● De Montréal à Berkeley, en passant par les laboratoires français, l’IA s’impose comme un partenaire incontournable, transformant chaque étape du processus créatif et analytique.
● Les chercheurs appellent à une collaboration renforcée, à l’ouverture des données et à une approche interdisciplinaire, afin que l’innovation serve à la fois la science et le business.
À Montréal, une molécule entièrement générée par IA a atteint la phase II des essais cliniques au printemps dernier. A l’université de Yale, des chercheurs ont récemment réussi à identifier une molécule qui pourrait aider l’organisme à combattre le cancer en utilisant un modèle d’IA mis au point par Deepmind, le C2S-Scale. En France, la startup Aqemia mise aussi sur la technologie pour aider à concevoir les médicaments de demain. Déterminer l’efficacité d’une molécule à visée pharmaceutique avec le concours de l’IA prend six mois, contre six ans auparavant en général. Dans les laboratoires de Berkeley, des chercheurs “augmentés” à DeepMind ont pu « créer » une quarantaine de nouveaux matériaux – une nouvelle stimulante dans le contexte de la course actuelle aux métaux rares. Et si un futur de l’innovation s’écrivait bel et bien dans le code des modèles d’IA, plutôt que dans les seules éprouvettes des laboratoires ?
La découverte assistée par IA ne progressera que si les communautés apprennent à travailler ensemble en invitant à la collaboration et l’éducation interdisciplinaires, en standardisant et ouvrant les données
De la recherche au business
Le phénomène va croître, avance le rapport du Joint Research Centre, organisme de recherche de la Commission européenne (JRC), portant sur le rôle de l’intelligence artificielle dans la recherche scientifique. Cette technologie s’impose d’ores et déjà pour bien des labos comme « un partenaire créatif » qui « transforme toutes les étapes du processus scientifique : en amont, génération de concepts et test d’hypothèses, analyse accélérée des données ou en aval, aide à la génération, mais aussi à l’analyse des publications soumises à la communauté scientifique ».
C’est une bonne nouvelle. Pour Lyse Brillouet, directrice de la recherche et de la propriété intellectuelle chez Orange – intervenue en novembre 2025 au micro du podcast Parlons Tech de Hello Future – la recherche doit « donner à l’entreprise du libre-arbitre technologique. Notre stratégie repose sur une double temporalité : la recherche fondamentale et l’innovation appliquée ». En somme, la recherche sert aussi le business.
Pour que cette innovation se concrétise, la communauté scientifique, préviennent Georgia Fanning et Avijit Ghosh, chercheurs chez Hugging Face, doit renforcer son esprit de collaboration. Les freins sont moins techniques que sociaux : dysfonctionnement des communautés, incitations à des travaux en silo plutôt qu’à des défis interdisciplinaires, fragmentation des données (manque de standards, formats propriétaires) et inégalités d’infrastructures (accès inégal au calcul haute performance, notamment dans les pays du Sud). Pour les chercheurs, la découverte assistée par IA ne progressera que si les communautés apprennent à travailler ensemble en invitant à la collaboration et l’éducation interdisciplinaires, en standardisant et ouvrant les données et enfin, en construisant des infrastructures accessibles à tous.
Penser collectif
Plusieurs projets de recherche poursuivis par les chercheurs d’Orange illustrent cet esprit d’équipe. À commencer par l’offre de sécurisation des réseaux grâce à la cryptographie post-quantique et la distribution quantique de clés, Orange Quantum Defender, fruit de 8 ans de recherche fondamentale et d’un partenariat avec Toshiba Europe. « La recherche d’Orange est au cœur de la chaîne de l’innovation. Elle outille et arme l’entreprise face à un monde en perpétuelle mutation », commente Lyse Brillouet. Les travaux de Kahina Lazri, chercheuse en sécurité des systèmes et des infrastructures au sein d’Orange témoignent d’une même quête d’interdisciplinarité. « Nos travaux portent sur la vérification formelle d’ afin de garantir qu’aucun programme défaillant ne puisse compromettre une infrastructure », précise-t-elle. Là encore, ces recherches ont été menées de concert avec un partenaire, Inria Paris. Autant d’indicateurs que, pour transformer ses essais dopés à l’IA, la science devra penser collectif.
Sources :
- AI for Scientific Discovery is a Social Problem (Hugging Face) (en anglais)
https://arxiv.org/pdf/2509.06580
- The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research (en anglais)
https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC143482
L'eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) est une technologie qui permet d'exécuter des programmes personnalisés directement dans le noyau (kernel) Linux de manière sécurisée et efficace. Elle rend le noyau programmable sans nécessiter de modification de son code source ni de redémarrage du système.
