L’IA pour la science : 5 façons dont elle aide à résoudre de grands défis — du laboratoire au terrain
L’IA n’écrit plus seulement des poèmes ou ne suggère plus des plans de repas — elle ouvre désormais de nouvelles possibilités pour la science et notre compréhension du monde.
Les scientifiques peuvent maintenant décoder les électrons, créer de nouveaux matériaux et même « parler » aux arbres. Les outils d’IA générative accélèrent le rythme des découvertes et débloquent des connaissances sur tout, des cellules de notre corps aux écosystèmes qui les soutiennent.
« La découverte scientifique est l’une des applications les plus importantes de l’IA », affirme Peter Lee, Ph.D., directeur de Microsoft Research. « Nous croyons que la capacité de l’IA générative à apprendre le langage humain est égale à sa capacité à apprendre les langages de la nature, y compris les molécules, les cristaux, les génomes et les protéines. »
Au cours du premier semestre de 2025, Microsoft a publié de nombreux articles de recherche dans des revues scientifiques évaluées par des pairs et a lancé de nouveaux outils et partenariats dans des domaines comme la médecine, l’énergie, la biologie et la physique quantique.L’objectif : accélérer la manière dont les scientifiques explorent des questions complexes et traduisent leurs découvertes en impacts concrets grâce à une IA puissante, pratique et fiable, explique Lee.
Voici cinq domaines où l’IA fait déjà une différence tangible — et où les prochaines percées pourraient être imminentes.
Santé : Améliorer les soins et la recherche
L’IA émerge comme un partenaire vital dans les soins de santé, non seulement pour automatiser les tâches, mais aussi pour aider les cliniciens et les chercheurs à voir davantage, comprendre plus rapidement et agir plus tôt. Des notes cliniques aux lames de pathologie, ces modèles multimodaux analysent de grands ensembles de données non structurées pour repérer des motifs qui aident à détecter les maladies et à guider des traitements plus personnalisés.
Un exemple est PadChest-GR, un ensemble de données unique en son genre de 4 555 radiographies thoraciques avec des observations précises en espagnol et en anglais. Développé par l’Université d’Alicante et Microsoft, il peut aider les radiologues à interpréter les images plus précisément et à former des modèles d’IA qui apprennent et s’améliorent aux côtés des scientifiques.
Un autre exemple est le nouvel orchestrateur diagnostique IA de Microsoft (MAI-DxO), qui émule une équipe de médecins en raisonnant sur plusieurs sources de données qui simulent une équipe de médecins en raisonnant à partir de multiples sources de données. Cette recherche montre comment l’IA pourrait contribuer à résoudre des cas médicaux complexes avec une plus grande précision et à moindre coût.
Ces initiatives font partie d’une vague d’outils d’IA axés sur la science dans le domaine de la santé, incluant GigaPath, qui analyse des lames de pathologie à très grande échelle, ainsi qu’un projet au Kenya visant à prévenir la malnutrition infantile en identifiant les communautés à risque.
Découverte : Des avancées scientifiques plus rapides
L’IA aide les scientifiques à accélérer la recherche en analysant des données complexes et en simulant des processus naturels à une échelle et une vitesse autrement impossible.
Microsoft Discovery est une nouvelle plateforme construite avec ce qu’on appelle de l’IA agentique — des systèmes capables de raisonner, planifier et agir (avec permission) — pour agir comme un coéquipier de recherche et automatiser des tâches telles que la formulation d’hypothèses, l’exécution de simulations et le raffinement d’expériences. Elle peut reconnaître des motifs et des connexions à travers de vastes ensembles de données, aidant les chercheurs à tester leurs idées plus efficacement. Dans un exemple précoce, Discovery a permis à des chercheurs d’identifier un prototype de liquide de refroidissement pour centres de données en un peu plus d’une semaine — un processus qui aurait normalement pris plusieurs mois.
Le nouveau modèle d’IA de Microsoft pour la théorie fonctionnelle de la densité (DFT) aide à résoudre un défi de 60 ans en science des matériaux en simulant rapidement et précisément le comportement des électrons, ce qui pourrait aider dans des applications allant des médicaments aux batteries et aux engrais verts. D’autres outils comme BioEmu-1, qui aide à décoder les structures protéiques, et MatterGen, qui soutient le développement de nouveaux matériaux, donnent aux chercheurs des moyens plus puissants d’enquêter et d’innover.
Terre : De nouveaux outils pour un monde en transformation
L’IA passe de la théorie à l’application réelle en aidant les scientifiques à mieux comprendre les systèmes complexes de la Terre et à relever les défis environnementaux.
