Le Prix Nobel de physique honore deux pionniers du machine learning

La recherche en intelligence artificielle mène au prix Nobel de physique. John Hopfield et Geoffrey Hinton sont les lauréats 2024 pour leurs travaux fondateurs dans le domaine du machine learning, annonce l'Académie royale des sciences de Suède.

John Hopfield et Geoffrey Hinton ont été récompensés pour leurs contributions cruciales au développement de réseaux neuronaux, des outils désormais au cœur des progrès fulgurants de l’intelligence artificielle. John Hopfield a développé en 1982 un réseau capable de sauvegarder et recréer des motifs. En utilisant les concepts de spin atomique de la physique des systèmes, le chercheur a proposé un modèle où chaque nœud du réseau fonctionne comme un pixel. Ce réseau est formé en déterminant les valeurs des connexions entre les nœuds. 

Geoffrey Hinton, quant à lui, a utilisé ce travail comme base pour créer le réseau de Boltzmann. Ce dernier fonctionne en reconnaissant des patterns caractéristiques au sein de données variées. Inspiré par des principes de la physique statistique, le réseau de Boltzmann est capable de classifier des images ou de générer de nouveaux exemples à partir des patterns sur lesquels il a été formé. 

«Les travaux des lauréats ont déjà été très utiles. En physique, nous utilisons les réseaux de neurones artificiels dans un grand nombre de domaines, tels que le développement de nouveaux matériaux aux propriétés spécifiques», déclare Ellen Moons, présidente du comité du prix Nobel de physique.

Geoffrey Hinton est déjà le lauréat 2018 du prix Turing (surnommé le prix Nobel de l'informatique), un prix qu'il partage avec Yoshua Bengio et Yann LeCun, deux autres pionniers du machine learning.