Ces découvertes scientifiques que l’intelligence artificielle pourrait accélérer

Atlantico : L'IA peut accélérer les processus de recherche dans la médecine, pour trouver des nouveaux traitements, vaccins par exemple, quelles sont les perspectives ?

Laurence Devillers : Les scientifiques ont compris le potentiel de l'IA pour changer la science.  Mais rares sont ceux qui ont une vision à long terme intégrant la dépense d’énergie et les conséquences sociétales du développement de ces recherches. L’IA peut déjà coder des programmes informatiques, dessiner des images et prendre des notes mais bien plus que cela, l’IA promet de bouleverser l'économie de la connaissance. En médecine, l’IA permet d’accélérer les processus de recherche et d’invention de nouveaux médicaments pour les maladies négligées car trop rares, des vaccins contre de nouveaux virus comme la Covid pour lesquels il fallait jusque-là des années pour trouver des solutions. L’IA est également une aide précieuse pour le médecin dans la prédiction des risques, par exemple de propagation d'un cancer agressif ou de diagnostic des cardiopathies valvulaires.  Cependant, il est nécessaire de prendre en compte dans l’équation de l’innovation la dépense d’énergie nécessaire pour mener tous ces travaux et les conséquences pour l’équilibre sociétal. Les promesses de cette technologie vont être étudiées sérieusement en intégrant le coût énergétique des IA pour résoudre des problèmes allant de la maladie au changement climatique. Pouvons-nous imaginer que les systèmes d'IA puissent continuellement réanalyser les données et mettre à jour les résultats sur les maladies ou les changements environnementaux au fur et à mesure qu'ils se produisent, mais cela sans y intégrer les coûts énergétiques pour la société ?

Dans quelle mesure l'application de l'IA au domaine des protéines est-elle révolutionnaire ?

Les scientifiques ont passé des décennies et dépensé des milliards de dollars pour développer une base de données massive remplie de protéines qu'il est possible de donner à étudier à l’IA. L'application de l’IA au domaine des protéines bénéficie de cette grande base de données. La technologie est proche de celle utilisée par les générateurs d'images d'IA les plus populaires, comme DALL-E.   L'IA est alors utilisée pour concevoir de nouveaux types de protéines. Les chercheurs les fabriquent ensuite en laboratoire pour voir si elles fonctionnent réellement. La forme d'une protéine détermine souvent son efficacité. Cependant, il est loin d’être  certain que tous les domaines bénéficieront de la même manière de l'IA. Le manque de données et la complexité de différents domaines les rendent plus difficiles à étudier que les protéines à l'aide de l'IA. Cependant, des systèmes sont activement développés dans les domaines de la génétique, de l'étude du climat, de la physique des particules, etc.

Quelles sont les découvertes scientifiques que l'IA peut accélérer ?

Les cent dernières années de science ont été marquées par une grande sérendipité. Les progrès récents dans le développement du modèle de langage large (LLM) révèlent son étonnante capacité dans diverses tâches de calcul sur le texte, l’image, la vidéo. L’IA est un accélérateur pour faire avancer la recherche médicale, spatiale mais également optimiser les dépenses d’énergie. Dans le domaine de la psychologie par exemple, l’utilisation d’agent conversationnel utilisant des IA génératives est testé pour détecter les capacités fondamentales de la théorie de l'esprit à attribuer des états mentaux tels que les croyances, les émotions, les désirs, etc. Ce genre d’outil nécessite des normes et une loi sur l’IA pour être déployé afin d’éviter la manipulation cognitive.

Comment l'IA peut-elle exploiter la littérature scientifique, très fournie, pour faire des découvertes ?

Il est important de reconnaître les avantages potentiels de l'utilisation de modèles de langage d'IA dans la rédaction et la recherche scientifique, telles que la bibliographie et la préparation de manuscrits. L’IA est peut être un bon outil pour nous permettre de faire de nouvelles découvertes scientifiques à partir de la littérature scientifique mais il faut savoir si les idées scientifiques de l'IA sont valables ! De plus, des études montrent qu'il est également possible de créer de toutes pièces des articles scientifiques frauduleux, très ressemblants à des originaux. Si, de premier abord, un article peut sembler convaincant, il faut être vigilant pour détecter certaines failles. En effet, des experts mettent souvent en avant la présence de certaines inexactitudes sémantiques et des erreurs dans les références.

En conséquence, il faut rappeler l'importance d'une vigilance accrue et de meilleures méthodes de détection pour lutter contre l'utilisation potentiellement abusive de l’IA dans la recherche scientifique.

Le domaine scientifique qui est bien vaste, et qui est à la source de marchés très lucratifs, est-il à l'abri d'un usage malveillant de l'IA ? Quels sont les risques et y' a-t-il des garde-fous ?

L’IA en science dépend d’algorithmes complexes et de vastes quantités de données, parfois sensibles.  L’IA est en train de transformer le domaine scientifique, ouvrant la voie à des découvertes sans doute sans précédent et à des innovations disruptives. Afin d’être à l’abri d’un usage malveillant de l’IA, il est important d’adopter une approche éthique et responsable pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie révolutionnaire tout en préservant la confidentialité, et l’intégrité des informations scientifiques. Il est aussi important de discuter des finalités des technologies et de les rendre plus transparentes et compréhensibles de façon à mettre en place certains garde-fous.