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Bientôt la fin des théories ?
Astronomie, physique, biologie… Dans tous les domaines, les IA font aujourd’hui des découvertes juste en analysant de gigantesques quantités de données, hors de tout cadre théorique. Mais est-ce encore de la science ?
En 2018, l’équipe de Mohammed AlQuraishi, à Harvard, prédit la structure tridimensionnelle de centaines de milliers de protéines à partir de leur seule séquence.
En 2019, l’équipe de Lia Medeiros, à l’Institute for Advanced Study, affine le tout premier portrait du trou noir supermassif situé au centre de la galaxie M87, à quelque 55 millions d’années-lumière de notre Terre, à l’aide des données du télescope Event Horizon.
En 2024, l’équipe d’Egemen Kolemen, à l’université de Princeton, prévoit les instabilités du plasma ultra-chaud dans la cuve d’un réacteur tokamak pendant une réaction de fusion nucléaire.
La particularité de ces trois résultats scientifiques spectaculaires ? Aucun n’aurait pu voir le jour sans l’intelligence artificielle. IA prédictive ou générative, apprentissage automatique, profond, supervisé, non supervisé… les techniques diffèrent mais la méthode est chaque fois la même : “Faire absorber à l’IA une quantité phénoménale de données afin qu’elle trouve les relations ou concepts cachés derrière”, explique Vincent Barra, professeur au Laboratoire d’informatique, de modélisation et d’optimisation des systèmes, à Clermont-Ferrand.
