Demis Hassabis a consacré une grande partie de sa vie à tenter de comprendre le fonctionnement de l'intelligence. Il l'a d'abord fait face à un échiquier, puis à travers les jeux vidéo et la neurosciences, et enfin avec une entreprise qui s'est retrouvée au cœur de la stratégie technologique de Google. Aujourd'hui, il est l'une des figures les plus importantes de la course mondiale pour développer des systèmes capables de penser et d'apprendre de manière de plus en plus sophistiquée.
Son histoire a commencé à Londres, où il est né en 1976. Fils d'un père gréco-chypriote et d'une mère singapourienne, il a appris à jouer aux échecs à l'âge de quatre ans et s'est rapidement distingué comme un joueur exceptionnel. Pendant son adolescence, il s'est également intéressé à la programmation et aux jeux vidéo, une combinaison qui finirait par définir sa carrière.
À 17 ans, il a commencé à travailler chez Bullfrog Productions, une entreprise britannique de jeux vidéo, où il a participé au développement de Theme Park. Cette expérience lui a permis de combiner deux de ses grands intérêts : les jeux de stratégie et l'informatique. Il a ensuite étudié les sciences informatiques à l'Université de Cambridge et a obtenu un doctorat en neurosciences cognitives à University College London.
Ce parcours est clé pour comprendre son projet. Hassabis ne s'est pas intéressé uniquement à fabriquer des ordinateurs plus rapides, mais à comprendre ce qui permet à une personne d'apprendre, de se souvenir, d'imaginer et de résoudre des problèmes. Son objectif a commencé par utiliser la technologie pour reproduire certaines de ces capacités.
DeepMind, l'entreprise qui a fini chez Google
En 2010, il a fondé à Londres DeepMind avec Shane Legg et Mustafa Suleyman. La société a commencé à développer des programmes capables d'apprendre à partir de l'expérience. Au lieu de leur indiquer exactement quoi faire dans chaque situation, ses chercheurs cherchaient à ce que les systèmes puissent tester différentes stratégies et apprendre lesquelles fonctionnaient le mieux.
L'un de ses premiers consistait à leur apprendre à jouer aux jeux vidéo. Les programmes recevaient l'information qui apparaissait à l'écran et, après de nombreuses parties, apprenaient quels mouvements leur permettaient d'obtenir de meilleurs résultats. C'était une démonstration simple, mais derrière se cachait une idée beaucoup plus ambitieuse : créer des machines capables d'apprendre par elles-mêmes.
Le projet a attiré l'attention de Google et en 2014, le géant technologique a acheté DeepMind. Hassabis est ainsi passé de la direction d'une petite entreprise britannique à la participation à l'un des plus grands paris de l'industrie technologique pour l'intelligence artificielle.
L'énorme capacité informatique de Google a permis d'accélérer les projets de DeepMind. Et l'un d'eux finirait par faire de Hassabis une figure connue bien au-delà du monde technologique.
La machine qui a surpris le monde en jouant au Go
En 2016, un programme de DeepMind appelé AlphaGo s'est affronté au Sud-Coréen Lee Sedol, l'un des meilleurs joueurs professionnels de Go au monde. Le jeu, originaire de Chine, a des règles simples mais une quantité énorme de mouvements possibles et pendant des années avait été considéré comme un défi particulièrement difficile pour les ordinateurs. AlphaGo a gagné quatre des cinq parties.
Le résultat fut important non seulement parce qu'une machine avait battu l'un des meilleurs joueurs du monde, mais aussi parce que le programme était capable de trouver des stratégies qui ont surpris les spécialistes eux-mêmes. L'ordinateur ne se contentait pas de répéter des coups écrits au préalable : il avait appris à jouer et trouvé ses propres solutions.
Pour Hassabis, cette victoire montrait que la technologie pouvait être utilisée pour quelque chose de bien plus important que gagner des parties. Si une machine pouvait apprendre à résoudre un problème aussi complexe, elle pouvait également aider les scientifiques à résoudre des problèmes qui avaient semblé trop difficiles pendant des décennies. Le prochain grand défi de DeepMind se situait justement dans le domaine scientifique.
AlphaFold y el Nobel de Química
L'un des grands problèmes de la biologie consiste à connaître comment une protéine s'organise. Les protéines sont fondamentales pour le fonctionnement de notre organisme et leur forme détermine, en grande partie, ce qu'elles peuvent faire. Savoir comment elles acquièrent cette structure est important pour comprendre les maladies et développer des médicaments.
Pendant des décennies, les scientifiques ont cherché des méthodes pour prédire ces structures. DeepMind a développé AlphaFold, un système capable d'utiliser l'intelligence artificielle pour prédire la forme tridimensionnelle des protéines à partir de leur composition. Cette avancée a été considérée comme révolutionnaire car elle a permis d'obtenir en peu de temps des informations qui auraient auparavant pu nécessiter des années de travail expérimental.
