Google lance ERA : l'IA qui accélère les découvertes scientifiques comme un super-assistant

UNE IA QUI ÉCRIT DU CODE COMME UN EXPERT

Une nouvelle intelligence artificielle vient d'être dévoilée : ERA (pour Empirical Research Assistance). Développée par Google Research, cette IA générative est capable d'écrire et d'optimiser du code scientifique de niveau expert. Son objectif ? Accélérer une étape cruciale de la Recherche : tester et affiner sans cesse des expériences computationnelles.

Publiée aujourd'hui dans la revue scientifique Nature, cette innovation s'inscrit dans la lignée des outils qui pourraient transformer la recherche scientifique. ERA utilise le modèle Gemini de Google pour accomplir cette tâche complexe, souvent chronophage pour les scientifiques.

COMMENT FONCTIONNE CETTE IA ?

Donnez à ERA un problème scientifique et un critère de réussite, et elle se met au travail. L'IA peut :

• • Rechercher dans la littérature scientifique pour comprendre l'état de l'art,
• • Écrire du code pour tester des solutions,
• • Explorer des pistes en combinant différentes techniques,
• • Évaluer les résultats pour voir s'ils répondent au problème posé.

Pour y parvenir, ERA examine des milliers de possibilités en utilisant une méthode appelée recherche arborescente. Cette technique lui permet d'optimiser le code produit en fonction de l'objectif fixé. En quelque sorte, c'est comme si l'IA jouait aux échecs contre elle-même pour trouver la meilleure solution.

DES RÉSULTATS EXCEPTIONNELS SUR TOUS LES DOMAINES

Les scientifiques de Google Research ont testé ERA sur une grande variété de problèmes scientifiques. Les domaines couverts incluent :

• • La génomique (étude des gènes),
• • La santé publique,
• • L'analyse d'images satellites,
• • La neuroscience,
• • La prévision de séries temporelles,
• • Les mathématiques.

HUIT PROJETS SCIENTIFIQUES RÉUSSIS GRÂCE À ERA

Depuis six mois, les scientifiques de Google Research et leurs collaborateurs testent activement ERA. En avril dernier, quatre projets utilisant cette IA pour résoudre des problèmes scientifiques ouverts avaient déjà été partagés. Aujourd'hui, ce sont huit manuscrits scientifiques qui utilisent ERA pour des problèmes spécifiques. Cinq nouveaux articles viennent d'être publiés, illustrant comment cette IA peut faire avancer la science dans plusieurs domaines.

LA MÉDECINE AU SERVICE DE LA SANTÉ PUBLIQUE

L'un des projets les plus marquants concerne la prévision des hospitalisations pour maladies respiratoires en Californie. Grâce à ERA, les chercheurs ont réussi à prédire les admissions hebdomadaires à l'hôpital pour la grippe, le COVID-19 et le VRS (virus respiratoire syncytial).

Les résultats sont impressionnants : les prévisions de Google (en bleu) ont obtenu la meilleure précision moyenne saisonnière pour les trois virus. Elles ont été comparées aux prévisions de l'ensemble des Centers for Disease Control and Prevention (CDC, en rayures) et à celles d'autres groupes de recherche (en rouge).

COMBATTRE LE CHANGEMENT CLIMATIQUE AVEC DES DONNÉES PRÉCISES

Un autre projet utilise ERA pour estimer la concentration de CO₂ dans l'atmosphère au-dessus du sud de la Californie. Le satellite Orbiting Carbon Observatory-2 prend des mesures détaillées le long d'un seul trajet, revenant au même endroit tous les 16 jours. ERA combine ces données avec celles du satellite météo GOES-East et d'autres informations pour estimer la concentration de CO₂ toutes les 10 minutes, partout dans la région.

Ces estimations permettent de visualiser clairement les émissions urbaines provenant du bassin de Los Angeles. Des cartes aussi détaillées aident à modéliser, surveiller et prédire comment ce gaz à effet de serre varie dans l'espace et le temps.

