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3. Prix Nobel de physique: vers une nouvelle ère au-delà de l'intelligence humaine

Le prix Nobel de physique 2024 récompense John Hopfield et Geoffrey Hinton pour leurs contributions majeures à l'apprentissage automatique, mettant en lumière l'impact des réseaux neuronaux artificiels sur l'intelligence artificielle moderne.

Le prix Nobel de physique 2024 a été attribué au Britanno-Canadien John Hopfield (né en 1933) et à l'Américain Geoffrey Hinton (né en 1947) pour leurs découvertes fondamentales qui ont ouvert la voie à “l'apprentissage automatique” grâce aux “réseaux neuronaux artificiels”. Leurs travaux, menés depuis les années 1980, mettent en évidence l’importance de la physique théorique dans l’essor des nouvelles technologies, marquant un tournant dans le développement de l'intelligence artificielle. Dans un communiqué publié par l'Académie royale des sciences de Suède, Hopfield a été salué pour avoir “créé une mémoire associative capable de stocker et de reconstruire des images et d'autres types de motifs dans des données”. De son côté, Hinton a été reconnu pour avoir “inventé une méthode capable de trouver de manière autonome des propriétés dans des données” permettant, entre autres, d'identifier des “éléments spécifiques dans des images”.

Architectures neuronales

L'apprentissage automatique, également connu sous le nom de machine learning en anglais, est une sous-discipline de l'intelligence artificielle qui fait appel à des réseaux de neurones artificiels. Cette approche permet aux ordinateurs d'acquérir des connaissances à partir de divers types de données (telles que des images, des textes ou des sons), en s'appuyant sur des algorithmes qui ajustent automatiquement les paramètres internes du modèle en fonction des exemples fournis. Grâce à cette technologie, les systèmes peuvent s'adapter et évoluer en continu, sans avoir besoin d'une programmation manuelle pour chaque nouvelle tâche. L'apprentissage automatique repose sur des architectures neuronales qui s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain, facilitant la reconnaissance de motifs complexes et l’application des connaissances acquises à de nouvelles données.

Physique statique

Un réseau neuronal est composé de plusieurs couches de neurones interconnectés. Chaque neurone reçoit des informations, les traite et les transmet aux neurones des couches suivantes. Au fur et à mesure que le réseau est exposé à des données, il ajuste les poids de ces connexions en fonction des erreurs qu'il commet lors de ses prédictions. Ce processus d'ajustement, souvent réalisé à l'aide d'algorithmes d’optimisation, permet au modèle d'affiner ses représentations internes et d'améliorer ses performances sur des tâches spécifiques. “Les lauréats 2024 ont utilisé des concepts fondamentaux de la physique statistique pour concevoir des réseaux de neurones artificiels qui fonctionnent comme des mémoires associatives et trouvent des modèles dans de grands ensembles de données”, a indiqué Ellen Moons, présidente du comité Nobel de physique, devant la presse.

Panoplie d’applications

Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés dans une variété d'applications, allant de la reconnaissance d'image et du traitement du langage naturel à la recommandation de contenus et la détection d’anomalies. Ils permettent également d'automatiser des processus industriels, de diagnostiquer des maladies à partir d'images médicales et de prévoir les fluctuations des prix des actions. De plus, leur capacité à apprendre à partir de grandes quantités de données en fait des outils précieux pour la recherche en intelligence artificielle, contribuant ainsi à des avancées dans des domaines tels que la conduite autonome et la robotique. Selon Ellen Moons, les réseaux neuronaux artificiels ont également été utilisés pour faire avancer la recherche dans des domaines aussi divers que la physique des particules, la science des matériaux et l'astrophysique. “Ils font désormais partie de notre vie quotidienne”, a-t-elle précisé.

À la lumière des avancées effrénées de l'intelligence artificielle, couronnées aujourd’hui par un prix Nobel, il convient de poser une question: Comment pouvons-nous redéfinir la notion d'humanité et de créativité à une époque où les machines semblent de plus en plus capables de reproduire des compétences traditionnellement humaines? Le nouveau lauréat du prix Nobel semble avoir la réponse. “Dans les mêmes circonstances, je ferais à nouveau la même chose, mais je crains que la conséquence globale de cela puisse être des systèmes plus intelligents que nous qui finissent par prendre le contrôle”, a déclaré Hinton aux journalistes, lors d'un entretien téléphonique à la suite de l'annonce des prix.