{"id":1735,"date":"2024-11-04T19:49:52","date_gmt":"2024-11-04T16:49:52","guid":{"rendered":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/?p=1735"},"modified":"2025-11-20T11:35:38","modified_gmt":"2025-11-20T08:35:38","slug":"john-hopfield-et-geoffrey-hinton-ont-recu-le-prix-nobel-de-physique-pour-leur-invention-de-lapprentissage-automatique-utilisant-des-reseaux-de-neurones-artificiels","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/2024\/11\/04\/john-hopfield-et-geoffrey-hinton-ont-recu-le-prix-nobel-de-physique-pour-leur-invention-de-lapprentissage-automatique-utilisant-des-reseaux-de-neurones-artificiels\/","title":{"rendered":"John Hopfield et Geoffrey Hinton ont re\u00e7u le prix Nobel de physique pour leur invention de l’apprentissage automatique utilisant des r\u00e9seaux de neurones artificiels"},"content":{"rendered":"

Le prix de physique a \u00e9t\u00e9 d\u00e9cern\u00e9 \u00e0 John Hopfield de l’Universit\u00e9 de Princeton et \u00e0 Geoffrey Hinton de l’Universit\u00e9 de Toronto \u00abpour leurs d\u00e9couvertes et inventions marquantes qui permettent l’apprentissage automatique \u00e0 l’aide de r\u00e9seaux neuronaux artificiels\u00bb. Geoffrey Hinton, laur\u00e9at du prix Nobel de physique 2024, a exprim\u00e9 ses inqui\u00e9tudes quant \u00e0 ses propres d\u00e9couvertes et inventions qui ont rendu possible l’apprentissage automatique \u00e0 l’aide de r\u00e9seaux de neurones artificiels.<\/span><\/p>\n

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En fait, il s\u2019agit du premier prix d\u00e9cern\u00e9 pour des travaux \u00e0 l\u2019intersection de l\u2019informatique, de la physique et de la biologie. Le Comit\u00e9 Nobel a not\u00e9 que, en grande partie gr\u00e2ce aux recherches de Hopfield et Hinton, \u00ables ordinateurs peuvent reproduire les processus de m\u00e9morisation et d’apprentissage, m\u00eame s’ils ne savent pas encore penser\u00bb.<\/span><\/p>\n

Les laur\u00e9ats sont devenus c\u00e9l\u00e8bres pour leurs inventions du d\u00e9but des ann\u00e9es 80, lorsque la puissance des ordinateurs laissait beaucoup \u00e0 d\u00e9sirer. Le biophysicien am\u00e9ricain John Hopfield a cr\u00e9\u00e9 un r\u00e9seau neuronal associatif capable de m\u00e9moriser et de recr\u00e9er des images et d’autres ensembles de donn\u00e9es. Le scientifique s’est appuy\u00e9 sur des mod\u00e8les de physique statistique qui d\u00e9crivent le comportement des ferromagn\u00e9tiques, des substances qui \u00abm\u00e9morisent\u00bb le champ magn\u00e9tique dans lequel ils ont \u00e9t\u00e9 plac\u00e9s. Le Britannique Geoffrey Hinton, le \u00abparrain\u00bb de l\u2019intelligence artificielle, arri\u00e8re-arri\u00e8re-petit-fils du fondateur de la logique math\u00e9matique George Boole, a cr\u00e9\u00e9 un mod\u00e8le informatique appel\u00e9 machine de Boltzmann. Il s’appuyait \u00e9galement sur les m\u00e9thodes de la physique statistique et \u00e9tait capable de classer les images et d’en cr\u00e9er de nouvelles selon un mod\u00e8le donn\u00e9.<\/span><\/p>\n

Publi\u00e9s pendant l’hiver de l’IA, alors que l’int\u00e9r\u00eat pour le domaine commen\u00e7ait \u00e0 d\u00e9cliner, les articles de ces laur\u00e9ats ont marqu\u00e9 le d\u00e9but d’une nouvelle \u00e8re et ont marqu\u00e9 le d\u00e9but du d\u00e9veloppement rapide de l’apprentissage automatique. Un nouvel regain d\u2019attention port\u00e9 aux algorithmes de Hopfield et Hinton s\u2019est produit dans les ann\u00e9es 2000; Aujourd’hui, ils ne sont plus largement et activement utilis\u00e9s, mais ils trouvent des applications distinctes, par exemple dans l’informatique quantique.<\/span><\/p>\n

