Google a présenté un vaste aperçu des applications de l’intelligence artificielle qui, selon elle, commencent à avoir des effets concrets dans la santé, la prévision des catastrophes, l’éducation et les opportunités économiques, plutôt que de limiter le débat aux modèles conversationnels ou aux outils de productivité. L’entreprise affirme que ses technologies prennent actuellement en charge environ 300 langues parlées par 7 milliards de personnes, soit 86 % de la population mondiale, tandis qu’elle a lancé de nouvelles visualisations interactives dans AI & Economy ATLAS afin de suivre la manière dont les gens utilisent l’intelligence artificielle au travail et dans la vie quotidienne.
Le document, rédigé par James Manyika, vice-président senior de Google chargé de la recherche, des laboratoires, de la technologie et de la société, rassemble des résultats et des projets annoncés par l’entreprise à différentes périodes. Il s’agit donc davantage d’une lecture stratégique du bilan et des orientations de Google que de l’annonce d’un produit unique ou d’un nouveau résultat de recherche indépendant.
De la découverte des gènes au dépistage médical
Dans le domaine des sciences de la vie, Google affirme qu’AlphaGenome Atlas est désormais accessible aux chercheurs afin de cartographier l’effet attendu de chacune des 9 milliards de variations génétiques à une seule lettre dans le génome humain. L’entreprise inscrit cette initiative dans le prolongement des travaux d’AlphaFold, auquel elle attribue la prédiction de la structure de toutes les protéines connues de la science, soit 200 millions, ainsi que son utilisation par 4 millions de chercheurs dans 190 pays.
Google évoque également une étude sur le cancer du sein menée avec l’Imperial College London et le National Health Service britannique, dans laquelle l’intelligence artificielle aurait détecté 25 % des cancers d’intervalle qui n’étaient pas apparus sur les mammographies de 175 000 femmes. Elle présente aussi des outils de dépistage du cancer du poumon et du côlon ainsi que des mutations génétiques dans les cellules tumorales, en plus de l’analyse de plus de 25 000 radiographies thoraciques pour détecter la tuberculose sur 40 sites dans six pays. Concernant la rétinopathie diabétique, l’entreprise affirme que son modèle a contribué à plus de 1,15 million de dépistages dans le monde, avec un projet d’extension à 6 millions au cours de la prochaine décennie.
Prévision des catastrophes et des risques sanitaires
Google indique que les prévisions de la mousson en 2025 ont fourni des informations à 38 millions d’agriculteurs en Inde et que le service Flood Hub couvre les risques liés aux crues fluviales et aux inondations soudaines pour environ 2 milliards de personnes dans plus de 150 pays. Ses outils ont également contribué à prévoir les limites des incendies de forêt aux États-Unis et dans 33 autres pays, et ont diffusé des alertes de crise via Google Search à plus de 75 millions d’utilisateurs en 2025.
L’entreprise affirme que WeatherNext 3 fournit des prévisions de précipitations 50 % plus précises un jour ou davantage à l’avance, en intégrant des observations satellitaires et des prévisions haute résolution chaque heure, sans nécessiter d’importantes capacités de calcul intensif. Quant au Planetary Prediction Engine, il utilise des instructions en langage naturel pour prévoir des crises telles que les épidémies, les pénuries alimentaires et les risques climatiques. Selon les chiffres fournis, le système a identifié à l’avance 83 % des foyers émergents lors de l’épidémie d’Ebola en République démocratique du Congo et a doublé la précision des prévisions de sécurité alimentaire à l’échelle des régions locales au Nigeria.
Éducation, travail et langues
Google estime que des outils comme Guided Learning peuvent soutenir l’apprentissage personnalisé et lever les barrières linguistiques, tandis que les systèmes d’intelligence artificielle aident les enseignants dans la recherche, la préparation et les tâches administratives. Elle reconnaît toutefois les risques liés à la précision, à la sécurité et à la triche, ainsi qu’au recul de la pensée critique ou de l’apprentissage, et mentionne un partenariat avec ISTE+ASCD visant à proposer une formation à la culture de l’intelligence artificielle aux 6 millions d’enseignants des États-Unis.
Sur le plan économique, l’entreprise a lancé AI & Economy ATLAS afin de comprendre l’évolution de la nature du travail : certains emplois pourraient décliner, d’autres se développer, tandis que de nombreux métiers se transformeront à mesure que l’intelligence artificielle sera davantage utilisée comme assistant. Google affirme avoir consacré plus d’un milliard de dollars à l’échelle mondiale à des initiatives de formation et avoir aidé plus de 100 millions de personnes à acquérir des compétences numériques et des compétences en intelligence artificielle.
Pourquoi cette présentation est-elle importante ?
Le changement le plus important réside ici dans le passage de l’intelligence artificielle d’un modèle d’outil généraliste à une couche de prévision et d’analyse intervenant dans la santé, la gestion des crises et la recherche scientifique. Cependant, les chiffres fournis proviennent de Google elle-même, et le document ne donne pas suffisamment de détails sur la conception des études, les comparaisons statistiques ou les conditions d’approbation clinique et opérationnelle de chaque système. L’entreprise reconnaît également que les bénéfices ne sont pas garantis et qu’une utilisation responsable exige de traiter les risques d’utilisation abusive à des fins chimiques, biologiques, radiologiques et nucléaires, ainsi que le risque que les outils n’atteignent pas les communautés susceptibles d’en bénéficier.
Google affirme que l’extension de ces applications dépend de la coopération avec les universités, les laboratoires nationaux, les gouvernements, les organisations non gouvernementales et les partenaires locaux. Elle indique avoir versé plus d’un milliard de dollars à plus de 1 700 établissements de recherche dans le monde depuis 2006, mais les questions liées à la vérification indépendante, à la confidentialité et à la transférabilité des résultats entre les pays restent déterminantes avant de considérer ces modèles comme des solutions prêtes à être déployées à grande échelle.