Le jour où l’IA remportera le prix Nobel n’est-il pas proche ?

AI - Ảnh 1. — Pour atteindre le niveau Nobel, l'IA doit être capable de s'auto-évaluer et d'ajuster son propre processus de raisonnement - Photo : VNU

Selon le magazine Nature, 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 conduit de nombreux chercheurs à croire que l’IA pourrait un jour rivaliser avec les esprits les plus brillants de la communauté scientifique, voire faire des découvertes dignes d’un prix Nobel.

« L'IA pourrait remporter le prix Nobel d'ici 2030 »

En 2016, le biologiste Hiroaki Kitano, PDG de Sony AI, a lancé le « Nobel Turing Challenge », un appel au développement d'un système d'IA suffisamment intelligent pour réaliser seul une découverte scientifique digne d'un prix Nobel. L'objectif du projet est qu'à l'horizon 2050, un « scientifique en IA » soit 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 d'un 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 reposent principalement sur les données et les connaissances disponibles et n'ont pas véritablement permis de nouvelles compréhensions. La chercheuse Yolanda Gil (Université de Californie du Sud, États-Unis) a commenté : « Si le gouvernement investit demain 1 milliard de dollars dans la recherche fondamentale, les progrès pourraient s'accélérer, mais nous sommes 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 satisfaire 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 permettent de déchiffrer les sons des animaux, de prédire les collisions entre étoiles et d'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 des modèles de langage à grande échelle (MLH) pour planifier et exécuter de manière autonome des réactions chimiques à l'aide de dispositifs robotisés.

Des entreprises comme Sakana AI à Tokyo cherchent à automatiser la recherche en apprentissage automatique grâce au LLM, tandis que Google expérimente des chatbots qui collaborent en groupes pour générer des idées scientifiques. Aux États-Unis, FutureHouse Labs à San Francisco développe un modèle de « réflexion » progressif pour aider l'IA à poser des questions, tester des hypothèses et concevoir des expériences – une approche progressive de la troisième génération d'« IA scientifique ».

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, sans supervision humaine. Il prédit : « L'IA pourrait faire des découvertes dignes d'un prix Nobel d'ici 2030. » Les domaines présentant le plus grand potentiel sont la science des matériaux et l'étude de la maladie de Parkinson ou d'Alzheimer.

L’IA prive-t-elle les jeunes scientifiques d’opportunités d’apprentissage ?

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 toujours pas véritablement les lois de la nature. Une étude a révélé qu'un modèle peut prédire les orbites planétaires, mais pas les lois de la physique qui les régissent ; ou encore naviguer dans une ville, mais ne peut pas créer une carte précise. Selon l'expert Subbarao Kambhampati (Université d'État de l'Arizona), cela montre que l'IA ne possède pas l'expérience du monde réel 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 l'apprentissage de jeunes scientifiques qui pourraient autrement se voir décerner de prestigieux prix », a ajouté Messeri. « Alors que les budgets de recherche se réduisent, il est inquiétant de se demander quel sera le coût de cet avenir. »

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Source : https://tuoitre.vn/ngay-ai-gianh-giai-nobel-se-khong-con-xa-20251007123831679.htm