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L\u2019Acad\u00e9mie royale des sciences de Su\u00e8de attribue \u00e0 ces physiciens le d\u00e9veloppement des m\u00e9thodes qui sont devenues la base de l\u2019apprentissage automatique moderne. \u00abLe travail des laur\u00e9ats a d\u00e9j\u00e0 apport\u00e9 d’\u00e9normes b\u00e9n\u00e9fices. En physique, nous utilisons des r\u00e9seaux de neurones artificiels dans un large \u00e9ventail de domaines, tels que le d\u00e9veloppement de nouveaux mat\u00e9riaux dot\u00e9s de propri\u00e9t\u00e9s sp\u00e9cifiques\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Ellen Moons, pr\u00e9sidente du comit\u00e9 Nobel de physique.<\/span><\/p>\n

Lorsque l\u2019on parle d\u2019intelligence artificielle, on parle souvent d\u2019apprentissage automatique utilisant des r\u00e9seaux de neurones artificiels. Initialement, la technologie des r\u00e9seaux neuronaux a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e par analogie avec la structure du cerveau. Dans les r\u00e9seaux de neurones biologiques, il y a des neurones, dans un r\u00e9seau de neurones artificiels, il y a des n\u0153uds avec des valeurs diff\u00e9rentes, et la connexion des n\u0153uds entre eux peut s’affaiblir ou se renforcer. La formation r\u00e9seau consistera par exemple \u00e0 d\u00e9velopper des connexions plus fortes entre des n\u0153uds pr\u00e9sentant simultan\u00e9ment des valeurs \u00e9lev\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Hopfield est n\u00e9 en 1933 dans l\u2019\u00c9tat am\u00e9ricain de l\u2019Illinois et a \u00e9tudi\u00e9 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 Cornell. En 1982, il a invent\u00e9 un r\u00e9seau neuronal associatif connu sous le nom de Hopfield Network. Le physicien a cr\u00e9\u00e9 une m\u00e9moire associative capable de stocker et de restaurer des images dans une base de donn\u00e9es, dans ce r\u00e9seau les n\u0153uds agissent comme des pixels. Le r\u00e9seau Hopfield peut \u00eatre class\u00e9 comme une m\u00e9moire auto-associative – une m\u00e9moire qui peut compl\u00e9ter ou corriger une image, mais ne peut pas associer l’image r\u00e9sultante \u00e0 une autre image. Le r\u00e9seau Hopfield utilise la physique qui d\u00e9crit les caract\u00e9ristiques d’un mat\u00e9riau, plus pr\u00e9cis\u00e9ment le spin atomique, propri\u00e9t\u00e9 qui fait de chaque atome un minuscule aimant. En g\u00e9n\u00e9ral, le r\u00e9seau est d\u00e9crit d’une mani\u00e8re \u00e9quivalente \u00e0 la description de l’\u00e9nergie dans un syst\u00e8me de spin. Le r\u00e9seau apprend en trouvant des valeurs pour les connexions entre les n\u0153uds, de sorte que les images stock\u00e9es ont une faible \u00e9nergie. Si le r\u00e9seau Hopfield re\u00e7oit une image incompl\u00e8te, il parcourra m\u00e9thodiquement les n\u0153uds et mettra \u00e0 jour leurs valeurs, provoquant une baisse de l’\u00e9nergie du r\u00e9seau. Le r\u00e9seau fonctionne donc par \u00e9tapes pour trouver l\u2019image stock\u00e9e qui ressemble le plus \u00e0 l\u2019image qu\u2019il a re\u00e7ue.<\/span><\/p>\n

