Trois Prix Nobel En Deux Ans : La Recherche Scientifique À Long Terme d'Alphabet Renforce Sa Force Et Son Ambition, Portée Par l'IA Et l'informatique quantique.
En octobre 2025, l'annonce du prix Nobel de physique a été une grande nouvelle pour la communauté scientifique et technologique mondiale : l'Académie royale des sciences de Suède a décerné cet honneur à trois physiciens, John Clarke, Michel Devoret et John Martinis, en reconnaissance de leurs contributions pionnières dans le domaine de la mécanique quantique. Leur découverte de l'effet tunnel quantique macroscopique et de la quantification des niveaux d'énergie dans les circuits a posé les bases théoriques solides de l'informatique quantique moderne.
Lorsque le monde extérieur se concentre sur les lauréats, il est facile de constater que deux d'entre eux entretiennent des liens étroits avec Google. Michel Devoret était alors le scientifique en chef du laboratoire d'IA quantique de Google et a longtemps dirigé la recherche et le développement matériels du laboratoire ; John Martinis, responsable de l'équipe matérielle du laboratoire depuis de nombreuses années, est un acteur clé de la promotion des avancées technologiques de Google en informatique quantique.
Cette connexion a rapidement fait sensation dans l'industrie, et le PDG de Google, Sundar Pichai, s'est immédiatement exprimé sur la plateforme X.Il ne pouvait cacher sa fierté dans ses paroles : « Je me sens très chanceux de travailler pour une entreprise qui a produit trois lauréats du prix Nobel et cinq lauréats en deux ans. »Cette courte phrase n'est pas seulement un hommage au vainqueur, mais ramène également sa société mère Alphabet sur le devant de la scène.
Alphabet, qui avait déjà remporté deux prix Nobel en 2024 pour ses avancées révolutionnaires en IA, s'enrichit aujourd'hui d'une nouvelle distinction dans le domaine de l'informatique quantique. Ce cap des « trois prix et cinq lauréats en deux ans » n'est pas une accumulation fortuite de distinctions, mais plutôt l'aboutissement de décennies de recherche et développement pour ce géant de la technologie. Chaque prix Nobel témoigne concrètement des prouesses scientifiques d'Alphabet. De ses ambitions d'exploration scientifique, longtemps latentes, à sa force scientifique certifiée Nobel, en passant par son cadre de recherche stratégique, le monde extérieur s'intéresse au paysage de la recherche qui se cache derrière.
Ambitions de recherche : un double pari sur l'IA et le quantique
Les ambitions scientifiques d'Alphabet ont été révélées pour la première fois en 2010. Depuis sa création, Google X, surnommé son « usine à rêves », a rassemblé un groupe diversifié et talentueux d'ingénieurs et de scientifiques, leur garantissant une indépendance décisionnelle et un soutien financier substantiel. Les scientifiques peuvent y mener des expériences audacieuses et non conventionnelles, et même si les chances de succès sont faibles, ils bénéficieront d'un généreux soutien financier et matériel de la part de l'entreprise. L'ancien directeur de Google X, Astro Teller, a déclaré dans Bloomberg Businessweek en avril 2013 :L’idée de « le faire sans limites » est devenue le slogan de Google X.
2011 a été l’âge d’or du développement informatique rapide.Google Brain a commencé son exploration de pointe dans les domaines de l’informatique et de l’IA.Il a créé DistBelief, un système propriétaire d'apprentissage automatique basé sur des réseaux neuronaux d'apprentissage profond, et a combiné la recherche ouverte en apprentissage automatique avec des systèmes d'information et des ressources de calcul à grande échelle. Des outils comme TensorFlow ont rendu les réseaux neuronaux accessibles au public. Son architecture Transformer a fait de l'apprentissage profond un concept académique devenu un sujet d'actualité mondiale, devenant la pierre angulaire technologique des grands modèles linguistiques actuels.
En janvier 2014, Google a acquis DeepMind, un laboratoire d'IA londonien peu connu, pour environ 500 millions de dollars. Cette transaction a soulevé des questions à l'époque. L'entreprise n'avait que trois ans et ne disposait ni de produits matures ni d'un modèle de rentabilité clair. L'ancien PDG de Google, Larry Page, avait été impressionné par les capacités de recherche de son fondateur, Demis Hassabis. À l'époque,Ce scientifique, qui a déjà remporté le titre de maître d'échecs, croit fermement que « l'IA résoudra les problèmes les plus difficiles de l'humanité ».
Depuis, le laboratoire a formé une structure R&D « double moteur » avec Google Brain.
