Les chercheurs étendent l'IA JEPA de LeCun en un modèle universel du monde fonctionnant de la physique à la biologie
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Des chercheurs ont étendu l'architecture JEPA de Yann LeCun pour créer un modèle universel appelé JEPA-Anything, capable d'opérer dans des domaines variés tels que la physique, la biologie et la robotique. Contrairement aux versions standard qui canalisent les prédictions vers une seule sortie, cette nouvelle approche divise les états futurs en plusieurs prédictions partielles gérées par des modules distincts afin de capturer des motifs spécifiques. L'équipe a démontré des améliorations significatives dans les systèmes dynamiques, réduisant l'erreur de prédiction de 35 % dans des environnements simplifiés et la divisant presque par deux sur les benchmarks de dynamique des fluides. Dans le domaine biologique, le modèle a analysé l'activité génique et les niveaux de protéines pour identifier un candidat prometteur au traitement du cancer du foie, combinant l'IL-18 avec un blocage du CD73. Des tests en laboratoire sur des organoïdes et des souris ont confirmé que cette combinaison éliminait davantage de cellules tumorales et activait plus efficacement les réponses immunitaires que chaque composant pris isolément. De plus, le modèle a réussi à redécouvrir la troisième loi de Kepler sur le mouvement planétaire à partir de données orbitales simulées, sans qu'on lui fournisse de constantes physiques. Bien que les résultats soient prometteurs, les auteurs mettent en garde : la séparation des facteurs appris n'implique pas nécessairement de véritables relations causales. Cette étude souligne le potentiel des agents d'intelligence artificielle pour proposer et classer des expériences ; le code et les modèles sont désormais disponibles publiquement pour la recherche.
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