Demis Hassabis

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Demis Hassabis
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Demis Hassabis (à gauche) avec Blaise Agüera y Arcas en 2014 à Londres lors d’un congrès de Wired.

Demis Hassabis (né le à Londres) est un entrepreneur et chercheur britannique en intelligence artificielle. Il est le directeur général de Google DeepMind, une entreprise qu’il a cofondée en 2010 et qui a été rachetée par Google en 2014[1]. Il a également cofondé Isomorphic Labs[2]. Il est co-lauréat avec John M. Jumper et David Baker du prix Nobel de chimie 2024[3] pour ses travaux sur la prédiction de la structure des protéines[4].

Il est aussi un ancien développeur de jeux vidéo, neuroscientifique et joueur de haut niveau dans de multiples disciplines dont les échecs[1].

Demosthenes Hassabis (Δημοσθένης Χασάμπης, Dimosthénis Khasámpis, en grec) dit Demis Hassabis (Ντέμης Χασάμπης, Ntémis Khasámpis) a un père d’ascendance chypriote grecque et sa mère est d’origine sino-singapourienne. Demis Hassabis a toujours vécu à Londres, dans les quartiers de North London, où il résidait encore en [5],[6].

Demis Hassabis est un jeune maître des échecs, noté 2 300 au classement Elo à 13 ans (en ). Il est alors parmi les meilleurs mondiaux de sa catégorie d’âge (moins de 14 ans) derrière Judit Polgár[7].

Demis Hassabis obtient son baccalauréat (A-levels) à 16 ans. Il termine ses études en 1997 au Queens’ College de Cambridge avec un Double First en informatique[8].

En 2009, il obtient, après une formation à l’University College de Londres supervisée par la professeur Eleanor Maguire, un doctorat dans le domaine des neurosciences cognitives. ll y étudie alors le cerveau humain afin de trouver de nouvelles inspirations pour la programmation d’intelligence artificielle.

Vie professionnelle

Débuts dans le jeu vidéo

Hassabis a débuté sur ZX Spectrum, puis sur Commodore Amiga, machine sur laquelle il développe son premier programme d’intelligence artificielle basée sur le jeu de société Othello[9]. À seulement seize ans, alors qu’il est étudiant, il rejoint le studio de production de jeux vidéo Bullfrog Productions à la suite d’un concours organisé par le magazine britannique Amiga Power[10]. Il a travaillé avec Peter Molyneux, notamment sur Syndicate (1993), puis sur Theme Park (1994)[11].

En 1998, à sa sortie de Cambridge, Hassabis fonde à Londres un studio de développement de jeux vidéo, Elixir Studios, maintenant fermé. À la tête d’un groupe de 60 employés, il signe des accords de production avec Vivendi Universal et Microsoft et est le concepteur exécutif de Republic: The Revolution et Evil Genius.

DeepMind et intelligence artificielle

En 2010, après son doctorat, il fonde DeepMind Technologies Ltd. avec Mustafa Suleyman et Shane Legg. Cette entreprise est spécialisée dans l’intelligence artificielle. En , DeepMind Technologies est vendue pour environ 400 000 000 £[12] à Google[13]. Après la vente, Hassabis travaille encore au sein de la société comme Vice President of Engineering, puis Chief Executive Officer. DeepMind Technologies est renommée DeepMind entre 2015 (date de la création d’Alphabet, conglomérat reprenant les activités de l’entreprise Google lors de la réorganisation de celle-ci). Puis, en 2023, DeepMind est fusionnée avec Google Brain (une équipe de recherche en apprentissage profond) et renommée Google DeepMind[14].

