Les prouesses technologiques du machine learning font naître des états d'âme chez les physiciens. Face à ce qui constitue une rupture dans un paradigme établi, d'aucuns perçoivent que la certitude scientifique va laisser place à une ère plus probabiliste, où le subjectif supplantera l'objectif. Si la recherche en physique gagne un temps précieux tant en efficacité qu'en analyse, que reste-t-il de la théorie construite à grands coups de « comment » et de « pourquoi » par l'Homme si l'intelligence artificielle résout le problème ?

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    Depuis GaliléeGalilée, la recherche en physiquephysique suivait une procédure bien balisée, structurée par trois préceptes : observation des phénomènes naturels, conceptualisation d'une loi les sous-tendant, vérification des prédictions qui en découlent.

    Cette démarche a porté de multiples fruits et nous connaissons aujourd'hui en détail les lois qui s'appliquent au monde entre l'échelle des particules élémentairesparticules élémentaires et celle de l'universunivers global. La méthode qui s'est magistralement développée pendant les quatre derniers siècles s'appuie sur la loi de causalité et suit la démarche réductionniste de Descartes : devant un problème, il faut le décomposer en autant d'étapes permettant de construire des suites simples de raisonnement. À chaque étape, le déterminisme s'applique. Si l'on ne trouve pas d'enchaînement causal, c'est parce qu'on n'a pas réduit suffisamment le problème. Cette démarche s'accorde avec le principe de parcimonie d’Occam, selon lequel il faut choisir l'explication la plus simple pour comprendre la nature, la complexité n'étant qu'une solution de dernier recours.

    Aujourd'hui, ce paradigme se...
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