C’est probablement l'homme le plus important du 21ème siècle (et vous ignorez son nom)

Pendant que vous regardez cette vidéo, votre cerveau accomplit en une seule seconde plus de tâches simultanément que Chat GPT ne pourra en faire dans toute son existence. Reconnaître les visages, comprendre le langage, anticiper le mot suivant, ressentir une émotion, garder votre équilibre sur une chaise, gérer votre digestion, archiver des souvenirs. Tout ça simultanément, instinctivement, sans réflexion, sans effort et pour une puissance de 20 W, soit environ la puissance d'une vieille ampoule. Maintenant, regardez ce qui se passe en face. Pour reproduire péniblement une seule de ces tâches, prédire le mot suivant dans une phrase, toutes les star du secteur brûlent collectivement des dizaines de milliards de dollars chaque année, envoie des data centers dans l'espace et relance même des centrales nucléaires. Leur conviction toujours plus car plus, c'est toujours mieux. Non, mais quelque chose ne va pas dans cette équation. Si la solution était vraiment d'empiler de la puissance de calcul jusqu'à l'infini, la nature après 4 milliards d'années d'évolution aurait fini par bâtir des cerveaux qui consomment des gigaw. Non mais voilà forcé de constater ben que ce n'est pas le cas. Donc soit la nature est un piètre ingénieur, ce qui paraît douteux, soit on a peut-être pris la mauvaise route. Au fond, pourquoi fait-on tout ça? À quoi sert l'intelligence qu'on essaie de fabriquer? Quand on regarde l'écosystème de l'IA aujourd'hui, on a l'impression qu'il n'existe qu'une seule course celle des chatbot. Samaltman nous annonce un nouvel upgrade tous les 3 jours. Dario à Modéi fait grimper la valorisation d'anthropique à plus de 800 milliards de dollars en faisant trembler les marchés avec Mythos. Et dans ce bruit permanent, dans cette guerre au trillions de dollars, un homme ne dit presque rien. Il ne fait pas la une sur X, il ne fait pas de conférence enflammée à Dubaï. Il vit volontairement loin de la Silicone vallée et il veut nous parler de renaissance. Pas de puissance de calcul, pas de lever de fond à 500 milliards. Non non non non, mais de renaissance. Un mot qu'on utilise quand on considère qu'une civilisation a changé de trajectoire de manière irréversible. Cet homme, c'est Demis Assabis. Un homme qui ne voit pas plus loin mais qui voit différemment et surtout il a fait quelque chose que ni Hman ni Musk ni Amodi n'ont fait. Il est récipient d'aire d'un prix Nobel en chimie. Rendez-vous compte, en octobre 2024, le comité Nobel a décidé d'attribuer le prix Nobel de chimie non pas à un chimiste, non pas à un biologiste, mais un informaticien pour un algorithme révolutionnaire Alpha Fold dans le domaine de la prédiction du repliement des protéines. Donc cet homme-là nous explique que l'impact principal de LIA sur nos vies ne sera pas visible, que le langage seul ne suffira pas, qu'il faut aller bien au-delà alors même jusqu'à regretter que Lia soit sorti aussi vite des labos. surtout pour en faire ce que nous en faisons aujourd'hui. Il faut peut-être s'arrêter 5 minutes et se poser la question suivante: est-ce qu'on ne fait pas fausse route? Et si parmi tous les acteurs du marché, un seul jouait réellement le bon jeu? Et si pendant qu'on regarde ailleurs fasciné par les benchmarks et les levées de fond à 14 chiffres, Desabi, était en réalité le seul avec une chance de gagner parce que le paris qu'il fait et c'est la thèse de cet épisode, c'est un paris qui n'a absolument rien à voir avec ce que fait le reste du marché. Pendant que Haltman, Musk et les autres construisent des produits, c'est-à-dire des chatbots des assistants, des interfaces qui peuvent être répliqués, contourné ou rendu obsolète en 6 mois par un concurrent chinois, asabis lui mise sur autre chose. Il mise sur l'accumulation de connaissances irréversibles. Alors, avant d'aller plus loin, il