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.

NeurIPS 2026 : la conférence où se joue l’avenir scientifique, industriel et géopolitique de l’IA

NeurIPS 2026 se tiendra du 6 au 13 décembre à Sydney, en Australie, avec deux éditions satellites simultanées à Atlanta et à Paris. Organisée chaque année depuis 1987, la conférence "Neural Information Processing Systems" est l'un des rendez-vous académiques les plus influents du secteur de l'intelligence artificielle, rassemblant chercheurs, ingénieurs et décideurs du monde entier autour des dernières avancées en apprentissage automatique. La formule multi-sites, avec des hubs sur trois continents, confirme l'ampleur croissante d'un événement devenu trop vaste pour un seul lieu. NeurIPS est aujourd'hui bien plus qu'un congrès scientifique : c'est un baromètre de l'état de l'art en IA et un lieu de recrutement stratégique pour les grands laboratoires. Google, Meta, OpenAI, Microsoft ou encore Mistral y exposent leurs travaux, signalent leurs priorités de recherche et captent les meilleurs talents académiques. La présence d'un satellite à Paris souligne par ailleurs la montée en puissance de l'écosystème européen, qui cherche à peser dans une compétition technologique dominée par les États-Unis et la Chine. La conférence s'inscrit dans un contexte de tension géopolitique autour du contrôle des modèles de pointe, des données d'entraînement et des puces spécialisées. Depuis l'émergence des grands modèles de langage à partir de 2022, NeurIPS est devenu un terrain d'observation pour gouvernements et investisseurs autant que pour la communauté scientifique. L'édition 2026 devrait refléter les débats en cours sur la régulation internationale de l'IA, la sécurité des systèmes et la course aux modèles multimodaux de prochaine génération.

💬 Le hub parisien, c'est une bonne nouvelle pour l'éco IA français, même si faut pas se raconter des histoires : le vrai centre de gravité reste à Sydney (et avant ça, dans les labos de San Francisco et Pékin). Ce qui m'intéresse dans cette édition 2026, c'est moins les papers que ce que les grands labos vont choisir de montrer, parce que NeurIPS est devenu autant une vitrine stratégique qu'une conférence scientifique. Reste à voir si Mistral et les européens y font autre chose que de la figuration.

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.