OpenAI a annoncé une nouvelle initiative, Openai pour la science, dans le but de créer une plate-forme alimentée par l’IA pour accélérer la découverte scientifique. Ce projet vise à développer ce que l’entreprise décrit comme «le prochain grand instrument scientifique», utilisant l’intelligence artificielle pour rationaliser et améliorer divers aspects du processus scientifique. Kevin Weil, directeur des produits d’Openai, a annoncé l’initiative via un article sur X, une plate-forme de médias sociaux. Weil dirigera le projet Openai for Science. L’annonce a indiqué qu’OpenAI prévoit de constituer une équipe dédiée à travailler sur ce projet. Cette équipe comprendra de nouvelles embauches et des chercheurs OpenAI existants. La stratégie de recrutement met l’accent sur la sélection des universitaires de «classe mondiale» qui sont décrits comme étant «complètement pilés». Le Post a spécifié que les candidats devraient également être des communicateurs scientifiques solides. L’entreprise recherche des personnes ayant une expertise dans la recherche scientifique et l’application de l’intelligence artificielle, ainsi que la capacité de communiquer efficacement des concepts scientifiques complexes. Les détails concernant le calendrier spécifique de l’Openai for Science Initiative restent limités. Weil a déclaré dans son X Post que des informations supplémentaires concernant le projet et son développement seraient publiées dans les prochains mois. L’absence de calendrier concret suggère que le projet en est encore à ses débuts de planification et de développement. L’annonce de Weil a mis en évidence le potentiel de GPT-5, le nouveau modèle d’Openai publié le mois précédent, pour contribuer à l’avancement scientifique. Il a décrit Gpt-5 comme représentant « un nouveau seuil » dans la capacité de l’IA à aider dans le progrès scientifique. Par exemple, Weil a cité un document de physique théorique où GPT-5 a été utilisé pour générer des suggestions de preuves. Cela suggère qu’Openai pour la science peut se concentrer sur l’utilisation de l’IA pour aider les chercheurs à formuler des hypothèses et à développer des méthodes de recherche. L’accent mis sur GPT-5 dans l’annonce pourrait être interprété comme un effort pour renforcer la réputation du modèle. Depuis sa sortie, GPT-5 a reçu des critiques mitigées, certains utilisateurs exprimant leur inquiétude qu’il ne fonctionne pas aussi bien que son prédécesseur, GPT-4O. En reliant GPT-5 à l’Openai for Science Initiative, OpenAI peut viser à démontrer la capacité du modèle à contribuer de manière significative à des tâches scientifiques rigoureuses. L’entreprise pourrait essayer de réparer la crédibilité endommagée du modèle, suggérant sa valeur dans le raisonnement complexe et les applications pratiques. Bien qu’il ne soit pas explicitement mentionné dans l’annonce de Weil, des outils génératifs d’IA pourraient également être appliqués pour aider à la rédaction de subventions. Selon le groupe de réflexion de l’Institut des progrès, les chercheurs consacrent actuellement environ 45% de leur temps à rédiger des propositions de subventions. Des modèles d’IA génératifs comme Chatgpt pourraient potentiellement rationaliser ce processus, réduisant le temps et les efforts nécessaires pour assurer le financement de la recherche. Alors que l’IA n’a pas encore atteint de percées scientifiques majeures, comme la découverte de nouvelles lois physiques ou le cancer de la lutte contre le cancer, son rôle dans la science dominante se développe régulièrement. Les capacités scientifiques actuelles de l’IA sont largement basées sur sa capacité à identifier les modèles complexes dans les ensembles de données existants. Des progrès significatifs ont été réalisés dans l’application de l’IA à la recherche scientifique. Par exemple, Demis Hassabis, PDG de Google Deepmind, et John Jumper ont reçu le prix Nobel de chimie pour leur travail sur Alphafold2. Ce modèle d’IA prédit les structures de pratiquement toutes les protéines connues. En outre, Geoffrey Hinton, pionnier des réseaux de neurones, et le physicien John Hopfield ont reçu le prix Nobel de physique pour leur travail sur les réseaux de neurones. Leurs recherches sont devenues la base technologique de la flèche actuelle de l’IA.
