PRIX NOBEL DE PHYSIQUE 2024

Le prix Nobel de physique 2024 a été décerné à l’Américain John Joseph Hopfield et au Britanno-Canadien Geoffrey Everest Hinton pour « leurs découvertes et interventions fondamentales qui permettent     l'apprentissage automatique avec des réseaux de neurones artificiels », selon les mots de l’académie suédoise. En fondant leurs travaux sur des concepts issus de la physique statistique, les deux chercheurs, fortement inspirés par le fonctionnement du cerveau, sont à l’origine des réseaux de neurones artificiels qui ont permis les progrès en intelligence artificielle (IA) depuis les années 1980. John J. Hopfield et Geoffrey E. Hinton ont aussi en commun d’avoir alerté sur les dangers potentiels de l’IA et la nécessité de mieux les comprendre.

John Joseph Hopfield  : réseaux de neurones et modélisation de la mémoire

Né le 15 juillet 1933 à Chicago, de père et mère scientifiques, John Joseph Hopfield obtient en 1958 son doctorat en physique de la matière condensée à l’université Cornell (État de New York). Ses travaux sur les interactions entre les vibrations des solides cristallins et la lumière le conduisent à introduire une nouvelle quasi-particule, appelée polariton. Alors qu’il poursuit ses recherches aux Laboratoires Bell sur les propriétés optiques des semi-conducteurs, ce physicien commence à s’intéresser à la biologie en travaillant avec le biophysicien américain Robert G. Shulman sur la modélisation de l'hémoglobine. Il passe une année (1960) à l'École normale supérieure de Paris puis, de retour aux États-Unis, il entreprend une carrière académique qui le mène successivement à l’université de Californie à Berkeley, à l’université de Princeton (dans le New Jersey), à Caltech (California Institute of Technology), avant de revenir à Princeton – où il sera nommé professeur émérite de biologie moléculaire en 1997.

John J. Hopfield a été pionnier dans l’étude des liens entre physique et calcul, comme l’indique le titre du cours qu’il a donné à Caltech, avec le physicien Richard Feynman et l’informaticien Carver Mead, tous deux américains : « The physics of computation ».

Il étudie tout d’abord le calcul moléculaire et propose, en 1974, la description du mécanisme de correction cinétique dans les réactions biochimiques, qui explique le nombre très limité d’erreurs produites au cours de ces réactions ; une illustration est le processus de copie des gènes lors de la division cellulaire, qui est particulièrement fiable. Ce même mécanisme est présenté de manière indépendante l’année suivante par le biologiste français Jacques Ninio.

John J. Hopfield travaille ensuite sur le calcul neuronal. En 1982, il publie un article intitulé « Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities », dans lequel il décrit un réseau de neurones artificiels fonctionnant comme un attracteur dynamique capable de recouvrer des mémoires complètes à partir d’informations partielles. Appelé réseau de Hopfield, celui-ci repose à la fois sur les connaissances de ce scientifique en neurosciences – qui lui permettent de définir comment les neurones artificiels interagissent – ainsi qu’en physique statistique des systèmes désordonnés – objet du prix Nobel de physique 2021, décerné à l’Italien Giorgio Parisi – acquises en particulier grâce à ses échanges avec Philip W. Anderson – colauréat du prix Nobel de physique en 1977 « pour ses recherches théoriques fondamentales sur la structure électronique des systèmes magnétiques et désordonnés ».

En 1985, John J. Hopfield et le neurobiologiste américain David W. Tank ont démontré qu'un réseau récurrent entièrement connecté pouvait être utilisé pour rechercher des solutions à des problèmes d'optimisation combinatoire comme celui « du voyageur de commerce », qui consiste[...]