Des scientifiques artificiels

CuspAI, ou la promesse d’une science accélérée par l’intelligence artificielle

CuspAI, startup britannique fondée en 2024 par Chad Edwards, s'est imposée comme l'un des acteurs les plus prometteurs de l'IA appliquée à la découverte de matériaux. La société développe une plateforme d'intelligence artificielle capable de modéliser et prédire les propriétés de nouveaux matériaux en une fraction du temps qu'exigerait l'expérimentation classique en laboratoire. Après avoir levé plusieurs dizaines de millions de dollars auprès d'investisseurs spécialisés dans les deeptech, CuspAI entend accélérer des cycles de R&D qui s'étendent habituellement sur une décennie. L'enjeu est considérable : la découverte de nouveaux matériaux conditionne des secteurs entiers, des batteries pour véhicules électriques aux semi-conducteurs, en passant par les panneaux solaires et les matériaux de construction à faible empreinte carbone. En réduisant de plusieurs années le délai entre l'idée et le prototype validé, CuspAI pourrait déverrouiller des goulots d'étranglement qui freinent la transition énergétique et l'industrie manufacturière mondiale. Pour les laboratoires et les industriels, il s'agit d'un changement de paradigme comparable à ce que la simulation numérique a représenté dans les années 1980. Cette ambition s'inscrit dans une vague plus large d'IA scientifique, dite « AI for science », portée aussi bien par DeepMind avec AlphaFold que par des startups comme Insilico Medicine dans le médicament ou Orbital Materials dans les matériaux avancés. CuspAI se différencie par sa focalisation sur les matériaux solides et sa volonté de s'intégrer directement dans les flux de travail industriels, visant des partenariats avec de grands groupes chimiques et énergétiques plutôt qu'une approche purement académique.

Comprendre l'état actuel de l'IA : ces graphiques sont essentiels

Le rapport annuel AI Index 2026 de l'Institut HAI de l'Université Stanford, publié ce mois-ci, dresse un bilan saisissant de l'état de l'intelligence artificielle mondiale. Malgré les prédictions d'un essoufflement technologique, les modèles de pointe continuent de progresser à un rythme sans précédent. Sur le benchmark SWE-bench Verified, qui mesure les capacités en ingénierie logicielle, les meilleurs scores sont passés d'environ 60 % en 2024 à près de 100 % en 2025. Les modèles atteignent désormais ou dépassent les performances d'experts humains sur des tests de niveau doctorat en sciences, mathématiques et compréhension du langage. L'adoption de l'IA par le grand public progresse plus vite que celle du PC ou d'Internet en leur temps, et les entreprises du secteur génèrent des revenus plus rapidement que lors de n'importe quel autre boom technologique de l'histoire. Le tout, en dépensant des centaines de milliards de dollars en centres de données et en puces électroniques. Cette accélération a des conséquences concrètes et massives. Les centres de données IA dans le monde peuvent désormais consommer 29,6 gigawatts d'électricité, soit l'équivalent de la consommation maximale de l'État de New York. La seule utilisation de GPT-4o d'OpenAI pourrait dépasser annuellement les besoins en eau potable de 12 millions de personnes. La chaîne d'approvisionnement en semi-conducteurs représente une vulnérabilité stratégique majeure : les États-Unis concentrent la majorité des centres de données mondiaux, mais une seule entreprise taïwanaise, TSMC, fabrique la quasi-totalité des puces IA de pointe. Par ailleurs, les benchmarks censés mesurer les progrès de l'IA, les cadres réglementaires et le marché du travail peinent à suivre un secteur qui avance bien plus vite qu'eux. Sur le plan géopolitique, la course entre les États-Unis et la Chine est désormais au coude à coude. En début d'année 2023, OpenAI dominait nettement avec ChatGPT, mais l'écart s'est resserré en 2024 avec l'arrivée des modèles de Google et Anthropic. En février 2025, DeepSeek R1, développé par un laboratoire chinois, a brièvement égalé ChatGPT. En mars 2026, Anthropic prend la tête du classement Arena, suivi de près par xAI, Google et OpenAI, tandis que DeepSeek et Alibaba ne sont qu'à faible distance. Si les États-Unis disposent de modèles plus puissants, de davantage de capitaux et de 5 427 centres de données (dix fois plus que tout autre pays), la Chine domine en publications scientifiques, brevets et robotique. La transparence, elle, recule : OpenAI, Anthropic et Google ne divulguent plus leurs codes d'entraînement ni la taille de leurs modèles, compliquant le travail des chercheurs indépendants en matière de sécurité de l'IA.

💬 SWE-bench à presque 100% en un an, des modèles qui surpassent des experts sur des tests de doctorat, une adoption plus rapide qu'Internet en son temps. Les chiffres Stanford HAI 2026 sont là, vérifiables, pas du storytelling de keynote. Ce qui coince, c'est que pendant que les perfs s'envolent, OpenAI, Anthropic et Google ont discrètement arrêté de publier tailles de modèles et codes d'entraînement, laissant les chercheurs en sécurité IA travailler de plus en plus dans le noir.

