Tableau officiel du prix Nobel de physique 2024

L'Académie royale des sciences de Suède a annoncé le 8 octobre qu'elle attribuait le prix Nobel de physique 2024 à deux pionniers de l'IA - le scientifique américain John Hopfield et le scientifique canadien Geoffrey Hinton - pour leurs découvertes et inventions fondamentales en matière d'apprentissage automatique à l'aide de réseaux de neurones artificiels, qui ont aidé les ordinateurs à apprendre d'une manière plus proche de la de la façon dont le cerveau humain apprend, jetant ainsi les bases du développement de l'IA.

Le prix reconnaît l'importance croissante de l'IA dans la façon dont les gens vivent et travaillent. Ellen Moons, présidente du comité Nobel de physique, a déclaré : « Les travaux des lauréats ont déjà apporté d'énormes avantages. En physique, nous utilisons les réseaux de neurones artificiels dans un large éventail de domaines, tels que le développement de nouveaux matériaux aux propriétés spécifiques ».

Dans un message publié sur Platform X, le comité du prix Nobel a déclaré que les percées de M. Hopfield et de M. Hinton étaient « fondées sur les sciences physiques » et qu'« ils nous ont montré une toute nouvelle façon d'utiliser les ordinateurs pour nous aider et nous guider dans la résolution de nombreux défis auxquels la société est confrontée ». défis auxquels la société est confrontée ».

Né dans la banlieue de Londres, M. Hinton a vécu et travaillé aux États-Unis et au Canada pendant la majeure partie de sa vie, depuis la fin des années 1970.

M. Hinton a commencé à travailler sur les réseaux neuronaux en tant qu'étudiant de troisième cycle à l'université d'Édimbourg au début des années 1970, à une époque où peu de chercheurs pensaient que l'idée fonctionnerait. Ce n'est qu'en 2012 qu'il a finalement fait une percée avec ses étudiants.En 2013, Hinton a rejoint Google, et en mai 2023, il a quitté l'entreprise. Depuis lors, il a continué à appeler publiquement à la prudence dans le traitement de la technologie de l'IA, et est devenu un représentant de l'« AI Alignment School », qui cherche à orienter les systèmes d'IA de manière à ce que leur comportement soit conforme aux intérêts de leurs concepteurs et aux objectifs visés.

En 2019, M. Hinton, ainsi que Joshua Bengio, professeur d'informatique à l'université de Montréal, et Yann LeCun, responsable scientifique de Meta pour l'IA, ont remporté le prix Turing pour leurs travaux sur les réseaux neuronaux, souvent considéré comme le « prix Nobel de l'informatique ». « .

Né en 1933 à Chicago, Illinois, Hopfield a commencé sa carrière en 1958 aux Bell Labs, où il a travaillé sur les propriétés de la matière solide. En 1961, il est passé à l'université de Californie, Berkeley, en tant que professeur assistant et, en 1964, il a rejoint la faculté de physique de l'université de Princeton. Seize ans plus tard, il est devenu professeur de chimie et de biologie au California Institute of Technology et est revenu à Princeton en 1997 pour occuper un poste au département de biologie moléculaire.

Dans les années 1980, les travaux de M. Hopfield se sont concentrés sur la manière dont les processus cérébraux guident les machines pour préserver et reproduire les modèles. En 1982, il a développé un modèle de réseau neuronal pour décrire la manière dont le cerveau fait des associations et se rappelle des souvenirs, connu sous le nom de réseau Hopfield, qui a permis aux machines de « stocker » des souvenirs à l'aide de réseaux neuronaux artificiels. Le réseau Hopfield, qui constitue la base de tous les réseaux neuronaux actuels, a été développé par l'Académie royale des sciences de Suède (RAS).

Selon un communiqué de l'Académie royale des sciences de Suède, M. Sinton a utilisé le réseau Hopfield comme base pour un nouveau réseau qui adopte une approche différente : la machine de Boltzmann, qui entraîne une machine en lui donnant des exemples de ce qui est susceptible de se produire lorsque la machine fonctionne. La machine de Boltzmann peut être utilisée pour classer des images ou pour créer de nouveaux exemples du type de modèle en cours d'apprentissage. Hinton a continué à construire sur cette base, contribuant à l'explosion de l'apprentissage automatique. Ses recherches pionnières sur les réseaux neuronaux ont ouvert la voie à des systèmes d'intelligence artificielle tels que ChatGPT.

Ce qui est encore plus remarquable, c'est que le cofondateur de l'OpenAI et ancien scientifique en chef, Ilya Sutskever, a également étudié avec Hinton. Avec un autre informaticien, Alex Krizhevsky, ils ont inventé le réseau neuronal convolutif AlexNet.