DÉCOUVRIR DE NOUVELLES HYPOTHÈSES EN ÉCONOMIE

Un troisième projet concerne la prévision des ventes de détail dans le secteur de la macroéconomie. Grâce à ERA, les chercheurs ont pu développer des modèles capables de prédire ces ventes avec une grande précision. Cette avancée pourrait avoir un impact majeur sur la compréhension des tendances économiques et la prise de décision des entreprises.

UN NOUVEL OUTIL POUR LES CHERCHEURS : COMPUTATIONAL DISCOVERY

Aujourd'hui, Google commence à ouvrir progressivement l'accès à Computational Discovery, un nouvel outil expérimental construit avec AlphaEvolve et ERA. Cet outil est disponible via un programme de test pour les chercheurs sélectionnés, dans le cadre de Gemini for Science.

Les chercheurs sont enthousiastes à l'idée de cette nouvelle ère de découvertes scientifiques rendue possible par les outils computationnels basés sur l'IA. Google souhaite développer ces technologies en collaboration avec la communauté scientifique internationale.

D'AUTRES INNOVATIONS POUR LA RECHERCHE

ERA n'est pas le seul outil développé par Google pour accélérer la recherche. Aujourd'hui, un autre projet expérimental est lancé : Hypothèse Generation, construit avec AI Co-Scientist. Cet outil, également décrit dans un article publié aujourd'hui dans Nature, vise à générer des hypothèses scientifiques.

Un troisième outil, Literature Insights, complète cette offre. Ces trois outils (ERA, Hypothèse Generation et Literature Insights) soutiennent différentes étapes de la méthode scientifique. Ils permettent d'explorer des problèmes, de générer des idées et d'analyser des données de manière plus efficace.

UNE COLLABORATION SCIENTIFIQUE À GRANDE ÉCHELLE

Le développement de l'algorithme sous-jacent à ERA a été mené par une équipe de chercheurs : Eser Aygun, Gheorghe Comanici et Shibl Mourad. Plusieurs projets ont été dirigés par des équipes variées :

• • La prévision épidémiologique a été menée par Zahra Shamsi, Sarah Martinson, Nicholas Reich, Martyna Plomecka et Brian Williams,
• • Le suivi du dioxyde de carbone a été dirigé par Aarón Sonabend-W, Sean Campbell, Renee Johnston, Vishal Batchu, Carl Elkin, Christopher Van Arsdale, John Platt et Anna Michalak,
• • La prévision des ruissellements a été rédigée par Ignacio Lopez-Gomez, Michael Brenner et Tapio Schneider,
• • L'article sur l'énergie solaire a été coécrit par Michael Brenner, Lizzie Dorfman et John Platt,
• • La recherche en prévision des ventes de détail en macroéconomie a été menée par Michael Brenner, Qian-Ze Zhu, Zahra Shamsi, Mette Nielsen et Paul Raccuglia.

Ces travaux ont bénéficié du soutien de plusieurs leaders, dont John Platt, Michael Brenner, Shibl Mourad, Lizzie Dorfman, Vip Gupta, Zoubin Ghahramani, Alison Lentz, Erica Brand, Katherine Chou, Ronit Levavi Morad, Yossi Matias et James Manyika.

UNE RÉVOLUTION EN MARCHE

Avec ERA et ses outils associés, Google ouvre une nouvelle ère pour la recherche scientifique. Ces technologies pourraient bien transformer la façon dont les scientifiques travaillent, en leur permettant de se concentrer sur l'essentiel : l'interprétation des résultats et la formulation de nouvelles hypothèses. Et ce n'est que le début, car l'IA continue de progresser à une vitesse folle.

Pour les chercheurs, ces outils représentent une opportunité unique d'accélérer leurs découvertes et de repousser les limites de la science. Pour le grand public, c'est une avancée qui pourrait un jour améliorer notre quotidien, que ce soit en santé, en environnement ou en économie.