Les scientifiques prédisent la possibilité que l'intelligence artificielle remporte le prix Nobel

De nombreux chercheurs pensent que l’IA pourrait un jour rivaliser avec les esprits les plus brillants de la science, et même réaliser des découvertes dignes d’un prix Nobel.

Ces dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a démontré sa capacité à analyser des données, à concevoir des expériences et à proposer de nouvelles hypothèses scientifiques , ce qui a conduit de nombreux chercheurs à croire que l’IA pourrait un jour rivaliser avec les esprits les plus brillants de la science, et même faire des découvertes dignes du prix Nobel, selon le magazine Nature.

En 2016, le biologiste Hiroaki Kitano, PDG de Sony AI, a lancé le « Nobel Turing Challenge », un appel à développer un système d’IA suffisamment intelligent pour réaliser lui-même une découverte scientifique de niveau Nobel.

Selon l’objectif du projet, d’ici 2050, un « scientifique de l’IA » sera capable de formuler des hypothèses, de planifier des expériences et d’analyser des données sans intervention humaine.

Le chercheur Ross King, de l'Université de Cambridge (Royaume-Uni), estime que cette étape pourrait être franchie plus tôt : « Il est presque certain que les systèmes d'IA atteindront le niveau de prix Nobel. La question est de savoir si ce sera dans les 50 ou 10 prochaines années. »

Cependant, de nombreux experts se montrent prudents. Selon eux, les modèles d'IA actuels s'appuient principalement sur les données et les connaissances disponibles et n'apportent pas véritablement de nouvelles connaissances.

La chercheuse Yolanda Gil (Université de Californie du Sud, États-Unis) a commenté : « Si demain le gouvernement investit un milliard de dollars dans la recherche fondamentale, les progrès peuvent s'accélérer, mais on est encore très loin de cet objectif. »

À ce jour, seules des personnes et des organisations ont reçu des prix Nobel. Cependant, l'IA y a contribué indirectement : en 2024, le prix Nobel de physique a été décerné à des pionniers de l'apprentissage automatique ; la même année, la moitié du prix de chimie a été attribuée à l'équipe d'AlphaFold, le système d'IA de Google DeepMind qui prédit la structure 3D des protéines. Mais ces prix récompensent les créateurs de l'IA, et non ses découvertes.

Pour mériter un prix Nobel, selon les critères du Comité Nobel, une découverte doit être utile, avoir un impact considérable et ouvrir de nouvelles perspectives de compréhension. Un « scientifique en IA » qui souhaite répondre à cette exigence doit fonctionner de manière quasi-totale : depuis la formulation des questions jusqu'à l'analyse des résultats, en passant par le choix des expériences.

En fait, l'IA est déjà présente à presque toutes les étapes de la recherche. De nouveaux outils aident à déchiffrer les cris des animaux, à prédire les collisions entre étoiles et à identifier les cellules immunitaires vulnérables à la COVID-19.

À l'Université Carnegie Mellon, l'équipe du chimiste Gabe Gomes a développé « Coscientist », un système qui utilise de grands modèles de langage (LLM) pour planifier et exécuter de manière autonome des réactions chimiques à l'aide de dispositifs robotisés.

Certaines entreprises comme Sakana AI à Tokyo cherchent à automatiser la recherche en apprentissage automatique en utilisant le LLM, tandis que Google expérimente des chatbots qui collaborent en groupes pour générer des idées scientifiques.

Aux États-Unis, le laboratoire FutureHouse de San Francisco développe un modèle de « réflexion » étape par étape pour aider l’IA à poser des questions, tester des hypothèses et concevoir des expériences – visant une troisième génération d’« IA dans la science ».

Selon Sam Rodriques, directeur de FutureHouse, la dernière génération sera constituée d'IA capables de poser des questions et de mener des expériences de manière autonome. « L'IA pourrait faire des découvertes dignes d'un prix Nobel d'ici 2030 », prédit-il. Les domaines les plus prometteurs sont la science des matériaux et l'étude de la maladie de Parkinson ou d'Alzheimer.

D'autres scientifiques sont sceptiques. Doug Downey, de l'Allen Institute for AI à Seattle, affirme qu'un test mené auprès de 57 « agents IA » a révélé que seulement 1 % d'entre eux étaient capables de mener à bien un projet de recherche, de l'idée au rapport. « L'automatisation de la découverte scientifique, du début à la fin, reste un défi majeur », affirme-t-il.

De plus, les modèles d'IA ne comprennent pas encore pleinement les lois de la nature. Une étude a révélé qu'un modèle pouvait prédire les orbites planétaires, mais pas les lois physiques sous-jacentes ; ou encore naviguer dans une ville, mais sans créer de carte précise.

Selon l’expert Subbarao Kambhampati (Arizona State University), cela montre que l’IA ne possède pas l’expérience de la vie réelle dont disposent les humains.

Yolanda Gil soutient que pour atteindre le prix Nobel, l'IA doit être capable de « penser à la pensée », c'est-à-dire de s'auto-évaluer et d'ajuster ses propres processus de raisonnement. Sans investissement dans cette recherche fondamentale, « les découvertes dignes d'un Nobel resteront encore lointaines », affirme Gil.

Parallèlement, certains chercheurs mettent en garde contre les dangers d'une dépendance excessive à l'IA en science. Un article de 2024 de Lisa Messeri (Université Yale) et Molly Crockett (Université de Princeton) soutient que la surutilisation de l'IA pourrait accroître les erreurs et réduire la créativité, car les scientifiques « produisent plus mais comprennent moins ».

« L'IA pourrait priver de jeunes scientifiques, potentiellement lauréats de prix prestigieux, de possibilités d'apprentissage », a ajouté Messeri. « Avec la réduction des budgets de recherche, il est inquiétant de se demander quel sera le coût de cet avenir. »

(TTXVN/Vietnam+)

Source : https://www.vietnamplus.vn/gioi-khoa-hoc-du-doan-kha-nang-tri-tue-nhan-tao-gianh-giai-nobel-post1068525.vnp