Peur et dégoût au pays de l'IA ? L'autre moitié de l'histoire

Nous étions quelque part entre deux gros titres apocalyptiques, au bord du fil d'actu, quand les données ont commencé à faire effet.

L'IA va voler ton boulot. L'IA va griller la planète. L'IA va écrire des poèmes nuls et te les réciter avec une voix de GPS. Chaque matin, la même pluie de mauvaises nouvelles, livrée avec la régularité d'un métronome.

Et moi, au milieu, avec une conviction qui refuse de partir : on ne raconte que la moitié de l'histoire. L'autre moitié, celle où l'IA fait avancer la science, repousse des limites qu'on croyait fixées et donne à n'importe qui le pouvoir de créer, elle passe à la trappe. Pas assez anxiogène, sans doute.

Alors je prends la route. Direction l'autre moitié. Accroche-toi.

Premier arrêt : la protéine qui valait un Nobel

Commençons fort. Octobre 2024 : le prix Nobel de chimie récompense, pour moitié, Demis Hassabis et John Jumper pour AlphaFold. Une IA qui prédit la forme 3D des protéines.

Pourquoi c'est énorme ? Parce que la forme d'une protéine, c'est son mode d'emploi. Comprendre une maladie, concevoir un médicament : tout passe par là. Et pendant des décennies, déterminer une seule de ces formes pouvait prendre des années, quand on y arrivait.

AlphaFold a prédit la structure de la quasi-totalité des 200 millions de protéines connues. Chaque prédiction prend désormais quelques minutes. Et à l'automne 2024, l'outil avait déjà servi à plus de deux millions de personnes dans 190 pays.

Relis la phrase. Des années. Des minutes. Deux millions de chercheurs. Je ne sais pas toi, mais moi, ça me file des frissons.

Deuxième arrêt : la pharmacie de demain

On enchaîne avec un des cauchemars les plus sérieux de la médecine moderne : les bactéries qui résistent à tous nos antibiotiques.

En 2020, une équipe du MIT lâche un modèle d'apprentissage profond sur des milliers de molécules. Il en repère une que personne n'avait envisagée comme antibiotique, avec un mode d'action différent des antibiotiques classiques. Ils l'appellent l'halicine, en hommage à HAL, l'ordinateur de 2001, l'Odyssée de l'espace. (Les chercheurs ont de l'humour. On devrait les inviter plus souvent.)

En 2023, rebelote : l'abaucine, qui cible Acinetobacter baumannii, une des bactéries hospitalières les plus redoutées. Le modèle a trié une bibliothèque entière de molécules. Sur les 240 qu'il a classées en tête, neuf se sont révélées antibactériennes.

Honnêteté oblige : ce sont des candidats, pas des boîtes en pharmacie. Il reste les essais cliniques, longs et exigeants. Mais trouver la bonne piste en quelques semaines au lieu de quelques années, c'est exactement le genre d'accélération dont la recherche a besoin.

Troisième arrêt : l'usine à cristaux

Changement de décor. En 2023, dans la revue Nature, Google DeepMind présente GNoME, une IA qui imagine de nouveaux matériaux. Résultat : 2,2 millions de structures cristallines inédites, dont 380 000 prédites stables, versées dans une grande base de données ouverte aux chercheurs du monde entier.

Pour situer : c'est des centaines de milliers de matériaux candidats pour les batteries, les panneaux solaires ou l'électronique de demain. D'un coup.

Même honnêteté qu'avant : « prédit stable » ne veut pas dire « fabriqué en labo ». Il faut ensuite les synthétiser et les tester. Mais on vient de donner à la science des matériaux une carte au trésor de la taille d'un continent.

Le gros morceau : mettre le soleil en bouteille

Et maintenant, mon rêve à moi. Ferme les yeux deux secondes.

Imagine une électricité propre, abondante, sans CO₂ et sans déchets à vie longue. Des data centers, des usines, des villes entières alimentés par le même phénomène qui fait briller le Soleil. La fusion nucléaire. L'énergie propre quasi illimitée. Le Graal.

Voilà. Tu peux rouvrir les yeux. Parce que ce rêve-là, l'IA est déjà en train de lui construire des marches.

Le problème de la fusion, c'est le plasma : un gaz porté à des températures délirantes, qu'il faut tenir en l'air avec des aimants surpuissants, et qui ne rêve que de s'échapper. Le contrôler, c'est comme essayer de garder de la gelée en forme avec des champs magnétiques, en temps réel, sans jamais cligner des yeux.

Or c'est pile le genre de tâche où l'IA excelle. En Suisse, avec l'EPFL, Google DeepMind a déjà montré qu'une IA entraînée par apprentissage par renforcement pouvait piloter les aimants d'un tokamak pour donner au plasma des formes complexes. Depuis, DeepMind s'est associé à Commonwealth Fusion Systems, qui construit le réacteur SPARC près de Boston. Leur simulateur de plasma, TORAX, permet de lancer des millions d'expériences virtuelles avant même d'allumer la machine.