AlphaGo (2015)

En 2015, plusieurs années de recherche d’un projet mené par Hassabis[15] aboutissent à AlphaGo, programme informatique de DeepMind jouant au go. Celui-ci est la première intelligence artificielle à battre un joueur professionnel dans un match (5 à 0)[16]. Peu de temps après, le à Séoul, ce même programme réalise l’exploit de battre Lee Sedol, l'un des meilleurs joueur au monde, dans la première partie d’un match[16],[17], remporté finalement 4 à 1 par AlphaGo. En 2017, un nouveau logiciel, AlphaGo Zero, programmé pour développer des stratégies par apprentissage automatique (c’est-à-dire sans aucune information extérieure, juste en jouant contre lui-même), obtient encore de meilleurs résultats. Puis, plus tard dans l’année, en décembre, un troisième logiciel, AlphaZero se voit enseigner les règles des échecs et du shōgi et bat respectivement Stockfish (28 victoires, 72 parties nulles et 0 défaite sur un match de 100 parties) et Elmo (en) (90 victoires, 2 parties nulles et 8 défaites également sur 100 parties), pourtant considérés tous deux comme les meilleurs programmes au monde d’échecs et de shōgi (et nettement meilleurs à ces jeux que les meilleurs humains)[18].

AlphaFold (2018)

En , DeepMind dévoile AlphaFold, un outil de prédiction de la structure des protéines. « C’est notre premier investissement majeur en termes de ressources, financières et humaines, pour résoudre un problème scientifique, fondamental, très important et ancré dans la réalité » selon Hassabis[19]. AlphaFold remporte le même mois le 13e CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction (en)), un concours international biannuel créé en 1994 pour résoudre ce problème fondamental de la biologie moléculaire. Une avancée dans ce domaine permettrait de mieux comprendre le vivant et ainsi ouvrirait la porte à des avancées médicales[20]. Deux ans après, AlphaFold remporte également le 14e CASP, en .

IA appliquée aux jeux vidéo

Le , il est révélé que l’IA AlphaStar (en) a battu deux joueurs professionnels de StarCraft 2 le . Selon Hassabis, les techniques derrière AlphaStar doivent servir aux prévisions sur de très longues séquences telles que « les prévisions météorologiques et les modélisations du climat ». Contrairement aux échecs ou au go, cette IA doit faire des choix malgré une information incomplète, prendre des décisions en temps réel et non au tour par tour, faire de la gestion à plusieurs niveaux…[21]

En , le projet DeepMind sur le programme MuZero est rendu public. Ce programme apprend également les règles du jeu : il essaye des mouvements et ne reçoit comme seules informations que leur légalité et le résultat, intermédiaire ou final, de ses coups. MuZero peut jouer au go avec des performances comparables ou supérieures à celles d’AlphaGo, mais peut aussi jouer aux échecs, au shōgi, et aux jeux vidéo d’arcade Atari[22].

Pharmacologie

En , Demis Hassabis devient le premier directeur général d’Isomorphic Labs, filiale d’Alphabet ayant pour objectif de trouver des médicaments grâce à l’intelligence artificielle[2].

Prises de position

En 2023, Hassabis déclare que « réduire le risque d’extinction posé par l’IA devrait être une priorité mondiale aux côtés d’autres risques à l’échelle de la société, tels que les pandémies et la guerre nucléaire »[23]. Il considère cependant qu’une pause dans les progrès de l’IA serait très difficile à appliquer à l’échelle mondiale, et que les avantages potentiels de l’IA (par exemple pour la santé) justifient de continuer son développement. Il a affirmé qu’il y a un besoin urgent de recherches pour développer des tests permettant d’évaluer les capacités et la contrôlabilité des nouveaux modèles d’IA[24].

Joueur de haut niveau

Après s’être essayé avec succès aux échecs dans sa jeunesse, Demis Hassabis s’est testé à de nombreux autres jeux. Ainsi, il est également joueur de haut niveau au shōgi (8e et 7e au championnat national britannique respectivement en 1998 et 1999)[25], au poker (où il a participé à plusieurs reprises aux World Series of Poker)[26], à Diplomatie et dans des compétitions multi-ludiques.

À Diplomatie, ses meilleurs résultats en compétition sont une troisième place au championnat d’Europe de 2004 et la même année une victoire par équipes à la ManorCon (qui était cette année-là le classement sanctionnant le trophée par équipes du championnat du monde). Il a également participé cinq fois au championnat du monde : 68e en 1994, 21e en 2001, 6e en 2004, 4e en 2006 et 45e en 2017[27].

Lors des Mind Sports Olympiad (en), Demis Hassabis a été à cinq reprises champion du monde de Pentamind (1998, 1999, 2000, 2001 et 2003)[28] et deux fois champion du monde de Decamentathlon (2003 et 2004)[29],[30].