faut qu'on prenne 2 minutes pour parler du personnage parce que pour comprendre son pari, il faut comprendre qui il est et je vous préviens, ça n'a rien à voir avec les parcours habituels de la tech. Déjà, Asabis n'est pas un entrepreneur. Je sais, il dirige deux boîtes qui valent probablement plusieurs centaines de milliards de dollars accumulés. Mais ce n'est pas un entrepreneur, c'est un scientifique et la nuance est absolument fondamentale pour la suite. Comme vous allez le voir. Très tôt, il se révèle être un prodige échecs, ce qui conditionnera son mode de pensée. Alors, qu'est-ce qu'on en a à faire? Vous allez me dire. Et ben vous allez voir, très tôt, il étudie donc l'informatique à Cambridge puis obtient un doctorat en neuroscience cognitive à Londres. Notez la séquence, il ne veut pas juste construire des machines, il veut d'abord comprendre comment fonctionne le cerveau humain. On ne parle pas du même métier que Sam Altman qui a abandonné Stanford pour monter une start-up. Pendant que Haltman connaît une grande réussite dans le capital risque, Asabis, passe les 15 premières années de sa vie d'adulte à essayer de comprendre littéralement comment fonctionne le cerveau humain. Et c'est avec ce bagage là qu'en 2010, ils font Deep Mind à Londres avec une mission qui tranche avec ce qui se fait dans le secteur. Vous voyez la différence? Il ne veut pas faire un produit ou une application. Il veut résoudre une question fondamentale et une fois celle-ci résolue, l'appliquer en cascade sur tous les autres problèmes. Souvenez-vous de cette logique, c'est exactement la même qu'aux échecs. Un coup puissant qui débloque toute la suite de la partie. En 2014, Google rachète Deep Mind pour plus de 500 millions de dollars. Quelques années plus tard, il crée en parallèle une deuxième société Isomorphic Labs dédiée à la découverte de médicaments par Lia. Bref, Asabis est obsédé par une seule chose qu'il répète à qui veut l'entendre. Utiliser l'IA pour accélérer la science. Enfin, pour comprendre à sa bis, il faut comprendre son concept qu'il appelle les rootes que je traduis par les nœuds fondamentaux. Ces fameux problèmes qui une fois résolus débloquent tout le reste. Imaginez l'ensemble de la connaissance humaine comme un immense arbre. Les feuilles, ce sont les découvertes du quotidien. Les branches, ce sont les domaines scientifiques entiers. la biologie, la chimie, la physique des matériaux et cetera. Et tout en bas à la racine, il y a des problèmes très particuliers, des verrou qui bloquent des branches entières de connaissance. Si vous les résolvez, ce n'est pas une petite avancée que vous obtenez, c'est toute une branche de la connaissance qui s'ouvre d'un coup. C'est exactement ça que Asabi s'appelle un root node problem, un problème racine. Et sa doctrine, c'est d'utiliser l'IA pour s'attaquer à ces problèmes-là. Demandez-vous ce que produisent aujourd'hui les autres acteurs de l'IA. Open AI, il produit un chatbot, c'est-à-dire un produit. Entropique produit Cloue, un autre produit. Et ces produits, aussi géniaux soit-ils, ont une caractéristique commune. Ils sont réversibles. Un concurrent peut les répliquer, les contourner ou les rendre obsolètes en 6 mois. Dipsic sort un modèle gratuit et d'un coup toute la valeur des concurrents vacille. Un modèle open source plus efficace arrive et les marges s'effondre. C'est ça un produit réversible. Ce que fait Asabi, c'est radicalement différent. Il résout un root node. Il produit quelque chose qui est irréversible. Une fois qu'Alpha Fold a cartographié 200 millions de protéines et que ces structures sont dans la base de données de l'European Bioinformatic Institute, utilisé par des millions de scientifiques dans le monde, personne ne peut décartographier ces protéines. La connaissance est acquise définitivement et chaque médicament, chaque vaccin, chaque thérapie développée à partir de cette