Comment une IA associé à un labo automatisé accélère la recherche biologique

Comment les modèles ouverts stimulent la recherche en IA

À l'occasion de l'ICML 2026, l'une des plus grandes conférences mondiales sur le machine learning, les statistiques des papiers acceptés révèlent à quel point les modèles et infrastructures ouverts sont devenus centraux dans la recherche en intelligence artificielle. NVIDIA compte à lui seul 74 papiers acceptés cette année. Environ 2 000 articles retenus citent l'utilisation de GPU NVIDIA, et 145 s'appuient spécifiquement sur Nemotron, la famille de modèles et jeux de données ouverts de l'entreprise, comme fondation de leurs travaux. Des centaines d'autres recherches mobilisent Cosmos, Isaac GR00T ou BioNeMo, couvrant l'IA physique, la robotique, les véhicules autonomes et la recherche biomédicale. Parmi les thèmes dominants figurent la génération vidéo, l'apprentissage par renforcement appliqué aux grands modèles de langage, l'entraînement d'agents et l'inférence, mais de nouveaux axes émergent nettement, notamment les modèles de monde pour la robotique. Le projet DreamDojo illustre cette tendance : construit sur Cosmos, il apprend le comportement du monde physique à partir de vidéos humaines afin de prédire comment un robot réagirait dans des environnements jamais rencontrés à l'entraînement, permettant d'évaluer des politiques de décision et de piloter un robot virtuel sans les coûts et risques d'un déploiement réel. Cette montée en puissance des modèles ouverts change concrètement la manière dont la science de l'IA progresse. Plutôt que de partir de zéro, les laboratoires académiques et industriels s'appuient sur des poids ouverts à évaluer, des jeux de données ouverts pour entraîner leurs propres modèles, et des recettes ouvertes couvrant le raisonnement, l'usage d'outils, la sécurité et l'inférence efficace. En sciences de la vie, les modèles ouverts BioNeMo ont permis des avancées comme FLIP2, un nouveau benchmark public pour évaluer la capacité de l'IA à prédire l'effet des mutations sur les protéines, ou KERMT, un modèle dédié aux propriétés moléculaires utiles à la découverte de médicaments. La génération de données synthétiques s'impose également comme un axe majeur, reflétant un besoin croissant d'entraîner des modèles à grande échelle sans dépendre uniquement de données annotées par des humains, un chantier soutenu par les outils NeMo Curator. Cette dynamique dépasse largement les laboratoires de NVIDIA. Basecamp Research a développé EDEN, un modèle de fondation pour l'ADN qui aide à interpréter et concevoir des séquences génétiques. Le groupe pharmaceutique Merck & Co. utilise KERMT pour prédire le comportement de molécules candidates à un traitement, notamment leur efficacité et leur sécurité potentielles. Le laboratoire japonais Sakana AI, présent à la conférence, a bâti ses modèles Fugu et Fugu-Ultra directement sur Nemotron 3 Ultra pour automatiser une partie de la recherche en IA, tandis que la startup KiloCode a intégré Nemotron dans son architecture de routage de code, revendiquant une réduction des coûts en tokens pouvant atteindre 90 %. Ces exemples illustrent comment l'ouverture des modèles et des infrastructures accélère l'innovation bien au-delà du seul écosystème de leur créateur, en abaissant la barrière d'entrée pour des équipes de recherche et des entreprises de toutes tailles.

💬 Les chiffres parlent tout seuls : 2000 papiers ICML citent du GPU NVIDIA, 145 s'appuient sur Nemotron. On est loin du open source comme argument marketing, c'est devenu l'infrastructure de base de la recherche en IA. Ce qui me frappe, c'est que ça abaisse vraiment la barrière d'entrée : un labo japonais comme Sakana ou une startup comme KiloCode construisent dessus sans les moyens d'un géant. Reste à voir si NVIDIA garde cette ouverture quand la position dominante sera encore plus verrouillée.

OpenAI mise tout sur la création d'un chercheur entièrement automatisé

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 ?