En 2017, le laboratoire a réalisé une avancée décisive : l'équipe DeepMind, responsable du développement du logiciel d'IA de Go, AlphaGo Zero, a développé une version du programme n'utilisant aucune donnée humaine et surpassant toutes les versions précédentes ayant vaincu des humains. Tirant les leçons de ses propres expériences, AlphaGo Zero a surpassé AlphaGo Lee avec un score de 100-0 en seulement trois jours. Il a atteint le niveau AlphaGo Master en seulement 21 jours et a surpassé toutes les versions précédentes en 40 jours.
Depuis, DeepMind n'a cessé d'élargir son champ de recherche et de se lancer dans des recherches de pointe dans de multiples domaines. Son principal objectif est l'exploration de l'intelligence artificielle générale (IAG), les avancées technologiques en matière d'apprentissage par renforcement, ainsi que les sciences de la vie et les sciences fondamentales basées sur l'IA. L'entreprise a constamment repoussé les limites de la technologie et de ses applications, franchissant une série d'étapes importantes :
Dans les domaines de l'intelligence générale et de l'IA de jeu,AlphaZero, sorti en 2018, a réalisé une percée dans toutes les catégories d'échecs ; MuZero, lancé fin 2020, a encore élargi les limites de ses capacités, non seulement en maintenant son avantage dans les jeux d'échecs traditionnels, mais également en démontrant des performances surhumaines dans 57 jeux Atari différents.
Le domaine des sciences de la vie est une référence pour la mise en œuvre de la technologie DeepMind. En 2020, AlphaFold2 a remporté le 14e Concours de Prédiction de Structure des Protéines (CASP), résolvant ainsi le problème du repliement des protéines qui a perturbé la biologie pendant un demi-siècle. En 2021, l'équipe a publié la base de données structurales AlphaFold, qui contient les structures prédites de 200 millions de protéines et est accessible gratuitement à la communauté scientifique mondiale.
En sciences fondamentales,DeepMind continue d'explorer la valeur interdisciplinaire de l'IA. En février 2022, l'équipe a publié deux réalisations majeures : AlphaCode, basé sur l'architecture Transformer, produit des programmes informatiques d'une qualité comparable à celle des développeurs humains, atteignant des performances de niveau intermédiaire supérieur lors des compétitions de programmation ; et DeepMind a appliqué avec succès l'IA à la fusion nucléaire contrôlée, améliorant la précision de simulation de la forme du plasma de 65% et permettant le contrôle du plasma de fusion nucléaire à l'intérieur d'un tokamak.
En 2023, Google a continué d'accélérer ses travaux sur l'intelligence artificielle en réponse à ChatGPT d'OpenAI.Annonce de la fusion de DeepMind et de la division Google Brain de Google AI,Google DeepMind a été créé pour concentrer les ressources sur la construction de grands modèles pour concurrencer GPT-4.
« Intégrer les ressources de recherche en IA dispersées, accélérer le développement de grands modèles et éviter le gaspillage de ressources causé par la concurrence interne. »Dans le cadre de cette logique de croissance fondamentale, l'équipe a intégré la plate-forme informatique à grande échelle de Brain, l'infrastructure de formation TPU et l'expérience de modélisation en langage naturel pour compléter le système d'apprentissage par renforcement et d'intelligence multimodale de DeepMind.
Sous la direction de Demis Hassabis, la nouvelle équipe a rapidement concentré ses ressources sur le développement de la série de modèles Gemini. Gemini 1 a démontré des performances exceptionnelles dans des tâches multimodales telles que le langage, les images et le code. Les versions suivantes, Gemini 1.5 Pro et Gemini 2.5 Ultra, ont réalisé des avancées majeures dans la compréhension de contextes longs, le raisonnement multimodal et l'invocation d'outils, prenant en charge des longueurs de contexte supérieures à 10 millions de jetons et surpassant les performances des modèles similaires du secteur.
Parallèlement, DeepMind n'a pas ralenti son exploration scientifique. AlphaFold 3, lancé en 2024, a étendu ses capacités de prédiction des protéines à l'ARN, à l'ADN, aux ligands et aux interactions entre composés, permettant à l'IA de jouer un rôle de plus en plus important dans le développement de médicaments et la simulation moléculaire. En 2024, les membres de l'équipe DeepMind ont reçu le prix Nobel de chimie pour leurs contributions exceptionnelles à la prédiction de la structure des protéines et aux progrès de l'IA en sciences fondamentales.
en même temps,La disposition de l’alphabet dans le domaine de l’informatique quantique est plus visionnaire.
