L’IA révolutionne la science

Quand l’IA révolutionne le temps de la découverte scientifique

Imaginez pouvoir résoudre en 48 heures un problème scientifique qui a mobilisé des équipes de chercheurs pendant une décennie entière. Cette prouesse, qui relevait de la science-fiction il y a encore quelques années, devient aujourd’hui réalité grâce à l’intelligence artificielle. L’IA scientifique de Google a récemment démontré cette capacité, marquant un tournant historique dans notre façon de concevoir la recherche.

Cette accélération phénoménale n’est que la partie émergée de l’iceberg. L’intelligence artificielle s’apprête à transformer radicalement le paysage scientifique, avec des percées majeures attendues dès 2026. Des laboratoires pharmaceutiques aux accélérateurs de particules, en passant par l’exploration spatiale, l’IA redéfinit les limites du possible et repousse les frontières de la connaissance humaine.

Mais cette révolution soulève également des questions cruciales : comment préserver notre souveraineté scientifique face à la concentration des outils d’IA entre les mains de quelques géants technologiques ? Quels sont les risques et les bénéfices de cette automatisation de la découverte ? Plongée dans un univers où la machine devient le partenaire indispensable du chercheur.

2026 : l’année des premières percées historiques

La communauté scientifique retient son souffle. Selon la revue scientifique Nature, l’année 2026 marquera un tournant historique avec des avancées majeures obtenues grâce à l’intelligence artificielle. Cette prédiction n’est pas le fruit du hasard : elle repose sur la convergence de plusieurs facteurs technologiques et institutionnels.

L’une des révolutions les plus attendues concerne le CERN, le temple de la physique des particules près de Genève. Le Grand collisionneur de hadrons (LHC) subira une mise à niveau majeure à partir de l’été 2026, avec un arrêt de trois ans pour installer le LHC « à haute luminosité ». Cette modernisation permettra de générer dix fois plus de collisions, produisant une quantité astronomique de données que seule l’IA pourra analyser efficacement.

Parallèlement, l’exploration spatiale connaîtra plusieurs étapes décisives. La NASA s’apprête à envoyer des astronautes autour de la Lune avec la mission Artemis II, une première depuis les années 1970. La Chine vise le pôle sud lunaire avec sa sonde Chang’e-7, tandis que le Japon lancera une mission ambitieuse vers les lunes martiennes Phobos et Deimos. L’Agence spatiale européenne (ESA) débutera quant à elle la mission « Plato » pour identifier des exoplanètes similaires à la Terre, avec une participation significative des universités suisses de Genève et de Berne.

L’émergence des IA spécialisées : plus petites mais plus efficaces

Contrairement aux idées reçues, l’avenir de l’IA scientifique ne réside pas nécessairement dans des modèles toujours plus gigantesques. Une tendance fascinante émerge : celle des modèles spécialisés, plus petits mais redoutablement efficaces dans leur domaine d’expertise.

Un exemple frappant illustre cette évolution : en 2025, un modèle d’IA compact a largement surpassé des modèles nettement plus volumineux lors d’un test logique. Cette performance révèle une approche différente : plutôt que de viser l’omniscience, ces nouvelles IA se focalisent sur la résolution de problèmes spécifiques, apprenant à partir de données limitées mais hautement pertinentes.

Cette approche présente plusieurs avantages décisifs :

• Efficacité énergétique : moins gourmandes en ressources computationnelles
• Spécialisation : expertise approfondie dans des domaines précis
• Transparence : processus de décision plus facilement auditable
• Accessibilité : coûts réduits pour les laboratoires de recherche

Cette évolution est cruciale pour la souveraineté scientifique. Elle permet aux institutions de recherche de développer leurs propres outils spécialisés plutôt que de dépendre exclusivement des géants technologiques américains ou chinois.

Révolution pharmaceutique : quand l’IA transforme la R&D

Le secteur pharmaceutique illustre parfaitement le potentiel transformateur de l’IA. Sanofi, leader mondial du médicament, a déployé à grande échelle son application « plai », développée en collaboration avec la plateforme d’intelligence artificielle Aily Labs.

Les résultats sont spectaculaires et quantifiables :

Cette application fournit des interactions de données réactives en temps réel et offre une vue à 360° sans précédent de toutes les activités de Sanofi. L’impact se ressent particulièrement dans des domaines critiques comme l’immunologie, l’oncologie et la neurologie, où l’identification rapide de nouvelles cibles thérapeutiques peut sauver des milliers de vies.

L’exemple des nanoparticules lipidiques pour la recherche sur l’ARNm est particulièrement éloquent. Ces vecteurs, essentiels pour les vaccins à ARN messager comme ceux développés contre le Covid-19, nécessitaient auparavant des mois de recherche. L’IA a réduit ce délai à quelques jours, accélérant considérablement le développement de nouveaux traitements.

Thérapie génique : l’espoir de traitements personnalisés

L’année 2026 marquera également une étape cruciale dans le domaine de la thérapie génique. Deux études cliniques majeures sont prévues pour développer des thérapies géniques personnalisées destinées aux enfants atteints de troubles génétiques rares.

La première étude se concentrera sur les troubles métaboliques rares chez les nourrissons. Une équipe de recherche souhaite obtenir l’autorisation de l’autorité américaine de contrôle des médicaments pour prolonger un traitement expérimental qui a montré des résultats prometteurs. La seconde étude ciblera les troubles génétiques du système immunitaire, un domaine où les besoins médicaux non satisfaits sont particulièrement importants.

