Le prix Nobel de physique 2024 récompense des travaux précurseurs de John Hopfield et Geoffrey Hinton sur les réseaux de neurones artificiels, à la base de l’apprentissage machine. Ces travaux ont participé au développement de l’intelligence artificielle, qui chamboule aujourd’hui de nombreux secteurs d’activité.
C’est à une question simple que John Hopfield et Geoffrey Hinton ont apporté une réponse qui leur vaut aujourd’hui le prix Nobel de physique : « Quelle est la description la plus simple que nous pourrions faire de nos neurones, ces composants du cerveau, siège de notre intelligence ? »
Un neurone, qu’il soit artificiel ou biologique, est une petite unité de calcul, qui prend des valeurs en entrée, les combine très simplement (un simple calcul de moyenne pondérée avec des coefficients comme les notes du bac, ces paramètres permettant d’ajuster le fonctionnement de cette unité) et applique une transformation sur le résultat (par exemple en ne gardant que les valeurs positives, ou en regardant si le résultat est au dessus ou au dessous d’un seuil).
Le point levier est qu’en combinant un très très grand nombre de telles unités, sur plusieurs couches, parfois avec des boucles, on a pu démontrer que l’on pouvait approximer tous les calculs possibles, même les plus complexes.
Avec les propositions initiales, dès les années 1950, il eut fallu un nombre rédhibitoire de ces « neurones » artificiels, pour faire des applications utiles.
Mais au fil des années et des travaux d’ingénierie en informatique, par exemple avec les travaux de Yann LeCun, on a pu arriver à une si grande efficacité, que ces monstres de calcul peuvent transformer notre parole en texte, catégoriser des images, donner des résultats statistiques sur toutes sortes de données humaines, y compris médicales, juridiques et… militaires. Les travaux des lauréats sont non seulement fondateurs, mais ont aussi inspiré…
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Auteur: Thierry Viéville, Directeur de Recherche Inria en charge de la médiation scientifique, Inria