En 2014, Google a recruté John Martinis, professeur de physique à l'Université de Californie à Santa Barbara. Ce doctorant de Berkeley était supervisé par John Clarke, co-lauréat du prix Nobel 2025. En 2019, l'équipe de Martinis a utilisé un processeur Sycamore de 53 qubits pour réaliser un calcul qui aurait pris 10 000 ans à un supercalculateur classique, atteignant ainsi pour la première fois la « suprématie quantique ». Malgré le scepticisme généralisé de l'époque, Alphabet a continué d'investir massivement.Rien qu’en 2024, 1,2 milliard de dollars de financement en R&D seront investis dans le laboratoire d’IA quantique.
Michel Devoret, qui supervise désormais le développement matériel du laboratoire, est un acteur clé de cette longue bataille. Le phénomène d'effet tunnel quantique macroscopique découvert par ce scientifique français dans les années 1980, en collaboration avec Martinis, a posé les bases théoriques des qubits supraconducteurs. L'architecture de qubits supraconducteurs Transmon, dont il a dirigé le développement, est aujourd'hui devenue la norme pour les entreprises d'informatique quantique du monde entier.
La force de la recherche scientifique : le prix Nobel « trois prix et cinq lauréats en deux ans »
Les ambitions d'Alphabet ne sont certes pas irréalistes, mais sont à la hauteur de ses prouesses scientifiques. Celles-ci se reflètent principalement dans sa capacité à relever des défis scientifiques de pointe. En seulement deux ans, l'entreprise a réalisé des avancées majeures en IA et en informatique quantique. Cette reconnaissance par le prix Nobel témoigne une fois de plus de la profondeur et de la pertinence de ses recherches.
Les avancées récompensées par le prix Nobel de chimie 2024 illustrent parfaitement la contribution de l'IA à la science. Le projet AlphaFold2, dirigé par Demis Hassabis, PDG de DeepMind, et John Jumper, chercheur principal, a résolu le défi de la prédiction de la structure des protéines qui ronge la biologie depuis un demi-siècle. Alors que les méthodes traditionnelles peuvent prendre plus d'un an et coûter des centaines de milliers de dollars pour résoudre une seule structure protéique, AlphaFold2 permet des prédictions précises en quelques minutes, basées uniquement sur les séquences d'acides aminés. Son avancée majeure réside dans la recherche d'un équilibre optimal entre données, puissance de calcul et algorithmes : en utilisant seulement 128 cœurs TPU V3 pendant deux semaines d'entraînement, il a atteint une précision bien supérieure à celle des techniques traditionnelles.
Selon la base de données AlphaFold,En 2025, AlphaFold avait prédit plus de 200 millions de structures protéiques.Il est utilisé par plus de 3 millions de personnes dans plus de 190 pays, avec 36 000 citations académiques à lui seul, accélérant directement le développement de l'ensemble du domaine de la biologie structurale par 5%-10%.
Geoffrey Hinton, ancien membre principal de Google Brain, a également remporté le prix de physique la même année.Hinton, surnommé le « père de l'apprentissage profond », a proposé la machine de Boltzmann et l'algorithme de rétropropagation. Les machines de Boltzmann peuvent être utilisées pour la classification d'images ou pour générer de nouveaux échantillons similaires aux données d'entraînement. Elles apprennent également à identifier des éléments caractéristiques dans des types de données spécifiques, devenant ainsi le cadre sous-jacent de l'IA moderne. De plus, Hinton a utilisé des outils de physique statistique pour entraîner les machines à reconnaître les schémas les plus probables en cours d'exécution.
Le prix Nobel 2025 dans le domaine de la physique quantique souligne la profonde accumulation d'Alphabet dans la recherche en physique fondamentale.
Les recherches de Michel Devoret, actuel responsable scientifique du matériel au laboratoire d'IA quantique de Google, et de John Martinis, ancien responsable de l'équipe matériel, ont démontré l'effet tunnel quantique et la quantification de l'énergie dans des circuits supraconducteurs macroscopiques, prouvant ainsi que les propriétés quantiques peuvent persister de manière fiable dans des systèmes visibles à l'œil nu. Cette découverte, loin d'être une curiosité théorique confinée à un laboratoire, est la pierre angulaire de l'informatique quantique supraconductrice. La structure « sandwich » à jonction Josephson, conçue par le duo, est désormais largement utilisée dans les circuits supraconducteurs.
Le système AlphaQubit, lancé en 2024, intègre en profondeur l’IA et la technologie quantique.Les tests effectués sur le processeur quantique Sycamore de Google ont montré qu'AlphaQubit réduisait l'erreur de 6% par rapport à la méthode du réseau tenseur et de 30% par rapport au décodeur de correspondance de corrélation largement utilisé, éliminant ainsi un obstacle clé au développement d'ordinateurs quantiques tolérants aux pannes.
