Innovation et Connaissances

Top 10. Technologies émergentes. #1 L’IA au service de la découverte scientifique. Ouvrir de nouvelles frontières en matière de connaissances.

Rapport 2024. World Economic Forum. Centre for the Fourth Industrial Revolution


Jacqueline Sala


Les percées dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) – telles que l’apprentissage profond, l’IA générative et d’autres modèles fondamentaux – permettent aux scientifiques de faire des découvertes qui auraient été quasiment impossibles autrement et d’accélérer plus largement le rythme des découvertes scientifiques.




Au cours des dernières années, la manière dont l’IA est utilisée dans les découvertes scientifiques a changé.
Depuis AlphaFold de Deep Mind – un système d'IA qui prédit avec précision les modèles 3D des structures protéiques – jusqu'à la découverte d'une nouvelle famille d'antibiotiques et de matériaux pour des batteries plus efficaces, le monde est à l'aube d'une révolution pilotée par l'IA dans la façon dont de nouvelles connaissances sont découvertes et mises en oeuvre.
Selon un récent rapport, des conseillers en science et technologie du président des États-Unis, « l'IA a le potentiel de transformer chaque discipline scientifique et de nombreux aspects de la manière dont nous menons la science ».
 

Les scientifiques prédisent que l’IA à usage général transformera chaque étape du processus de découverte scientifique au cours des prochaines années

Les chercheurs peuvent s’appuyer sur des découvertes antérieures pour envisager de nouvelles possibilités. Par exemple, l’IA permet d’établir des liens et de tirer des conclusions qui dépassent les capacités des chercheurs.
Des considérations et des défis éthiques demeurent : l’ampleur du risque pour la vie privée, l’autonomie et l’identité individuelles ainsi que la possibilité de perturbations sociétales provoquées par ces technologies puissantes ne sont pas encore pleinement connues.
 

Garantir une utilisation éthique des données et la protection de la vie privée

En outre, les impacts environnementaux résultant de la consommation d’énergie et de l’extraction des ressources nécessaires pour soutenir la croissance de l’IA doit également être pris en compte.

De même, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour gérer efficacement l’impact de la technologie. Par exemple, la lutte contre les biais inhérents aux ensembles de données et l’amélioration de la fiabilité du contenu généré par les modèles sont essentielles à l’intégrité scientifique.
Garantir une utilisation éthique des données et la protection de la vie privée des sujets de recherche nécessitent des mesures de sécurité strictes. La navigation dans les droits de propriété intellectuelle, en particulier la propriété et les droits d'auteur du contenu généré par les modèles, est essentielle à un environnement collaboratif et doit être abordée.
 

Auteurs

  • Olga Finck Professeur adjoint, Maintenance intelligente et systèmes d'exploitation, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • Thomas Hartung Professeur, École de santé publique Bloomberg, Université Johns Hopkins
  • Sang Yup Lee, Vice-président principal, Recherche, Professeur émérite, Institut supérieur coréen des sciences et technologies
  • Andrew Maynard Professeur, École pour l'avenir de l'innovation dans la société, Arizona State University

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