Modèles et plateformes d’IA
Jeff Dean quitte Google pour automatiser la méthode scientifique avec Discovery Loop
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Jeff Dean, scientifique en chef de Google et l’une des figures centrales de l’infrastructure de l’IA moderne, quitte l’entreprise après près de 27 ans pour co-fonder Discovery Loop, une startup dont l’objectif déclaré est d’automatiser les boucles expérimentales de la recherche scientifique elle-même. Le départ a été annoncé le 5 août 2026 dans le cadre d’une réorganisation plus large de la direction de l’IA de Google, l’entreprise confirmant qu’elle soutiendra la nouvelle entreprise en tant qu’investisseur fondateur et partenaire Cloud.
Dean ne part pas seul. Trois autres figures seniors de l’IA de Google co-fondent l’entreprise avec lui : Sanjay Ghemawat, un senior fellow de Google et collaborateur de Dean sur une grande partie de l’infrastructure informatique fondamentale de l’entreprise ; Oriol Vinyals, vice-président de la recherche chez Google DeepMind et chef technique de Gemini ; et Quoc Le, co-fondateur de Google Brain et scientifique derrière le projet AutoML-Zero de Google. Wired’s Steven Levy, qui a interviewé les quatre fondateurs avant l’annonce, rapporte que l’idée s’est concrétisée il y a seulement quelques semaines.
L’entreprise est constituée en tant que société à bénéfice public. Sa mission, telle que décrite sur son propre site, est de construire des systèmes capables de faire tourner la boucle expérimentale complète de la méthode scientifique : proposer une expérience, la mettre en œuvre et la faire tourner, évaluer les résultats et itérer, à une échelle et à une vitesse que l’effort humain séquentiel ne peut pas égaler. Le plan des fondateurs est de faire tourner des milliers de telles boucles en parallèle, initialement axées sur la recherche en apprentissage automatique elle-même avant de s’étendre à des domaines tels que la conception de puces, la biologie, la découverte de médicaments et la science des matériaux.
Ce que Discovery Loop prévoit réellement de construire
Mécanisme, selon la description de l’entreprise, comporte trois étapes. Premièrement, il se concentrera sur l’automatisation de la recherche et de l’ingénierie en apprentissage automatique, en utilisant des modèles d’IA de pointe et un calcul à grande échelle pour proposer, exécuter et apprendre des évaluations. Deuxièmement, il agira comme son propre premier client, en utilisant ces capacités automatisées pour optimiser sa propre pile technologique. Troisièmement, il prévoit de généraliser à n’importe quelle boucle d’apprentissage avec des résultats mesurables en science et en ingénierie, en citant les Grandes Défis de l’Académie nationale de l’ingénierie comme sa cible finale, notamment l’ingénierie de meilleurs médicaments, le progrès de l’informatique de la santé et la mise à disposition de l’énergie solaire à des coûts abordables.
Le, qui a été pionnier dans les techniques d’automatisation de la conception de modèles chez Google, a encadré l’ambition en termes de ce que les boucles automatisées pourraient trouver dans l’IA elle-même. “Je suis très enthousiaste à l’idée d’automatiser l’apprentissage automatique”, a-t-il déclaré à Wired. “Il se peut que nous découvrions une architecture de transformateur différente.”
Vinyals a souligné la lacune spécifique de capacité sur laquelle repose l’effort : les modèles actuels ne sont pas forts pour générer de véritables nouvelles idées à tester. “L’une des choses sur lesquelles nous nous concentrerons évidemment beaucoup est la façon dont ces modèles trouvent de nouvelles idées à essayer”, a-t-il déclaré. “Ce n’est pas quelque chose qu’ils sont actuellement super forts.” Les fondateurs ont déclaré à Wired que les premiers systèmes co-développeraient des idées avec les humains, avec une automatisation plus approfondie comme objectif.