Hinton est n\u00e9 en 1947 dans une banlieue de Londres. Il est l’arri\u00e8re-arri\u00e8re-petit-fils du math\u00e9maticien et logicien anglais George Boole. Hinton est dipl\u00f4m\u00e9 de l’Universit\u00e9 de Cambridge en 1970 et de l’Universit\u00e9 d’\u00c9dimbourg en 1978. Hinton a d\u00e9velopp\u00e9 une m\u00e9thode capable de rechercher de mani\u00e8re autonome des propri\u00e9t\u00e9s dans une base de donn\u00e9es et d’effectuer des t\u00e2ches telles que l’identification d’\u00e9l\u00e9ments sp\u00e9cifiques dans des images. Hinton a utilis\u00e9 le r\u00e9seau de Hopfield comme base pour inventer (avec Terry Sejnowski) un nouveau r\u00e9seau. Elle s’appelait la \u00abMachine Boltzmann\u00bb – en l’honneur du physicien autrichien Ludwig Boltzmann, l’un des cr\u00e9ateurs de la physique statistique – une branche de la physique sur les syst\u00e8mes construits \u00e0 partir de nombreux composants similaires. Hinton a utilis\u00e9 des outils de physique statistique pour d\u00e9velopper le nouveau r\u00e9seau. Comme le r\u00e9seau Hopfield, la machine Boltzmann est un r\u00e9seau de neurones avec un concept d’\u00ab\u00e9nergie\u00bb d\u00e9fini. Ce r\u00e9seau s’est av\u00e9r\u00e9 \u00eatre le premier r\u00e9seau de neurones capable d’apprendre des repr\u00e9sentations internes et de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes combinatoires complexes. Il peut apprendre \u00e0 reconna\u00eetre des \u00e9l\u00e9ments caract\u00e9ristiques dans un type de donn\u00e9es donn\u00e9. Une machine Boltzmann peut \u00eatre utilis\u00e9e pour classer des images ou cr\u00e9er de nouveaux exemples du type de motif sur lequel elle a \u00e9t\u00e9 form\u00e9e. La machine apprend en lui fournissant des exemples susceptibles de se produire lors de son ex\u00e9cution.<\/span><\/p>\n

L’ann\u00e9e derni\u00e8re, le prix Nobel de physique a \u00e9t\u00e9 d\u00e9cern\u00e9 \u00e0 Pierre Agostini, Ferenc Krausz et Anne L’Huillier \u00ab\u00a0pour leurs m\u00e9thodes exp\u00e9rimentales permettant de g\u00e9n\u00e9rer des impulsions lumineuses attosecondes pour \u00e9tudier la dynamique des \u00e9lectrons dans la mati\u00e8re\u00a0\u00bb. En 2022, le prix a \u00e9t\u00e9 d\u00e9cern\u00e9 au scientifique fran\u00e7ais Alain Aspe, au physicien am\u00e9ricain John Clauser et au scientifique autrichien Anton Zeilinger pour leurs recherches en m\u00e9canique quantique \u2013 pour \u00abdes exp\u00e9riences avec des photons intriqu\u00e9s, des recherches sur les violations des in\u00e9galit\u00e9s de Bell et des travaux sur la science de l’information quantique\u00bb.<\/span><\/p>\n

La partie en esp\u00e8ces de la r\u00e9compense, d’un montant de 11 millions de couronnes su\u00e9doises (environ un million d’euros), sera divis\u00e9e \u00e0 parts \u00e9gales. Les laur\u00e9ats seront r\u00e9compens\u00e9s le 10 d\u00e9cembre \u00e0 Stockholm (jour de la mort d’Alfred Nobel).<\/span><\/p>\n

Geoffrey Hinton, laur\u00e9at du prix Nobel de physique 2024, a exprim\u00e9 ses inqui\u00e9tudes quant \u00e0 ses propres d\u00e9couvertes et inventions qui ont rendu possible l’apprentissage automatique \u00e0 l’aide de r\u00e9seaux de neurones artificiels.<\/strong><\/span><\/p>\n

Lors d’une conf\u00e9rence de presse mardi pour annoncer la nomination des laur\u00e9ats du prix Nobel, Hinton, s’exprimant par t\u00e9l\u00e9phone, a mis en garde contre \u00ab\u00a0des cons\u00e9quences n\u00e9gatives possibles, en particulier la perte de contr\u00f4le du r\u00e9seau neuronal\u00a0\u00bb.<\/span><\/p>\n