base pour les 50 prochaines années utilisera ce travail fondamental là. Vous voyez la différence de nature? Et bien là, vous commencez peut-être à comprendre pourquoi à saabis se rajoute 6 heures de travail supplémentaire le soir lorsque tout le monde va se coucher chez isomorphique. Parce que ce qu'il fait quand il passe ses 6 heures supplémentaires par jour sur la conception de médicaments par LIA, ce n'est pas construire un produit, c'est extraire de la connaissance qui une fois sortie est acquise pour toujours. Et cette doctrine va encore plus loin. Sabis refuse l'idée dominante du secteur selon laquelle il suffit d'augmenter la puissance de calcul et les données pour atteindre l'agigence. Il le dit frontalement, la course au gigantisme seule n'y arrivera pas. Il faudra selon lui une ou deux avancées technologiques majeures, notamment autour des world models capables de simuler les règles physiques du monde plutôt que de juste prédire le prochain mot. Ceux qui ont vu notre vidéo sur Yan Lequin reconnaîtront l'idée. Vous comprenez pourquoi je tenais temps à faire cette vidéo dans la lignée de Yan Lequin d'asabis à ce potentiel de faire franchir un pas de géant à l'humanité en terme de connaissance. Et le plus beau là-dedans, c'est que ces découvertes pourraient faire exploser l'efficience générale de nos IA, à savoir diminuer drastiquement le coût en puissance de calcul pour une unité d'intelligence produite. Or, si cela arrive ou peut-être quand cela arrivera, il pourrait bien s'agir d'un facteur multiplicateur qui s'appliquera à toutes les infrastructures en data center dans le monde très rapidement. Cet homme a peut-être bien le potentiel de faire exploser de plusieurs ordres de grandeur la production d'information sur Terre. Et cette idée de réaliser des bons déficiences n'est pas étrangèr aux autres acteurs. Seulement quandopique achète Coefficient Bio pour environ 400 millions de dollars en avril 2026, à Saabis, lui a déjà 5 ans d'avance, 5 ans d'accumulation de connaissance acquise et ça ce n'est pas rien, bien au contraire. Alors vous allez me dire "OK, c'est joli la théorie mais concrètement est-ce que ça marche? Qu'est-ce qu'il fait le bonhomme? Est-ce que ça produit autre chose qu'un prix Nobel accroché au mur? C'est là qu'il faut que je vous parle d'isomorphic lapse, la deuxè société d'assabis dédiée à un objectif simple sur le papier mais dingue dans les faits. Concevoir des médicaments entièrement par l'IA. La valorisation d'isomorphique demeure secrète, inconnue, malgré une levée de 600 millions de dollars tout de même en partenariat avec Illie Lili et Novartist pour un total de près de 3 milliards de dollars de paiement conditionnel. Isomorphique, c'est 17 programmes de développement de médicaments en cours. Mais voici l'événement sur lequel il faut garder un œil. En février dernier, Isomorphic présente le ISO DDE, le drug design engine. Et là, il faut qu'on fasse un pas de côté pour comprendre pourquoi c'est énorme. Le premier grand succès d'Asabi, c'est Alpha Fold en décembre 2018 qui lui a valu son prix Nobel. Alpha Fold permettait de prédire la forme d'une protéine en calculant la façon dont elle se replie sur elle-même en trois dimensions. Et bien, l'histoire de Isodidi se déroule après Alpha Fold. Lors de la vie d'une protéine, quand un médicament s'en approche, elle bouge, se déforme et révèle parfois des poches de liaison qui n'existaient pas avant. Ce phénomène, les chercheurs l'appellent l'induced feit. Et pour le modéliser jusqu'ici, il fallait des semaines de simulation physique sur des super calculateurs. ISO DDI fait ça en quelques secondes sur un simple ordinateur. Plus fort encore, ISODI prédit également l'existence de Cryptic Pocket, c'est-à-dire des sites de liaison cachée invisibles dans la structure initiale de la protéine qui n'apparaissent que lors de l'interaction. Alors, peut-être que ça ne