Hopfield et Hinton, chercheurs en IA, remportent le prix Nobel de physique 2024.

Hopfield et Hinton, chercheurs en IA, remportent le prix Nobel de physique 2024.


M. Hinton, qui a quitté Google en 2023 pour mettre en garde contre les dangers de l’IA, a été « sidéré » par la nouvelle.

Mardi, l’Académie royale des sciences de Suède a décerné le prix Nobel de physique 2024 à John J. Hopfield, de l’université de Princeton, et à Geoffrey E. Hinton, de l’université de Toronto, pour leurs travaux fondamentaux dans le domaine de l’apprentissage automatique au moyen de réseaux neuronaux artificiels. M. Hinton a notamment fait la une des journaux en 2023 pour avoir mis en garde contre la menace que la superintelligence de l’IA pourrait faire peser sur l’humanité. Cette victoire a surpris beaucoup de monde, y compris M. Hinton lui-même.

« Je suis sidéré. Je n’avais aucune idée de ce qui allait se passer. Je suis très surprise », a déclaré Mme Hinton lors d’un appel téléphonique avec des membres de l’Académie royale des sciences de Suède, au cours d’une conférence de presse diffusée en direct sur YouTube ce matin.

Les recherches de Hopfield et Hinton, qui remontent au début des années 1980, ont appliqué des principes de physique pour développer des méthodes qui sont à la base des techniques modernes d’apprentissage automatique. Leurs travaux ont permis aux ordinateurs d’effectuer des tâches telles que la reconnaissance d’images et la complétion de modèles, capacités qui sont désormais omniprésentes dans la Technologie de tous les jours.

Cette victoire attire d’autant plus l’attention que M. Hinton, qui est souvent considéré comme l’un des « parrains de l’IA », a démissionné de Google en mai 2023 pour pouvoir « parler librement » des risques potentiels liés aux systèmes d’IA. À l’époque, M. Hinton avait déclaré que la volonté de l’industrie technologique de développer des produits d’IA pourrait avoir des conséquences dangereuses, telles qu’une menace pour l’humanité.

« Regardez ce qui se passait il y a cinq ans et ce qui se passe aujourd’hui », a déclaré M. Hinton au New York Times l’année dernière. « Prenez la différence et propagez-la vers l’avant. C’est effrayant. Depuis, M. Hinton n’a cessé de mettre en garde contre les dangers potentiels des systèmes d’IA qui pourraient devenir plus intelligents que les humains.

Techniques tirées de la physique

Cette victoire fait déjà parler d’elle sur les réseaux sociaux, car il semble inhabituel que des recherches dans un domaine de l’informatique tel que l’apprentissage automatique soient récompensées par un prix Nobel de physique. « Et le prix Nobel de physique 2024 ne va pas à la physique… », a tweeté la physicienne allemande Sabine Hossenfelder ce matin.

Du point de vue du comité Nobel, le prix découle en grande partie du fait que les deux hommes se sont inspirés de modèles statistiques utilisés en physique et en partie de la reconnaissance des progrès réalisés dans la recherche en physique grâce à l’utilisation des techniques de réseaux neuronaux des deux hommes en tant qu’outils de recherche.

La présidente du comité Nobel, Ellen Moons, physicienne à l’université de Karlstad, en Suède, a déclaré lors de l’annonce : « Les réseaux de neurones artificiels ont été utilisés pour faire progresser la recherche dans des domaines aussi divers que la physique des particules, la science des matériaux et l’astrophysique ».

Hopfield, un biologiste théorique de 91 ans ayant une formation en physique, a fait une percée en 1982 en développant un Réseau qui décrivait les connexions entre les nœuds comme des forces physiques, comme le décrit Nature dans un rapport. Son innovation, connue sous le nom de réseau Hopfield, utilise des concepts de physique qui décrivent le comportement des spins atomiques dans les matériaux. En particulier, il stocke les motifs comme des états de faible énergie, ce qui permet au système de recréer des images lorsqu’il est confronté à des motifs similaires. Cette approche imite la mémoire associative, qui ressemble à la façon dont le cerveau se souvient de mots ou de concepts.

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Illustration d’un polycopié du prix Nobel décrivant les neurones et les neurones artificiels.

