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Publications, laboratoires et découvertes : ce que la recherche fait avancer, et ce que l’IA change pour la science. 374 articles
Pour simuler un phénomène complexe, il faut choisir les bonnes données et les bons scénarios à explorer. L’intelligence artificielle améliore cette étape d’échantillonnage, afin d’obtenir des résultats plus riches sans multiplier inutilement les calculs. Une évolution prometteuse pour la recherche, l’industrie et la médecine.
En microscopie, un déplacement infime de l’échantillon peut suffire à déformer une image et fausser son interprétation. Un nouvel outil décrit le 2 octobre 2024 propose de déplacer ces artefacts grâce à une approche algorithmique fondée sur l’inversion de codages de phase et de fréquence. Une promesse utile, qui exige toutefois des protocoles d’acquisition rigoureux.
Wolfram Research cherche à rapprocher les grands modèles de langage de capacités de calcul et de données structurées. L’enjeu ne consiste pas seulement à générer une réponse plausible : il s’agit de produire des résultats que l’on peut calculer, contrôler et interpréter dans des contextes scientifiques ou professionnels.
Un visage dans une prise électrique, une voiture qui semble sourire, une silhouette dans un nuage : notre cerveau excelle à trouver du familier dans l’aléatoire. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent eux aussi signaler ces faux visages, mais leur mécanisme, leurs erreurs et leurs conséquences n’ont rien d’humain.
Le MIT Lincoln Laboratory compte quinze technologies récompensées aux prix R&D 100 en 2024. Parmi les projets cités figurent le scanner automatisé MSP® 320 et le microscope électronique autonome AutoEM, deux exemples d’innovations allant de l’imagerie à la sécurité des données.
Un modèle d’intelligence artificielle est présenté comme un outil pour mieux produire et distribuer l’eau potable. En croisant consommation, météo, qualité de l’eau et état des équipements, il pourrait aider les opérateurs à anticiper les incidents. Mais cette promesse doit aussi être évaluée à l’aune des données disponibles et de l’empreinte hydrique de l’IA.
La taille des particules influence directement la qualité de nombreux produits, des poudres pharmaceutiques aux aliments et aux cosmétiques. Pour mesurer rapidement leur répartition, la diffraction laser s’impose face au tamisage, à condition de bien préparer l’échantillon et d’interpréter les données avec rigueur.
Microsoft Research présente VASA-1, un système d’IA capable d’animer des visages parlants avec une synchronisation labiale, des regards et des mouvements de tête réalistes. Le prototype génère des vidéos en 512 x 512 pixels jusqu’à 40 images par seconde, mais il conserve d’importantes limites techniques et éthiques.
À Paris, Kyutai entend réunir des chercheurs français et internationaux pour faire avancer l’intelligence artificielle en open source. Soutenu par Xavier Niel, Rodolphe Saadé et Eric Schmidt, le laboratoire mise sur les talents, la puissance de calcul et une recherche couvrant le langage, l’image et le son.
Inauguré le 17 novembre 2023, Kyutai réunit Xavier Niel, Rodolphe Saadé et Eric Schmidt autour d’un laboratoire d’IA open source. Doté de 300 millions d’euros au lancement, le projet veut attirer des chercheurs et développer en Europe des modèles fondamentaux accessibles aux entreprises.
Avec Kyutai, Xavier Niel, Rodolphe Saadé et Eric Schmidt lancent un laboratoire de recherche en intelligence artificielle doté de 300 millions d’euros. Le projet veut défendre une recherche ouverte, retenir les talents en Europe et proposer une voie plus transparente pour l’IA.
Google DeepMind présente GraphCast, une intelligence artificielle capable de prévoir l’évolution du temps à l’échelle mondiale jusqu’à dix jours. En s’appuyant sur quatre décennies de données météorologiques, le modèle dépasse souvent une référence opérationnelle, tout en soulevant une question centrale : comment conjuguer vitesse, précision et confiance ?
Pour l’astrophysicien britannique Martin Rees, la vie intelligente la plus avancée du cosmos pourrait ne pas être biologique. Son hypothèse, celle de civilisations ayant basculé vers des machines très évoluées, invite à relire le paradoxe de Fermi et à élargir les recherches de signaux extraterrestres.
En entraînant une intelligence artificielle pendant 50 000 heures sur Pokémon Rouge, Peter Whidden a rendu visibles les mécanismes, mais aussi les impasses, de l’apprentissage profond. L’agent a vaincu Brock et optimisé certaines captures, avant de se perdre dans la Grotte Sombre.