vous dit rien comme ça, mais c'est vraiment spectaculaire parce que beaucoup de protéines considérées jusqu'ici comme impossible à cibler par un médicament redeviennent des cibles thérapeutiques potentielles. Des maladies compensé orpheline à vie retrouvent une chance de traitement. Les chiffres parlent de même. ISO Didi double la précision d'Alpha Fold 3 sur les cas les plus difficiles. Il est donc 2,3 fois plus précis sur les interactions anticorps antigènes et 20 fois plus précis qu'un de ses concurrents direct Bols 2. Mais attention, le vrai tour de maître est attendu d'ici la fin de cette année. Asabis l'a annoncé à Davos en janvier. Le premier médicament 100 % conçu par RIA entrera en phase clinique une d'ici fin 2026. Cancer, immunologie, cardio-vasculaire. Pour la première fois de l'histoire, à cette échelle, du moins, une molécule née dans un ordinateur va être testé dans un corps humain. Alors, mettez-vous une seconde dans la tête d'un patron de pharma traditionnel. Son métier, c'est de mettre en moyenne 10 ans et d'énormes quantités d'argent pour sortir un médicament avec un taux d'échec de 90 %. Asabis lui explique que grâce à ISO DDI, on peut faire le travail de recherche par simulation informatique immensément plus efficacement qu'en laboratoire traditionnel. Dit autrement, le verou qui a structuré toute l'industrie pharmaceutique pendant 50 ans pourrait bien être en train de sauter comme un bouchon sous nos yeux. Donc vous voyez qu'entre la thèse et la réalité industrielle, l'écart s'efface probablement bien plus vite que ce que l'on aurait pu imaginer. Personnellement, ça me fait penser à cette histoire incroyable. Cet informaticien de Lia qui a élaboré un remède contre le cancer de son chien. Incroyable, n'est-ce pas? Et comme je vous le disais tout à l'heure, le marché semble lui aussi bien l'avoir compris avec le rachat de coefficient bioparanthropique qui œuvre aussi dans le développement de nouveaux médicaments grâce à l'IA. Maintenant que vous devez avoir plein d'étoiles dans les yeux quant au potentiel à venir de la médecine 3.0, c'est probablement le meilleur moment pour vous dire qu'Alpha Fold et ISOD ne sont qu'un seul des routes que Asabis attaque en parallèle. Parce que à côté de la biologie, il y a au moins cinq autres domaines sur lequels il avance en même temps et ces domaines sont tout aussi déterminants. Pendant qu'isomorphique révolutionne la biologie, Deep Mind attaque en parallèle d'autres verrous scientifiques majeurs et chacun d'eux, s'il tombe, ouvrirait une branche entière de l'économie mondiale. Premier front, la fusion nucléaire. Deep Mind collabore avec Commonwealth's Fusion System sur le contrôle du plasma dans les réacteurs expérimentaux. Alors, je vais pas vous faire tout le pitch sur la fusion nucléaire, c'est pas l'objet ici, mais c'est le route node ultime, celui qui s'il tombe donne à l'humanité de l'énergie propre et pratiquement illimitée à notre échelle. L'intégralité de la géopolitique énergétique et de l'économie qui en découle serait à réécrire. Parce que quoi qu'en dise Elon Musk, la maîtrise de la fusion, surtout à l'échelle de quelques années si cela arrivait serait une révolutionne. Deuxème front, les matériaux. En 2023, Google Deep Mind a publié Gnome, un système qui a prédit la stabilité de 2,2 millions de nouveaux cristaux, l'équivalent de près de 800 ans de recherche expérimentale humaine publiée en une seule étude. Et là, on ne parle pas de n'importe quel matériaux, on parle de candidats pour les batteries de nouvelle génération, les supraconducteurs, les semiconducteurs, les cellules solaires et cetera et cetera. Tous les verrous industriels du 21e siècle sont potentiellement contenus dans cette base. Et par ailleurs, cette année, Asabis ouvre son premier laboratoire scientifique entièrement automatisé au Royaume-Uni dédié à la science des matériaux. Des robots pilotés par