L’intelligence artificielle couronnée au sommet des Nobel
Lundi en Suède, l’intelligence artificielle, autrefois confinée au royaume de la science-fiction, a atteint le sommet de la réussite scientifique.
Lors d’une cérémonie historique au Konserthuset de Stockholm, John Hopfield et Geoffrey Hinton ont reçu le prix Nobel de physique pour leurs travaux pionniers sur les réseaux de neurones, des systèmes qui imitent l’architecture du cerveau et constituent le socle de l’IA moderne.
Parallèlement, Demis Hassabis et John Jumper ont accepté le prix Nobel de chimie pour AlphaFold de Google DeepMind, un système qui a résolu le problème « impossible » de la biologie : prédire la structure des protéines, une prouesse aux implications profondes pour la médecine et la biotechnologie.
L’héritage de Hopfield et les fondements des réseaux de neurones
Dans les années 1980, Hopfield, un physicien doué pour poser de grandes questions, a apporté une nouvelle perspective aux réseaux de neurones.
Il a introduit les paysages d’énergie, empruntés à la physique, pour expliquer comment les réseaux de neurones résolvent les problèmes en trouvant des états stables et à faible énergie. Ses idées, abstraites mais élégantes, ont jeté les bases de l’IA en montrant comment des systèmes complexes s’optimisent eux-mêmes.
Avançons rapidement jusqu’au début des années 2000, lorsque Geoffrey Hinton, un psychologue cognitif britannique passionné d’idées radicales, a repris le flambeau. Hinton pensait que les réseaux de neurones pouvaient révolutionner l’IA, mais la formation de ces systèmes nécessitait une énorme puissance de calcul.
AlphaFold : la révolution de l’IA en biologie
Une décennie après AlexNet, l’IA s’est tournée vers la biologie. Hassabis et Jumper ont dirigé le développement d’AlphaFold pour résoudre un problème qui avait bloqué les scientifiques pendant des années : prédire la forme des protéines.
Les protéines sont les éléments constitutifs de la vie. Leur forme détermine ce qu’elles peuvent faire. Comprendre ces formes est la clé pour lutter contre les maladies et développer de nouveaux médicaments. Mais les trouver était lent, coûteux et peu fiable.
AlphaFold a changé la donne. Il a utilisé les idées de Hopfield et les réseaux de Hinton pour prédire la forme des protéines avec une précision étonnante. Propulsé par des GPU, il a cartographié presque toutes les protéines connues.
Aujourd’hui, les scientifiques utilisent AlphaFold pour lutter contre la résistance aux médicaments, créer de meilleurs antibiotiques et traiter des maladies autrefois considérées comme incurables.
Le facteur GPU : exploiter le potentiel de l’IA
Les GPU, les moteurs indispensables de l’IA moderne, sont au cœur de ces réalisations. Conçus à l’origine pour améliorer l’apparence des jeux vidéo, les GPU étaient parfaits pour les demandes massives de traitement parallèle des réseaux de neurones.
Les GPU NVIDIA, en particulier, sont devenus le moteur de percées telles qu’AlexNet et AlphaFold. Leur capacité à traiter de vastes ensembles de données à une vitesse extraordinaire a permis à l’IA de s’attaquer à des problèmes d’une ampleur et d’une complexité jamais vues auparavant.
Redéfinir la science et l’industrie
Les percées récompensées par le Nobel en 2024 ne se contentent pas de réécrire les manuels scolaires, elles optimisent les chaînes d’approvisionnement mondiales, accélèrent le développement de médicaments et aident les agriculteurs à s’adapter aux changements climatiques.
Les principes d’optimisation basés sur l’énergie de Hopfield inspirent désormais les systèmes logistiques basés sur l’IA. Les architectures de Hinton soutiennent les voitures autonomes et les modèles linguistiques comme ChatGPT. Le succès d’AlphaFold inspire des approches basées sur l’IA pour la modélisation climatique, l’agriculture durable et même la science des matériaux.
La reconnaissance de l’IA en physique et en chimie marque un changement dans notre façon de penser la science. Ces outils ne sont plus confinés au royaume numérique. Ils remodèlent les mondes physique et biologique.
