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Neo Labs : une nouvelle ère pour l'IA et les mathématiques
L'intelligence artificielle est souvent perçue comme un moteur potentiel pour l'avancement scientifique. Des laboratoires comme OpenAI, bénéficiant de financements conséquents, cherchent à démontrer cette capacité. Parmi les domaines où l'IA pourrait faire une différence notable, les mathématiques se distinguent. Une nouvelle vague de startups, regroupées sous le nom de Neo Labs, incarne cet élan. Ces entreprises sont souvent fondées par d'anciens chercheurs issus de géants technologiques tels qu'Anthropic, OpenAI, DeepMind et Google Brain. Ces initiatives témoignent d'une ambition renouvelée d'explorer les limites de l'IA dans le domaine scientifique.
Parallèlement, des rapports économiques sur l'IA continuent de captiver l'attention. La Banque des règlements internationaux (BRI) a récemment comparé l'essor du capital dans le secteur de l'IA à quatre grandes bulles économiques du passé. En établissant des parallèles avec les chemins de fer des années 1840 et la bulle internet des années 1990, la BRI a souligné des anomalies uniques au cycle d'investissement en IA de 2025-2026, suscitant des inquiétudes quant à la durabilité de cette croissance.
Selon le rapport Exponential View, l'économie de l'IA générative a généré 110 milliards de dollars de ventes au cours des douze derniers mois. En extrapolant ces chiffres, le taux de revenus annuel pourrait dépasser 175 milliards de dollars, illustrant l'ampleur du phénomène.
L'impact incertain sur le marché du travail
L'impact de l'IA sur l'emploi reste une question ouverte. À court terme, le boom des investissements en IA soulève des interrogations sur la pérennité de l'expansion économique actuelle, selon la BRI. Les effets à long terme sur le marché du travail et la structure économique globale demeurent incertains.
Neo Labs : un échantillon de startups prometteuses
Des entreprises comme Apple et Microsoft ont récemment augmenté leurs prix de 20 % sur le matériel et l'électronique, en partie à cause des perturbations dans la chaîne d'approvisionnement en HBM, exacerbées par l'expansion des centres de données. Dans ce contexte, les Neo Labs émergent comme une nouvelle catégorie de startups en IA bénéficiant d'un financement important. Parmi elles, Mirendil, Engram, General Intuition, Prometheus et Trajectory se distinguent.
Mirendil développe une IA "auto-accélérante" capable de reproduire le travail d'un chercheur en IA, en formant des modèles de pointe spécialisés dans la recherche et développement en IA. Engram, une jeune startup de huit mois, se concentre sur la création d'une infrastructure de mémoire persistante pour améliorer l'efficacité des modèles et réduire les coûts.
General Intuition AI, un laboratoire de recherche en IA de premier plan, travaille sur la construction de Large Action Models (LAM) et de "modèles du monde" capables de percevoir, prédire et agir en temps réel. Prometheus, fondée en novembre 2025 par Jeff Bezos et Vik Bajaj, se concentre sur le développement de modèles d'IA pour des tâches physiques. Enfin, Trajectory construit une plateforme pour l'apprentissage continu, misant sur un cycle d'itération rapide pour aider les entreprises à développer des produits IA qui apprennent en continu.
L'importance des Neo Labs en 2026
Le suivi des Neo Labs en IA est crucial pour comprendre comment ces entités relèvent des défis perçus comme impossibles. Il ne s'agit pas seulement de modèles de langage, mais de la fusion de modèles du monde, de l'IA physique et de l'évolution de l'IA agentique dans le domaine scientifique. Il existe un optimisme quant à la manière dont cela pourrait accélérer la science, la recherche et développement, l'innovation et les laboratoires d'IA.
Autres développements en IA à surveiller
Parmi les autres nouvelles sur l'IA, on note l'événement virtuel "AI for Science" organisé par Anthropic, impliquant des dirigeants d'Anthropic et des institutions de recherche. L'IA joue également un rôle dans la découverte de nouvelles galaxies par les astronomes. De plus, Agility est sur le point de devenir la première startup de robotique humanoïde à entrer en bourse. Enfin, les laboratoires autonomes transforment la manière dont les chimistes travaillent, même dans les sciences dites "dures".
Une question mathématique persistante
En 1946, le mathématicien hongrois Paul Erdős a posé une question simple mais intrigante : si l'on dispose n points sur un plan, combien de paires de ces points peuvent être à exactement une unité de distance l'une de l'autre ? Cette question, bien que simple en apparence, concerne le comportement pour des n très grands et cherche à établir une formule reliant n au nombre maximum de paires à distance unitaire.
Erdős a proposé à la fois un plafond et un plancher pour cette question. Il a démontré que le nombre de paires ne peut pas dépasser n^(3/2). Pour le plancher, il a trouvé une construction forte mais non évidente. Un simple réseau d'entiers ne produit qu'environ 2n paires unitaires, à peine plus que le nombre de points lui-même. Cette conjecture est restée sans solution pendant près de huit décennies, le réseau carré demeurant le point de référence.
