L’immense champ d’application de la science des matériaux – qui couvre la chimie, la physique, l’ingénierie et la nanotechnologie – offre à l’intelligence artificielle d’énormes opportunités d’accélérer les découvertes grâce à la modélisation informatique, à l’analyse des propriétés et à la conception de nouveaux matériaux.
Les affirmations de Google DeepMind en matière de science des matériaux soulignent à quel point ces capacités auront déjà un impact sur la recherche basée sur l'IA. Cependant, l'article d'Anjana Ahuja (« L'IA peut-elle vraiment changer notre monde physique ? », Opinion du 17 avril) souligne à juste titre une vague croissante d'inquiétudes parmi les chercheurs quant à l'utilisation réussie de l'IA.
Alors que les outils d'IA offrent le potentiel d'accélérer la recherche, que ce soit par l'extraction de connaissances, l'analyse de la littérature ou des assistants d'IA interactifs, le scepticisme des experts du domaine à l'égard des conclusions de DeepMind souligne un point crucial.
L’IA doit être considérée comme une technologie « d’assistance » destinée à améliorer et permettre le travail des experts humains, et non comme un remplacement direct de la compréhension rigoureuse qui accompagne des années d’études spécialisées. La véritable innovation réside dans le partenariat entre le domaine informatique de l’IA et le domaine de connaissances des scientifiques expérimentés en matériaux.
En fin de compte, l’interprétation, la validation et l’application dans le monde réel des découvertes basées sur l’IA doivent être dirigées par des experts humains immergés dans le domaine.
Plutôt que de gonfler les capacités de l’IA, nous devrions valoriser son rôle en tant qu’outil complémentaire pour encourager et élargir le travail des chercheurs de premier plan.
Victor Botev
CTO et co-fondateur d'Iris.ai
Stabæk, Norvège
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