2MIT Technology Review
L'IA au MIT
Au MIT, l'intelligence artificielle a cessé d'être un domaine spécialisé pour devenir l'infrastructure invisible de la recherche scientifique. Sili Deng, professeure associée en génie mécanique, illustre ce basculement : arrivée en 2019 pour étudier la cinétique de combustion, elle s'est tournée vers le machine learning pendant la pandémie de covid-19, contrainte d'interrompre les rénovations de son laboratoire. Son groupe a depuis développé un "jumeau numérique" capable de modéliser en temps réel le comportement de systèmes de combustion de carburant. Zachary Cordero, professeur associé en aérospatiale, a suivi une trajectoire différente : en 2024, sur recommandation de John Hart, directeur du département de génie mécanique, il a collaboré avec Faez Ahmed, spécialiste du machine learning, sur un projet financé par la DARPA. Ensemble, ils ont conçu un outil d'IA capable d'optimiser la composition matérielle d'un "blisk", disque à aubes central dans les turbines de moteurs à réaction et de fusées, avec des retombées directes sur la fiabilité des lanceurs réutilisables lourds. Ces cas ne sont pas des exceptions. Dans chaque département du MIT, l'IA transforme la recherche : développement de médicaments, neurosciences, métallurgie, robotique, préservation de la faune. Angela Koehler, professeure de bioingénierie et responsable du MIT HEALS, affirme que 90 % des comités de thèse auxquels elle participe comportent désormais une composante IA significative, contre une minorité cinq ans auparavant. Son propre groupe utilise des modèles d'IA pour cibler des molécules longtemps considérées comme "indruggables", comme les facteurs de transcription ou les cytokines. Ian Waitz, vice-président pour la recherche au MIT, résume : "Je ne connais pas un seul domaine de recherche ici qui n'ait pas été impacté par l'IA." Ce déploiement massif s'inscrit dans une histoire longue : le MIT est l'un des berceaux historiques de la recherche en IA, mais la vague actuelle marque une rupture qualitative. Les outils comme le machine learning, les grands modèles de langage et les réseaux de neurones ne servent plus seulement à des projets dédiés à l'IA, ils amplifient des disciplines qui n'avaient pas, jusqu'ici, de rapport direct avec l'informatique. Le professeur Ju Li pousse la réflexion plus loin : si on accorde à l'IA l'autonomie de mener des expériences, d'échouer et d'apprendre, elle pourrait évoluer vers quelque chose de proche de l'intelligence humaine. L'enjeu n'est plus de savoir si l'IA va transformer la science, mais à quelle vitesse les institutions sauront structurer cette transformation sans en perdre le contrôle.
