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Le projet PReVix s'impose comme l'une des initiatives scientifiques les plus ambitieuses dans la préparation aux pandémies en France. Porté par l'épidémiologiste Mircea Sofonea à Montpellier, il vise à construire un cadre scientifique et opérationnel capable de détecter et répondre de façon précoce aux futurs virus respiratoires émergents, qu'il s'agisse de nouveaux coronavirus ou de souches grippales de type H1N1. L'enjeu dépasse la simple recherche académique : il s'agit de doter les autorités sanitaires d'outils capables d'anticiper les crises avant qu'elles ne s'emballent. En combinant intelligence artificielle et modélisation épidémiologique classique, le projet cherche à combler les lacunes révélées par le COVID-19, notamment la lenteur des premières semaines de riposte et le manque de cadres décisionnels robustes face à l'incertitude. PReVix mobilise douze unités de recherche réparties sur cinq villes, Montpellier, Nîmes, Bordeaux, Paris et Rennes, formant ainsi un réseau multidisciplinaire rare dans le paysage scientifique français. Cette architecture distribuée permet de croiser les expertises en virologie, biostatistiques, épidémiologie computationnelle et apprentissage automatique pour produire des modèles plus robustes et plus rapidement déployables. À terme, l'objectif est de disposer d'une réponse proportionnée dès les premiers signaux d'alerte, évitant à la fois la sous-réaction et le sur-confinement. Ce type d'approche hybride, où l'IA affine les prédictions des modèles mécanistes traditionnels, représente une tendance de fond dans la santé publique mondiale, portée notamment par l'OMS et plusieurs agences nationales en quête de meilleurs outils de surveillance pandémique.
UELe projet PReVix, porté par douze unités de recherche françaises, vise à renforcer la capacité nationale de riposte aux pandémies grâce à l'IA.
OpenAI réoriente l'ensemble de ses efforts de recherche autour d'un objectif unique et ambitieux : construire un chercheur entièrement automatisé, capable de s'attaquer seul à des problèmes complexes et de grande envergure. Cette nouvelle priorité devient, selon la firme de San Francisco, sa "étoile du nord" pour les prochaines années, fédérant plusieurs axes de travail jusqu'ici distincts : modèles de raisonnement, agents autonomes et interprétabilité. La feuille de route est précise. D'ici septembre 2025, OpenAI entend déployer un "stagiaire chercheur IA autonome", un système capable de prendre en charge, seul, un nombre restreint de problèmes de recherche spécifiques. Ce premier jalon préfigure un système multi-agents entièrement automatisé prévu pour 2028, qui devrait selon la société pouvoir traiter des problèmes trop vastes ou trop complexes pour l'intelligence humaine seule. Les domaines visés sont larges : mathématiques, physique, biologie, chimie, mais aussi questions de politique publique ou défis stratégiques d'entreprise, en somme, tout ce qui peut s'exprimer en texte, en code ou sur un tableau blanc. C'est Jakub Pachocki, directeur scientifique d'OpenAI, qui pilote cette ambition aux côtés du directeur de la recherche Mark Chen. Dans un entretien exclusif, Pachocki affirme : "Je pense que nous approchons du moment où nous aurons des modèles capables de travailler indéfiniment de façon cohérente, comme le font les humains." Il cite Codex, l'agent de génération de code lancé en janvier, comme une première incarnation embryonnaire de ce chercheur IA, un outil dont la majorité du personnel technique d'OpenAI ferait déjà usage quotidiennement. L'objectif est d'étendre la durée d'autonomie de ces systèmes : "Ce que nous visons pour un stagiaire chercheur automatisé, c'est un système auquel on peut déléguer des tâches qui prendraient plusieurs jours à un humain", précise-t-il. Le projet s'inscrit dans un contexte de concurrence accrue, avec Anthropic et Google DeepMind qui talonent désormais OpenAI sur le marché des modèles de pointe. Des voix extérieures, comme celle de Doug Downey de l'Allen Institute for AI, confirment l'enthousiasme du secteur pour ces systèmes de recherche longue durée, portés par le succès des agents de codage. La vraie question reste ouverte : ces systèmes pourront-ils un jour produire des découvertes scientifiques originales, ou se limiteront-ils à accélérer un travail déjà balisé par des chercheurs humains ?
OpenAI et Microsoft maintiennent une collaboration étroite en recherche, ingénierie et développement de produits, capitalisant sur des années de coopération approfondie et de succès partagés.
UEOpenAI et Microsoft renforcent leur partenariat pour l'innovation en IA, influençant potentiellement des entreprises françaises et européennes, sans impact direct immédiat sur la conformité aux lois comme le RGPD ou l'AI Act, mais ouvrant des opportunités dans les secteurs de l'IA et du développement de produits.
OpenAI verse 7,5 millions de dollars au Projet d'alignement pour soutenir des recherches indépendantes sur l'alignement de l'intelligence artificielle, visant à renforcer les efforts mondiaux pour atténuer les risques liés à la sécurité et à la sûreté de l'intelligence artificielle générale (AGI). Ce financement vise à encourager des études non liées à des intérêts commerciaux, afin d'améliorer la compréhension et la gestion des défis de l'AGI.
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