Comment l’IA prédit-elle les résultats expérimentaux pour aider à raccourcir le temps de recherche, réduire les coûts et améliorer l’efficacité ? Découvrons les détails avec INVIAI dans cet article !

Comment l’IA planifie et analyse les expériences

L’intelligence artificielle (IA) transforme la manière dont les scientifiques planifient et interprètent les expériences. En apprenant des motifs à partir d’énormes quantités de données – des articles de recherche aux résultats de simulations – les modèles d’IA peuvent prévoir les résultats probables de nouvelles expériences.

Par exemple, les grands modèles de langage (LLM) entraînés sur la littérature scientifique ont démontré leur capacité à « distiller des motifs » leur permettant de prédire des résultats scientifiques avec une précision surhumaine.

Dans une étude récente, des outils d’IA ont correctement prédit les résultats d’expériences en neurosciences proposées bien plus souvent que des experts humains. Ces prédictions pilotées par l’IA promettent de réduire les essais-erreurs, économisant ainsi temps et ressources en laboratoire.

Les chercheurs utilisent déjà l’IA comme un « copilote » pour la science. Dans un résultat marquant, un « co-scientifique » IA basé sur un LLM de Google Research a redécouvert un mécanisme biologique complexe chez des bactéries : son hypothèse principale correspondait exactement à un processus de transfert génétique confirmé expérimentalement. En d’autres termes, l’IA a proposé de manière autonome la bonne réponse à une question qui avait pris des années aux scientifiques humains à résoudre.

Les auteurs concluent que cette IA peut agir « non seulement comme un outil mais comme un moteur créatif, accélérant la découverte ».

De même, une équipe dirigée par l’UCL a montré que des LLM génériques (et un modèle spécialisé « BrainGPT ») pouvaient prédire les résultats d’études en neurosciences avec une précision bien supérieure à celle des neuroscientifiques humains. Les LLM affichaient un taux de réussite moyen de 81 % pour identifier les résultats publiés corrects, tandis que les experts n’atteignaient que 63 à 66 %. Cela suggère que l’IA peut identifier des motifs dans la littérature et faire des prédictions prospectives au-delà d’une simple recherche de faits.

Applications de l’IA dans les domaines scientifiques

Biologie

L’IA progresse dans de nombreux domaines. En biologie, un nouveau modèle fondamental a été entraîné sur des données de plus d’un million de cellules et a appris la « grammaire » de l’expression génétique. Il peut prédire quels gènes seront actifs dans n’importe quel type de cellule humaine, et ses prédictions correspondaient étroitement aux mesures en laboratoire.

Dans une démonstration, l’IA a correctement prédit comment des mutations héréditaires liées à la leucémie perturbent le réseau régulateur d’une cellule – une prédiction confirmée par la suite par des expériences.

Chimie

En chimie, des chercheurs du MIT ont développé un modèle appelé FlowER qui prédit les résultats des réactions chimiques de manière plus réaliste en appliquant des contraintes physiques (comme la conservation de la masse et des électrons). Cette IA consciente des contraintes a considérablement amélioré la précision et la fiabilité des prédictions des produits de réaction.

Des plateformes d’IA comme RXN for Chemistry d’IBM utilisent également l’apprentissage profond pour cartographier le « langage chimique » et prédire les résultats des réactions, aidant les chimistes à explorer de nouvelles réactions bien plus rapidement que par essais-erreurs.

Science des matériaux

En science des matériaux, des modèles fondamentaux d’IA émergents (comme MatterGen/MatterSim de Microsoft) sont entraînés sur des données concernant les atomes et les molécules afin de prédire le comportement de nouveaux matériaux avant même la réalisation d’une expérience.

IA en physique et simulations avancées

Un modèle d’IA informé par la physique a réussi à prévoir le résultat d’une expérience de fusion. Par exemple, des scientifiques du Lawrence Livermore National Lab ont utilisé un cadre piloté par l’IA pour prédire le succès d’un tir d’allumage de fusion plusieurs jours à l’avance. Leur modèle, entraîné sur des milliers de simulations et d’expériences passées, prédisait une probabilité supérieure à 70 % d’atteindre l’allumage (gain net d’énergie) avant la réalisation de l’expérience.

Après le tir, le rendement réel en neutrons s’est situé dans la fourchette prédite par l’IA, démontrant que l’IA peut fournir des prévisions probabilistes fiables pour des expériences physiques complexes.

Cette approche – combinant IA et simulation physique – a non seulement permis une prédiction correcte, mais aussi quantifié les incertitudes, guidant les chercheurs dans l’évaluation des risques expérimentaux. De même, dans la recherche sur les ondes gravitationnelles, l’IA a même conçu de nouvelles configurations d’interféromètres (comme l’ajout d’une cavité optique à l’échelle du kilomètre) pour améliorer la sensibilité des détecteurs – des découvertes que les ingénieurs humains avaient négligées.

