IA et recherche : pourquoi établir un langage commun entre les disciplines

Dans un laboratoire, les obstacles les plus tenaces ne sont pas toujours techniques. Ils peuvent venir d’un mot qui ne recouvre pas la même idée pour un biologiste, un spécialiste de robotique et un informaticien. À mesure que l’intelligence artificielle se diffuse dans la recherche, elle apporte certes des outils, mais aussi quelque chose de plus discret : des concepts, des méthodes et des repères que plusieurs disciplines peuvent comprendre et réemployer.

Cette possibilité d’établir un langage commun est devenue centrale. Les grands défis scientifiques, du réchauffement climatique à la mise au point de médicaments, dépassent rarement les frontières d’une seule spécialité. Or une collaboration ne se résume pas à réunir des personnes dans une même pièce ou sur une même plateforme. Elle suppose de pouvoir décrire un problème, discuter les résultats et s’accorder sur ce que signifient les données utilisées.

Pourquoi les disciplines ont-elles besoin d’un vocabulaire partagé ?

Chaque domaine scientifique a construit son propre vocabulaire, ses instruments et ses critères de preuve. Cette spécialisation est nécessaire : elle permet d’étudier des phénomènes complexes avec une grande précision. Mais elle peut aussi isoler les équipes. Un même terme peut prendre plusieurs sens selon le contexte, tandis qu’un concept utile dans une discipline peut rester invisible pour une autre faute de cadre commun pour l’exprimer.

Établir un langage partagé ne signifie donc pas gommer les différences entre les sciences ni imposer le jargon de l’informatique à tous les chercheurs. L’objectif est plutôt de créer des ponts. Des mots comme « modèle », « données d’entraînement », « prédiction », « évaluation » ou « erreur » peuvent servir de points de rencontre, à condition que leur sens soit précisé dans chaque projet.

Cette clarification a des conséquences très concrètes. Elle aide une équipe à poser les bonnes questions : que cherche-t-on exactement à prédire ? Quelles données sont disponibles ? Quel résultat serait considéré comme utile ou fiable ? Quels biais ou quelles limites faut-il anticiper ? Sans réponses communes, un outil technique, même puissant, risque de résoudre un problème mal défini.

La communication interculturelle ajoute une difficulté supplémentaire. Des équipes internationales peuvent employer l’anglais comme langue de travail sans pour autant attribuer le même sens aux notions scientifiques ou organisationnelles. Le vocabulaire partagé doit donc être construit, discuté et mis à jour, plutôt que supposé acquis.

Le deep learning a rapproché plusieurs domaines de l’IA

La révolution du deep learning, généralement associée à 2012, a profondément accéléré ce mouvement. Le principe de ces méthodes est d’entraîner des réseaux de neurones, composés de nombreuses couches de calcul, à repérer des régularités dans de grands ensembles de données. Selon les données fournies, le système peut apprendre à analyser une image, reconnaître une séquence sonore ou traiter un texte.

Le changement important tient à la réutilisation d’une même famille d’approches dans des domaines qui évoluaient auparavant plus séparément. La vision par ordinateur, qui vise notamment à extraire des informations d’images et de vidéos, a vu sa communauté croître rapidement autour de méthodes et de ressources de plus en plus partagées. Des idées proches ont ensuite circulé vers le traitement automatique du langage, la reconnaissance vocale ou la robotique.

Cette circulation ne rend pas tous les problèmes identiques. Une image, une phrase, le mouvement d’un robot ou une protéine n’ont ni la même structure ni les mêmes contraintes. Mais elle donne aux chercheurs une méthodologie commune : préparer les données, entraîner un modèle, mesurer ses performances, repérer ses erreurs, puis améliorer l’approche. C’est cette grammaire opérationnelle qui facilite le dialogue entre spécialités.

Il faut toutefois éviter un raccourci : partager des méthodes n’efface ni les contraintes expérimentales ni l’expertise propre à chaque science. Un modèle ne peut pas remplacer la connaissance qu’un biologiste a d’un mécanisme vivant, ni celle qu’un climatologue possède des phénomènes atmosphériques. L’IA offre un terrain de dialogue, pas un langage magique qui résoudrait à lui seul les désaccords scientifiques.

De la vision par ordinateur aux assistants conversationnels

Le transfert des méthodes d’apprentissage automatique de la vision par ordinateur vers d’autres secteurs a participé à l’émergence d’outils d’IA avancés, dont les assistants conversationnels comme ChatGPT. Ces systèmes traitent le langage naturel, c’est-à-dire le langage écrit ou parlé par les humains. Ils rendent plus visibles, pour le grand public comme pour les chercheurs, les capacités et les limites des modèles entraînés sur de très grandes quantités de données.

Dans un cadre de recherche, l’intérêt ne consiste pas seulement à obtenir une réponse rédigée. Un outil fondé sur l’IA peut aider à reformuler une question, structurer de l’information ou rendre une terminologie plus accessible à des interlocuteurs venant d’autres domaines. Il peut ainsi contribuer à la traduction de termes très spécialisés vers des formulations discutables par l’ensemble d’une équipe.

Cette médiation doit rester contrôlée. Un système de langage peut produire une explication plausible mais imprécise, confondre des notions ou présenter avec assurance une information erronée. Pour les scientifiques, l’enjeu n’est donc pas de déléguer l’interprétation à la machine. Il est de gagner du temps sur certaines tâches de communication et d’exploration, tout en conservant la vérification humaine, les sources de données et les protocoles propres à la recherche.

La robotique et la reconnaissance vocale illustrent également ce décloisonnement. Elles mobilisent, chacune à leur manière, des données, des algorithmes d’apprentissage et des mécanismes d’évaluation. Lorsqu’un domaine améliore une façon de représenter ou d’analyser l’information, cette avancée peut inspirer un autre champ. Le bénéfice d’un langage commun est précisément de rendre cette circulation plus simple et plus rapide.

