La science, étape obligée pour les entreprises en intelligence artificielle ? En tout cas, les annonces en ce sens se multiplient en 2026, et y compris très récemment.
On a par exemple vu Google, le 14 octobre, évoquer le rôle de Gemini 4 Argon en matière d’informatique quantique, de fusion nucléaire et de conception de protéines. Le 15, OpenAI annonçait l’élargissement de l’accès à GPT-Rosalind pour la recherche académique, pour intégrer l’IA dans le travail de compréhension de la biologie, d’exploration d’idées et de décision sur les tests à effectuer ensuite.
Mistral et le CERN s’allient pour le futur de la physique des particules
Mais en France aussi, c’est une direction qu’on observe : la preuve avec cette annonce, le 15 octobre, associant Mistral AI, la startup française fondée en 2023, et le CERN, le laboratoire européen de physique des particules qui se trouve près de Genève (Suisse). Objectif ? Aboutir à un modèle d’intelligence artificielle (IA) conçu pour ses accélérateurs de particules. Une déclaration d’intention a été signée en ce sens.
Dans l’annonce conjointe, on parle de la mise en place « d’un seul et unique grand modèle de physique pré-entraîné » qui sera « le premier modèle de fondation pour la physique auprès de collisionneurs ». Hasard du calendrier, ce partenariat arrive au moment où le Grand collisionneur de hadrons (LHC) est indisponible pour quatre ans. Il doit faire l’objet de grands travaux pour renouveler un segment long de 1,2 km.
Sur le papier, il est prévu que l’IA de Mistral doit être entraînée sur des « milliards de simulations de collisions », vraisemblablement sur la base de l’immense masse de données hébergées par le CERN. Les expériences du LHC représentent en effet, selon l’institution, près d’un exaoctet (soit un million de téraoctets). C’est « l’un des volumes de données les plus importants du monde à ce jour », note le laboratoire.
Concrètement, Mistral doit satisfaire quatre missions :
- reconstituer les collisions à partir des signaux des détecteurs ;
- identifier les particules ;
- repérer des signaux inattendus ;
- aider à évaluer les futurs détecteurs.
Le modèle Flare, pour changer d’échelle
À Reuters, un porte-parole du CERN a indiqué que ce futur modèle a d’ores et déjà un petit nom : Flare, qu’on pourrait traduire, dans ce contexte, par « éclat », « jaillissement », « éruption », ce qui correspond assez bien à l’idée de ce que l’on attend d’un collisionneur de particules, taillé pour faire ressortir des particules insaisissables. C’est d’ailleurs au LHC que l’on doit en 2012 la confirmation de l’existence du boson de Higgs.
La reconstitution d’une collision de particules passe, aujourd’hui, par une chaîne d’algorithmes spécialisés. Ils transforment petit à petit les signaux bruts en particules que les chercheurs peuvent analyser. Le CERN utilise déjà l’IA depuis des années pour ce travail, mais avec plusieurs outils à chaque étape. Le futur modèle doit remplacer une partie de ces outils, et faire changer d’échelle le volume de données à traiter.
Si ce partenariat est maintenu sur le temps long, Mistral aura fort à faire au-delà de 2030 : en effet, le nombre de collisions doit même être multiplié par dix avec le LHC à haute luminosité, la version améliorée de l’accélérateur attendue vers 2030. C’est ce programme qui justifie cette interruption de longue durée. Une pause forcément frustrante pour les chercheurs, mais avec à la clé des performances en hausse.
Selon Enrica Porcari, la responsable du système d’information du CERN, la physique des hautes énergies constitue « un environnement unique où l’intelligence artificielle peut être développée et testée avec une rigueur extrême ». Et la startup hexagonale s’est imposée comme « l’un des leaders européens de l’intelligence artificielle ». Mistral a d’ailleurs récemment lancé Mistral Large 4, son dernier modèle de pointe.
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