Le 9 octobre 2024, le Prix Nobel de Physique a été attribué à John J. Hopfield et Geoffrey Hinton pour leurs contributions dans le domaine de l'intelligence artificielle, alors que l'IA est souvent perçue comme une discipline informatique. Ce prix met en lumière les racines profondes de l’IA dans la Physique et souligne la manière dont des concepts issus de cette discipline ont permis d'avancer dans le développement des IA.

John J. Hopfield : L’IA qui cherche à imiter le cerveau humain

John J. Hopfield a introduit une nouvelle approche pour l'intelligence artificielle, inspirée du fonctionnement du cerveau humain. Il a développé un modèle appelé réseau de neurones artificiels, où les neurones interagissent entre eux pour mémoriser et traiter des informations. Ce réseau est capable d'apprendre à reconnaître des motifs et à restaurer des données même si elles sont partiellement manquantes ou dégradées.

Le réseau de Hopfield fonctionne en utilisant un principe de mémoire associative. Après avoir été entraîné avec différents exemples d'une forme, ce réseau est capable de mémoriser ces variantes. Par la suite, si on lui présente une version légèrement différente ou incomplète de la forme, il peut la reconnaître en l'associant aux exemples qu'il a déjà appris. Ce mécanisme d'association permet au réseau de retrouver et compléter des informations même lorsqu'elles ne correspondent pas exactement aux données d'entraînement. C’est ce principe de mémoire associative qui a jeté les bases de nombreuses innovations en intelligence artificielle.

Geoffrey Hinton : Le passage au Deep Learning

Geoffrey Hinton, pour sa part, a franchi un pas de plus avec l’introduction du deep learning. L'une de ses contributions clés a été l'ajout de neurones cachés dans les réseaux neuronaux pour résoudre un problème majeur dans le machine learning traditionnel : le stockage des données. Avant cette avancée, les réseaux de neurones avaient du mal à traiter de grandes quantités d'informations et à généraliser à partir des données limitées qu'ils mémorisaient. Les neurones cachés permettent au réseau d'interpréter les données de manière plus efficace en réduisant la charge de stockage direct, tout en identifiant des structures sous-jacentes plus complexes.

Ces neurones cachés permettent à l’IA de ne pas seulement traiter des informations visibles comme des pixels, mais d’en dégager des modèles plus profonds et des concepts abstraits. Par exemple, ils permettent à des systèmes comme ChatGPT d’aller au-delà de la simple lecture des mots et d’essayer de comprendre le contexte global pour produire des réponses pertinentes.

Hinton a également introduit une composante aléatoire, inspirée par des concepts de la physique comme l'agitation thermique, pour rendre les réseaux plus flexibles. Cette approche aide l'IA à explorer différentes solutions avant de choisir la plus optimale. C'est cette flexibilité qui permet aux technologies d’aujourd'hui de gérer des tâches complexes, comme la conduite autonome, où les véhicules doivent réagir en temps réel à leur environnement, ou encore dans le domaine médical, où les algorithmes peuvent analyser des images et aider à diagnostiquer des maladies. Grâce à ces avancées, les systèmes d'IA sont capables de traiter des quantités massives de données tout en s’adaptant à des situations imprévues.

Pourquoi un Prix Nobel de Physique pour l’IA ?

Ce qui peut surprendre, c'est que ce prix Nobel, généralement attribué à des découvertes en physique pure, ait été décerné à des chercheurs travaillant sur des concepts d'IA. Mais l'innovation derrière les travaux de Hopfield et Hinton montre clairement que l'IA moderne puise largement dans la physique pour simuler des systèmes complexes.

Les réseaux neuronaux de Hopfield, par exemple, utilisent des équations inspirées du magnétisme et des systèmes de particules pour ajuster les connexions entre neurones. De même, la machine de Hinton, un autre modèle neuronal, repose sur une équation physique pour calculer l’agitation thermique, afin de déterminer les états les plus probables dans un réseau de neurone.

Ainsi, bien que l'IA soit une discipline issue de l'informatique, les bases de son développement moderne repose sur l'utilisation de fonctions et d'équations mathématiques et qui décrivent des principes de la physique. Ce sont bien ces travaux d'application à l'informatique de phénomènes physiques qui ont permis le développement des capacités des IA ces dernières années