Automatisation des laboratoires pilotée par l’IA

L’automatisation des laboratoires est un autre domaine où les prédictions de l’IA révolutionnent les pratiques. Les scientifiques envisagent des « usines de découverte » entièrement automatisées où des robots réalisent les expériences et l’IA analyse les résultats. Des chercheurs de l’UNC-Chapel Hill décrivent comment des robots mobiles peuvent effectuer des expériences chimiques en continu, sans fatigue, exécutant des protocoles précis bien plus régulièrement que les humains.

Ces robots génèrent d’énormes ensembles de données que l’IA peut analyser instantanément pour détecter motifs et anomalies.

Dans cette vision, le cycle classique concevoir-fabriquer-tester-analyser devient beaucoup plus rapide et adaptatif : les modèles d’IA pourraient suggérer la prochaine expérience, optimiser les conditions en temps réel, et même planifier des campagnes expérimentales entières. Par exemple, l’équipe de l’UNC note que l’IA pourrait identifier de nouveaux composés ou matériaux prometteurs à tester, orientant efficacement les chercheurs vers les pistes les plus pertinentes.

En automatisant les tâches routinières, les chercheurs sont libérés pour poser des questions de plus haut niveau, tandis que l’IA se concentre sur les expériences les plus informatives.

Les avantages de l’IA pour la recherche scientifique

La prédiction pilotée par l’IA offre d’immenses avantages pour la science. Elle peut accélérer les découvertes en réduisant les choix expérimentaux, diminuer les coûts en éliminant les essais inutiles, et révéler des motifs subtils que les humains pourraient manquer. Des outils comme AlphaFold2 de DeepMind ont déjà révolutionné la biologie en prédisant les structures protéiques : AlphaFold2 a modélisé avec précision la structure 3D de pratiquement toutes les quelque 200 millions de protéines connues de la science.

Cela signifie que les expérimentateurs passent beaucoup moins de temps sur des études laborieuses par rayons X ou cryo-EM et peuvent se concentrer sur des protéines inédites.

De même, le modèle ESMBind du Brookhaven Lab prédit comment les protéines végétales lient les ions métalliques (comme le zinc ou le fer) et surpasse d’autres méthodes pour identifier les sites de liaison aux métaux. Cela accélère la recherche sur les cultures bioénergétiques en ciblant les gènes à étudier pour l’absorption des nutriments.

Dans tous les cas, l’IA sert d’outil puissant de sélection : elle filtre l’immense « espace de recherche » expérimental en un ensemble réduit de résultats ou candidats à forte probabilité.

Défis et limites de l’IA

Cependant, ces avancées soulèvent aussi de nouvelles questions. Le fait que l’IA puisse prédire de nombreux résultats avec autant de précision suggère que les découvertes scientifiques suivent souvent des schémas familiers. Comme le notent les chercheurs de l’UCL, « une grande partie de la science n’est pas véritablement nouvelle, mais conforme aux schémas existants » dans la littérature.

Cela signifie que l’IA excelle dans les découvertes routinières ou incrémentales, mais peut avoir des difficultés avec des phénomènes véritablement inédits.

Les experts avertissent que la créativité humaine et la pensée critique restent essentielles : les recommandations de l’IA nécessitent une validation expérimentale rigoureuse. Il existe aussi des défis liés aux biais de données (l’IA ne connaît que ce qu’elle a vu) et à la surconfiance (les modèles peuvent se tromper lorsqu’ils sont poussés au-delà de leur entraînement). Néanmoins, les bénéfices semblent l’emporter sur les risques : les prédictions de l’IA ont déjà conduit à des avancées publiées en biologie, chimie et physique.

L’avenir de l’IA dans la conception d’expériences

À l’avenir, l’IA et les expériences seront de plus en plus étroitement liées. Les scientifiques développent des « modèles fondamentaux » adaptés aux domaines scientifiques (utilisant des données de physique, chimie ou génomique) afin de mieux prévoir les résultats et même de suggérer des conceptions expérimentales innovantes.

Dans un futur proche, les chercheurs imaginent saisir une expérience proposée dans un outil d’IA et obtenir en retour une distribution de probabilités des résultats possibles.

En itérant in silico, les équipes pourraient optimiser les expériences avant même de toucher une pipette ou un laser. L’objectif est un flux de travail hybride : l’IA réduit rapidement les hypothèses et pistes prometteuses, tandis que les scientifiques humains apportent intuition et perspicacité pour explorer l’inconnu.

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Bien menée, cette collaboration pourrait doubler voire tripler le rythme des découvertes, en relevant de grands défis allant des matériaux pour énergies renouvelables à la médecine personnalisée.

Comme l’a dit un chercheur, l’IA deviendra « un outil puissant dans votre arsenal » qui aide les scientifiques à concevoir les expériences les plus efficaces et à ouvrir de nouvelles frontières.