Le modèle Aurora de Microsoft est l’un des premiers modèles de fondation d’IA formés sur des données de sciences de la Terre. Il va au-delà des prévisions météorologiques pour modéliser comment l’atmosphère, la terre et les océans interagissent, aidant les scientifiques à anticiper des événements comme les cyclones, les changements de qualité de l’air et les vagues océaniques avec une plus grande précision afin que les communautés puissent se préparer aux catastrophes environnementales et s’adapter au changement climatique.
D’autres projets appliquent l’IA aux défis de durabilité de nouvelles manières. Des chercheurs de Microsoft et de l’Université de Washington développent un ciment à faible teneur en carbone en mélangeant de la biomasse d’algues, créant un matériau de construction plus durable. L’application Intelligent Garden d’Avanade « parle » aux arbres urbains en utilisant des capteurs pour surveiller des données telles que l’humidité, la qualité de l’air et les motifs de croissance et en traduisant tout cela en un rapport de santé complet.
Et en Tanzanie, l’IA aide les défenseurs de l’environnement à suivre et protéger les girafes en voie de disparition en analysant des images de drones et en identifiant des animaux individuels grâce à leurs motifs de taches.
Quantique : Simuler la nature
L’informatique quantique repousse les limites de la recherche scientifique en simulant le monde naturel d’une manière que les ordinateurs classiques ne peuvent pas. Les systèmes traditionnels traitent l’information sous forme de 1 et de 0, tandis que les ordinateurs quantiques utilisent des bits quantiques, ou qubits, qui peuvent représenter plusieurs valeurs simultanément. Cela leur permet d’explorer de nombreuses possibilités en parallèle, ce qui les rend particulièrement utiles pour modéliser des systèmes complexes comme les réactions chimiques ou le comportement des matériaux.
Microsoft combine la physique quantique et l’IA pour faire progresser ce type de recherche. Une percée récente a mené à l’introduction des codes géométriques 4D, une nouvelle méthode de correction d’erreurs dans le matériel quantique qui le rend plus stable, fiable et accessible. L’entreprise collabore également avec Atom Computing sur un système utilisant des qubits à atomes neutres, et sa puce Majorana 1 représente une architecture quantique alternative visant à produire des qubits plus fiables et évolutifs.
Ces innovations offrent aux chercheurs de nouvelles façons de modéliser des problèmes dans des domaines où l’informatique classique atteint ses limites, comme la santé, les matériaux et le climat.
Énergie : Une énergie plus intelligente et plus propre
L’IA joue un rôle croissant dans la manière dont nous produisons, stockons et utilisons l’énergie, en optimisant à la fois les systèmes actuels et en aidant à en construire de nouveaux.
Microsoft a collaboré avec Nissan Motor Corporation sur une méthode d’apprentissage automatique capable de prédire avec précision l’usure des batteries de véhicules électriques — réduisant ainsi le besoin de tests physiques prolongés — afin de déterminer quelles batteries peuvent être recyclées plutôt que jetées. Cela fait partie intégrante de l’initiative de Nissan visant à réduire les émissions de carbone.
L’IA accélère également le développement de l’énergie de fusion nucléaire, un objectif à long terme pour une énergie propre. En simulant des processus physiques complexes, les scientifiques peuvent tester des idées plus rapidement et identifier des conceptions de réacteurs prometteuses pour intégrer cette énergie au réseau plus tôt. Aux États-Unis, Microsoft explore comment l’IA peut aider à simplifier le processus d’autorisation pour les projets nucléaires avancés et de fusion, qui sont souvent ralentis par des contraintes réglementaires.
Et dans un pas vers un stockage d’énergie plus durable, Microsoft a utilisé l’IA pour analyser plus de 32 millions de candidats et découvrir un nouveau matériau qui pourrait réduire l’utilisation de lithium dans les batteries jusqu’à 70 %.
Illustration principale créée avec Microsoft Copilot et l’agent Visual Creator dans Microsoft 365 Copilot. Autres images : Santé : Dr. Jorge Scheirer avec St. Luke’s University Health Network — photo par Rachel Wisniewski ; Découverte : animation de Microsoft Research ; Terre : animation de Microsoft Research ; Quantique : Majorana 1, la première puce quantique alimentée par un noyau topologique basé sur une nouvelle classe révolutionnaire de matériaux développés par Microsoft — photo par John Brecher pour Microsoft ; Énergie : photo par Kirill Rudenko/Getty Images. Histoire publiée le 14 juillet 2025.