Depuis plus d’un siècle, les mathématiciens et physiciens se heurtent à la complexité inhérente au mouvement des fluides — que ce soit l’air autour d’une aile d’avion ou l’eau dans une canalisation. Ces systèmes sont régis par des équations extrêmement difficiles à résoudre, notamment à cause de leur comportement chaotique et de phénomènes comme la turbulence. Google DeepMind, laboratoire de recherche en intelligence artificielle fondé par Demis Hassabis, a récemment réalisé une percée majeure en utilisant des modèles d’IA spécialisés pour découvrir de nouveaux types de singularités instables dans trois équations fondamentales de la dynamique des fluides. Les singularités sont des points où les équations prédisent des valeurs infinies — comme une pression ou une vitesse illimitée — ce qui signifie que le modèle mathématique échoue à décrire la réalité physique. Bien que les singularités stables soient déjà connues, celles qui sont instables sont particulièrement rares et difficiles à identifier. Grâce à une approche innovante combinant apprentissage automatique et intégration explicite des structures mathématiques des équations dans les modèles d’IA, DeepMind a réussi à repérer de nouvelles familles de ces singularités instables avec une précision proche du niveau machine. Ces résultats ont été vérifiés formellement par des mathématiciens, confirmant leur validité. Cette découverte pourrait transformer notre compréhension de la turbulence, un phénomène central dans de nombreux domaines : conception aéronautique (réduction de la traînée), météorologie, circulation sanguine ou gestion de l’énergie. Selon Nora Woolley, étudiante en génie mécanique et dynamique des fluides à l’Université de Washington, cette avancée permettrait de mieux comprendre les régimes de turbidité — des états où les fluides sont dominés par l’inertie plutôt que par leurs propriétés physiques, rendant les prévisions très difficiles. « Maintenant que nous savons où les équations échouent, nous pouvons mieux définir leurs limites d’application », explique-t-elle. DeepMind souligne que cette recherche ouvre une nouvelle voie pour la recherche mathématique : l’IA ne remplace pas les scientifiques, mais devient un outil puissant pour explorer des problèmes autrefois inaccessibles. Cette percée illustre un usage véritablement stratégique de l’intelligence artificielle, loin des débats sur les générateurs de contenu ou les applications commerciales superficielles. Elle montre que l’IA peut contribuer à des avancées fondamentales dans des domaines critiques, avec des retombées concrètes pour la science et l’ingénierie. DeepMind, aujourd’hui intégré à Google, reste une référence mondiale dans l’IA fondamentale. Sous la direction de Demis Hassabis, ancien joueur d’échecs prodige et passionné de mathématiques, le laboratoire continue de pousser les frontières de la connaissance, prouvant que l’IA, bien utilisée, peut réellement transformer la science.