L'IA révolutionne la science : une analyse approfondie de son impact transformationnel
Le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) apporte des changements et des opportunités sans précédent à la recherche et aux applications dans divers domaines. Propulsée par l'apprentissage profond, l'IA générative et l'apprentissage par renforcement, la révolution de l'IA est devenue un catalyseur clé pour les améliorations intelligentes dans la recherche scientifique, la santé, l'ingénierie et au-delà. Cette vague d'innovation a également donné naissance à l'IA pour la science (AI4S), redéfinissant l'avenir de l'exploration scientifique.
AI4S représente la fusion entre l'innovation en IA axée sur la recherche et la recherche scientifique pilotée par l'IA, mettant en lumière l'intégration profonde entre les avancées de l'IA et les découvertes scientifiques. D'une part, la recherche pilotée par l'IA accélère les percées dans de multiples disciplines. Par exemple, AlphaFold de DeepMind a révolutionné la prédiction des structures protéiques, permettant des avancées dans le développement de nouveaux médicaments et la conception de vaccins.
En météorologie, GraphCast de Google, Pangu de Huawei et FuXi de l'Université Fudan ont considérablement amélioré la précision et la vitesse des prévisions météorologiques mondiales. Le contrôle du plasma par l'IA dans la fusion nucléaire et l'automatisation des laboratoires dans divers scénarios scientifiques repoussent les limites de l'innovation dans des domaines comme l'énergie et la science des matériaux.
Parallèlement, les théories scientifiques de base et les découvertes majeures ont également stimulé l'innovation dans les technologies et architectures sous-jacentes de l'IA. Par exemple, les modèles de diffusion, ancrés dans la théorie des probabilités et les processus aléatoires, ainsi que la recherche de pointe intégrant des connaissances préalables dans l'apprentissage profond, ont considérablement amélioré la généralisation des modèles d'IA tout en renforçant leur interprétabilité.
Pour approfondir l'intersection entre la technologie de l'IA et la recherche scientifique, ainsi que ses dernières avancées, l'Université Fudan et la Shanghai Academy of AI for Science, en collaboration avec Nature Research Intelligence, ont lancé le rapport AI for Science 2025. Ce rapport complet examine comment l'IA redéfinit les paradigmes de la recherche scientifique et accélère les percées dans les domaines frontaliers.
Le rapport couvre les applications innovantes de la technologie de l'IA dans diverses disciplines scientifiques, telles que les mathématiques, les sciences physiques, les sciences de la vie, les sciences de la terre et de l'environnement, l'ingénierie, ainsi que les sciences humaines et sociales. Il conclut que l'IA pour la science transforme les paradigmes de recherche traditionnels.
En exploitant des modèles et des données pour explorer des espaces de solutions, générer des hypothèses de manière plus efficace et innovante, ainsi qu'en employant des méthodes d'expérimentation automatisées et intelligentes, l'IA améliore considérablement à la fois la vitesse et la précision des découvertes scientifiques. L'échelle de la recherche en IA et en IA pour la science se développe rapidement.
Le rapport définit les problèmes scientifiques clés et les voies de percée dans l'application de l'IA à la recherche scientifique fondamentale. Il soulève des questions fondamentales telles que la construction de modèles AI4S transdisciplinaires et multi-échelles, l'amélioration de la généralisation et de l'interprétabilité des modèles d'IA dans la recherche, et l'exploitation de l'IA pour repousser les limites de la découverte scientifique.
Pour relever ces défis, les scientifiques ont proposé des modèles scientifiques multi-échelles intégrant des connaissances préalables, une IA générative et des données synthétiques résolvant le problème de la pénurie de données, ainsi que l'établissement de graphes de connaissances interdisciplinaires et de systèmes d'apprentissage par renforcement en boucle fermée pour faire progresser l'exploration scientifique pilotée par l'IA.
Le rapport souligne également l'importance de la sécurité de l'IA, de l'éthique et de la gouvernance de l'IA, et plaide pour l'établissement d'un cadre de sécurité endogène et d'une IA centrée sur l'humain. Il met en évidence la nécessité d'intégrer des capacités de protection de la sécurité dès le début du processus de recherche et développement, et de veiller à ce que l'IA reste alignée sur les humains.
Le rapport fournit une analyse basée sur les données du développement mondial de l'IA et de ses applications dans la recherche scientifique. Un examen systématique des publications liées à l'IA de 2015 à 2024 révèle une forte augmentation du nombre total de publications dans l'IA pour les études scientifiques, marquant un boom dans l'ensemble du domaine de la recherche en IA depuis 2020.
Le taux de croissance annuel moyen des publications en IA pour la science est passé de 10,5 % avant 2020 à 19,3 % dans les années suivantes, avec l'ingénierie et les sciences de la vie en tête de la croissance la plus élevée. Les publications sur l'IA en Chine ont connu une croissance significative.
Alors que la production de recherche en IA augmente rapidement en Chine, le nombre total de publications chinoises sur l'IA, y compris celles en IA pour la science, est passé de 60 100 en 2015 à 273 900 en 2024, représentant 28,7 % du total mondial. L'innovation de la Chine dans les applications de l'IA a transformé son rôle de « suiveur » à « leader ».
D'ici 2024, les publications chinoises sur l'IA occupent la première place mondiale en termes de citations dans les brevets, les documents politiques et les essais cliniques, soulignant son influence croissante dans les avancées pilotées par l'IA. Le rapport vise à fournir des informations clés aux chercheurs, aux décideurs et aux leaders industriels, favorisant l'innovation en IA et encourageant une intégration plus profonde de l'IA dans la recherche scientifique.
En avançant ces efforts, il vise à contribuer à résoudre les grands défis mondiaux en science et technologie. Pour lire le rapport complet AI for Science 2025, veuillez visiter : https://www.nature.com/collections/bfefgbacag.
