Deux prix Nobel pour l’IA

1. Prix Nobel de physique
2. Prix Nobel de chimie

Prix Nobel de physique

Le 8 octobre 2024, le comité Nobel a décerné son prix Nobel à John Hopfield (USA) et Geoffrey Hinton (CAN) pour leurs découvertes facilitant l’apprentissage automatique (machine learning) basé sur des réseaux de neurones artificiels. Leurs apports ont bénéficié de connaissances existantes en physique. Ainsi, l’apprentissage d’un réseau selon Hopfield rappelle l’optimisation énergétique d’un matériau magnétique caractérisé par un système de spins atomiques. La méthode de Hinton, baptisée machine de Boltzmann, est une extension de la précédente qui repose sur des équations de la physique statistique.

Prix Nobel de chimie

Le lendemain, le comité Nobel décerna son prix à David Baker (USA), pour ses travaux de conception par ordinateur de protéines nouvelles et spectaculaires (sic), et Demis Hassabis (GB) et John Jumper (GB), pour leurs travaux sur la prédiction de la structure tridimensionnelle de la quasi totalité des protéines existantes, qui est entièrement gouvernée par leur séquence d’acides aminés. Hassabis est l’un des fondateurs de l’entreprise Deepmind (Google), qui a développé en 2020 le logiciel opensource AlphaFold2, dont le modèle repose sur les réseaux de neurones artificiels et qui a bénéficié des apports de Jumper pour améliorer la version précédente, AlphaFold. Cette avancée majeure mit fin à la compétition internationale de prédiction de protéines (CASP) entamée en 1994 en obtenant une précision proche de 90 %.

Baker prit le problème à l’envers en cherchant la séquence d’acides aminés capable de conduire à un repliement spécifique d’une protéine. Son approche de la conception de protéines nouvelles (de novo) n’était pas basée sur l’imitation ou la modification de protéines naturelles et a donné lieu à des composés originaux possédant des propriétés spécifiques.