des chercheurs et des IA vont synthétiser et tester des centaines de matériaux par jour. Prenez une seconde pour visualiser la scène. Pendant que des équipes humaines de RED industriel mettent des mois à tester quelques dizaines de composés, un bâtiment rempli de robots va H24 valider des hypothèses générées par LIA à un rythme que l'humanité n'a jamais connu. Le troisème front auquel vous ne vous attendez absolument pas, la météo. Oui, la météo avec Jen Cast Deep Mind a publié en 2024 un modèle qui bat le CMWF, c'est-à-dire le meilleur modèle de prévision météo au monde, celui utilisé par les gouvernements européens. Bon, alors vous allez me dire que là-dessus vous êtes déçu. Je vous parle de choses incroyables pour envenir à la météo, mais en réalité ça veut aussi dire mieux anticiper les catastrophes, mieux optimiser les cultures agricoles et surtout mieux piloter les réseaux électriques. Parce que oui, piloter un réseau électrique, c'est en grande partie une histoire de météo. Enfin, le 4è front sur lequel s'engage à Saabis, c'est celui des matths. Alpha Proof est le projet d'un Alphago des mathématiques. L'idée c'est qu'une IIA puisse démontrer des théorèmes nouveaux et là si ça marche on parle d'un accélérateur pour littéralement toutes les science fondamentale qui repose sur les maths. Et bien sûr il travaille également sur le terrain de la génétique. Alpha Génome sorti en 2025 s'attaque au 98 % du génome humain qui ne produit pas directement de protéines et que l'on comprend encore très mal. Et là, il travaille sur la pièce manquante du puzzle en matière de séquençage génomique actuel. Imaginez bien qu'avec, on sait modifier n'importe quelle séquence d'ADN, mais on ne sait pas toujours quelle séquence modifier pour soigner une maladie car on ignore ou comprend très mal le rôle de 98 % du génome qui est dit non codant. Or, il semble peu probable que ce 98 % de notre génome soit là pour faire joli sur les étagères. Là encore, des découvertes dans ce domaine seraient évidemment incroyables, mais elle permettrai également d'augmenter du jour au lendemain le potentiel d'outils comme Crisper. Alors maintenant, recollons les morceaux. Biologie, fusion nucléaire, sciences et matériaux, météo, mathématiques, génétique. C'est pas étonnant qu'il dorme si peu le bonhomme. Six sujets fondamentaux menés de front et sur chacun d'entre eux, à saabis ne sort pas un produit. Il extrait de la connaissance qui s'accumule et qui ne se désapprend plus. Ce sont des pierres posées pour toujours dans l'édifice de la science. C'est là que la thèse du Paris irréversible trouve toute sa puissance. Pendant que le reste du secteur se bat sur un marché réversible, empile patiemment, scientifiquement, méthodiquement des découvertes fondamentales qui structureront l'économie des 50 prochaines années. Sauf que ben il y a un problème, un problème énorme d'ailleurs. Et ce problème, il vit à l'intérieur même de la tête de Demis Asabis. Ce problème à Sabis l'a nommé lui-même publiquement. Je cite "Si j'avais eu le choix, j'aurais gardé Lia au laboratoire plus longtemps. J'aurais fait plus de choses comme Alpha Fold. J'aurais peut-être même guéri le cancer." Oui, le patron de Google Deep Mind, l'homme qui dirige l'une des deux machines les plus puissantes au monde dans la course à Alia, nous explique qu'il aurait préféré que cette course n'ait jamais commencé. Et plus encore, il aurait voulu une approche de type CERN, c'est-à-dire un consortium scientifique international collaboratif, lent, méthodique où tous les chercheurs du monde travaillent ensemble à construire l'aggi avec des décennies d'attention. Bref, une démarche à l'opposé de tout ce qui se passe aujourd'hui. Autrement dit, Demis Asabi, c'est peut-être le seul acteur majeur de l'IA qui au fond n'a jamais voulu que la course commence, sauf que ben elle a commencé en 2022 avec la sortie de chat GPT. Open AI