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Bonjour,
Aujourd’hui, la recherche scientifique fait face à un défi de taille : produire, analyser et comprendre une quantité d’informations exponentielle.
Et pour relever ce défi, un nouvel allié entre en scène : l’intelligence artificielle.
Mais comment l’IA transforme-t-elle concrètement la recherche ? Et quelles sont ses limites ?
C’est ce que je tenterais de vous présenter dans cette vidéo sur la recherche scientifique assistée par IA

Chaque année, plus de 2 millions d’articles scientifiques sont publiés.
Dans certains domaines, il devient humainement impossible de tout lire, tout analyser, tout comprendre.
C’est là que l’IA entre en jeu. Elle permet de traiter des volumes massifs de données en un temps record.
Et ce, à chaque étape du processus scientifique :
de la revue de littérature, à l’analyse de données expérimentales, jusqu’à la publication des résultats.

L’intelligence artificielle, et notamment l’apprentissage automatique, apprend à partir des données.
Elle détecte des modèles, des corrélations, des anomalies que l’humain pourrait manquer.

Globalement l’IA permet d’effectuer des tâches complexes en profitant des ressources d’un ordinateur, ça veut dire qu’on peut maintenant tester des millions de possibilités en une fraction du temps qui était nécessaire avant.

Elle permet d’accélérer la recherche et donc d’ouvrir de nouvelles pistes jusque là inconnues.
Voyons maintenant trois domaines où son impact est déjà majeur.

En médecine, l’IA aide à analyser des images médicales comme des IRM ou des scanners, avec une précision parfois supérieure à celle de l’humain.
Elle participe à la découverte de nouveaux traitements, en simulant l’effet de molécules, accélérant la recherche pharmaceutique.
Elle peut même prédire l’évolution d’une maladie, en analysant les données de santé d’un patient.

En biologie, l’IA a permis une avancée majeure : prédire la structure des protéines en 3D grâce à des modèles comme AlphaFold.
Une révolution pour la recherche sur les maladies génétiques, les vaccins, ou la biologie synthétique.
Elle permet aussi d’analyser le génome, d’identifier des mutations et de mieux comprendre la diversité du vivant.

En astrophysique, l’IA analyse des millions de signaux captés par les télescopes, pour détecter des exoplanètes, des ondes gravitationnelles, ou des galaxies lointaines.
Elle aide aussi à modéliser l’univers, à comprendre la matière noire, ou encore à prévoir les phénomènes cosmiques rares.

Dans ces domaines, l’IA débloque des découvertes qui auraient pris des décennies sans elle.

L’IA ne remplace pas le chercheur. Elle automatise certaines tâches, libérant du temps pour la réflexion, l’innovation.
Elle peut :
– Créer automatiquement des revues bibliographiques ciblées.
– Générer des hypothèses à partir de données préexistantes.
– Optimiser des protocoles expérimentaux.

En bref, elle devient un coéquipier numérique, capable d’explorer ce que l’humain n’aurait pas le temps – ou la capacité – d’analyser seul.
Maintenant pour parler d’un cas concret et qui concerne un peu plus l’informatique, en début janvier, un laboratoire dirigé par microsoft, le PNNL (pour Pacific Northwest National Laboratory), a découvert une nouvelle molécule dans le cadre de leur programme de recherche sur les électrolytes à l’état solide. La découverte s'est faite grâce à un modèle d’IA qui a aidé dans la phase de présélection des matériaux.

Pour donner un peu de contexte, un électrolyte sert à faire en sorte que l’anode et la cathode d’une batterie restent toutes les 2 neutres électriquement (sinon la batterie arrête de fonctionner). Un exemple de batterie utilisant un électrolyte solide est la batterie au graphène. Son électrolyte solide lui permet d’avoir une bien meilleure densité énergétique que des modèles lithium ion.

Donc pour revenir sur le sujet de la vidéo, ici le laboratoire a utilisé un modèle d’IA pour simuler des combinaisons d’atomes dans des structures différentes pour tester les propriétés de différentes molécules. Sauf que bien évidemment, on ne parle pas de dizaines de possibilités, mais de 32 millions. Sans l’IA pour aider dans la phase de présélection, cette phase aurait duré plusieurs années au lieu de plusieurs semaines.

Mais attention.
L’IA n’est pas infaillible. Elle est aussi biaisée que les données sur lesquelles elle a été formée.
Et ses modèles, souvent opaques, posent la question de la transparence et de la reproductibilité scientifique.

Il y a aussi le problème de la limite des données existantes. On peut parfaitement utiliser une IA dans la recherche médicale vu la quantité de données astronomiques qui existe, mais ce serait plus compliqué dans un domaine comme celui de l’algorithmique, où la recherche dans ce domaine nécessite une quantité de données qui n’est tout simplement jamais disponible du fait de la nature du domaine.

De plus, une confiance aveugle en l’IA pourrait conduire à de fausses interprétations.
C’est pourquoi les chercheurs insistent : l’IA doit rester un outil au service de la science, et non un substitut à l’esprit critique.

La recherche assistée par IA ouvre la voie à une science plus rapide, plus collaborative, plus ambitieuse.
Elle permet d’explorer l’inconnu, de croiser des disciplines, d’accélérer les découvertes.
Mais cette révolution nécessite aussi une vigilance éthique et une maîtrise des outils.
Car au final, l’intelligence artificielle n’est qu’un reflet de l’intelligence humaine.
Et c’est à nous d’en faire le meilleur usage possible.
Merci de m’avoir écouté. Au revoir et bonne journée.