Le lauréats du Prix Nobel 2024 en Physique, John Hopfield et Geoffrey Hinton, sont reconnus pour leurs contributions révolutionnaires à l’intelligence artificielle et aux réseaux neuronaux. Grâce à leurs travaux, ces technologies d’apprentissage automatique continuent de transformer divers domaines, offrant une nouvelle perspective sur le traitement des données et les mémoires associatives.
L’intelligence artificielle (IA) avec des réseaux neuronaux artificiels est la technologie d’apprentissage automatique qui a remporté le Prix Nobel 2024 pour la Physique, décerné aujourd’hui 8 octobre aux scientifiques John Hopfield et Geoffrey Hinton : ils ont respectivement créé une mémoire associative et une méthode pour rechercher des propriétés dans les données.
Illustration de l’intelligence artificielle avec des réseaux neuronaux artificiels de John Hopfield et Geoffrey Hinton, Prix Nobel 2024 pour la Physique / Crédit: Jarnestad/Royal Swedish Academy of Sciences
L’intelligence artificielle (IA) avec des réseaux neuronaux artificiels est une technologie d’apprentissage automatique inspirée de la structure du cerveau, où les neurones sont représentés par des nœuds et les connexions sont comparables aux synapses. L’inventeur de ce réseau artificiel, le physicien américain John Hopfield, plus connu comme le « parrain repenti » de l’IA, et l’informaticien anglo-canadien Geoffrey Hinton, qui a utilisé le réseau de Hopfield pour développer un nouveau réseau (la machine de Boltzmann), sont les lauréats du Prix Nobel de Physique 2024, décerné aujourd’hui, 8 octobre 2024 par l’Académie royale des sciences de Suède à Stockholm, en Suède.
John Hopfield, en particulier, a créé une mémoire associative capable de stocker et de reconstruire des informations, tandis que Geoffrey Hinton a inventé une méthode capable de trouver de manière autonome des propriétés dans les données, devenant importante pour les grandes réseaux neuronaux artificiels actuellement en usage. Celui-ci est le 118e Prix de Physique décerné depuis 1901, date à laquelle la plus haute distinction annuelle a été instituée.
Qu’est-ce qu’un réseau neuronal artificiel de l’intelligence artificielle (IA)
Un réseau neuronal artificiel est un type de structure technologique d’apprentissage automatique, c’est-à-dire la technologie de l’intelligence artificielle (IA) appelée ainsi car elle imite la structure du cerveau. Dans un réseau neuronal artificiel, les neurones du cerveau sont représentés par des nœuds, qui ont des valeurs différentes : ces nœuds s’influencent mutuellement via des connexions qui peuvent être comparées aux synapses et qui peuvent être renforcées ou affaiblies. Le réseau est entraîné, par exemple, en développant des connexions plus fortes entre des nœuds ayant des valeurs simultanément élevées.
Les lauréats du Prix Nobel de Physique 2024, John Hopfield et Geoffrey Hinton ont réalisé un travail important avec les réseaux neuronaux artificiels depuis les années 80 et que « cela a déjà été d’un grand bénéfice. En physique, nous utilisons des réseaux neuronaux artificiels dans une large gamme de domaines, tels que le développement de nouveaux matériaux avec des propriétés spécifiques« , a déclaré Ellen Moons, présidente du Comité Nobel pour la Physique.
Qui sont John Hopfield et Geoffrey Hinton, lauréats du Prix Nobel de Physique 2024
John Hopfield est un physicien américain, Prix Nobel de Physique 2024 pour son étude sur le réseau neuronal artificiel de 1982 : Hopfield a inventé un réseau – appelé réseau de Hopfield – qui peut servir de mémoire adressable au contenu. Il s’agit d’une mémoire constituée d’une seule couche de neurones, ou en fait, de nœuds, où chaque nœud est connecté à tous les autres, sauf à lui-même.
“Nous pouvons imaginer les nœuds comme des pixels – indique la note d’approfondissement qui accompagne l’attribution du Prix Nobel 2024 pour la Physique – . Le réseau de Hopfield utilise la physique qui décrit les caractéristiques d’un matériau grâce à son spin atomique, une propriété qui rend chaque atome un petit aimant. Le réseau dans son ensemble est décrit d’une manière équivalente à l’énergie dans le système de spin trouvé en physique, et est entraîné en trouvant des valeurs pour les connexions entre les nœuds pour que les images enregistrées aient une faible énergie. Lorsque le réseau de Hopfield reçoit une image déformée ou incomplète, il travaille méthodiquement à travers les nœuds et met à jour leurs valeurs afin que l’énergie du réseau diminue. Le réseau travaille donc par étapes pour trouver l’image enregistrée la plus similaire à celle imparfaite qui lui a été fournie”.
Geoffrey Hinton, l’informaticien britannique naturalisé canadien qui partage le Prix Nobel de Physique 2024 avec John Hopfield, a utilisé le réseau de Hopfield comme base pour un nouveau réseau qui utilise une méthode différente : la machine de Boltzmann, qui est capable d’apprendre à reconnaître les éléments caractéristiques dans un type de données. Pour son développement, Hinton a utilisé des outils issus de la physique statistique, la science des systèmes construits à partir de nombreux composants similaires, contribuant à initier le développement explosif actuel de l’apprentissage automatique. La machine de Boltzmann, en particulier, est entraînée en lui fournissant des exemples qui ont une probabilité très élevée d’apparaître : elle peut être utilisée pour classifier des images ou créer de nouveaux exemples du type de motifs sur lesquels elle a été entraînée.