a appuyé sur le bouton et a forcé tous les autres à courir et depuis saabis court contre sa volonté initiale certes contre sa doctrine scientifique certes mais il court et il le reconnaît lui-même dans plusieurs interviews. La pression commerciale est devenue telle qu'il est impossible de revenir à une approche collaborative de type CERN. Alors oui, il y a dans la tête de cet homme une contradiction qu'il porte tous les jours. D'un côté, le scientifique pur qui voudrait prendre son temps résoudre les root nodes un par un, comprendre profondément avant de déployer. Et de l'autre le PDG qui doit produire Gemini, qui doit gagner des parts de marché, qui doit répondre médiatiquement à Samtman tous les quatre matins, qui doit tenir le rythme infernal imposé par le marché. Et cette contradiction s'est intensifiée depuis l'année dernière avec le retour actif de Serge Brin, le cfondateur de Google dans les opérations quotidienne. Brin est revenu spiralé comme on dit chez Google. Il est revenu pour une raison simple faire en sorte que Google gagne la course à l'AGI. Asapis parle de définition soigneuses et de développement responsable. Brin parle bah de gagner. Et c'est même pire que ça. Il y a quelques jours à peine, à l'écriture de ces lignes, du moins, Brin a envoyé un mémo interne furieux à toutes les équipes de Deepmine leur demandant explicitement de rattraper Claude sur le code d'urgence. Et c'est là que le paradoxe Asabis atteint son expression finale. C'est un puriste scientifique qui se retrouve obligé de construire des produits de consommation, des chatbot, des outils grand publics pour financer ces cathédrales scientifiques. Alphafold, Isomorphic, Genome, Alpha Genome, tout cela coûte cher. Les milliards de dollars de recherche fondamentale et ben il faut bien que quelqu'un les paye il faut les trouver quelque part. Et celui qui p c'est Jimy c'est le chatbot. C'est le produit réversible qu'il n'a jamais voulu construire mais qui finance exactement ce qu'il veut. Alors quand vous regardez cet homme, ne le voyez pas uniquement comme un champion serein, lumineux qui gagne la guerre pendant que les autres s'épuisent. Voyez-le aussi pour ce qu'il est vraiment. Un scientifique fatigué, tiraillé qui court chaque jour une course qu'il n'a jamais voulu courir parce que c'est le seul moyen qu'il a trouvé pour continuer à poser ses pierres irréversibles pour agrandir le mur de la connaissance humaine. Et cette position aussi inconfortable soit-elle nous dit quelque chose de vertigineux sur la vision de l'avenir d'Asabis. Parce que oui, Asabis a une vision du futur, une vision longue, précise qu'il distille interview après interview. Quand on lui demande à quoi ressemblerait un monde post AGI, il cite systématiquement la même référence, la même que Musk d'ailleurs, la série de science-fiction culture de l'écrivain écossais Yan Mengs. Si vous ne connaissez pas, c'est une saga qui se passe quelques milliers d'années dans le futur dans une civilisation où humain et y a cohabite en pleine abondance, où la maladie a disparu, où la conscience humaine s'épanouit librement à travers la galaxie. C'est une utopie mais une utopie où l'humanité reste au centre, pas marginalisée, pas dépassé, pas remplacé mais augmenté. Pour lui, l'Ag doit servir au flourishing human, à l'épanouissement humain. Il parle d'éradiquer les maladies, de prolonger la vie en bonne santé, de résoudre l'énergie via la fusion, de débloquer les supraconducteurs à température ambiante ou encore d'industrialiser l'accès à l'espace. Et tout ça dans une trajectoire où l'humain garde le volant. Mais Assabis n'est pas naïf pour autant. Il accompagne son ambition d'une certaine lucidité sur les risques. Il identifie deux dangers majeurs. Le premier, ce sont les mauvais acteurs, individus, groupe, étatnation qui pourrai détourner ces travaux et l'IA plus généralement pour produire des armes