Un Oscar, deux astéroïdes et l'algorithme dans votre sklearn : John Platt sur l'IA au service de la science
John Platt, ingénieur chez Google connu pour avoir reçu un Oscar technique, inventé deux algorithmes devenus des classiques du machine learning et pour compter deux astéroïdes portant son nom, ainsi qu'un nombre d'Erdős-Bacon de 6, a détaillé dans un podcast récent le projet ERA, pour Empirical Research Assistance, développé par son équipe chez Google. L'outil part du constat que de nombreux problèmes scientifiques peuvent se ramener à une tâche notée par un score, qu'il suffit ensuite de maximiser. ERA s'appuie sur Gemini pour générer et faire évoluer des carnets d'expériences selon une logique proche de la recherche arborescente de Monte-Carlo : à chaque itération, une règle de borne de confiance supérieure sélectionne les notebooks les plus prometteurs à faire muter, Gemini proposant à chaque fois une dizaine de variantes, avec un partage de l'historique entre branches pour qu'elles apprennent les unes des autres. Selon Platt, le saut de performance décisif s'est produit entre Gemini 2.0 et Gemini 2.5, le système passant d'inefficace à pleinement opérationnel. ERA a déjà permis de résoudre plusieurs problèmes scientifiques non résolus, donnant lieu à au moins dix publications, dont certaines portent sur la lutte contre le changement climatique.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Latent Space. Lire l'article original →
Cette approche change concrètement la manière dont la recherche scientifique peut être menée : au lieu de dépendre uniquement du temps et de l'intuition des chercheurs, un système capable d'explorer automatiquement des milliers de variantes de code devient, selon Platt, l'équivalent d'un doctorant surdoué qui ne dort jamais. Mais l'outil comporte un risque réel de sur-optimisation : Platt met en garde contre le fait de confondre un modèle prédictif performant avec un modèle réellement explicatif, invoquant la loi de Goodhart, selon laquelle toute mesure qui devient un objectif cesse d'être une bonne mesure. Il cite l'exemple d'une compétition Kaggle sur la détection des traînées de condensation des avions, remportée grâce à l'exploitation d'une erreur d'un demi-pixel dans l'étiquetage des données, une astuce qui a rapporté 15 000 dollars sans faire progresser le problème réel.
Ce travail s'inscrit dans une trajectoire longue chez Google, où Platt travaille depuis plus d'une décennie sur l'usage de l'IA pour des problèmes scientifiques complexes, après avoir été associé très tôt aux réseaux de neurones convolutifs, à la recherche sur la fusion nucléaire et à l'informatique quantique. Kaggle, plateforme de compétitions de data science rachetée par Google, a fourni la matière première et l'inspiration du projet, conçu au départ comme une IA capable de résoudre n'importe quel défi Kaggle. Face à la puissance de ces outils, Platt recommande aux chercheurs de toujours commencer simplement, par une régression linéaire ou une machine à vecteurs de support, avant de se fier aux résultats d'une optimisation automatisée.
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