Cela signifie-t-il que la grande vague de hype autour de l’IA a également emporté les Nobels ? Ou pourrait-il s’agir du fait que les donateurs de prix ont simplement assoupli leurs critères pour reconnaître de véritables réalisations scientifiques ?

Il existe un précédent pour ce dernier point. Le troisième prix Nobel scientifique est pour la physiologie ou la médecine. Néanmoins, en 1973, il a été attribué à trois zoologistes : Karl von Frisch, Konrad Lorenz et Nikolaas Tinbergen. Il est difficile de décrire leur travail sur le comportement animal comme de la physiologie ou de la médecine, donc clairement des exceptions ont été faites.

Il semblerait que des niveaux similaires de flexibilité aient été montrés cette année. Il ne fait aucun doute que Hopfield et Hinton sont des figures fondatrices de l’apprentissage automatique. Ils méritent d’être honorés, et étant donné qu’il n’existe pas de prix Nobel pour l’informatique, le prix de physique devait faire l’affaire.

Quant au prix de chimie, le travail que Hassabis et Jumper ont réalisé sur l’utilisation de l’IA pour prédire la structure des protéines est l’un des développements scientifiques les plus passionnants de notre époque — ils méritent également leurs lauriers. Et pourtant, un puriste pourrait se plaindre que leurs réalisations sont une avancée pour les chimistes plutôt que par les chimistes.

Pour toute l’ingéniosité de leur logiciel AlphaFold, les connaissances qu’il obtient pour nous sont le produit de la puissance brute de traitement informatique, pas de l’inspiration humaine. Ce n’est donc pas un moment Eureka, ni la pomme tombant sur la tête de Newton, ni le voyage de Darwin sur le Beagle, ni les réflexions d’Einstein au Bureau des brevets suisse. Au contraire, il s’agit de science par reconnaissance de motifs automatisée — le travail de machines immensément plus puissantes, mais infiniment moins intéressantes, que l’esprit humain.

Peut-être est-ce là le point. Les Nobels de cette année sont un présage que la science réalisée par des cerveaux humains atteint des limites naturelles. Ainsi, si nous voulons progresser davantage, le calcul doit prendre le relais. Il est possible que le fruit à portée de main de la découverte scientifique ait déjà été cueilli. Si tel est le cas, l’intelligence artificielle pourrait être l’échelle dont nous avons besoin pour atteindre les branches supérieures.

Cependant, il pourrait être sage de séparer cette nouvelle science de l’ancienne. Demandons à la Silicon Valley de créer un nouveau prix Nobel pour l’informatique — ou plutôt pour la science par ordinateur. Nous pourrions alors réserver les prix établis à leur but original. Il est trop tôt pour écarter l’inspiration à l’ancienne — et, de toute façon, elle a besoin d’encouragement.

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Peter Franklin is Associate Editor of UnHerd. He was previously a policy advisor and speechwriter on environmental and social issues.

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