biologiques, des cyberattaques massives et cetera. Et là, si on se rappelle de l'impact de Mythos qui a poussé Jerome Powell et le secrétaire d'État américain Scott Bessent à convoquer en urgence les patrons des plus grandes banques pour les alerter du risque cyber, on se dit que l'on aura peut-être pas besoin d'attendre une HI pour commencer à voir se matérialiser ce type de risque. Ensuite, le second danger, c'est celui des systèmes agentiques qui deviendront d'ici quelques années tout au plus capable d'exécuter des chaînes d'action complètes sans supervision humaine. Sabis le dit clairement. On ne sait pas encore comment garantir que ces systèmes resteront strictement alignés avec les objectifs qu'on leur fixe. Et ça, l'alignement des intérêts homme machine, c'est quelque chose dont on parle très souvent dans nos newsletters. Justement car plus ils deviendront capables, plus cette question deviendra critique. Et c'est là, je trouve que la singularité à sa bis tout son sens parce que cet homme est au cœur de la construction de ce futur et à la fois, il dit publiquement que cela pourrait dérailler sévèrement. Il appelle donc de ses vœux une coopération internationale type cerne sur la sécurité de l'IA, partage des modèles avec l'AI Safety Institute Britannique et défend publiquement l'idée qu'on devrait ralentir là où on accélère comme pour conjurer le sort. Altman a été progressivement décrédibilisé sur les questions de sécurité après le départ massif de l'équipe alignement d'Open AI courant 2024. Musk a toujours préféré parler de ses cauchemars que de financer la solution car il a avoué lui-même avoir laissé tomber cette idée de partage des connaissances quand il a vu que tout le monde se ruait sur les A indépendamment de n'importe quel consensus. À Modéi, lui a fait de la sécurité un argument marketing. Asabis lui agit discrètement, méthodiquement avec la même rigueur scientifique qu'il met dans Alpha F. Et c'est précisément cette posture à la fois constructeur et garde fou qui rend son pari sur l'irréversible si particulier. Parce que ce qu'il accumule, ce ne sont pas seulement des découvertes scientifiques, c'est aussi peut-être une forme de légitimité morale, une crédibilité qui pourrait peser le jour où il faudra prendre des décisions politiques majeures sur l'IA. Et ce jour-là arrivera à mon sens plus vite qu'on ne le pense. Vous avez maintenant tous les éléments pour vous faire votre propre opinion. Demisabis n'est pas le meilleur communiant de l'IA. Il n'a pas les valorisations stratosphériques d'openi. Il n'a pas le génie industriel d'lon musc. Il n'a pas l'ura d'anthropique mais il a quelque chose qu'aucun d'autre n'a un prix Nobel 200 millions de protéines cartographiées pour toujours, 2,2 millions de cristaux validés, 6 fronts de recherche fondamentales qui avancent en parallèle et un premier médicament 100 % conçu par Lia qui entre en phase clinique d'ici quelques mois. Alors, quand vous regardez la course à LIA et que vous voyez les valorisations s'envoler, les benchmarks s'enchaîner, posez-vous toujours la même question. La question que à Saabis lui se pose tous les soirs à 22h quand il commence sa 2e journée de travail. Est-ce que ce qui est produit aujourd'hui sera encore là dans 50 ans? Si la réponse est non, c'est probablement un produit réversible, une feuille à la SIM de l'arbre. Si la réponse est oui, c'est probablement une racine irréversible. Et celui qui met à jour des racines de la connaissance, même s'il n'a pas la plus grosse valorisation cette année, écrit quelque chose de différent. Il écrit l'histoire avec un grand H. Quand on lui demande ce qu'il aimerait que les gens retiennent de lui, de son chef-dœuvre, et bien voici sa réponse. I would hope that they would say that, you know, my life was of benefit and service to humanity. That's I think what I'm trying to do. So that's maybe would be the best thing.