Demis Hassabis, tout juste nobélisé en chimie et patron de Google DeepMind, voit poindre un « âge d’or des découvertes » sur 10 à 15 ans, porté par une IA suffisamment mûre pour systématiser la méthode scientifique et attaquer des problèmes rétifs depuis des décennies. Il assume un cycle de transformation heurté d’environ dix ans pour Google, nécessaire selon lui pour absorber la rupture des modèles génératifs et repositionner les produits phares du groupe.
DeepMind aux commandes, cap sur l’IA appliquée à la science
La fusion Google Brain–DeepMind, effective depuis 2023, a recentré les moyens de calcul et le pilotage sous Hassabis. Il parle d’un branchement sur un « moteur central » qui alimente Search, YouTube et les autres piliers produits, avec des cycles d’entraînement massifs sur Gemini en priorité stratégique. Après Gemini 3 et l’outil de génération d’images Nano Banana, Alphabet a gagné environ 65 % en Bourse sur l’année, signe d’un seuil de capacité perçu comme franchi pour l’IA en tant qu’assistant de recherche avancée.
Pour Hassabis, l’enjeu dépasse la productivité logicielle. L’IA doit catalyser une « abondance radicale »: personnalisation des soins, traitements ciblés, espoirs concrets sur de grandes pathologies. Côté énergie, l’espoir est mis sur la découverte de nouveaux matériaux via modèles et simulation, avec des incidences possibles sur la fusion et le rendement solaire, jusqu’à ouvrir des perspectives d’exploration spatiale.
Biologie computationnelle, levier de rupture
AlphaFold a réglé l’énigme du repliement des protéines et prédit plus de 200 millions de structures, désormais exploitées par une communauté de plus de trois millions de chercheurs. Ce socle lui vaut un Nobel de chimie 2024 et installe l’IA comme outil de base en biologie structurale.
Isomorphic Labs, filiale orientée drug discovery, tente de substituer des étapes d’expérimentation par la simulation pour viser un facteur 1 000 sur l’efficacité. Des candidats contre le cancer sont en phase préclinique, avec un passage en clinique visé d’ici la fin de l’année. Le rythme reste soutenu côté direction: seconde plage de travail nocturne et pics d’idéation autour de 1 h du matin, selon l’intéressé.
Un pari industriel sous contrainte de disruption
La montée des IA génératives bouscule le cœur économique de Google fondé sur la recherche d’information. Hassabis n’élude pas l’alternative: « si nous ne nous disruptrons pas nous-mêmes, d’autres le feront ». La consolidation des équipes et du calcul vise à capter le flux de valeur sur les modèles de fondation et leurs verticales scientifiques, tout en amortissant le choc sur Search et la monétisation.
La fenêtre 10–15 ans esquissée reste ambitieuse mais crédible si l’itération modèle–données–compute se maintient et si les verrous de validation clinique et réglementaire ne s’éternisent pas. La trajectoire place Google en position de plate-forme scientifique et thérapeutique autant que de géant publicitaire, avec une prime à ceux qui sauront industrialiser l’IA de manière fiable, traçable et énergétiquement soutenable.
Source : ITHome
