Une étude récente révèle que les modèles de langage d’IA sont maintenant capables de prédire les résultats d’expériences en neurosciences avec une précision supérieure à celle des experts humains. Les chercheurs ont développé BrainBench, un outil d’évaluation permettant de tester cette capacité.
L’expérience consistait à présenter deux versions d’un même abstract scientifique (une vraie et une modifiée mais plausible) aux modèles d’IA et aux experts humains. Les résultats sont étonnants : les IA atteignent une précision de 81,4%, tandis que les experts humains ne dépassent pas 66,2%.
Cette performance ne repose pas sur une simple mémorisation, mais sur une véritable compréhension des patterns en neurosciences. Les chercheurs ont également créé BrainGPT, une version spécialisée entraînée sur 1,3 milliard de tokens issus de publications scientifiques, améliorant encore les performances de 3%.
Les applications sont nombreuses : par exemple, les chercheurs peuvent utiliser ces outils pour prédire les effets d’un nouveau médicament sur la plasticité synaptique, optimisant ainsi la conception des expériences et l’identification des pistes prometteuses.
Cette approche pourrait s’étendre à d’autres domaines scientifiques, avec des versions spécialisées pour la physique, la chimie ou la biologie. Fait intéressant, les modèles plus petits (7 milliards de paramètres) se sont révélés aussi efficaces que les plus grands.
L’objectif n’est pas de remplacer les chercheurs mais de leur fournir un assistant capable d’analyser des volumes de données considérables, accélérant ainsi le processus de découverte scientifique. C’est un outil complémentaire qui aide à naviguer dans la complexité de la recherche moderne.
Source : https://www.nature.com/articles/s41562-024-02046-9
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