Des modèles biologiques multimodaux appliqués aux traitements et aux soins aux patients

Amazon Web Services présente un environnement unifié pour les modèles de fondation biologiques multimodaux (BioFMs), une nouvelle catégorie d'intelligences artificielles entraînées sur des données hétérogènes issues du vivant. Selon une analyse de Delile et al. publiée en 2025, les BioFMs actuellement déployés se répartissent entre la documentation clinique (35 %), l'analyse de données omiques incluant ADN, épigénétique et ARN (30 %), la conception de protéines et de molécules (20 %), et l'imagerie médicale (15 %). Parmi les modèles multimodaux les plus avancés figurent Latent-X1 et Latent-X2 de Latent Labs, capables de prédire des structures protéiques en 3D et de générer des molécules liant les cibles thérapeutiques comme des anticorps ou des miniprotéines. Arc Institute a développé Evo 2, qui modélise l'intégralité du dogme central de la biologie pour interpréter et prédire la structure et la fonction de l'ADN, de l'ARN et des protéines. Harvard et AstraZeneca ont co-développé MADRIGAL, qui prédit les résultats cliniques de combinaisons médicamenteuses en intégrant des données structurelles, transcriptomiques et de viabilité cellulaire. John Snow Labs propose Medical VLM-24B, un modèle à 24 milliards de paramètres qui traite simultanément des notes cliniques, des résultats biologiques et des images radiologiques (radiographie, IRM, scanner). L'enjeu de ces modèles multimodaux est de combler une lacune critique dans la prise de décision médicale et pharmaceutique : aujourd'hui, les données biologiques restent fragmentées entre silos. Un chercheur en oncologie analyse séparément les données génomiques, les images histologiques et les dossiers patients, alors que les insights décisifs se cachent précisément dans les corrélations entre ces flux. En fusionnant ces modalités dans un seul modèle, les BioFMs permettent une médecine personnalisée plus précise, accélèrent la découverte de médicaments et réduisent les effets indésirables liés aux polythérapies. Bioptimus avec M-Optimus décode ainsi conjointement histologie et données cliniques pour soutenir la recherche jusqu'au suivi patient, tandis que le modèle IRM 3D de GE Healthcare ouvre la voie à des applications de segmentation et de génération de comptes rendus radiologiques automatisés. Le tournant décisif pour les modèles unimodaux a été la prédiction de la structure des protéines par AlphaFold, récompensée par le prix Nobel de chimie 2024. Ce succès a légitimé les BioFMs comme infrastructure sérieuse et attiré des investissements massifs d'acteurs académiques et industriels. La convergence vers le multimodal suit la même trajectoire que les modèles généralistes comme Amazon Nova 2 Omni, capable de traiter texte, images, vidéo et voix au sein d'un seul système. AWS se positionne comme infrastructure centrale de ce marché en offrant compute scalable, outils de développement et intégrations partenaires. L'intégration de Nach01 d'Insilico Medicine, qui combine langage naturel, chimie computationnelle et structure moléculaire 3D, illustre comment le multimodal devient le nouveau standard pour l'ensemble du cycle de développement du médicament.

Réseau de Rodrigues pour l'apprentissage des actions robotiques

Des chercheurs en robotique et apprentissage automatique ont proposé une nouvelle architecture neuronale baptisée RodriNet, décrite dans un article pré-publié sur arXiv (arXiv:2506.02618). L'équipe introduit d'abord un composant fondamental, le Neural Rodrigues Operator, une généralisation apprenante de l'opération classique de cinématique directe, qui permet d'encoder la structure géométrique des systèmes articulés directement dans le calcul neuronal. Sur deux tâches synthétiques de prédiction cinématique et de mouvement, RodriNet affiche des gains significatifs par rapport aux architectures standard comme les MLPs et les Transformers. Les auteurs valident ensuite l'approche sur deux applications concrètes : l'apprentissage par imitation sur des bancs d'essai robotiques en combinant RodriNet avec la Diffusion Policy, et la reconstruction 3D d'une main à partir d'une seule image. L'enjeu central est celui du biais inductif : les réseaux classiques traitent les actions articulées comme des vecteurs numériques quelconques, sans tenir compte du fait qu'un bras robotique ou une main humaine obéissent à des contraintes géométriques précises, celles de la cinématique. En intégrant ces contraintes directement dans l'architecture, RodriNet apprend plus efficacement à partir de données limitées et généralise mieux aux configurations inédites. Pour l'industrie de la robotique, cela représente une voie vers des politiques de contrôle plus robustes sans nécessiter de jeux de données massifs, ce qui est particulièrement précieux dans le cadre du déploiement de robots en environnements réels. Cette contribution s'inscrit dans une tendance plus large visant à réintroduire des connaissances physiques et géométriques dans les architectures d'apprentissage profond, après une décennie dominée par des modèles généralistes sans a priori structurels. La Diffusion Policy, utilisée ici comme cadre d'imitation, est elle-même une approche récente qui modélise les trajectoires robotiques comme des processus de diffusion. Le couplage de ces deux innovations suggère que la prochaine frontière en robotique apprenante passe par des architectures hybrides, à la fois flexibles et ancrées dans la physique du corps articulé.