fr.wedoany.com Rapport : Lors d'une table ronde d'experts TPC26, des représentants de haut niveau des plus grandes institutions de recherche mondiales ont discuté de la manière dont l'intelligence artificielle transforme l'économie de la recherche scientifique, l'importance de la coopération internationale et les défis liés à la mesure du retour sur investissement.
Les participants comprenaient Dario Gil du Département de l'Énergie des États-Unis (Department of Energy, DOE), Katie Antypas de la Fondation nationale pour la science des États-Unis (National Science Foundation, NSF), Rick Stevens du Laboratoire national d'Argonne (Argonne National Laboratory), Satoshi Matsuoka de l'Institut RIKEN et Per Oster du Centre informatique pour la science (IT Center for Science). Debra Goldfarb d'Amazon Web Services (AWS) a animé les débats. Les experts ont également abordé la manière dont les gouvernements et les instituts de recherche devraient évaluer l'impact des investissements de plusieurs milliards de dollars dans les infrastructures scientifiques, alors que l'IA devient le cœur de la découverte scientifique.
La question centrale des discussions était de savoir comment mesurer l'impact de l'IA sur la recherche et les découvertes scientifiques. Le panel a estimé que, bien que les publications et les percées scientifiques soient des indicateurs clés, ils ne reflètent plus pleinement la valeur totale créée par les grands projets de recherche.
Avec la croissance des investissements publics, les gouvernements souhaitent comprendre comment ces projets stimulent l'innovation et la compétitivité socio-économique. Cependant, ces résultats mettent souvent des années à se manifester. De plus, la généralisation de l'IA dans les domaines de l'éducation et de l'industrie rend encore plus difficile la quantification de son impact par des méthodes traditionnelles.
Les discussions ont ensuite porté sur les améliorations pratiques. Les intervenants ont souligné que la plus grande contribution de l'IA à la science pourrait ne pas être une percée unique, mais plutôt l'amélioration de l'efficacité de la recherche, aidant les chercheurs à résoudre plus rapidement des problèmes complexes. Ce point de vue était particulièrement saillant dans les débats sur la compétitivité nationale. Face au vieillissement de la population et à la rareté des chercheurs, augmenter simplement le nombre de scientifiques ne suffit plus à maintenir l'innovation.
Le panel d'experts a suggéré que le succès de l'IA pour la science devrait être mesuré par sa capacité à résoudre plus rapidement les défis scientifiques, à moindre coût, avec une qualité supérieure ou d'autres résultats significatifs. L'amélioration de la productivité devient une référence importante pour évaluer l'impact à long terme de la technologie. Les discussions sont passées de la productivité à la collaboration. Les experts estiment que de nombreux défis scientifiques majeurs nécessitent encore une coopération entre les nations. La hausse des coûts des infrastructures d'IA, la complexité croissante de la recherche scientifique et le besoin d'expertise interdisciplinaire rendent la coopération internationale indispensable.
Parmi les exemples de coopération internationale figure le consortium européen pour le calcul haute performance (EuroHPC), qui coordonne les investissements dans les projets nationaux tout en maintenant des liens avec les communautés de recherche locales. Les discussions ont également porté sur la coopération entre les États-Unis, l'Europe et le Japon.
Les experts ont reconnu que la concurrence reste un moteur important, mais que le succès futur dépend du partage des connaissances et de la construction conjointe des capacités de recherche. Ils ont souligné qu'une collaboration significative nécessite des systèmes plus ouverts, dotés d'infrastructures partagées et de systèmes interopérables, et pas seulement des accords au niveau national.
En envisageant les perspectives à l'horizon 2030, les experts ont imaginé un avenir où l'IA serait plus profondément intégrée dans la recherche scientifique. Atteindre cet objectif nécessite un accès plus large aux ressources de calcul avancées et des partenariats mondiaux solides. Le consensus clé est que l'IA a le potentiel de transformer la manière dont la science est menée, et qu'à mesure que la technologie se déploie à grande échelle, mesurer et améliorer son impact, ainsi que la coopération internationale, deviendra de plus en plus important.
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