Au CERN, l’IA sera le moteur des futures découvertes

À quoi ressemble la quête du boson de Higgs au CERN? L’illustration ci-dessus est une représentation générée par ordinateur (CGI). © 2026 Shutterstock

Chaque seconde, le Grand collisionneur de hadrons (LHC) du CERN produit 40 millions de collisions de particules, soit bien plus de données qu’aucun ordinateur sur Terre ne pourrait stocker ou analyser. Les scientifiques du CERN laissent donc l’intelligence artificielle (IA) identifier pour eux les collisions qui pourraient mener à la prochaine grande découverte. Ce n’est qu’un exemple parmi les nombreuses façons dont l’IA pourrait transformer la recherche en physique des particules.

Au CERN, l’intelligence artificielle aide déjà les physiciens à trier les millions de collisions produites chaque seconde par le LHC. Une technologie qui pourrait transformer la recherche en physique des particules.

Alors que le CERN prévoit de construire un nouveau collisionneur, bien plus coûteux, pour remplacer le LHC dans les années 2040, les physiciennes et physiciens estiment que l’IA ne se contentera plus de traiter les données a posteriori: elle contribuera à la conception même de la machine, au choix de ses matériaux et définira les questions scientifiques auxquelles elle devra répondre.

Lorsque les scientifiques du laboratoire européen pour la physique des particules ont découvert le boson de Higgs en 2012, cette avancée a bouleversé notre compréhension de l’Univers. Le résultat couronnait quarante années de recherche et n’aurait pas été possible sans les algorithmes d’apprentissage automatique, qui étaient «en quelque sorte l’arrière-grand-père de ce que l’on appelle aujourd’hui l’IA», observe Maurizio Pierini, physicien au CERN.

Série: l’avenir du CERN

Les articles de cette série examinent où en est le plus grand laboratoire de physique des particules au monde dans ses ambitions scientifiques, ainsi que dans ses efforts pour demeurer un carrefour international dédié à la compréhension de notre Univers.

Aujourd’hui, les héritiers de ces algorithmes font leur apparition dans tous les domaines de la physique des particules. «Nous allons recourir de plus en plus à l’IA», affirme l’ancienne directrice du CERN, Fabiola Gianotti. Les physiciennes et physiciens, à l’instar des scientifiques d’autres disciplines, recourent à l’IA avant une expérience, pour la préparer, et après celle-ci, pour analyser les données. Mais, au CERN, les scientifiques poussent également cette technologie vers des horizons encore inexplorés. «Ce qui nous distingue, c’est que nous déployons également des algorithmes au cœur même de l’expérience, dans le cadre de la collecte des données proprement dite», explique Maurizio Pierini.

L’arrivée de ces nouveaux outils fondés sur l’IA coïncide avec une vaste modernisation des équipements du CERN. Dès cette année, le LHC entrera dans une phase de mise à niveau afin d’augmenter son taux de collisions, et donc le volume de données à traiter. Ensuite, le laboratoire doit finaliser la conception et obtenir l’autorisation pour un collisionneur, appelé FCC, qui remplacera le LHC dans les années 2040. Selon les physiciennes et physiciens du CERN interrogés pour cet article, l’IA pourrait jouer un rôle déterminant non seulement dans la recherche et l’analyse, mais aussi dans la conception du futur collisionneur, la maîtrise des coûts et l’attraction de nouveaux talents vers la physique des particules.

«Grâce à l’IA, tout se fera différemment: mieux, plus vite, avec des technologies plus avancées. L’IA nous aidera à répondre aux grandes questions qui demeurent ouvertes en physique des particules», indique Maria Spiropulu, physicienne des particules au California Institute of Technology et collaboratrice du CERN.

L’IA au service du boson de Higgs

La première utilisation de l’apprentissage automatique au CERN remonte à 1987. À l’époque, les scientifiques avaient mis au point un système capable de détecter les défaillances du Synchrotron à protons.

Par la suite, les scientifiques du CERN ont eu recours à un autre précurseur de l’IA pour exploiter le LHC. Dans cet accélérateur, les particules entrent en collision à des énergies pouvant atteindre 13’000 milliards d’électronvolts (TeV), générant 40 millions de collisions par seconde. Chaque collision laisse des traces enregistrées par des détecteurs entourant les points de collision. Le flux de données est si volumineux et si rapide qu’«aucune infrastructure informatique sur cette planète n’est capable de le traiter intégralement, relève Maurizio Pierini. Il faut filtrer les données et disposer d’un algorithme capable de déterminer ce qui est intéressant et ce qui ne l’est pas.»

C’est précisément cette approche qui a permis la chasse au boson de Higgs. Cette particule, parfois surnommée «particule de Dieu» parce qu’elle confère leur masse aux autres particules élémentaires, n’est produite que très rarement lors des collisions et n’existe qu’un instant infinitésimal. Les scientifiques savaient toutefois ce qu’ils recherchaient. Dès les années 1960, Peter Higgs avait prédit l’existence de ce boson en s’appuyant sur les connaissances de l’époque en physique des particules. Il ne restait plus qu’à retrouver sa signature au milieu d’un océan de données.

Pour ce faire, les scientifiques ont intégré des algorithmes d’apprentissage automatique au matériel du LHC et l’ont programmé pour rechercher des traces correspondant aux calculs de Peter Higgs. À partir des flux de données, la machine a sélectionné les cas les plus probables de production d’un boson de Higgs. Résultat, les algorithmes ont pu filtrer 1000 signaux par seconde, ouvrant la voie aux premières observations incontestables de la «particule de Dieu». «C’est pourquoi nous pouvons affirmer que l’IA a contribué à la découverte du boson de Higgs», souligne Maurizio Pierini.