Parallèlement, les résultats d’une vaste étude clinique menée au Royaume-Uni sont attendus avec impatience. Cette recherche porte sur un test sanguin révolutionnaire capable de détecter environ 50 types de cancer avant l’apparition des symptômes. Plus de 140 000 personnes ont participé à cette étude, ce qui en fait l’une des plus importantes jamais réalisées dans le domaine de la détection précoce du cancer.

Si les résultats s’avèrent probants, les autorités sanitaires britanniques prévoient de généraliser l’utilisation de ce test, ouvrant la voie à une révolution dans la prévention du cancer. L’IA joue un rôle crucial dans l’analyse des biomarqueurs complexes et la détection de signaux faibles qui échapperaient à l’œil humain.

Enjeux de souveraineté et risques technologiques

Cette révolution scientifique s’accompagne de défis majeurs en matière de souveraineté numérique. La France a pris conscience de ces enjeux avec le lancement du Programme et Équipement Prioritaire de Recherche (PEPR) Intelligence Artificielle, doté d’un budget de 73 millions d’euros. Ce programme vise à renforcer l’écosystème français de recherche autour de l’IA frugale, de confiance et des fondements mathématiques.

L’IMT Atlantique, école d’ingénieurs de premier plan, illustre cette dynamique avec ses partenariats solides avec le CNRS et l’INRIA. Guillaume Moreau, récemment nommé Directeur de la Recherche et de l’Innovation, incarne cette approche intégrative visant à répondre aux défis environnementaux, numériques et sociétaux par la recherche en IA.

À l’échelle internationale, les collaborations se multiplient. Le partenariat entre Rice University et l’Université Paris Sciences & Lettres (PSL) cible des domaines critiques comme l’énergie, le climat et les technologies computationnelles. Le Rice Global Paris Center facilite ces échanges et l’innovation collaborative, démontrant l’importance de la coopération internationale.

Cependant, des risques significatifs accompagnent cette révolution. Selon Nature, le recours croissant à l’IA augmente le risque d’erreurs graves, notamment des pertes de données involontaires. L’automatisation des processus de recherche, bien qu’efficace, peut conduire à des biais systémiques ou à la propagation d’erreurs à grande échelle.

La dépendance vis-à-vis des infrastructures cloud des géants technologiques pose également des questions de souveraineté. Microsoft s’est engagé à investir 2,9 milliards de dollars pour développer le cloud computing et l’IA au Japon, illustrant la dimension géopolitique de ces technologies.

Impact économique et transformation industrielle

L’impact économique de cette révolution sera considérable. Selon McKinsey, l’IA devrait ajouter 13 000 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030, entraînant une augmentation annuelle de 1,2% du PIB. Cette croissance sera alimentée par la transformation des processus industriels et scientifiques.

Gartner prévoit qu’en 2025, 75% des entreprises passeront des projets pilotes d’IA à des opérations à grande échelle. Cette transition massive nécessitera une refonte des infrastructures de données et d’analytique, créant de nouveaux marchés et opportunités.

Le mouvement open source joue un rôle crucial dans cette démocratisation. Le lancement par Zhipu AI de CogVideoX-5B, un modèle text-to-video accessible gratuitement pour la recherche, illustre l’importance de l’ouverture technologique. Ces initiatives favorisent l’innovation collaborative et réduisent les barrières d’entrée pour les institutions de recherche.

Cette dynamique est particulièrement importante pour préserver la diversité des approches scientifiques et éviter la concentration excessive du pouvoir technologique. L’accès aux outils d’IA devient un enjeu démocratique autant qu’économique.

Vers une science augmentée : défis et opportunités

L’intelligence artificielle ne remplace pas le chercheur : elle l’augmente. Cette distinction est fondamentale pour comprendre l’évolution en cours. L’IA excelle dans l’analyse de volumes massifs de données, la détection de patterns complexes et l’exploration systématique d’espaces de solutions. Le chercheur conserve son rôle irremplaçable dans la formulation d’hypothèses créatives, l’interprétation critique des résultats et la validation éthique des découvertes.

Cette collaboration homme-machine ouvre des perspectives fascinantes. Dans la recherche sur les matériaux, l’IA peut explorer millions de combinaisons moléculaires en quelques heures, identifiant les candidats les plus prometteurs pour des applications spécifiques. En astronomie, elle détecte automatiquement des anomalies dans des téraoctets de données téléscopiques, révélant des phénomènes qui auraient échappé à l’observation humaine.

Cependant, cette évolution exige une transformation profonde de la formation scientifique. Les chercheurs de demain devront maîtriser les outils d’IA tout en conservant leur esprit critique. La littératie algorithmique devient aussi importante que la maîtrise des méthodes statistiques traditionnelles.

Les institutions de recherche doivent également repenser leurs infrastructures. L’hébergement local de modèles d’IA spécialisés, l’anonymisation des données sensibles et la traçabilité des processus de découverte deviennent des impératifs techniques et éthiques. Cette évolution vers l’auto-hébergement scientifique représente un défi majeur mais nécessaire pour préserver l’indépendance de la recherche.

L’année 2026 ne marquera que le début de cette transformation. Les percées attendues dans la thérapie génique, la physique des particules et l’exploration spatiale ouvriront de nouveaux champs d’investigation, créant un cercle vertueux d’innovation. L’IA scientifique, en révélant des connexions insoupçonnées entre disciplines, pourrait bien catalyser l’émergence de nouveaux paradigmes scientifiques, transformant notre compréhension du monde et de nous-mêmes.