Comment Microsoft Discovery utilise-t-il l’IA pour accélérer le processus de recherche scientifique ?

Lors de la conférence Build 2025, Microsoft a annoncé Microsoft Discovery, une nouvelle plateforme qui utilise l’IA agentique pour transformer le processus de découverte scientifique.

*Cette annonce soulève la question : l’intelligence artificielle peut-elle réellement accélérer certaines étapes du processus scientifique ? Microsoft semble convaincu que c’est possible.

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Microsoft Discovery : une plateforme dédiée à la recherche scientifique

Microsoft Discovery est une plateforme entreprise conçue pour faciliter la recherche scientifique en intégrant l’IA. Selon Microsoft, cette plateforme permet de réduire le temps nécessaire à la formulation d’hypothèses, à la génération de candidats, et à la simulation et à l’analyse de données scientifiques. En utilisant l’IA agentique, qui agit comme un agent autonome pour résoudre des problèmes, la plateforme permet aux chercheurs de collaborer efficacement avec une équipe d’agents IA spécialisés pour accélérer les résultats scientifiques.

Le but de Microsoft Discovery est de transformer l’ensemble du processus de découverte scientifique, en aidant les chercheurs à gagner en vitesse, en échelle et en précision. En combinant des technologies d’IA avancées et des capacités de superinformatique, la plateforme se positionne comme un outil puissant pour révolutionner la recherche scientifique.

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Une concurrence féroce dans l’IA pour la science

Microsoft n’est pas le seul acteur à investir dans l’IA pour la science. Google, par exemple, a dévoilé un “AI co-scientist” pour aider à créer des hypothèses et des plans de recherche. D’autres entreprises comme Anthropic et OpenAI, ainsi que des startups spécialisées comme FutureHouse et Lila Sciences, ont également lancé des outils visant à accélérer la découverte scientifique, en particulier dans le domaine de la médecine.

Bien que ces initiatives soient prometteuses, de nombreux chercheurs demeurent sceptiques quant à l’efficacité de l’IA dans la résolution des problèmes scientifiques complexes. Les critiques soulignent notamment l’infiabilité des modèles d’IA actuels, qui ne sont pas toujours capables de fournir des réponses innovantes aux questions fondamentales de la science. En effet, bien que l’IA puisse être utile pour réduire les possibilités, elle a encore des limites lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes nouveaux ou d’effectuer des découvertes véritablement novatrices.

Des résultats mitigés pour l’IA dans la recherche scientifique

Les résultats des systèmes d’IA appliqués à la recherche scientifique jusqu’à présent ont été plutôt décevants. Par exemple, Google a annoncé que son IA GNoME avait aidé à la synthèse de 40 nouveaux matériaux. Cependant, une analyse externe a révélé qu’aucun de ces matériaux n’était réellement nouveau. D’autres entreprises qui utilisent l’IA pour la découverte de médicaments, telles que Exscientia et BenevolentAI, ont également connu des échecs dans des essais cliniques, ce qui remet en question l’efficacité de l’IA pour des découvertes véritablement révolutionnaires.

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Malgré ces résultats, Microsoft espère que sa plateforme Discovery sera plus réussie que ses prédécesseurs et apportera des solutions plus efficaces pour accélérer la recherche scientifique à l’échelle mondiale.