L'IA à la recherche de la prochaine grande découverte en physique

France - Agence de presse Ekhbary

L'IA à la recherche de la prochaine grande découverte en physique

Le domaine de la physique des particules, qui s'efforce de comprendre les forces fondamentales et les constituants ultimes de l'univers, est confronté à un défi majeur. Après des décennies de découvertes révolutionnaires qui ont abouti à l'élaboration du Modèle Standard de la physique des particules, de nombreux scientifiques estiment avoir atteint une sorte de plateau. Les éléments constitutifs fondamentaux de la matière, tels que décrits par le modèle, ont été largement identifiés et caractérisés, rendant la découverte de particules ou de phénomènes entièrement nouveaux de plus en plus ardue. Cette situation, souvent qualifiée de 'crise' par les chercheurs, pousse à l'exploration de nouveaux outils et techniques, parmi lesquels l'intelligence artificielle (IA) se révèle particulièrement prometteuse.

Historiquement, les progrès en physique des particules ont été intrinsèquement liés à l'invention et au perfectionnement d'instruments d'observation sophistiqués. Des chambres à brouillard primitives utilisées par des pionniers comme Carl D. Anderson dans les années 1930 pour découvrir l'antimatière (le positron) et d'autres particules élémentaires comme le muon, aux accélérateurs colossaux tels que le Grand collisionneur de hadrons (LHC) au CERN, la capacité à sonder le monde subatomique a été primordiale. Le LHC, l'accélérateur de particules le plus grand et le plus puissant au monde, a notamment découvert le boson de Higgs en 2012, une découverte qui a solidifié le Modèle Standard. Cependant, la troisième phase d'exploitation du collisionneur, débutée en 2022, n'a pas encore révélé de preuves définitives de nouvelle physique au-delà des prédictions du modèle.

La 'crise' actuelle ne signifie pas un arrêt de la recherche, mais plutôt un ralentissement dans le rythme des découvertes qui changent la donne. Les 'fruits les plus faciles à cueillir' en physique des particules ont été largement récoltés. Bien que le Modèle Standard, perfectionné au fil des décennies depuis les années 1970, décrive les particules élémentaires connues avec une précision remarquable, il est reconnu comme étant incomplet. Il ne parvient pas à expliquer des phénomènes cruciaux tels que la matière noire et l'énergie noire, n'intègre pas pleinement la gravité aux autres forces fondamentales, et n'explique pas les masses disparates des particules élémentaires. Ces lacunes suggèrent fortement l'existence d'une nouvelle physique, mais en identifier la signature est devenu une tâche immense.

C'est ici qu'intervient l'IA. Le volume et la complexité des données générées par les expériences modernes, en particulier dans des installations comme le LHC, dépassent les capacités analytiques humaines. L'apprentissage automatique, une branche de l'IA, consiste à entraîner des modèles statistiques complexes à identifier des schémas subtils ou rares dans ces données. Ces schémas pourraient être des indices de nouvelles particules, de phénomènes inattendus, ou de déviations par rapport aux prédictions du Modèle Standard. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent examiner des millions d'événements en quelques secondes, signalant des anomalies qui pourraient échapper à l'observation humaine ou aux méthodes d'analyse conventionnelles.

Les chercheurs intègrent déjà l'apprentissage automatique dans divers aspects des expériences de physique des particules. Il est utilisé pour filtrer les événements pertinents ('signaux') du bruit de fond écrasant, pour construire des modèles prédictifs plus précis des résultats expérimentaux, pour classer les particules en fonction de leurs trajectoires dans les détecteurs, et même pour aider à la conception d'accélérateurs et de détecteurs futurs. La capacité à reconnaître des schémas de données complexes permet aux scientifiques de rechercher des signaux faibles qui pourraient annoncer une nouvelle physique, comme les particules supersymétriques prédites par certaines théories.

Cependant, le recours à l'IA n'est pas sans défis. Ces modèles nécessitent un entraînement méticuleux, exigeant souvent de grandes quantités de données 'étiquetées' provenant de simulations ou d'expériences antérieures. Il existe également un risque de biais, où les algorithmes pourraient apprendre involontairement à rechercher des schémas basés sur des hypothèses préexistantes, les amenant potentiellement à ignorer des découvertes véritablement nouvelles. De plus, comprendre précisément 'pourquoi' un modèle d'apprentissage automatique prend une décision particulière – le problème de la 'boîte noire' – reste un domaine de recherche actif, essentiel pour la transparence et l'interprétabilité scientifiques.

Malgré ces obstacles, l'optimisme est de mise. De nombreux physiciens considèrent l'IA non seulement comme un outil d'analyse, mais comme un partenaire potentiel dans la découverte. En permettant une exploration plus approfondie et plus rapide des données expérimentales, l'IA pourrait accélérer la recherche de la 'prochaine grande chose' en physique – qu'il s'agisse d'une nouvelle particule, d'une force inconnue, ou d'une compréhension fondamentale de la nature de la matière noire ou de l'origine de l'univers. La quête pour comprendre le cosmos se poursuit, et l'IA semble prête à jouer un rôle de plus en plus important dans cette entreprise scientifique.

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