Le calendrier ? SPARC vise désormais de produire plus d'énergie qu'il n'en consomme en 2027, et CFS prévoit une première centrale raccordée au réseau au début des années 2030. Google et le groupe énergétique Eni ont même déjà signé pour lui acheter son électricité.

Est-ce que ça marchera ? Personne ne peut le garantir, et surtout pas moi. Est-ce que l'IA nous donnera l'énergie illimitée à elle toute seule ? Non. Mais elle raccourcit le chemin. Et quand le chemin s'appelle « sauver le climat », chaque année gagnée vaut de l'or.

Et la fusion n'est que la pointe de l'iceberg. L'Agence internationale de l'énergie, pas franchement connue pour son lyrisme, liste d'autres usages bien réels :

• accélérer la recherche de nouveaux matériaux pour les batteries, les électrodes ou la capture de CO₂ ;
• mieux prévoir la production solaire et éolienne pour moins en gaspiller ;
• repérer les pannes du réseau, avec des coupures 30 à 50 % plus courtes ;
• débloquer jusqu'à 175 gigawatts de capacité sur les lignes électriques existantes, sans en construire une seule nouvelle.

Les sceptiques contre-attaquent (et je leur réponds)

Évidemment, à ce stade du voyage, une voix s'élève à l'arrière de la voiture. Voyons ce qu'elle a à dire.

« Elle ne fait que recracher ce qu'elle a lu, elle n'invente rien. »

Ah oui ? En 1969, le mathématicien Volker Strassen trouve une façon de multiplier deux matrices 4 × 4 en 49 multiplications au lieu de 64. Pendant 56 ans, personne ne fait mieux pour les matrices à coefficients complexes. En 2025, AlphaEvolve, un agent de Google DeepMind qui n'avait même pas été conçu spécialement pour ça, en trouve une en 48.

Une multiplication de moins, ça paraît minuscule. Sauf que c'est un record vieux d'un demi-siècle, et que la multiplication de matrices est au cœur d'une quantité énorme de calculs, à commencer par ceux qui font tourner… l'IA elle-même. Recracher ce qu'on a lu ne permet pas de battre un record que personne n'avait battu.

Et tant qu'on y est : aux Olympiades internationales de mathématiques 2025, le modèle de Google DeepMind a été officiellement noté au niveau de la médaille d'or par les coordinateurs de la compétition, avec 35 points sur 42. OpenAI annonce le même score. Des problèmes inédits, conçus pour les meilleurs jeunes matheux de la planète.

« Elle va griller la planète. »

Celle-là, je la prends au sérieux, parce qu'elle n'est pas absurde. Selon l'AIE, les data centers ont consommé environ 415 TWh d'électricité en 2024, et ça pourrait grimper vers 945 TWh en 2030. Ça double. Je ne vais pas faire semblant du contraire.

Mais mettons ça en perspective. En 2030, ça représenterait un peu moins de 3 % de l'électricité mondiale. Et à l'échelle du monde, les data centers ne pèseraient qu'environ 10 % de la hausse de la demande d'ici là, moins que les moteurs industriels, la climatisation ou les voitures électriques. (Pour être complet : aux États-Unis, c'est une autre histoire, les data centers y portent près de la moitié de la hausse. Le problème est réel, il est juste très concentré.)

Et de l'autre côté de la balance, l'AIE estime que les usages de l'IA qui existent déjà pourraient faire économiser environ 300 TWh par an s'ils étaient généralisés. Soit la production électrique annuelle de l'Australie et de la Nouvelle-Zélande réunies. Ça ne compense pas tout, soyons clairs. Mais mon pari, c'est que ce que l'IA aide à débloquer (de meilleurs réseaux, de meilleures batteries, peut-être la fusion) finira par valoir infiniment plus que ce qu'elle consomme.

Et le droit de créer ce qu'on veut

Dernier arrêt, et c'est peut-être celui qui me tient le plus à cœur.

Pendant des siècles, créer demandait des outils, des années d'apprentissage et souvent de l'argent. Aujourd'hui, quelqu'un qui n'a jamais codé peut prototyper une appli. Quelqu'un qui ne sait pas dessiner peut donner forme à l'image qu'il a dans la tête. Un développeur seul peut monter en quelques jours ce qui demandait hier une équipe.

On peut trouver ça vertigineux. Moi, je trouve ça libérateur. Donner à plus de gens le pouvoir de fabriquer ce qu'ils imaginent, ce n'est pas une menace pour la créativité. C'est son élargissement.

Retour sur terre

Le moteur refroidit, le soleil se lève sur le parking. Faisons le bilan du voyage.

Je ne dis pas que tout est rose. Les risques existent, les abus aussi, et ce blog continuera d'en parler, sources à l'appui. Je dis juste une chose : les gros titres ne racontent que la moitié de l'histoire. L'autre moitié, c'est un Nobel, des antibiotiques en devenir, des centaines de milliers de matériaux à explorer, un record mathématique vieux de 56 ans qui tombe, et peut-être, un jour, un soleil en bouteille.

La prochaine fois qu'on te sert l'apocalypse au petit-déjeuner, parle-lui des protéines. Ça la calme, en général.