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Si elle est légitime, la crainte causée par les progrès fulgurants de l’intelligence artificielle (IA) ne doit pas occulter ses promesses réelles dans certains domaines comme la recherche médicale ou la science des matériaux. Concernant la seconde, j’ai eu la chance de visiter, il y a douze ans, le Materials Project des laboratoires de Berkeley. Les chercheurs étaient en train d’élaborer de nouveaux outils informatiques qui seraient capables de balayer des millions de données sur les caractéristiques des matériaux. Puis, à partir de ces savoirs encyclopédiques, de proposer des pistes de développement de nouveaux matériaux et alliages sur des recettes préétablies.
Depuis cette époque, de nombreuses entreprises, comme Microsoft (MatterGen) et Google (DeepMind), développent des applications d’IA capables de créer des matériaux jamais imaginés. Grâce à l’intégration massive puis à l’analyse de données (compositions chimiques, caractéristiques, mesures, principes réactifs…), les lois de la physique et de la chimie deviennent un grand terrain de jeu et d’expérimentation virtuelle.
Des millions de combinaisons sont rapidement examinées, avant de trouver les quelques perles rares qui correspondent aux prérequis. Les logiciels envisagent des mariages de multiples composés chimiques, leur structuration, leur architecture optimale. Ces IA révolutionnaires peuvent prédire les qualités et caractéristiques de ces assemblages avant même qu’ils ne soient produits. Bref, un rêve de chercheur.
Jusque-là, le processus d’amélioration ou de création de matériaux était une approche longue et fastidieuse, faite d’essais multiples et souvent à l’aveugle, d’études et d’analyses complexes, d’échecs, d’impasses, parfois d’avancées par sérendipité. Avec l’avènement de l’IA, changement de logique et d’échelle : le processus est balayé avec une rapidité fulgurante, permettant, à partir d’un cahier des charges des caractéristiques souhaitées, de favoriser deux ou trois pistes prioritaires qui ne demandent plus qu’à être testées.
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