Le rôle de l'IA dans la formation de l'avenir du leadership scientifique

L'IA fait déjà des vagues en biologie, révolutionne la science et améliore la sécurité routière. Mais nous ne faisons qu'effleurer la surface ici.

Si nous saisissons vraiment cette opportunité, nous pourrions lancer une toute nouvelle ère de découvertes. Imaginez des scientifiques de tous les domaines s'attaquant à des problèmes qui semblaient autrefois impossibles, et le faisant plus rapidement que jamais.

C'est pourquoi, alors que les dirigeants mondiaux et les gourous de la technologie se réunissent au Sommet de l'Action pour l'Intelligence Artificielle à Paris la semaine prochaine, notre message aux décideurs politiques est clair comme de l'eau de roche : l'IA a le pouvoir de transformer la science et d'apporter d'énormes bénéfices à la société, mais nous ne pouvons pas tenir le progrès pour acquis. Cela nécessitera des efforts immédiats et continus des secteurs privé et public pour maintenir l'élan.

L'opportunité d'avancer la science à l'ère de l'IA

L'IA secoue déjà le monde de la science, et il y a encore tellement plus à l'horizon. Elle change la donne dans la manière dont nous faisons de la recherche, accélérant le processus scientifique de manière folle (parfois en réduisant des siècles, voire des millénaires de travail traditionnel à seulement quelques mois ou jours), et permettant aux scientifiques d'explorer plusieurs angles à la fois. De plus, l'IA ouvre les portes à beaucoup plus de personnes pour s'impliquer dans la recherche.

Prenez AlphaFold, par exemple — il a été utilisé par 2,5 millions de chercheurs dans 190 pays. Nous avons également partagé nos grandes percées en IA dans la connectomique, le pangénome, la météo, la science des matériaux et les modèles climatiques avec des scientifiques du monde entier. C'est un moment en or, offrant des solutions concrètes et stimulant la croissance économique.

Mais pour vraiment exploiter le potentiel de l'IA dans la science, nous avons besoin de plus que des avancées technologiques. Nous avons besoin d'un plan solide pour maintenir le progrès.

C'est pourquoi les pays qui souhaitent mener dans ce domaine doivent collaborer et mettre en place les infrastructures, les investissements et les cadres juridiques appropriés pour soutenir les scientifiques, les ingénieurs et une culture d'innovation continue.

Pour aider les décideurs politiques à démarrer, nous lançons aujourd'hui notre Cadre de Politique pour Construire l'Avenir de la Science avec l'IA.

Les trois I de la science à l'ère de l'IA :

1. Infrastructure - Améliorer l'accès à l'infrastructure de l'IA. La plupart des scientifiques n'auront pas besoin de construire leurs propres grands modèles d'IA, mais ils auront certainement besoin de ressources pour ajuster les modèles existants, exécuter des simulations pour des données de haute qualité, ou entraîner des modèles plus petits sur leurs données spécifiques. Sans une infrastructure de recherche en IA solide, ils finissent par passer trop de temps à jongler avec les ressources informatiques, les données et l'accès aux modèles, et à apprendre les outils d'IA, ce qui détourne de leur recherche principale. C'est pourquoi il est crucial pour les gouvernements de construire l'infrastructure qui rend les outils et ressources de recherche en IA plus accessibles à davantage de scientifiques dans plus d'endroits. Ils peuvent le faire en mettant en place des Centres Nationaux de Ressources pour l'IA en Science, similaires au National AI Research Resource (NAIRR) des États-Unis, qui fournit des données de haute qualité, des modèles d'IA, une capacité de calcul, des logiciels et des ressources éducatives pour la recherche en IA.

2. Investissement - Investir massivement dans la science de l'IA. Les grandes découvertes scientifiques nécessitent souvent un engagement à long terme et un financement stable. Au fil des ans, le financement gouvernemental a été clé pour soutenir la recherche fondamentale audacieuse, favoriser la collaboration entre le milieu académique, l'industrie et le secteur public, et attirer davantage d'investissements privés. Les gouvernements devraient identifier les domaines prioritaires pour le financement et encourager la collaboration en recherche à travers des défis publics visant à s'attaquer aux problèmes les plus difficiles. De nouveaux partenariats public-privé et des modèles de financement peuvent être vitaux pour créer un écosystème florissant et constituer un vivier solide de talents scientifiques et d'ingénieurs.

3. Innovation - Mettre en place des cadres juridiques pro-science et pro-innovation. Avec la concurrence mondiale en IA qui s'intensifie, nous devons soutenir l'innovation tout en mettant en place des cadres pour les applications à haut risque. L'incertitude réglementaire peut ralentir l'innovation et créer des obstacles pour les scientifiques et les investisseurs privés. Pour y remédier, les gouvernements devraient établir des régimes réglementaires pro-innovation qui soutiennent une utilisation responsable et raisonnable des données, des cadres de droits d'auteur flexibles et des lois harmonisées sur la confidentialité des données. Les politiques commerciales devraient également soutenir les flux de données transfrontaliers, qui sont cruciaux pour les données diversifiées nécessaires aux découvertes en IA.

Il y a des tonnes de défis là dehors qui attendent que l'IA les résolve, et de nombreuses façons pour les pays de collaborer et de mener des percées majeures dirigées par l'IA.

Avec les cadres de politique et d'investissement appropriés, les gouvernements peuvent aider à accélérer le progrès scientifique, ouvrant la voie aux scientifiques pour continuer à offrir le genre de percées qui illumineront un avenir plus radieux pour tous.