Quatre des plus grands chercheurs en IA de Google partent pour construire une machine qui fait la science elle-même

Points clés

• Jeff Dean, co-fondateur de Google Brain et co-responsable technique du modèle d'IA Gemini de Google, quitte Google après près de 27 ans pour lancer une nouvelle entreprise appelée Discovery Loop.
• Trois autres chercheurs en IA de haut niveau chez Google le rejoignent : Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals et Quoc Le.
• Discovery Loop souhaite construire une IA qui exécute la méthode scientifique de manière autonome, proposant des expériences, les réalisant et tirant des conclusions sans intervention humaine à chaque étape.
• Google prendra une participation dans la nouvelle entreprise et fournira une puissance informatique pour la première année, mais les fondateurs quittent l'emploi à temps plein.
• Les investisseurs Khosla Ventures et Radical Ventures soutiennent l'entreprise ; le montant du financement et la valorisation n'ont pas été divulgués.

Qui part et pourquoi est-ce important ?

Jeff Dean est pour Google ce qu'un chef cuisinier est pour une cuisine trois étoiles Michelin. Il a contribué à construire l'infrastructure de recherche que des millions de personnes utilisent quotidiennement et a co-dirigé l'équipe derrière Gemini, le modèle d'IA phare de Google. Parmi ceux qui le quittent se trouvent Sanjay Ghemawat, son collaborateur de longue date et co-architecte des systèmes informatiques centraux de Google ; Oriol Vinyals, vice-président de la recherche chez DeepMind (la division de recherche en IA de Google) ; et Quoc Le, le scientifique derrière AutoML-Zero, un projet qui permet à l'apprentissage automatique, c'est-à-dire aux logiciels qui s'améliorent en détectant des motifs dans les données, de concevoir automatiquement de nouveaux outils d'IA.

Le PDG d'Alphabet, Sundar Pichai, a rencontré le groupe plusieurs fois pour tenter de les retenir. Il n'a pas pu. « Dans une grande organisation, il y a toujours beaucoup d'inertie à surmonter pour effectuer des changements radicaux », a déclaré Vinyals à Wired AI. « Nous voulons construire quelque chose de différent. »

Google obtient une sorte de prix de consolation : une participation au capital, des crédits d'informatique en nuage pour la première année de la startup et une collaboration de recherche. C'est néanmoins une perte importante.

Qu'est-ce que Discovery Loop fera réellement ?

L'idée centrale est d'automatiser la méthode scientifique. Un scientifique forme normalement une hypothèse, conçoit une expérience, la réalise, vérifie les résultats et recommence. Discovery Loop souhaite que le logiciel gère chaque étape de cette boucle, des milliers de fois en parallèle, sans attendre l'approbation humaine entre les cycles.

La première cible est le propre domaine de l'entreprise : améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique qu'elle utilisera pour construire son système d'IA. De meilleurs algorithmes réinjectent de l'énergie dans la boucle, rendant le prochain cycle d'expériences plus rapide et plus intelligent. « Il se pourrait que nous découvrions une architecture de transformateur différente », a déclaré Le, faisant référence à la conception sous-jacente qui alimente la plupart des modèles d'IA modernes, y compris ChatGPT.

Après cela, l'équipe prévoit de diriger les mêmes boucles vers la conception de puces, la biologie, la découverte de médicaments et la science des matériaux. De petites équipes utilisant Discovery Loop, selon les fondateurs, pourraient éventuellement égaler ou surpasser la productivité de départements de recherche d'entreprises entières.

Les gens ordinaires devraient-ils s'en soucier ?

Pour l'instant, c'est l'histoire d'une startup qui n'a pas encore embauché de personnel ni loué d'espace de bureau. Ses ambitions sont énormes ; son effectif actuel est de quatre personnes.

Mais la direction générale compte. Si Discovery Loop livre ne serait-ce qu'une fraction de ce qu'elle promet, cela change qui peut faire des percées scientifiques. Aujourd'hui, cela nécessite des milliers de chercheurs et des milliards de financement. Un outil qui automatise le cycle expérimental pourrait réduire cela considérablement.

Le fait que quatre ingénieurs brillants puissent construire cet outil est bien sûr la grande question. « Construire quelque chose pour résoudre tous ces problèmes est une idée puissante », a déclaré Jordan Jacobs, associé directeur chez Radical Ventures, qui rejoint le conseil d'administration. « Ces personnes ont effectué ce type de travail dans le passé, elles savent donc ce qu'elles font. »

Le capital-risqueur Vinod Khosla, dont l'entreprise Khosla Ventures soutient également la startup, l'a dit sans détour : « Les humains ont utilisé l'IA pour faire de la recherche, pas pour utiliser l'IA en tant que chercheur. »

Cette seule phrase résume tout le pari.