Au-delà des domaines récompensés par le prix Nobel, Alphabet continue d'explorer de nombreux domaines, notamment la recherche de pointe en intelligence artificielle, informatique quantique, biomédecine, robotique, durabilité environnementale et médecine de précision. Ses filiales, Google DeepMind, se concentrent sur l'IA générale et les algorithmes fondamentaux, Verily sur les données de santé et les technologies médicales, Isomorphic Labs sur l'accélération de la découverte de médicaments grâce à l'IA, et X Labs sur l'agriculture, l'énergie, le changement climatique et les projets ambitieux. Ce système de recherche interdisciplinaire et multicouche a fait d'Alphabet l'une des forces de recherche les plus systématiques et les plus durables de l'écosystème mondial de l'innovation technologique.
Exemple de projet de recherche alphabétique. Source : x.company
Soutien à la recherche scientifique : une architecture sous-jacente trinitaire
L'émergence massive de résultats récompensés par le prix Nobel est le fruit du système de recherche scientifique « financement, talents et transformation » mis en place par Alphabet. Ce système garantit non seulement la libre croissance de la recherche fondamentale, mais aussi la mise en œuvre efficace des avancées technologiques.
En termes d’investissement financier, Alphabet a démontré son engagement à long terme dans la recherche fondamentale.
Selon le rapport financier du deuxième trimestre d'Alphabet, ses dépenses d'investissement en 2025 ont été augmentées de la prévision initiale de 75 milliards de dollars à 85 milliards de dollars.Sur ce montant, plus de 3 milliards de dollars ont été consacrés à la recherche sur les infrastructures d’IA.Ce chiffre devrait encore augmenter d'ici 2026. Cet investissement massif n'est pas une tendance à court terme, mais plutôt un déploiement stratégique parfaitement aligné sur le cycle de la recherche scientifique. Le Quantum AI Lab n'a généré aucun revenu direct pendant huit années consécutives depuis sa création en 2016, et pourtant, il a reçu plus d'un milliard de dollars de financement annuel. La division Sciences de la vie de Verily continue d'investir malgré des pertes d'exploitation annuelles de plusieurs milliards de dollars. Ce soutien solide à la recherche est le fondement de ses solides capacités de recherche scientifique.
Par ailleurs, la stratégie de gestion des talents d'Alphabet est le moteur essentiel de son système de recherche. Afin de garantir un approvisionnement régulier en chercheurs talentueux, Alphabet a également investi massivement dans la formation et le développement des talents.
En 2025,Google s'est engagé à investir 1 milliard de dollars au cours des trois prochaines années pour soutenir l'éducation et la formation en IA à travers les États-Unis.L'initiative a déjà attiré plus de 100 universités participantes, proposant des cours et des formations professionnelles gratuits en IA à ses membres. Cela permet non seulement à Alphabet de recruter les meilleurs talents au sein de l'écosystème mondial de la recherche en IA, mais aussi de soutenir la recherche future grâce à l'éducation.
L'intégration en boucle fermée de l'industrie, du monde universitaire et de la recherche par Alphabet lui a permis de transformer ses prouesses scientifiques en avantage concurrentiel. S'appuyant sur le succès des Bell Labs, l'entreprise a établi une chaîne complète « découverte scientifique – invention technologique – innovation produit ». AlphaFold2, des avancées algorithmiques fondamentales à la publication d'une base de données open source, est devenu en seulement deux ans un outil standard pour la recherche mondiale en sciences de la vie, donnant naissance à des applications innovantes inattendues telles que l'« ingénierie des protéines ». La recherche fondamentale dans le domaine quantique a été directement traduite en brevets pour le processeur Sycamore et les services d'informatique quantique de Google Cloud, formant un cercle vertueux « avancée académique – protection par brevet – mise en œuvre commerciale ». Cette transformation va au-delà de la simple monétisation technologique ; elle amplifie la valeur de la recherche grâce à une stratégie open source. Le code open source et la publication d'une base de données de 200 millions de structures protéiques pour AlphaFold2 semblent renoncer aux profits à court terme, mais ont gagné la confiance de la communauté scientifique mondiale, générant en fin de compte une réelle valeur dans des domaines tels que la découverte et le développement de médicaments, et alimentant en fin de compte l'activité d'IA médicale de l'entreprise.
