L’actualité du jour apporte un éclairage intéressant sur l’évolution du domaine.
La conférence Google I/O a montré comment l’avenir de la science axée sur l’IA est en train d’évoluer
Il y a deux ans, un outil d’IA a valu à Google DeepMind un prix Nobel. Les chercheurs se fixent désormais un nouvel objectif.
Lors du discours d’ouverture de la Google I/O mardi, Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, a déclaré que nous nous trouvions actuellement « aux prémices de la singularité ». Il s’agissait là d’une déclaration marquante : la singularité désigne le moment théorique où l’IA dépassera rapidement l’intelligence humaine et transformera radicalement le monde. Mais ce qui m’a frappé alors que j’écoutais dans le public, c’est le contexte dans lequel il a prononcé ces mots.
Il est monté sur scène pour clôturer la session avec un exposé sur l’IA scientifique, dont le point d’orgue était une vidéo expliquant comment le logiciel de prévisions météorologiques de l’entreprise avait permis de donner l’alerte à l’avance concernant l’arrivée catastrophique de l’ouragan Melissa en Jamaïque l’année dernière — et avait ainsi peut-être sauvé des vies. Si ce logiciel, appelé WeatherNext, a permis à quelqu’un d’échapper à la tempête ou de mieux sécuriser son domicile, c’est là une réussite considérable et significative. Mais cela ne constitue en aucun cas la preuve d’une singularité imminente.
La juxtaposition entre la rhétorique ambitieuse de Hassabis et les résultats concrets de WeatherNext a mis en évidence la tension entre deux approches très différentes de l’IA au service de la science. La première se concentre sur des outils d’IA, tels que WeatherNext, conçus et entraînés pour résoudre des problèmes scientifiques spécifiques. La seconde repose sur des systèmes autonomes basés sur des modèles de langage (LLM) qui pourraient un jour mener à bien des projets de recherche de pointe sans intervention humaine.
Cette seconde vision alimente actuellement une grande partie de l’enthousiasme suscité par l’IA, notamment l’engouement récent pour l’auto-amélioration récursive, c’est-à-dire l’idée selon laquelle les systèmes d’IA pourraient finir par devenir les principaux moteurs de leurs propres progrès — un processus qui s’accélérerait de plus en plus à mesure que ces systèmes gagneraient en intelligence. Et les systèmes autonomes apportent désormais une réelle contribution à la exploration, parfois avec un accompagnement humain limité.
Cette semaine encore, Pushmeet Kohli, directeur scientifique de Google Cloud, a publié un article dans un numéro spécial consacré à l’IA et à la science de la revue Daedalus, dans lequel il écrit : « Nous nous dirigeons vers une IA qui ne se contente pas de faciliter la science, mais qui commence à faire de la science. » Avec l’arrivée prochaine de scientifiques en IA autonomes, il est plus difficile de justifier les efforts colossaux nécessaires au développement d’outils ultra-spécialisés — même d’un outil comme AlphaFold, pour lequel les scientifiques de DeepMind ont remporté un prix Nobel, ou d’un dispositif susceptible de sauver des vies comme WeatherNext. Cela laisse également entrevoir un avenir bien plus étrange pour la science, dans lequel les humains et les systèmes d’IA collaboreraient d’égal à égal — voire où l’IA réaliserait des avancées scientifiques de son propre chef.
D’un autre côté, pour être clair, Google ne semble pas abandonner ses travaux sur les IA spécialisées destinées aux outils scientifiques. Les fondations AlphaGenome et AlphaEarth, formées respectivement pour des applications en génétique et en sciences de la Terre, ont été lancées l’été dernier, et la dernière version de WeatherNext est sortie en novembre.
Ce développement s’ajoute à une longue série d’évolutions dans le secteur.
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D’après MIT Technology Review : MIT Technology Review