Le comité Nobel de physique a surpris son monde, cette année. En célébrant, mardi 8 octobre, deux pionniers des « réseaux de neurones artificiels », l’Américain John Hopfield (91 ans) et le Britannique Geoffrey Hinton (76 ans), il surfe sur la tendance actuelle de l’intelligence artificielle, qu’on associerait plus volontiers à l’informatique.
« C’est la reconnaissance qu’un courant de la physique, la physique statistique, a fait l’effort d’aller vers d’autres domaines. C’est une bonne nouvelle », constate Rémi Monasson, chercheur CNRS au Laboratoire de physique de l’ENS à Paris. Stéphane Mallat, professeur au Collège de France, salue un prix « surprenant » et constate qu’en retour l’intelligence artificielle aide beaucoup les physiciens de nos jours, pour l’imagerie, la modélisation, les simulations…
Il n’est pas évident de voir derrière les mots écrits par ChatGPT, les images créées par Midjourney, les vidéos engendrées par Sora ou les coups de Go géniaux d’AlphaGo, des concepts de physique. Le fait qu’un des deux lauréats, Geoffrey Hinton, ne soit pas physicien, mais informaticien et neuroscientifique, n’aide pas non plus. Et pourtant.
Transformer un réseau en mémoire
Les systèmes d’intelligence artificielle dont on parle le plus en ce moment, appartiennent à la catégorie de l’apprentissage automatique, ou « machine learning » en anglais, et plus exactement à la sous-catégorie qui utilise le modèle mathématique des réseaux de neurones artificiels, une assemblée numérique de neurones actifs ou non, reliés plus ou moins fortement entre eux. John Hopfield, alors à l’université Caltech (Californie), et Geofrey Hinton, à l’université Carnegie-Mellon (Pennsylvanie), dans les années 1980, ont montré indépendamment que cette analogie mathématique avec le cerveau pouvait surprendre et faire des choses généralement réservées à notre organe : mémoriser, apprendre, reconnaître des motifs… « C’est l’illustration de ce que, dans notre domaine, on appelle l’émergence : le tout vaut plus que la somme de ses parties », résume Marc Mézard, professeur à l’université Bocconi à Milan. Cette puissance, les physiciens l’avaient déjà montré dans leur discipline. Un réseau simple d’aiguilles posées la tête en haut ou en bas, côte à côte sur un damier, peut représenter les propriétés d’un matériau magnétique. Giorgio Parisi, nobélisé en 2021, un maître de la physique statistique, cette science qui décrit des phénomènes macroscopiques à partir de comportements individuels, avait développé cette philosophie pour des matériaux plus complexes.
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