prédiction de modèles physiques

L’IA comme partenaire de la recherche : au-delà de l’analyse de données

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus cantonnée à l’optimisation de processus ou à la reconnaissance de motifs. Depuis 2024, les laboratoires européens ont franchi un cap en développant des systèmes capables d’initier des découvertes scientifiques autonomes, ou du moins d’en accélérer le rythme de manière exponentielle. À Sorbonne Université, cette transition s’incarne dans des projets comme *SOUND Culture*, qui explore comment l’IA peut influencer les politiques publiques en croisant des données disciplinaires disparates — un domaine où la France se positionne en leader européen.

Le 10 avril 2026, une équipe de chercheurs affiliée à Sorbonne Université a publié une étude sur la *prédiction de données complexes grâce à l’intelligence artificielle quantique*. Contrairement aux modèles classiques, cette approche utilise la lumière pour traiter des équations physiques, ouvrant la voie à des simulations plus précises en astrophysique ou en science des matériaux. « Nous ne parlons plus d’outils d’assistance, mais de collaborateurs capables de formuler des hypothèses que les humains n’auraient pas envisagées », explique un communiqué de l’université, sans citer de nom spécifique pour l’instant.

Le cas Sorbonne : quand l’IA devient co-auteur

L’événement phare de Sorbonne Université, la *European Doctoral Day* (13 mai 2026), a mis en lumière des travaux où l’IA ne se contente pas de trier des données, mais en génère de nouvelles. Par exemple, une présentation a détaillé comment des algorithmes entraînés sur des corpus de littérature médicale et de génomique avaient identifié des interactions moléculaires potentielles pour des traitements contre des maladies rares. Ces découvertes, encore en phase de validation, illustrent une tendance : l’IA comme accélérateur de cycles de recherche.

Un autre projet, *Parismus*, célébrant ses 18 ans cette année, montre comment des outils d’IA sont intégrés dans des programmes d’échange interculturel pour adapter les contenus pédagogiques en temps réel. Ici, l’enjeu n’est plus scientifique, mais pédagogique : l’IA analyse les retours des étudiants et propose des ajustements curriculaires. « L’objectif n’est pas de remplacer les enseignants, mais de leur offrir des insights qu’ils n’auraient pas le temps de traiter manuellement », précise un document interne consulté.

Limites et éthique : l’IA scientifique sous surveillance

Si les applications sont prometteuses, elles soulèvent des questions éthiques et méthodologiques. À Sorbonne Université, une journée dédiée le 1er juin 2026, en partenariat avec *Le Monde*, abordera la question de l’*influence de la science sur les décisions politiques*. L’enjeu ? Éviter que des modèles prédictifs, même performants, ne deviennent des boîtes noires dont les biais échappent aux chercheurs. « La transparence des algorithmes est un défi majeur, surtout quand ils manipulent des données sensibles comme les génomes ou les climats passés », souligne un extrait des débats annoncés.

Par ailleurs, les résultats obtenus par IA restent souvent des *hypothèses*, et non des preuves. Par exemple, l’étude sur la prédiction quantique publiée en avril 2026 précise que ses conclusions doivent être validées par des expériences physiques. « L’IA est un microscope puissant, mais ce sont toujours les scientifiques qui décident de pointer l’objectif », rappelle un principe énoncé dans les communications de Sorbonne Université.

Vers une nouvelle ère de collaboration homme-machine

L’exemple de Sorbonne Université reflète une dynamique plus large en Europe. Des initiatives comme *4EU+*, qui regroupe quatre universités européennes (dont Sorbonne), organisent des webinaires sur l’*open science* et l’IA, avec pour objectif de standardiser les bonnes pratiques. Le 19 mai 2026, l’université a également lancé le *Mois de la diversité*, intégrant des ateliers sur l’inclusion dans les projets scientifiques pilotés par l’IA.

Reste une question centrale : ces systèmes pourront-ils un jour *inventer* plutôt que découvrir ? Pour l’instant, les chercheurs insistent sur leur rôle d’*assistants augmentés*. « Nous sommes encore loin d’une IA capable de formuler une théorie scientifique de A à Z, mais les progrès sont fulgurants », note un passage d’un rapport interne. À Sorbonne, les équipes travaillent désormais sur des modèles capables de combiner données expérimentales et simulations, réduisant ainsi le temps entre une observation et sa modélisation.

Et demain ? L’IA comme co-pilote de la recherche

Si les applications actuelles se concentrent sur des niches (astrophysique, médecine, pédagogie), les experts s’accordent à dire que l’IA scientifique pourrait, dans les cinq prochaines années, devenir un standard dans les laboratoires. À condition de résoudre deux défis :

1. La reproductibilité : les résultats générés par IA doivent pouvoir être reproduits par d’autres équipes, sans dépendre d’un seul modèle.
2. L’interdisciplinarité : les systèmes actuels excellent dans des domaines précis, mais peinent à croiser des connaissances entre physique, biologie et sciences sociales.

Sorbonne Université, avec ses 18 ans d’expérience en intégration de l’IA (*Parismus*), et ses projets récents comme *SOUND Culture*, montre une voie possible. Mais le vrai test viendra lorsque ces outils seront déployés à grande échelle — pas seulement pour accélérer des recherches, mais pour en *initier* de nouvelles. Une révolution en marche, à suivre de près.