Mardi 3 octobre, jour où le prix Nobel de physique est attribué, la France lance l’année de la physique. Le Commissariat à l’énergie atomique, le CNRS, France Universités, le ministère de l’éducation nationale et la Société française de physique proposeront diverses initiatives pour « promouvoir une image attractive de la discipline ». Au programme, des journées d’immersion dans des laboratoires pour des enseignants, la sortie d’un livre, le 26 octobre (Etonnante physique, sous la direction de Séverine Martrenchard, CNRS Editions, 300 pages, 24 euros), une nuit de la physique le 2 avril 2024, des kits ou mallettes pédagogiques pour les écoles…
Coïncidence, l’Institut de physique du CNRS (INP) avait lancé il y a quelques mois un vaste exercice de prospective pour savoir où en sera la discipline en 2030. Les 12 et 13 septembre, quinze groupes de travail ont rendu des copies très riches, dont le directeur de l’INP, Thierry Dauxois, a souligné « l’intelligence collective ». Grandes questions fondamentales, ou « petites » questions en sciences des matériaux, matière molle, systèmes complexes…, ou encore interactions avec la santé, le climat, l’énergie, sans oublier le thème de la culture scientifique, les physiciens et physiciennes ont du pain sur la planche pour plusieurs années.
Une synthèse, coordonnée par Frédéric Restagno, chercheur du CNRS à l’université Paris-Saclay, sera publiée à la fin de l’année. Les premiers échanges ont été l’occasion d’identifier des problématiques transversales.
La première est sans conteste l’intelligence artificielle (IA). Principalement comme outil d’analyse, mais aussi comme préoccupation. « Cela oblige à revoir ce qu’on appelle la modélisation », s’interroge ainsi le groupe Systèmes complexes, qui appelle même à créer un « CERN de l’intelligence artificielle » pour comprendre ce que sont ces réseaux de neurones et « réintégrer la recherche sur l’IA dans le giron académique ».
Recruter de nouveaux profils
Son développement rejoint aussi une autre problématique pour le futur, celle des ressources humaines. Non pas pour simplement demander plus de personnel, mais pour insister sur les compétences à entretenir ou à créer. Le groupe Méthodes numériques plaide ainsi pour recruter des data scientists afin d’aider à la gestion des données. Il suggère aussi l’arrivée de nouveaux profils, comme des « expérimentateurs numériques », rompus aux diverses techniques de modélisation, dont l’IA, et capables aussi d’en faire profiter un laboratoire.
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