quand l'IA et Google repoussent les limites de la science

L'attribution des prix Nobel de chimie et de physique 2024 à des chercheurs en intelligence artificielle marque un tournant historique dans le monde scientifique. Google DeepMind se retrouve sous les projecteurs, avec trois de ses têtes pensantes récompensées pour des avancées révolutionnaires dans la prédiction des structures protéiques et les fondements des réseaux neuronaux.

Pour la première fois de l'histoire, l'intelligence artificielle (IA) occupe le devant de la scène des prestigieux prix Nobel, tant en chimie qu'en physique. Cette reconnaissance exceptionnelle souligne l'impact profond de l'IA sur la recherche fondamentale et appliquée, tout en mettant en lumière le rôle prépondérant des géants de la technologie dans ces avancées. Au cœur de cette révolution se trouvent Google et sa filiale DeepMind, dont les chercheurs ont été récompensés pour des travaux qui transforment notre compréhension du monde moléculaire et du fonctionnement des réseaux neuronaux.

Deux prix Nobel...

Le prix Nobel de chimie consacre une avancée majeure dans le domaine de la biochimie structurale. Demis Hassabis et John Jumper partagent cette distinction avec David Baker pour leurs travaux révolutionnaires sur la prédiction de la structure des protéines. Au cœur de cette percée se trouve AlphaFold, un outil développé par l'équipe de DeepMind. Ce logiciel a radicalement transformé la façon dont les scientifiques abordent l'un des défis les plus complexes de la biologie moléculaire : déterminer la forme tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquence d'acides aminés. En quelques minutes, AlphaFold peut prédire avec une précision remarquable la structure d'une protéine, une tâche qui nécessitait auparavant des mois, voire des années de travail en laboratoire. Cette innovation ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche médicale et le développement de médicaments.

pour le prix d'un

Le prix Nobel de physique, quant à lui, met à l'honneur les fondements théoriques de l'intelligence artificielle moderne en récompensant John Hopfield et Geoffrey Hinton pour leurs travaux pionniers sur les réseaux de neurones artificiels. Dans les années 1980, ces deux chercheurs ont jeté les bases conceptuelles qui sous-tendent aujourd'hui les algorithmes d'apprentissage profond. Hopfield, physicien de formation, a développé un modèle de réseau neuronal capable de mémoriser et de corriger des erreurs, ouvrant la voie à de nouvelles approches en neurosciences computationnelles. Hinton, quant à lui, a conçu la machine de Boltzmann, un système d'apprentissage statistique qui a révolutionné notre compréhension de l'apprentissage automatique. Leurs contributions ont établi un pont crucial entre la physique statistique et l'intelligence artificielle, démontrant comment des concepts issus de la physique pouvaient être appliqués pour créer des systèmes capables d'apprendre et de reconnaître des motifs complexes.

Google « omniscientifique »

Fondée en 2010 par Demis Hassabis et rachetée par la firme de Mountain View en 2014 pour 625 millions de dollars, DeepMind s'est rapidement imposée comme un acteur incontournable de l'innovation en IA. L'entreprise a enchaîné les succès retentissants, de la victoire d'AlphaGo contre le champion du monde de go en 2016 à la révolution d'AlphaFold dans la prédiction des structures protéiques cette année. Cependant, la concentration des moyens et des cerveaux au sein d'entités privées pose le problème de l'accès aux découvertes et de leur utilisation. L'exemple d'AlphaFold 3, dont le code source n'est plus librement accessible, illustre les tensions entre innovation propriétaire et science ouverte. En outre, la création par Demis Hassabis d'Isomorphic Labs, une filiale de DeepMind dédiée à l'exploitation commerciale des avancées en modélisation des protéines, met en lumière les enjeux économiques colossaux qui sous-tendent ces recherches. Alors que l'IA s'impose comme un outil indispensable dans de nombreux domaines avancés, il semble plus que jamais crucial de trouver des moyens de garantir un équilibre entre l'innovation portée par le secteur privé et la préservation d'un écosystème de recherche ouvert.