Une illustration du prix Nobel décrivant les neurones et les neurones artificiels.


Crédit :

©Johan Jarnestad/Académie royale des sciences de Suède

M. Hinton, âgé de 76 ans, s’est appuyé sur les recherches de M. Hopfield au début des années 1980 en développant une version stratifiée du réseau de Hopfield qui intègre des probabilités. M. Hinton a établi des parallèles avec les études de physique portant sur de grands systèmes d’éléments similaires, comme les molécules de gaz. Au lieu de suivre des molécules individuelles, les physiciens examinent des propriétés collectives telles que la pression ou la température. L’équation de Boltzmann, issue de la physique du XIXe siècle, calcule la probabilité des différents états de ces systèmes. Hinton a appliqué ce concept aux réseaux neuronaux et a baptisé sa méthode de 1985 « machine de Boltzmann », ce qui a mis en évidence le lien entre l’apprentissage automatique et la physique statistique. Une machine de Boltzmann est capable de reconnaître et de classer des images et de générer de nouveaux exemples sur la base de ses données d’apprentissage.

Les techniques mises au point par Hopfield et Hinton simplifient considérablement et approximativement les processus soupçonnés de se produire à l’intérieur des réseaux neuronaux biologiques, comme ceux que l’on trouve dans le cerveau des animaux, mais elles se sont avérées utiles et sont à la base d’une grande partie de l’intelligence artificielle dans les domaines de l’intelligence artificielle d’aujourd’hui. Les réseaux neuronaux ont apporté des techniques d’Automatisation aux machines qui doivent traiter des approximations et des cas limites flous ; ils doivent également apprendre à partir de données non structurées telles que les gigantesques balayages de l’internet qui permettent aux chatbots conversationnels tels que ChatGPT de donner l’impression qu’ils savent tout, parmi de nombreuses autres utilisations.

Ce n’est pas leur seul titre de gloire

Il convient de noter que les deux lauréats d’aujourd’hui ont une longue histoire scientifique qui s’étend au-delà de leurs contributions au prix Nobel. L’influence de Hopfield s’étend à plusieurs domaines, car ses premiers travaux ont fait le lien entre la physique, la biologie et l’informatique. Au-delà du célèbre réseau Hopfield, il a fait d’importantes avancées dans la compréhension de la manière dont les systèmes neuronaux traitent et stockent les informations, façonnant les premières théories sur l’informatique de type cérébral.

L’implication de Hinton dans l’intelligence artificielle remonte à 1972, et ses réalisations ont considérablement influencé l’IA générative moderne. En 1987, Hinton, avec David Rumelhart et Ronald J. Williams, a contribué à attirer l’attention sur la rétropropagation, une méthode clé pour l’entraînement des réseaux neuronaux qui est fondamentale pour les modèles d’IA générative d’aujourd’hui. En 2012, Hinton a collaboré avec Alex Krizhevsky et le futur scientifique en chef de l’OpenAI, Ilya Sutskever, pour développer AlexNet, une innovation cruciale dans le domaine de la vision par ordinateur et de l’apprentissage profond, largement reconnue comme ayant lancé l’ère actuelle de l’IA générative. En 2018, M. Hinton a reçu le prix Turing, souvent considéré comme le « prix Nobel de l’informatique », aux côtés de Yoshua Bengio et de Yann LeCun. Il est souvent considéré comme l’un des « parrains de l’IA ».

Les deux hommes se partageront un prix de 11 millions de couronnes suédoises (environ 1 million de dollars américains).

Jad Marchy
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Jad MARCHI est un ardent défenseur de la technologie, passionné par son potentiel de transformation. Ayant accumulé une décennie d’expérience dans le secteur technologique, Jean a travaillé sur une variété de projets innovants qui l’ont amené à comprendre le paysage changeant de ce domaine. Il est fasciné par l’évolution rapide de la technologie et son impact sur notre société. Que ce soit l’intelligence artificielle, la robotique, la blockchain ou la cybersécurité, il est toujours à la recherche des dernières tendances. Ses articles cherchent à informer, à inspirer et à provoquer des réflexions sur la façon dont la technologie façonne notre avenir.

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