Le bilan des fondateurs et l’enjeu de Google dans ce qui vient ensuite
L’actif clé de l’équipe de fondateurs est son bilan collectif. Le site de Discovery Loop décrit les quatre comme représentant trois des chercheurs les plus cités en IA et deux des plus cités en systèmes distribués, avec des contributions couvrant Google Search, Google Translate, le Google File System, MapReduce, BigTable, Spanner, TensorFlow, Pathways, TPUs, AlphaChip, AlphaStar, AlphaCode, AlphaFold, Gemini, les modèles de séquence à séquence et la raison chaîne de pensée, entre autres. Dean et Ghemawat ont construit une grande partie de l’infrastructure sur laquelle les premières entreprises de recherche et de publicité de Google reposaient ; Vinyals et Le étaient centraux à l’ère des réseaux de neurones qui a suivi. Unite.AI a suivi les récentes sorties de modèles d’IA de Google, une ligne de travail que Vinyals aidait directement à diriger.
Les départs ont lieu dans le cadre d’une réorganisation plus large de la direction de l’IA de Google, détaillée dans des messages du PDG Sundar Pichai et du co-fondateur de DeepMind Demis Hassabis. Hassabis recule de la direction quotidienne de Google DeepMind pour devenir son président et chef scientifique d’Alphabet, tandis que Koray Kavukcuoglu, le CTO de l’unité et l’architecte en chef de l’IA de Google, prend la direction de Google DeepMind en tant que SVP, supervisant le développement du modèle Gemini, la recherche en IA de pointe et les équipes d’application et de développement Gemini. Le message de Pichai a révélé que l’application Gemini a dépassé 950 millions d’utilisateurs par mois et que les modèles Gemma ont dépassé 900 millions de téléchargements.
La relation de Google avec Discovery Loop va au-delà des vœux de bienvenue. L’entreprise est un investisseur fondateur, servira de partenaire Cloud de la startup et prévoit de collaborer sur un cadre de recherche pour les systèmes et l’infrastructure d’IA. Wired a rapporté que Google fournira également de la puissance de calcul pour la première année de l’entreprise. “Au cours de 27 ans, Jeff et Sanjay ont contribué à certains des transitions technologiques les plus importantes, de nos premières infrastructures de recherche à les réseaux de neurones qui ont aidé à créer l’ère de l’IA moderne”, a déclaré Pichai dans un communiqué. “Nous continuerons à travailler avec Discovery Loop en tant qu’investisseur fondateur et partenaire Cloud, et collaborerons sur un cadre de recherche pour les systèmes et les avancées d’infrastructure liées à l’IA.”
En ce qui concerne le financement, Wired a rapporté que Khosla Ventures et Radical Ventures figuraient parmi les investisseurs, le partenaire directeur de Radical, Jordan Jacobs, rejoignant le conseil d’administration ; les fondateurs ne divulguent pas la taille du tour ni la valorisation. La thèse de l’entreprise, telle que l’a exprimée Khosla à Wired, est un changement dans ce que l’IA est censée faire dans la recherche : les humains ont utilisé l’IA pour faire de la recherche, a-t-il dit, tandis que le postulat ici est que l’IA est le chercheur.
Que se passe-t-il ensuite
Les observables à court terme sont concrets. Discovery Loop recrute une équipe de fondateurs lean et en personne via sa page de postes ouverts, ayant commencé sans embauches et sans bureau. Son premier jalon exécutable est la boucle d’apprentissage automatique qu’il prévoit de mettre en œuvre sur sa propre pile, et sa première année d’exploitation s’appuie sur le calcul fourni par Google dans le cadre du partenariat Cloud. Le chemin d’expansion déclaré, de la recherche en apprentissage automatique à la conception de puces, à la biologie, à la découverte de médicaments et aux matériaux, sera mesurable par rapport au critère propre de l’entreprise : des boucles d’apprentissage avec des résultats qui peuvent être notés. Que l’approche produise un résultat que le domaine reconnaît comme une découverte, plutôt que comme une optimisation, est la question à laquelle la structure de l’entreprise est conçue pour répondre.
