De la recherche à la réalité : 3 défis concrets que Google Research aide à résoudre
Au cours des deux dernières semaines, nous avons vu une multitude de nouveaux résultats de Google Research, de la génomique à l'informatique quantique, en passant par la compréhension géospatiale. On me demande souvent comment nos équipes peuvent contribuer à des domaines aussi variés. Je crois que tout se résume à notre approche commune — ce que j’appelle le « cycle magique » de la recherche : un problème du monde réel nous pousse à faire de la recherche fondamentale en informatique, cette recherche mène à une solution, et ensuite cette solution révèle des problèmes encore plus intéressants à résoudre. C’est pourquoi nous avons besoin de recherche : l’innovation n’est jamais « terminée » et simplement appliquée, mais exige que nous retournions continuellement à la source de la recherche pour stimuler l’innovation.
Voici comment l’approche de Google Research contribue à résoudre des défis dans trois domaines qui touchent de nombreuses personnes :
1. Combattre le cancer grâce à l'IA
Les leucémies infantiles et de nombreux autres cancers ont des signatures génétiques incroyablement complexes, nécessitant des traitements personnalisés en fonction de leurs mutations spécifiques. Et si nous pouvions séquencer les génomes de ces cellules cancéreuses avec plus de précision, en repérant plus précisément les variantes particulières qui les ont conduites à devenir cancéreuses ?
C'est ce qui a conduit à DeepSomatic, notre nouvel outil basé sur l'IA qui aide les scientifiques et les médecins à repérer et à comprendre les variantes génétiques dans les cellules cancéreuses. Nos partenaires du Children's Mercy Hospital ont utilisé DeepSomatic pour identifier 10 nouvelles variantes génétiques dans des échantillons de leucémie infantile qui n’avaient pas été détectées par les techniques précédentes. S’ils parviennent à déterminer comment et pourquoi une forme particulière de cancer affecte un patient, ils pourront peut-être développer des traitements personnalisés.
Étonnament, DeepSomatic peut aussi généraliser à des cancers jusqu’alors inconnus. Par exemple, sans aucune information sur le glioblastome, un cancer du cerveau, DeepSomatic a pu identifier les variants génétiques responsables de ce cancer. Cela suggère qu’il pourrait même fonctionner sur des types de cancer rares ou nouveaux; une étape importante qui marque 10 ans de recherche en génomique chez Google.
En collaboration avec Yale et Google DeepMind, nous avons également lancé C2S-Scale, un nouveau modèle d'IA à 27 milliards de paramètres qui comprend le langage des cellules individuelles. Il a généré une hypothèse inédite pour le traitement du cancer, en trouvant une combinaison de médicaments rendant les cellules cancéreuses nettement plus visibles pour le système immunitaire en laboratoire. C'est une nouvelle façon puissante d'utiliser l'IA pour lutter contre le cancer.
2. Concevoir de meilleurs médicaments et matériaux grâce à l'informatique quantique
Concevoir de meilleurs médicaments et matériaux — comme une batterie plus efficace — nécessite de comprendre le comportement exact des atomes et des molécules. Mais les ordinateurs classiques les plus puissants d’aujourd’hui ont du mal à modéliser ces nuances car ils s’appuient sur des approximations et sur le langage binaire strict des 0 et des 1, et même le supercalculateur le plus puissant du monde ne peut pas capturer toutes les nuances du comportement des molécules dans la nature. C’est parce qu’à cette échelle minuscule, les particules ne se comportent pas de manière « classique », comme des boules de billard qui se heurtent les unes aux autres. Au lieu de cela, ils obéissent à la mécanique quantique : ils peuvent être en superposition, où ils ne sont pas dans un état simple, mais plutôt « étalés » sur une gamme de possibilités ; et ils peuvent être intriqués, où plusieurs atomes peuvent se comporter en phase les uns avec les autres au lieu de se comporter indépendamment.
C’est l’une des raisons pour lesquelles Google Research construit un ordinateur quantique : il « parle quantique » d’une manière qu’aucun ordinateur classique ne peut faire, et peut modéliser exactement comment la nature fonctionne réellement à un niveau subatomique. Notre nouvel algorithme quantique « Echoes » montre à quel point notre puce Willow est plus rapide sur les calculs qui sont très utiles pour décrire le comportement des molécules avec une précision totale. Il s’agit du premier algorithme au monde qui ouvre la voie à des applications pratiques de l’informatique quantique, comme la conception de meilleurs matériaux, de meilleurs médicaments et bien plus encore.
3. Comprendre la Terre
Les questions les plus difficiles et les plus importantes en matière de science planétaire et de réponse aux crises ne concernent jamais un seul type d’informations géospatiales : elles concernent la manière de rassembler l’ensemble. Si nous voulons prédire quels bâtiments et quelles routes sont les plus vulnérables à un ouragan imminent, il ne suffit pas de savoir à quelle vitesse du vent nous pouvons nous attendre, ou simplement où se trouvent les bâtiments. Nous avons besoin d’une vue d’ensemble : la trajectoire et la gravité de l’ouragan, les conditions météorologiques potentielles de la tempête et son impact sur les infrastructures et les populations vulnérables. Cette vision globale nécessite de synthétiser de nombreux types de données géospatiales et de nombreux modèles qui prédisent différents aspects de la planète, tous en même temps.
C'est pourquoi nous développons Earth AI — pour rassembler toutes ces informations et ce pouvoir prédictif. Des questions auxquelles il est actuellement impossible de répondre parce qu’elles sont trop complexes et font appel à trop de ressources géospatiales disparates deviendront possibles à résoudre. Et cela, à son tour, suscitera de nouvelles recherches : de nouvelles collectes de données utiles sur la Terre, de nouveaux types de capteurs et de nouvelles utilisations de l’IA pour modéliser des modèles interconnectés sophistiqués à travers la planète. Cet effort pluriannuel alternera en permanence entre de nouvelles utilisations concrètes et de nouvelles recherches qui révéleront des perspectives encore plus profondes sur la manière dont nous pouvons bien vivre sur cette planète.
Ce ne sont là que trois domaines, parmi des dizaines d’autres, où Google Research réalise des avancées fondamentales et démontre ensuite comment elles peuvent être transposées pour avoir un impact réel et tangible sur le monde. C’est ainsi que nous ouvrons la voie vers l’avenir, tout cela fondé sur des recherches qui peuvent améliorer la réalité pour les gens.
