Pourquoi une IA a-t-elle (presque) remporté le prix Nobel de Chimie ?
Et pourquoi chaque décideur devrait s'y intéresser ?
Lors de la remise du prix Nobel de Chimie, Demis Hassabis, co-fondateur de DeepMind, a présenté AlphaFold. Le modèle d’IA qui a résolu un des plus grands défis en biologie : prédire la structure 3D d'une protéine à partir de sa séquence 1D d’acides aminés.
AlphaFold a permis de prédire la structure des 200+ millions de protéines connues avec une précision quasi atomique permettant une utilisation en situation réelle.
Ce modèle démontre le potentiel de l’IA dans la résolution de complexes. Aujourd'hui en biologie. Demain dans d'autres secteurs.
Mais pourquoi cet évènement devrait-il intéresser chaque décideur ?
Demis Hassabis partage dans son discours 3 critères clés pour définir un "bon problème à résoudre" par l’IA (entendre : un problème pour lequel nous ou d’autres allons utiliser l'IA pour renverser la table) :
1/ Un espace de recherche combinatoire massif : c’est à dire beaucoup de possibilités à explorer, par exemple, optimiser des stocks ou une chaîne d'approvisionnement
2/ Une fonction objectif claire : donc un objectif précis à atteindre comme maximiser les profits, minimiser les coûts, etc...
3/ Des données abondantes ou un simulateur de données efficace
Ces critères peuvent s’appliquer à de nombreux secteurs, de la santé à l’énergie ou aux finances. Et tous les acteurs de ces secteurs sont concernés !
3 questions que chaque décideur devrait se poser !
Pour rester pertinent face à ces transformations technologiques, chaque décideur devrait commencer par se poser trois questions :
- Est-ce que je comprends globalement comment l’IA fonctionne et ce qu’elle peut faire ou non ?
- Est-ce que mon activité sera toujours pertinente à l'ère de l'IA (dans 5 ans ? Dans 10 ans ?)
- Comment l’IA va-t-elle transformer mon coeur-métier ?
