Google dévoile AlphaEvolve, une IA taillée pour les défis scientifiques

Google DeepMind a levé le voile sur AlphaEvolve, un nouvel agent d’intelligence artificielle présenté comme une avancée majeure vers l’utilisation de l’IA pour résoudre des problèmes de grande ampleur en mathématiques et en science. Le système, qui repose sur les modèles de langage Gemini développés par l’entreprise, s’appuie sur un cadre dit «évolutif» pour améliorer progressivement les idées les plus prometteuses. 

Selon DeepMind, le système combine plusieurs modèles: Gemini Flash, présenté comme rapide et efficace, élargit le spectre des idées explorées, tandis que Gemini Pro, considéré comme plus puissant, fournit des suggestions approfondies. Ensemble, ces modèles génèrent du code informatique implémentant des solutions algorithmiques. 

Un enchaînement structuré

Selon la MIT Technology Review, le fonctionnement d’AlphaEvolve repose sur un enchaînement structuré : l’utilisateur fournit une description du problème, accompagnée éventuellement d’indices ou de solutions précédentes. Gemini 2.0 Flash génère alors plusieurs blocs de code destinés à résoudre le problème. Ces propositions sont ensuite exécutées et évaluées sur la base de différents critères: la justesse du résultat, l’efficacité du traitement, ou encore les gains par rapport aux solutions antérieures. D’après l’annonce de DeepMind, cette approche rend AlphaEvolve pertinent dans des domaines où l’évolution peut être mesurée de manière rigoureuse, comme les mathématiques ou l’informatique.

Toujours selon DeepMind, AlphaEvolve a permis d’améliorer l’efficacité des centres de données de Google, la conception de puces électroniques, ainsi que les processus d’entraînement des modèles d’IA (y compris ceux à la base d’AlphaEvolve lui-même). L’agent aurait notamment contribué à concevoir des algorithmes plus rapides pour la multiplication de matrices et à identifier de nouvelles approches à des problèmes mathématiques non résolus.

L’une des solutions produites par AlphaEvolve est utilisée depuis plus d’un an dans Borg, le système de gestion de clusters de Google. Cette contribution permettrait de récupérer en continu environ 0,7% des ressources de calcul globales de l’entreprise. Un gain soutenu qui se traduit, selon DeepMind, par une augmentation du nombre de tâches accomplies à empreinte informatique équivalente.