Aujourd’hui, la recherche scientifique est au cœur des grandes questions de notre époque : santé, environnement numérique. Pourtant, même si elle est essentielle, la recherche représente un coût important avec des retours sur investissement souvent peu rentables à court terme. En France, les dépenses en recherche et développement s’élèvent à 55,5 milliards d’euros, soit 2,22 % du PIB.
Alors, comment l’intelligence artificielle peut-elle aider les chercheurs à devenir plus efficaces et répondre à leurs besoins ?
L’IA : un nouvel outil pour la recherche scientifique
L’intelligence artificielle est appelée à transformer notre manière de penser et de travailler, y compris dans la recherche scientifique. Mais, comme tout outil, son intégration doit se faire de façon réfléchie et progressive. En effet, les chercheurs sont souvent confrontés à des défis, tels que le traitement de grandes quantités de données et des tâches répétitives. C’est ici que l’IA intervient. Elle permet d’accélérer le rythme des découvertes, d’améliorer la précision des résultats et d’optimiser l’utilisation des ressources.
Son utilisation apporte également de nouvelles perspectives dans différents domaines. En génomique, l’IA aide à analyser des séquences ADN pour développer des traitements sur mesure. Dans le domaine climatique, elle permet de modéliser des séquences météorologiques et de prédire les impacts environnementaux. En astronomie, les chercheurs doivent traiter des masses de données et l’IA permet de gagner un temps précieux en détectant des phénomènes rares. Ces exemples ne sont qu’un aperçu des nombreuses applications possibles de l’IA. En outre, elle impactera tous les domaines d’activités et distinguera ceux qui auront su s’adapter, de ceux qui, par manque de conviction, resteront en retrait.
L’exemple d’Azure Quantum Eléments
Microsoft a créé Azure Quantum Elements, une plateforme visant à accélérer les découvertes scientifiques en intégrant IA, calcul haute performance et l’informatique quantique. Cette plateforme a déjà permis de grandes avancées, notamment dans la recherche de nouveaux matériaux pour les batteries.
Aujourd’hui, les batteries lithium-ion sont omniprésentes. Cette omniprésence est d’autant plus renforcée par l’essor des voitures électriques. Mais depuis les années 2010, les progrès en matière de densité énergétique et de sécurité stagnent, l’exploitation du lithium entraîne des conséquences graves : destruction d’habitats naturels, pollution des sols, émissions de gaz à effet de serre.
Face à ces enjeux, il est devenu crucial de trouver de nouveaux alliages parmi les 32 millions de possibilités pour limiter notre dépendance au lithium. Avec la recherche traditionnelle, cette étude aurait pris des années, en testant chaque alliage un par un, sans avoir un retour immédiat sur l’investissement. Grâce à Azure Quantum Elements, il n’a fallu que 80 heures pour réduire les 32 millions d’options à 18. Ce nouvel outil a permis aux scientifiques de tester ces alternatives en quelques jours pour identifier la formule optimale, intégrant capacité, sécurité et coût.
Grâce à cette innovation, on pourrait bientôt voir de nouveaux types de batteries utilisant des matériaux comme le sodium ou le chlore, offrant une meilleure capacité tout en réduisant notre empreinte écologique.
L’intelligence artificielle ouvre des perspectives inédites et pourrait bien changer radicalement la manière dont les données scientifiques sont analysées. Dans un futur proche, elle s’imposera comme un outil incontournable de la recherche, distinguant les secteurs innovants de ceux qui n’auront pas su s’adapter.
https://quantum.microsoft.com/en-us/solutions/azure-quantum-elements