Google DeepMind aurait dissous l'équipe derrière son système AlphaFold, lauréat du prix Nobel, signalant une refonte radicale de la stratégie de recherche scientifique qui a fait du laboratoire basé à Londres l'un des principaux laboratoires d'intelligence artificielle au monde. Cette décision recadre les priorités de DeepMind autour de ses grands modèles de langage Gemini et de la course extrêmement compétitive pour créer des agents d'IA de pointe. Pour un contexte plus large sur les réalignements des entreprises qui remodèlent le domaine, suivez notre Couverture de l'industrie de l'IA.
La réorganisation a été détaillée dans un rapport publié le mercredi 29 juillet 2026 par le Financial Times, qui la présente comme une refonte par Google d'une approche de recherche qui a fait de DeepMind l'un des meilleurs laboratoires d'IA au monde. Selon l'analyse du FT sur les récents changements d'emploi et des sources proches du dossier, la plupart des auteurs originaux des articles AlphaFold ont été réaffectés au cours de l'année dernière.
Des grands défis scientifiques aux Gémeaux
La société a confirmé que les chercheurs concernés se sont tournés vers des projets liés au grand modèle de langage Gemini de Google, ainsi que vers des domaines scientifiques adjacents, notamment la conception d'enzymes, la fusion nucléaire et la génomique. D’autres ont rejoint Isomorphic Labs, la spin-out de DeepMind axée sur la découverte de médicaments basée sur l’IA. Le FT a constaté que près d’un quart des auteurs à plein temps de Google DeepMind des articles originaux d’AlphaFold ont complètement quitté l’entreprise.
Pushmeet Kohli, vice-président de la recherche chez Google DeepMind et fondateur et chef de son équipe AI for Science, a déclaré au FT que l'orientation du laboratoire était en train de changer. "Notre stratégie au cours des neuf dernières années a été de nous concentrer sur de grands défis, un objectif concret sur lequel chaque projet est axé", a déclaré Kohli. "La stratégie a évolué."
Plutôt que de se concentrer sur un seul problème scientifique de premier plan comme AlphaFold ciblait la prédiction de la structure des protéines, DeepMind construit désormais également des systèmes alimentés par Gemini conçus pour aider les scientifiques et, à terme, automatiser certaines parties du processus scientifique. Ce pivot place le laboratoire en concurrence directe avec OpenAI et Anthropic pour développer des agents d’IA de pointe capables de raisonner et d’exécuter des tâches de manière autonome.
Un exode lauréat du prix Nobel
Le timing souligne l’ampleur du changement stratégique. AlphaFold, qui prédit avec précision les structures des protéines qui ont transformé la biologie et la découverte de médicaments, a joué un rôle central dans le prix Nobel de chimie 2024 décerné à Demis Hassabis et John Jumper de DeepMind, aux côtés de David Baker de l'Université de Washington. Quelques semaines avant le rapport du FT, Jumper, l'un des scientifiques lauréats du prix Nobel derrière AlphaFold, a annoncé qu'il quittait DeepMind pour rejoindre son rival Anthropic.
Ces départs reflètent un réalignement plus large des talents dans l’industrie de l’IA, où les chercheurs qui poursuivaient autrefois des percées scientifiques à long terme sont de plus en plus attirés vers la course aux consommateurs et aux agents d’entreprise. La décision de DeepMind d'intégrer son équipe scientifique primée à l'effort Gemini suggère que Google voit la plus grande valeur à court terme et le plus grand risque concurrentiel dans les modèles linguistiques à usage général plutôt que dans les projets scientifiques dédiés.
Ce remaniement intervient alors que l’adoption de l’IA sur le lieu de travail s’accélère dans l’ensemble de l’économie. Une étude distincte publiée par Google cette semaine a révélé que l'IA sur le lieu de travail touche désormais 68 % des emplois, ce qui représente environ 90 % de l'emploi aux États-Unis, même si, dans un même rôle, les employés ne l'utilisent en moyenne que pour environ 21 % de leurs tâches. Scott Strand, responsable des opérations stratégiques et des projets spéciaux pour la technologie et la société chez Google, a déclaré à Axios que les cols bleus occupant des rôles principalement physiques et manuels, tels que les techniciens automobiles et les mécaniciens industriels, s'appuient de plus en plus sur l'IA multimodale qui traite les images et les vidéos pour des diagnostics en temps réel et un apprentissage sur le terrain.
Ce que signifie le pivot pour la recherche sur l'IA
Cette décision a des implications au-delà de l’organigramme d’une entreprise. Le succès d'AlphaFold a été célébré comme la preuve que l'apprentissage profond pouvait résoudre des problèmes scientifiques auparavant insolubles, et sa publication ouverte a donné aux chercheurs du monde entier un accès gratuit aux structures prédites pour presque toutes les protéines connues. L'intégration de cette expertise dans une feuille de route centrée sur Gemini soulève la question de savoir si les futures avancées de DeepMind seront également ouvertes ou de plus en plus regroupées dans des produits propriétaires.
Cela indique également où circulent les talents et les ressources informatiques. Avec près d’un quart des auteurs originaux d’AlphaFold disparus et le reste réorienté, les connaissances institutionnelles derrière l’une des réalisations scientifiques les plus célèbres de l’IA se dispersent au moment même où le centre de gravité du domaine passe des modèles de recherche spécialisés aux modèles et agents de base à usage général.
La réorganisation ne signifie pas que DeepMind abandonne la science. L'équipe de Kohli continue de travailler sur la conception d'enzymes, la fusion nucléaire et la génomique. Mais le programme autonome AlphaFold, celui qui a remporté un prix Nobel, semble céder la place à un modèle dans lequel la découverte scientifique est censée transiter par Gemini. Que ce pari soit rentable, pour Google et pour la communauté de recherche au sens large, sera l’une des histoires déterminantes du cycle actuel de l’IA.
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