Microsoft exploite l'IA pour accélérer les découvertes scientifiques

L'intelligence artificielle peut-elle accélérer certains aspects du processus scientifique ? Microsoft semble en tout cas le croire.

Lors de sa conférence Build 2025 lundi, Microsoft a présenté Microsoft Discovery, une plateforme tirant parti de l'IA agentique pour "transformer le processus de découverte [scientifique]", selon un communiqué de presse partagé avec TechCrunch. Microsoft décrit la plateforme comme étant "extensible" et capable de gérer certaines charges de travail scientifiques "de bout en bout".

"Microsoft Discovery est une plateforme agentique d'entreprise conçue pour accélérer la recherche et la découverte en remodelant l'ensemble du processus grâce à l'IA agentique - du raisonnement des connaissances scientifiques et de la formulation d'hypothèses à la génération de candidats, à la simulation et à l'analyse", explique Microsoft dans le communiqué. "La plateforme permet aux scientifiques et aux chercheurs de collaborer avec une équipe d'agents d'intelligence artificielle spécialisés, ce qui permet d'obtenir des résultats scientifiques plus rapidement, à plus grande échelle et avec plus de précision grâce aux dernières avancées en matière d'intelligence artificielle et de supercalculateurs.

Microsoft fait partie des nombreux laboratoires d'IA optimistes quant au potentiel de l'IA dans le domaine scientifique. Au début de l'année, Google a présenté un "cochercheur en IA" qui, selon l'entreprise, pourrait aider les chercheurs à élaborer des hypothèses et des plans de recherche. Anthropic, son principal concurrent OpenAI, ainsi que des organisations telles que FutureHouse et Lila Sciences, ont fait valoir que les outils d'IA pourraient accélérer considérablement la découverte scientifique, en particulier dans le domaine de la médecine.

Cependant, de nombreux chercheurs considèrent actuellement que l'IA est moins efficace pour guider le processus scientifique, en grande partie à cause de son manque de fiabilité.

L'un des principaux défis de la création d'un "scientifique de l'IA" est la prise en compte d'innombrables variables imprévisibles. L'IA peut s'avérer utile dans des domaines nécessitant une large exploration, par exemple pour réduire de longues listes de possibilités, mais il n'est pas certain qu'elle puisse apporter le type de résolution de problèmes innovante qui conduit à de véritables percées.

Jusqu'à présent, les résultats des systèmes d'IA conçus pour des applications scientifiques ont été largement décevants.

En 2023, Google a indiqué qu'environ 40 nouveaux matériaux avaient été synthétisés à l'aide de son outil d'IA, GNoME. Toutefois, une analyse externe a révélé qu'aucun de ces matériaux n'était réellement nouveau. Par ailleurs, plusieurs entreprises utilisant l'IA pour la découverte de médicaments, dont Exscientia et BenevolentAI, ont connu des échecs notables lors d'essais cliniques.

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Microsoft espère sans doute que son initiative sera plus fructueuse que les précédentes.