Recherches en apprentissage automatique d'Apple à l'ICLR 2026

Apple participe cette semaine à la quatorzième édition de l'International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), qui se tient à Rio de Janeiro, au Brésil. L'entreprise y est présente en tant que sponsor officiel et y envoie plusieurs de ses chercheurs pour présenter des travaux couvrant un large spectre de sujets en apprentissage automatique et en intelligence artificielle. Ces contributions sont publiées et partagées avec la communauté scientifique internationale, conformément à la politique de diffusion ouverte qu'Apple a renforcée ces dernières années. Cette présence illustre l'ambition croissante d'Apple dans la recherche fondamentale en IA, un domaine où l'entreprise a longtemps été perçue comme moins visible que ses concurrents Google DeepMind, Meta AI ou Microsoft Research. Publier à l'ICLR, l'une des conférences les plus sélectives au monde en apprentissage profond, constitue un signal fort adressé à la communauté académique et au marché des talents, dans un contexte de recrutement intensément compétitif entre les grandes entreprises technologiques. Apple a sensiblement accéléré ses publications scientifiques depuis 2017, après avoir longtemps gardé ses recherches entièrement confidentielles. Cette ouverture progressive vise à attirer des chercheurs de haut niveau qui, dans d'autres structures, peuvent publier librement leurs travaux. L'ICLR 2026 intervient alors qu'Apple intègre davantage de fonctionnalités d'IA générative dans ses produits via Apple Intelligence, ce qui rend ses avancées en ML directement pertinentes pour des centaines de millions d'utilisateurs à travers le monde.

Import AI 454 : automatiser la recherche sur l'alignement, étude de sécurité d'un modèle chinois, HiFloat4

Des chercheurs de Huawei ont publié une étude démontrant la supériorité de HiFloat4, leur format de précision 4 bits propriétaire, face à MXFP4, le standard ouvert développé par l'Open Compute Project. Les tests ont été conduits sur des puces Ascend de Huawei avec trois architectures de modèles : OpenPangu-1B, Llama3-8B et Qwen3-MoE-30B. Les résultats sont clairs : HiFloat4 atteint une erreur relative d'environ 1,0 % par rapport à une baseline BF16 pleine précision, contre 1,5 % pour MXFP4. Fait notable, cet avantage se creuse à mesure que les modèles grossissent. HiFloat4 n'a besoin que d'une seule technique de stabilisation (RHT) pour atteindre ce niveau, là où MXFP4 exige trois mécanismes combinés. Par ailleurs, des chercheurs du programme Anthropic Fellows ont publié une étude montrant que des agents Claude sont capables d'automatiser la recherche en sécurité IA : ces agents proposent des idées, mènent des expériences et itèrent de façon autonome sur un problème ouvert, en l'occurrence la supervision "weak-to-strong", soit la capacité d'un modèle moins puissant à superviser efficacement un modèle plus capable. Résultat : les agents ont surpassé deux chercheurs humains qui avaient pourtant travaillé sept jours sur le même problème. Ces deux avancées ont des implications concrètes et distinctes. Côté Huawei, disposer d'un format de précision réduite plus efficace signifie tirer davantage de performance des puces Ascend sans augmenter la consommation électrique, un enjeu critique pour l'entraînement et l'inférence à grande échelle. Pour l'industrie, cela confirme qu'une alternative sérieuse aux formats occidentaux existe et peut fonctionner sur un écosystème matériel entièrement indépendant. Côté Anthropic, la démonstration que Claude peut conduire de la recherche en alignement de manière autonome est un signal précoce mais significatif : si des agents IA peuvent progresser sur les problèmes de sécurité plus vite que des humains, cela ouvre la voie à une accélération massive de ce champ de recherche, encore largement sous-doté face à la vitesse de développement des capacités. Le format HiFloat4 s'inscrit dans la continuité de HiFloat8, présenté précédemment, et reflète une tendance de fond chez les acteurs chinois du hardware : face aux restrictions américaines d'exportation qui coupent la Chine de l'accès aux puces Nvidia H100 en volume suffisant, Huawei et ses pairs investissent massivement dans l'optimisation logicielle et les formats de données propriétaires pour compenser ce déficit. C'est une réponse structurelle aux sanctions, pas un simple exercice académique. Du côté d'Anthropic, l'automatisation de la recherche en alignement répond à une urgence : le rythme de progression des capacités des LLMs dépasse celui des travaux de sécurité, et si des agents peuvent combler cet écart, ils pourraient devenir un outil central dans la course à rendre l'IA plus fiable avant qu'elle ne devienne incontrôlable.