La vague d'IA de 2025 : diagnostics surhumains, IA multimodale et plus encore

Les derniers mois ont marqué un tournant majeur dans la recherche en intelligence artificielle. Les avancées récentes ne relèvent plus du simple progrès technique : elles ouvrent un nouveau chapitre du développement humain. Entre le système d’IA de Google, capable de surpasser les médecins, et la découverte que la biologie obéit aux mêmes lois d’échelle que les modèles de langage, mai et juin 2025 pourraient bien rester comme l’une des périodes les plus décisives de l’histoire de l’IA.

L’IA de Google surpasse les médecins

Une annonce révolutionnaire a été faite par Google Research et DeepMind. Leur système (AMIE) n’a pas seulement égalé les médecins dans le diagnostic médical — il les a littéralement surpassés. Une étude randomisée publiée dans Nature révèle qu’AMIE devance les médecins sur plusieurs critères d’évaluation notés par des spécialistes, notamment la précision du diagnostic.

Google a même doté AMIE de capacités visuelles. Le système peut analyser des images médicales comme des fichiers PDF de résultats d’examens ou des images de diagnostic.

« Notre étude a démontré qu’AMIE peut surpasser les médecins généralistes dans l’interprétation de données multimodales lors de consultations simulées par messagerie instantanée », rapportent Khaled Saab (Google DeepMind) et Jan Freyberg (Google Research). « Il a également obtenu de meilleurs résultats dans d’autres indicateurs clés de qualité de la consultation, comme la précision du diagnostic, la gestion clinique, et l’empathie. »

Il s’agit là d’un changement révolutionnaire en intelligence artificielle médicale, bien au-delà d’une simple évolution progressive.

 

La biologie entre dans l’ère de l’IA

Si cette percée médicale ne suffisait pas à vous enthousiasmer, Profluent Bio vient d’en ajouter une autre. Sa série de modèles ProGen3 a démontré ce que des chercheurs appellent des « lois d’échelle pour la science » — prouvant essentiellement que la conception des protéines suit les mêmes principes d’échelle qui ont rendu les modèles de langage si efficaces.

La recherche, publiée sur bioRxiv, montre que les modèles ProGen3 de grande taille génèrent de façon fiable des séquences protéiques plus valides et plus diverses. De la même manière que les modèles de langage gagnent en capacité de raisonnement complexe en grandissant, les modèles protéiques plus grands offrent une meilleure expression des protéines et sont plus faciles à ajuster.

Pourquoi cette découverte est-elle importante ? Les innovateurs peuvent désormais prédire l’amélioration de nos IA biologiques simplement en augmentant la puissance de calcul et les données. Selon une analyse, cela constitue une feuille de route pour améliorer de manière prévisible la conception de protéines — un changement de paradigme pour le développement de médicaments.

La course à l’IA multimodale s’accélère

Ces derniers mois, les géants de la tech se livrent une bataille acharnée pour prendre l’avantage dans le domaine de l’IA multimodale — une technologie capable de traiter simultanément plusieurs types de données (texte, audio, image, etc.). Début avril, Meta a dévoilé Llama 4 avec une architecture Mixture-of-Experts dotée d’une technologie de « fusion précoce » permettant de combiner images, textes et vidéos dans un même format. Plus récemment, Google a lancé Gemini 2.5 Pro, compatible avec des invites multimodales d’un million de jetons. De son côté, OpenAI a lancé ses modèles GPT-4.1, Mini et Nano à la mi-avril.

Il est remarquable de constater à quelle vitesse le traitement de longs contextes est passé du statut de fonctionnalité haut de gamme à celui de norme attendue. Ce que beaucoup jugeaient impossible il y a quelques mois est désormais standard dans l’ensemble du secteur.

L’essor de l’investissement suit les percées

De nombreuses avancées en recherche observées en 2025 ont déclenché une vague massive d’investissements. Safe Superintelligence, dirigée par l’ancien cofondateur d’OpenAI Ilya Sutskever, a levé 2 milliards de dollars pour une valorisation de 32 milliards. Thinking Machines Lab, fondée par l’ex-CTO d’OpenAI Mira Murati, a elle aussi levé 2 milliards pour une valorisation dépassant les 10 milliards.

Le marché a aussi vu plusieurs acquisitions en avril et mai. OpenAI aurait déboursé 3 milliards de dollars pour acquérir Windsurf (anciennement Codeium), une plateforme d’assistance au codage par IA. Infinite Reality a de son côté racheté Touchcast, une société d’IA agentique, pour 500 millions de dollars.

Quand les promesses de l’IA deviennent réalité

Les événements liés à l’intelligence artificielle en mai et juin 2025 représentent bien plus qu’un progrès incrémental — ils signalent un véritable tournant. Nous entrons dans une nouvelle phase où les systèmes d’IA peuvent s’attaquer à des problèmes concrets toujours plus complexes, dans la santé, la biotechnologie et bien au-delà.

Les prochains mois permettront de vérifier si cette révolution de l’IA tiendra ses promesses transformatrices dans l’ensemble des secteurs. D’après ce que nous avons observé jusqu’ici et rapporté dans Elektor ainsi que dans eeNews Europe, les perspectives s’annoncent particulièrement favorables.