L’intelligence artificielle (IA) [1] explore désormais des territoires où elle élabore ses propres interprétations et équations à partir de vidéos illustrant des phénomènes et processus physiques [2, 3, 4]. Cette avancée marque un tournant majeur dans la capacité de l’IA à appréhender et modéliser des situations complexes du monde réel. Elle met en lumière la convergence entre l’IA, la représentation des connaissances et les modèles linguistiques, révélant le potentiel de ces technologies pour renouveler notre manière de percevoir et d’analyser les phénomènes physiques.

L’IA ne se contente pas de transformer notre compréhension du monde physique ; elle bouleverse également les pratiques de la recherche scientifique. Les laboratoires en cloud et les chercheurs robotiques [5] en sont des exemples concrets, illustrant comment l’automatisation s’impose comme un levier central dans les processus de recherche. Ces outils permettent d’automatiser les expériences et la collecte de données, accélérant ainsi de manière significative le rythme des découvertes et de l’innovation.

La recherche en IA a dépassé le cadre de l’analyse textuelle traditionnelle pour s’orienter vers une représentation multimodale du monde réel. Sa capacité à produire ses propres interprétations de phénomènes physiques, combinée à son rôle dans l’automatisation des recherches via les laboratoires en cloud et les chercheurs robotiques, témoigne de l’influence grandissante de l’IA dans la redéfinition des méthodes scientifiques et dans notre compréhension du monde qui nous entoure.

Voici quelques thèmes qui m’intéressent dans le domaine de l’intelligence artificielle :

Références

  1. Artificial Intelligence
  2. This AI Rejects Your Physics and Replaces it With its Own
  3. Columbia Engineering Roboticists Discover Alternative Physics
  4. Discovering State Variables Hidden in Experimental Data
  5. Cloud labs and remote research aren’t the future of science – they’re here