Il a not\u00e9 que s\u2019il avait \u00e0 nouveau eu le choix de faire ou non cette d\u00e9couverte, il \u00abaurait fait exactement la m\u00eame chose\u00bb. \u00ab\u00a0Mais je crains que les cons\u00e9quences puissent \u00eatre n\u00e9fastes et que le contr\u00f4le soit effectu\u00e9 par des syst\u00e8mes plus intelligents que nous\u00a0\u00bb, a ajout\u00e9 le scientifique, parlant \u00ab\u00a0avec un certain degr\u00e9 de regret\u00a0\u00bb de la recherche.<\/span><\/p>\n

\u00abNous n\u2019avons pas cette exp\u00e9rience : qu\u2019est-ce que \u00e7a fait quand quelque chose est plus intelligent que nous? \u2014 Hinton a r\u00e9pondu \u00e0 la question d’un journaliste sur les cons\u00e9quences possibles de son travail scientifique. Dans le m\u00eame temps, le scientifique a soulign\u00e9 que la recherche \u00ab peut apporter de nombreux avantages, par exemple dans le domaine des soins de sant\u00e9\u00bb.<\/span><\/p>\n

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Plus t\u00f4t, il a \u00e9t\u00e9 rapport\u00e9 que le prix Nobel de physique avait \u00e9t\u00e9 remport\u00e9 par l’Am\u00e9ricain John Hopfield et le d\u00e9tenteur de la citoyennet\u00e9 britannique et canadienne Geoffrey Hinton.<\/span><\/p>\n

\u00ab\u00a0Les deux laur\u00e9ats du prix Nobel de physique de cette ann\u00e9e ont utilis\u00e9 des outils issus de la physique pour d\u00e9velopper les techniques qui sont devenues la base du puissant apprentissage automatique d’aujourd’hui\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le comit\u00e9 Nobel dans un communiqu\u00e9.<\/span><\/p>\n

Hopfield est n\u00e9 en 1933 dans l\u2019\u00c9tat am\u00e9ricain de l\u2019Illinois et a \u00e9tudi\u00e9 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 Cornell. En 1982, il a invent\u00e9 un r\u00e9seau neuronal associatif connu sous le nom de Hopfield Network.<\/span><\/p>\n

Hinton est n\u00e9 en 1947 dans une banlieue de Londres. Il est l’arri\u00e8re-arri\u00e8re-petit-fils du math\u00e9maticien et logicien anglais George Boole. Hinton est dipl\u00f4m\u00e9 de l’Universit\u00e9 de Cambridge en 1970 et de l’Universit\u00e9 d’\u00c9dimbourg en 1978. Avec Terry Sejnowski, il a invent\u00e9 un r\u00e9seau neuronal appel\u00e9 machine Boltzmann.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Le prix de physique a \u00e9t\u00e9 d\u00e9cern\u00e9 \u00e0 John Hopfield de l’Universit\u00e9 de Princeton et \u00e0 Geoffrey Hinton de l’Universit\u00e9 de Toronto \u00abpour leurs d\u00e9couvertes et inventions marquantes qui permettent l’apprentissage automatique \u00e0 l’aide de r\u00e9seaux neuronaux artificiels\u00bb. Geoffrey Hinton, laur\u00e9at du prix Nobel de physique 2024, a exprim\u00e9 ses inqui\u00e9tudes quant \u00e0 ses propres d\u00e9couvertes et inventions qui ont rendu possible l’apprentissage automatique \u00e0 l’aide de r\u00e9seaux de neurones artificiels.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1736,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[19,525],"tags":[811,526,812,465],"class_list":{"0":"post-1735","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-news","8":"category-ii","9":"tag-apprentissage-automatique","10":"tag-intelligence-artificielle","11":"tag-physique","12":"tag-prix-nobel"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1735","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1735"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1735\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1737,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1735\/revisions\/1737"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1736"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1735"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1735"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1735"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}