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L’IA au service de l’inconnu

Malgré ce succès, Maurizio Pierini estimait que la technologie pouvait aller nettement plus loin. Son ambition était d’exploiter davantage les puces électroniques qui assurent le filtrage des données, en y intégrant des algorithmes plus rapides et plus puissants. L’obstacle est de taille: les composants électroniques des détecteurs du LHC disposent de ressources extrêmement limitées. «On ne peut pas y installer ChatGPT», résume le physicien.

Son équipe s’est donc tournée vers les réseaux de neurones, des modèles de calcul suffisamment compacts pour fonctionner sur un matériel très réduit, tout en exécutant des tâches complexes à très grande vitesse. Grâce à cette approche, les algorithmes du CERN peuvent désormais prendre leurs décisions en quelques nanosecondes. «Ces résultats nous ont ouvert un champ de possibilités entièrement nouveau», se félicite Maurizio Pierini.

Désormais, grâce aux réseaux de neurones intégrés au même matériel électronique, les scientifiques peuvent exécuter simultanément plusieurs algorithmes et analyser l’ensemble des données en temps réel. Maurizio Pierini entend mettre cette avancée au service de la détection de collisions qui s’écartent des schémas prédits par les théories existantes.

Cette approche, appelée «détection d’anomalies», s’apparente aux systèmes utilisés par les banques pour repérer les transactions frauduleuses par carte bancaire. Appliquée aux données du LHC, elle pourrait permettre d’identifier des événements inédits, des anomalies que les scientifiques ne savent pas encore qu’ils devraient rechercher. «C’est un moyen de découvrir l’inattendu!», s’exclame Maurizio Pierini.

Le physicien italien souligne ainsi que, depuis des décennies, la physique des particules s’est principalement attachée à confirmer ou à réfuter des théories élaborées de longue date. Son approche, appuyée par l’intelligence artificielle, pourrait permettre à la discipline de renouer avec l’essence même de la méthode scientifique: observer la nature avant de formuler de nouvelles questions, puis construire de nouvelles théories.

«L’IA peut certes améliorer nos recherches “sous le réverbère”, mais ce qui m’intéresse davantage, c’est un algorithme capable de regarder derrière mon dos», relate Maurizio Pierini. Cette nouvelle technologie, baptisée «trigger AI», a été testée sur le LHC et sera intégrée à sa future version modernisée ainsi qu’aux prochains collisionneurs.

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L’IA au cœur des collisionneurs de demain

À mesure que les algorithmes progressent, les scientifiques peuvent aussi les utiliser pour analyser les données avec une précision sans précédent après une expérience. Selon Maurizio Pierini, ces outils pourraient, dans certains cas, améliorer la précision des analyses d’un facteur de plusieurs centaines tout en permettant d’économiser des millions de francs.

Cette capacité sera déterminante pour identifier, parmi des millions d’événements similaires, les indices de phénomènes extrêmement rares et complexes. La production simultanée de deux bosons de Higgs en constitue un exemple emblématique. Observer un tel événement fournirait des informations précieuses sur la manière dont le champ de Higgs confère leur masse aux particules, «l’une des grandes inconnues de la physique des hautes énergies», pointe Maurizio Pierini. L’efficacité de l’analyse des données deviendra encore plus cruciale avec l’entrée en service du High-Luminosity LHC (HL-LHC), la version modernisée du collisionneur, qui produira cinq à six fois plus de données que l’installation actuelle.

L’intelligence artificielle jouera également un rôle majeur dans la conception des futurs accélérateurs, à commencer par le Future Circular Collider (FCC), appelé à succéder au LHC. «L’IA sera déterminante à toutes les étapes, de la conception des détecteurs à la conduite des expériences, en passant par les systèmes de surveillance», note Maria Spiropulu.

Par exemple, l’IA pourrait contribuer à la mise au point de nouveaux matériaux moins coûteux pour les aimants supraconducteurs, composants indispensables au fonctionnement d’un collisionneur. Les outils d’IA pourraient également transformer la conception des détecteurs. Aujourd’hui, les physiciennes et physiciens des particules s’appuient essentiellement sur leur expérience pour imaginer la prochaine génération de ces instruments. À l’avenir, en revanche, «les scientifiques demanderont à l’IA de concevoir entièrement les détecteurs, optimisés en fonction des objectifs scientifiques et des tâches qui leur seront confiées», déclare Maurizio Pierini.

Pour autant, un collisionneur restera indispensable pour produire les données expérimentales. «L’IA ne nous permettra pas de réaliser les expériences du FCC sans le FCC lui-même», rappelle le physicien.

Un domaine en déclin

Si l’IA prend en charge une part croissante des tâches les plus répétitives de la physique des particules, elle pourrait rendre la discipline plus attractive pour les jeunes chercheuses et chercheurs, selon Maurizio Pierini. Ces nouvelles technologies devraient également faire émerger des métiers inédits, centrés sur les applications les plus avancées de l’intelligence artificielle.

Et si le nombre de physiciennes et physiciens des particules devait continuer de diminuer, l’IA permettrait aux scientifiques de relever malgré tout des défis scientifiques toujours plus ambitieux. «Chaque chercheur et chercheuse verra ses capacités renforcées par des agents ou des outils d’IA», affirme Maurizio Pierini. Avant de conclure: «D’une manière ou d’une autre, l’IA permettra à notre discipline de continuer d’avancer.»

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Texte original en anglais relu et vérifié par Veronica De Vore, traduit en français par Zélie Schaller/dbu