* Bell Labs : Nokia Bell Labs, une société américaine de R&D industrielle appartenant à Nokia, a remporté 11 prix Nobel et 5 prix Turing
Stratégie de recherche : la technologie et le modèle remodèlent le paradigme de la recherche industrielle
Le cap des « trois prix et cinq lauréats en deux ans » ne résume pas seulement les réalisations passées, mais préfigure également le potentiel futur des capacités de recherche scientifique d'Alphabet. Son exploration des technologies et des paradigmes de la recherche scientifique redéfinit les normes opérationnelles de la prochaine génération de recherche scientifique industrielle.
Dans la filière technologique,Alphabet a construit une matrice de recherche scientifique tridimensionnelle « IA+Quantique+Sciences de la vie ».
Dans le domaine de l'IA, en plus de la série AlphaFold, Google DeepMind continue de faire des percées dans l'apprentissage par renforcement, les modèles multimodaux et d'autres domaines, et ses modèles de recherche et développement de base évoluent d'un usage spécifique à un usage général ; dans le domaine de l'informatique quantique, l'équipe Quantum AI construit un ordinateur avec 1 million de bits quantiques et prévoit de construire un ordinateur quantique de plusieurs milliards de dollars et de le commercialiser officiellement d'ici 2029 ; dans le domaine des sciences de la vie, les lentilles de contact intelligentes de Verily sont entrées dans les essais cliniques et peuvent surveiller la glycémie en temps réel, formant un écosystème d'applications qui complète AlphaFold2.
Cette disposition à plusieurs voies a formé un effet de synergie technologique : la technologie de l'IA améliore l'efficacité de la détection des erreurs quantiques, l'informatique quantique peut accélérer la formation des modèles d'IA à l'avenir et les scénarios d'application des sciences de la vie fournissent un terrain pour la mise en œuvre et la vérification des deux premiers.
Plus profondément, Alphabet redéfinit le paradigme de la recherche industrielle. Contrairement aux Bell Labs, dont le financement reposait sur une seule entreprise, Alphabet a bâti trois piliers majeurs de trésorerie : la publicité, le cloud computing et le matériel informatique. 40% de ses dépenses d'investissement en 2025 proviendront d'activités non publicitaires. Ce modèle de financement diversifié renforce la résilience de la recherche fondamentale. En termes de culture de la recherche, il rompt avec la perception traditionnelle du « clivage académique-commercial » : les scientifiques peuvent publier librement et participer à des échanges académiques, tout en garantissant des retombées commerciales grâce au développement de portefeuilles de brevets et au transfert de technologie. Le développement open source d'AlphaFold2 et les ventes commerciales de la puissance de calcul de Google Cloud forment un équilibre parfait. Ce changement de paradigme a attiré une concentration mondiale des ressources de recherche scientifique, faisant progressivement du pays un « berceau du prix Nobel » comparable aux Bell Labs. L'intégration profonde de l'IA et de l'informatique quantique a le potentiel de donner naissance à des technologies de rupture qui surpassent les transistors et les lasers.
Il est indéniable que le parcours de recherche d'Alphabet se heurte à des difficultés. Cet investissement massif de 85 milliards de dollars a suscité des inquiétudes chez certains investisseurs quant aux rendements à court terme, entraînant une chute de 71 % du cours de l'action en une seule journée après l'annonce d'une augmentation de capital en février 2025. De plus, l'augmentation des investissements dans l'IA par des concurrents comme Meta et Amazon a intensifié la concurrence pour attirer les talents. Cependant, comme l'observe Demis Hassabis, « les avancées scientifiques ne sont jamais linéaires ; elles surviennent par à-coups après un investissement soutenu. »
De sa restructuration organisationnelle en 2015 à son troisième prix Nobel consécutif en 2025, Alphabet a passé la dernière décennie à prouver que la recherche scientifique fondamentale n'est plus l'apanage des institutions universitaires. Alors que l'équipe de Michel Devoret débogue les dernières puces supraconductrices et que les scientifiques de DeepMind forment la prochaine génération d'IA polyvalente, l'histoire de la recherche du géant technologique vient peut-être d'entamer son chapitre le plus passionnant.
Articles de référence :
1.https://wallstreetcn.com/articles/3751755?
2.https://www.bloomberg.com/news/articles/2013-05-22/inside-googles-secret-lab
3.https://www.ebi.ac.uk/about/news/technology-and-innovation/google-deepmind-partnership-renewal/
4.https://thequantuminsider.com/2024/11/20/ai-power-for-quantum-errors-google-develops-alphaqubit-to-identify-correct-quantum-errors/
5.https://www.mittrchina.com/news/detail/12241