Dario De Toffoli (en), lui-même champion du monde de Pentamind en 2002 et 2012, a appelé Demis Hassabis le « Génie des jeux » ((it) « genio dei giochi »)[31].

Distinctions

En 2007, Science place des travaux de Demis Hassabis sur la connexion entre mémoire et imagination dans le top 10 (en neuvième position) des percées scientifiques de l’année[32]. En 2009, il est élu Fellow of the Royal Society of Arts (FRSA) pour son travail de game designer.

En 2013, il fait partie des cinquante noms de la Smart List de Wired, de personnalités sélectionnées par cinquante des plus brillants esprits du monde pour leur talent émergeant et leur capacité à façonner l’avenir. Hassabis était choisi par Peter Molyneux[33].

En , en tant que fondateur de DeepMind Technologies vendu quelques mois plus tôt à Google, l’Evening Standard de Londres place Demis Hassabis comme le troisième Londonien ayant le plus de pouvoir derrière George Osborne (alors chancelier de l’Échiquier) et Boris Johnson (maire de Londres)[34]. En , pour ses travaux novateurs autour de l’intelligence artificielle et des neurosciences, il reçoit le prix Mullard (en) de la Royal Society : ce prix récompense « les personnes dont le travail a le potentiel d’apporter une contribution à la prospérité nationale » et n’avait plus été attribué depuis cinq ans[35].

En 2015, il est listé en septième position (et comme premier Britannique) dans la liste du Financial Times du top 50 des entrepreneurs dans les nouvelles technologies en Europe[36].

En 2016, il reçoit la médaille d’argent de la Royal Academy of Engineering. En décembre de la même année, un an après l’avoir placé dans les personnes à suivre, Nature liste cette fois-ci Hassabis dans les Nature’s 10, les « dix personnes qui ont compté cette année » (Ten people who mattered this year)[37] et quelques jours plus tard, Science cite de nouveau des travaux de Demis Hassabis (à savoir AlphaGo) dans les percées scientifiques de l’année[38] (cette liste, contrairement à celle de 2007, ne comporte que neuf travaux et n’est pas ordonnée).

En 2017, Demis Hassabis est placé parmi les cent personnes les plus influentes au monde (Time 100) par le magazine américain Time[39]. Il l’est de nouveau en 2025[40]. En 2017, il est élu Fellow of the Royal Academy of Engineering (FREng)[41] et reçoit un Golden Plate Award dans le domaine Business décerné par l’American Academy of Achievement[42].

Le , il est promu commandeur de l’ordre de l’Empire britannique (CBE) pour « service à la science et à la technologie »[43]. En , il est élu Fellow of the Royal Society (FRS)[44] et il reçoit le titre de docteur ès sciences honoris causa (Honorary Degree of Doctor of Science) de l’Imperial College London en reconnaissance de sa contribution exceptionnelle dans le domaine de l’intelligence artificielle[45].

En 2020, Hassabis reçoit le prix Dan-David dans la catégorie « Futur » pour ses avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle[46]et en 2021 le prix Wiley (en), récompense en sciences biomédicales, pour ses études pionnières dans la prédiction des structures de protéines[47],[48], et la médaille de l’Institut de recherche industrielle[49].

En 2022, il reçoit le prix Princesse des Asturies dans la catégorie « Recherche scientifique et technique » pour son « modèle de réseau neuronal qui combine les capacités d’un réseau neuronal artificiel avec la puissance algorithmique d’un ordinateur programmable »[50]. En , il est annoncé qu’il reçoit avec John M. Jumper le prix des avancées capitales dans les sciences de la vie 2023 « pour avoir développé une méthode d'apprentissage profond en IA qui prédit rapidement et avec précision la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquence d’acides aminés » (AlphaFold)[51].

En , Hassabis est anobli en étant fait chevalier par le roi Charles III sur les recommandations du Premier ministre Rishi Sunak en raison de ses travaux sur l’intelligence artificielle[52].

Le , il reçoit le prix Nobel de chimie, conjointement avec son collaborateur John M. Jumper, pour leurs travaux d’intelligence artificielle permettant de prédire la structure tridimensionnelle des protéines et de produire de nouvelles protéines à des fins thérapeutiques[47].

Bibliographie

Notes et références

Liens externes

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