L'impact d'AlphaFold a valu à Hassabis et à son collègue John Jumper le Prix Nobel de Chimie en 2024, qu'ils ont partagé avec le scientifique américain David Baker. Cette reconnaissance a fait de Hassabis une figure inhabituelle dans l'industrie technologique : un entrepreneur et chercheur en intelligence artificielle distingué par l'un des plus grands prix scientifiques.
Cependant, AlphaFold a également montré quelque chose qui reste central dans sa vision : pour Hassabis, l'intelligence artificielle ne devrait pas servir uniquement à automatiser des tâches ou à répondre à des questions. Elle peut aussi devenir un outil pour découvrir des choses que les humains n'ont pas encore réussi à comprendre.
El hombre detrás de la inteligencia artificial de Google
L'apparition de ChatGPT à la fin de 2022 a changé le rythme de la concurrence technologique. Des millions de personnes ont commencé à utiliser des systèmes capables d'écrire des textes, de répondre à des questions, de générer des images et d'effectuer des tâches qui jusqu'alors semblaient réservées aux êtres humains.
Google a alors accéléré sa propre stratégie. En 2023, DeepMind s'est fusionné avec Google Brain, l'équipe de recherche en intelligence artificielle de la compagnie, et Google DeepMind est né. Hassabis est devenu le dirigeant de cette nouvelle organisation.
C'est de cette structure que Gemini a émergé, la famille de systèmes d'intelligence artificielle avec laquelle Google rivalise avec OpenAI, Anthropic et d'autres compagnies qui cherchent à mener la nouvelle étape de la technologie.
Cependant, Gemini n'est qu'une partie du projet de Hassabis. Son objectif va bien au-delà de la création d'un programme capable de converser avec une personne ou de l'aider à réaliser certaines tâches.
La recherche d'une intelligence supérieure
Hassabis s'intéresse particulièrement à ce que l'on appelle l'intelligence artificielle générale. Le concept peut sembler technique, mais l'idée est simple : il s'agit de développer des machines capables d'apprendre et de résoudre une grande variété de problèmes, au lieu d'être conçues pour une seule tâche.
En d'autres termes, un ordinateur qui non seulement puisse jouer au Go, reconnaître une image ou écrire un texte, mais qui puisse apprendre différentes activités et faire face à de nouveaux problèmes d'une manière beaucoup plus similaire à celle des humains.
Cet objectif ouvre une possibilité énorme et, en même temps, pose une question difficile. Si les machines deviennent meilleures que les êtres humains dans un nombre croissant de tâches, comment garantir qu'elles restent contrôlables ?
Hassabis soutient que l'intelligence artificielle peut aider à résoudre certains des grands problèmes de l'humanité, des maladies aux nouvelles découvertes scientifiques. Mais il reconnaît également que plus ces systèmes seront puissants, plus il sera important de comprendre leurs risques et d'établir des mécanismes pour les maintenir sous contrôle.
Cette contradiction est présente dans une grande partie de sa trajectoire. Le même homme qui a consacré des années à construire des machines capables d'apprendre met également en garde contre les conséquences de la création de systèmes pouvant devenir beaucoup plus intelligents que nous.
Le nouveau rôle de Hassabis chez Alphabet
Début août, Google a réorganisé la direction de son domaine d'intelligence artificielle et Hassabis a cessé d'occuper le poste de PDG de Google DeepMind. Son nouveau rôle est celui de président de l'organisation et de Chief Scientist d'Alphabet, tandis que Koray Kavukcuoglu a pris la direction exécutive.
Ce changement vise à permettre à Hassabis de consacrer plus de temps à la recherche et aux projets à long terme, en particulier au développement de systèmes toujours plus avancés et à la quête de l'intelligence générale artificielle.
À 50 ans, son parcours relie des mondes qui ont longtemps semblé séparés : les échecs, les jeux vidéo, les neurosciences, l'informatique et la recherche scientifique. Dans chacun d'eux apparaît la même préoccupation : comprendre comment fonctionne l'intelligence et découvrir jusqu'où peut aller une machine qui apprend.
Cette quête a conduit Hassabis des plateaux d'échecs de son enfance à la direction de l'un des domaines les plus importants de Google. Elle l'a également amené à développer des systèmes capables de vaincre des champions du monde et à utiliser l'intelligence artificielle pour résoudre un problème scientifique qui avait défié des générations de chercheurs.
Son prochain défi est beaucoup plus ambitieux. Hassabis souhaite contribuer à la construction de machines capables de surpasser de nombreuses capacités humaines. Et, en même temps, il devra aider à répondre à l'une des questions les plus difficiles posées par cette course : comment créer une technologie plus intelligente sans perdre le contrôle sur celle-ci.