AlphaFold, exemple d’un pont entre IA et biologie

Le programme AlphaFold, développé par Google DeepMind, est devenu l’un des exemples les plus marquants de cette rencontre entre intelligence artificielle et science du vivant. Son objectif est de prédire la structure des protéines, c’est-à-dire leur organisation tridimensionnelle. Cette structure est essentielle pour comprendre le rôle de nombreuses protéines dans les organismes vivants.

Le problème est particulièrement complexe : une protéine est constituée d’une succession d’acides aminés, mais déterminer la forme qu’elle adopte dans l’espace ne se réduit pas à lire cette séquence. Les chercheurs disposent d’approches expérimentales pour étudier ces structures, mais l’IA ouvre une autre voie de travail en formulant le défi comme un problème de prédiction.

AlphaFold montre ainsi comment des outils associés au deep learning peuvent être appliqués à un domaine scientifique distinct de leur terrain d’origine. Il ne s’agit pas d’une simple importation : les connaissances biologiques, les données disponibles et les critères d’utilité déterminent la manière de poser le problème et d’interpréter les résultats. Mais le cadre de l’IA permet à biologistes et spécialistes des modèles de travailler sur une question intelligible pour les deux communautés.

Cette logique vaut aussi pour la découverte de médicaments. L’IA pourrait contribuer à accélérer certaines étapes de recherche et à réduire les coûts associés à l’identification de nouvelles pistes. Elle ne dispense pas, pour autant, des validations scientifiques et des étapes nécessaires avant qu’une découverte devienne un traitement.

Au MIT, l’IA comme point de rencontre entre chercheurs

L’expérience de Kaiming He au Massachusetts Institute of Technology, le MIT, illustre cette évolution. Depuis son arrivée au MIT en février 2024, il échange avec des enseignants et chercheurs issus de plusieurs départements. Ces interactions reposent sur un vocabulaire commun centré sur l’IA, qui rend possible le partage d’idées entre personnes n’ayant pas nécessairement la même formation initiale.

Le cadre proposé par le MIT Schwarzman College of Computing vise précisément à favoriser ce type de collaboration. Réunir des experts de disciplines différentes ne garantit pas, à lui seul, une innovation. Il faut aussi des lieux, des projets et des méthodes qui permettent aux participants de comprendre ce que les autres tentent de faire. L’IA peut devenir l’un de ces points d’appui parce qu’elle relie la donnée, le calcul, la modélisation et la prédiction.

Dans cette configuration, les outils d’IA peuvent servir d’intermédiaires entre terminologies très techniques. Une équipe travaillant sur des images ou des vidéos, par exemple, peut partager des méthodes d’analyse avec des chercheurs qui cherchent à modéliser des phénomènes climatiques. L’analogie n’est jamais parfaite, mais elle peut faire émerger de nouvelles hypothèses et de nouvelles manières d’organiser les données.

L’intérêt d’un tel écosystème est aussi institutionnel. Les collaborations interdisciplinaires demandent du temps, des échanges réguliers et une reconnaissance du travail de traduction entre domaines. Elles sont moins efficaces lorsque chaque participant doit d’abord apprendre seul les codes de tous les autres. Un langage commun réduit ce coût d’entrée, sans faire disparaître la nécessité de l’apprentissage.

Peut-on appliquer cette approche au climat et à la santé ?

L’analyse vidéo appliquée à la prévision des tendances climatiques représente l’une des pistes évoquées pour mesurer la portée de ces outils. Les données visuelles ou assimilables à des séquences d’images peuvent être analysées par des méthodes développées en vision par ordinateur. Transposées avec prudence, elles pourraient aider à aborder des phénomènes complexes liés au climat.

Le mot important est « aider ». Les enjeux climatiques demandent des modèles scientifiques, des observations fiables et une compréhension fine des mécanismes physiques. L’IA peut apporter des capacités d’analyse supplémentaires, mais les résultats doivent être confrontés aux connaissances établies. Là encore, la qualité de la collaboration entre spécialistes du calcul et experts du domaine est décisive.

La même prudence s’applique à la santé et à la découverte de médicaments. Les modèles peuvent accélérer l’exploration de données ou de structures biologiques, comme le suggère l’exemple d’AlphaFold. Ils ne remplacent ni l’expérimentation, ni les essais nécessaires, ni les décisions médicales. Le langage commun permet justement de fixer ces limites collectivement et d’éviter qu’une promesse technique soit confondue avec un résultat clinique.

Ce qu’il faut surveiller dans la prochaine décennie

La perspective d’une adoption généralisée de l’IA dans la recherche au cours de la prochaine décennie paraît crédible au regard de la diffusion de ces méthodes dans de nombreux domaines. Les outils d’IA pourraient devenir des instruments de base pour analyser des données, formuler des prédictions et rapprocher des communautés scientifiques qui échangeaient peu auparavant.

Mais cette évolution dépendra de choix concrets. Les institutions devront former les chercheurs aux méthodes de l’IA sans négliger les connaissances fondamentales de chaque discipline. Les équipes devront définir des jeux de données compréhensibles, des critères de qualité partagés et des règles de vérification. Enfin, elles devront préserver la place de la discussion scientifique : un résultat produit par un modèle n’a de valeur que s’il peut être interrogé, reproduit et mis en contexte.

Le véritable enjeu n’est donc pas seulement de disposer d’algorithmes plus puissants. Il consiste à faire de l’IA un langage de coopération, capable de relier les compétences sans uniformiser les sciences. Lorsque les disciplines parviennent à se comprendre, elles ont davantage de chances de transformer des débats complexes en solutions constructives.