DeepMind Technologies Limited, exerçant sous le nom de Google DeepMind ou simplement DeepMind, est un laboratoire de recherche britannico-américain en intelligence artificielle (IA) et une filiale d'Alphabet Inc. Fondée au Royaume-Uni en 2010, elle a été acquise par Google en 2014 et fusionnée avec la division Google Brain de Google AI en avril 2023 pour devenir Google DeepMind. L'entreprise est basée à Londres, avec des centres de recherche aux États-Unis, au Canada, en France, en Allemagne et en Suisse.
DeepMind est connue pour ses avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier dans le apprentissage automatique et le apprentissage profond. Elle a développé des réseaux neuronaux entraînés par apprentissage par renforcement pour jouer à des jeux vidéo et des jeux de société, notamment AlphaGo, qui a battu le champion du monde de Go Lee Sedol en 2016. L'entreprise a également réalisé des progrès significatifs dans la prédiction du repliement des protéines avec AlphaFold et a développé de grands modèles de langage tels que Gemini et Gemma.
Fondation et premières années
La start-up a été fondée par Demis Hassabis, Shane Legg et Mustafa Suleyman en novembre 2010. Hassabis et Legg se sont rencontrés pour la première fois à l'unité de neurosciences computationnelles Gatsby de l'University College de Londres (UCL). Les fondateurs visaient à créer une IA à usage général qui pourrait être utile pour presque tout. Hassabis a déclaré que la start-up avait commencé par apprendre à l'IA à jouer à des jeux vidéo Atari des années 1970 et 1980, notamment Breakout, Pong et Space Invaders, sans aucune connaissance programmée de la façon de jouer. Après des débuts hésitants, l'IA apprenait ce qui fonctionnait et finissait par devenir experte, avec des processus cognitifs similaires à ceux d'un humain apprenant le jeu.
Les grandes sociétés de capital-risque Horizons Ventures et Founders Fund ont investi dans l'entreprise, ainsi que les entrepreneurs Scott Banister, Peter Thiel et Elon Musk. Jaan Tallinn a été un investisseur et conseiller de la première heure. DeepMind avait besoin d'un bailleur de fonds solide pour payer les employés, fournir des ressources de calcul et se développer. Elle a été courtisée par Facebook, Musk, Google et d'autres.
Acquisition par Google
Le 26 janvier 2014, Google a confirmé l'acquisition de DeepMind pour un prix rapporté entre 400 et 650 millions de dollars. L'entreprise a été renommée Google DeepMind et a conservé ce nom pendant environ deux ans. En 2014, DeepMind a reçu le prix « Entreprise de l'année » du Cambridge Computer Laboratory.
Après l'acquisition, Google a mis en place un comité d'éthique de l'intelligence artificielle, mais ni Google ni DeepMind n'ont accepté de révéler ses membres. DeepMind a ensuite ouvert une unité appelée DeepMind Ethics and Society, axée sur les questions éthiques et sociétales soulevées par l'IA, avec le philosophe Nick Bostrom comme conseiller. En octobre 2017, DeepMind a lancé une équipe de recherche pour étudier l'éthique de l'IA.
En décembre 2019, le cofondateur Suleyman a annoncé qu'il quitterait DeepMind pour rejoindre Google dans un rôle politique. En avril 2023, DeepMind a fusionné avec la division Google Brain de Google AI pour former Google DeepMind, dans le cadre d'efforts visant à accélérer les travaux en IA en réponse à la sortie de ChatGPT par OpenAI. Cela a marqué la fin d'une lutte de plusieurs années pour une plus grande autonomie vis-à-vis de Google. À l'été 2026, DeepMind a emménagé dans le bâtiment Platform 37 de Google à King's Cross Central.
Produits et technologies
En 2020, DeepMind avait publié plus d'un millier d'articles, dont treize acceptés par Nature ou Science. L'entreprise a reçu une attention médiatique pendant la période AlphaGo ; une recherche LexisNexis a trouvé 1842 articles de presse mentionnant DeepMind en 2016, ce nombre diminuant à 1363 en 2019.
Jeux
Contrairement aux IA antérieures comme Deep Blue ou Watson d'IBM, qui étaient développées pour des objectifs prédéfinis, les algorithmes initiaux de DeepMind étaient destinés à être généraux. Ils utilisaient l'apprentissage par renforcement, apprenant de l'expérience en utilisant des pixels bruts comme entrée. L'approche initiale utilisait le Q-learning profond avec un réseau neuronal convolutif. Le système a été testé sur des jeux vidéo, notamment des jeux d'arcade anciens comme Space Invaders et Breakout. Sans modifier le code, la même IA pouvait jouer à certains jeux plus efficacement que n'importe quel humain. En juillet 2018, des chercheurs ont entraîné un système à jouer à Quake III Arena.
En 2013, DeepMind a publié des recherches sur un système d'IA qui surpassait les capacités humaines dans des jeux comme Pong, Breakout et Enduro, tout en dépassant les performances de pointe sur Seaquest, Beamrider et Q*bert. Ces travaux auraient conduit à l'acquisition de l'entreprise par Google. En 2020, DeepMind a publié Agent57, un agent d'IA qui dépasse les performances de niveau humain sur les 57 jeux de la suite Atari 2600. En juillet 2022, DeepMind a annoncé DeepNash, un système d'apprentissage par renforcement multi-agents sans modèle capable de jouer au jeu de société Stratego à un niveau expert humain.
#### AlphaGo et ses successeurs
En octobre 2015, AlphaGo, développé par DeepMind, a battu le champion européen de Go Fan Hui, un professionnel 2 dan, cinq à zéro. C'était la première fois qu'une IA battait un joueur professionnel de Go. En 2016, AlphaGo a battu Lee Sedol, champion du monde de Go, lors d'un match en cinq parties, qui a ensuite été présenté dans le documentaire AlphaGo. Un programme plus général, AlphaZero, a battu les programmes les plus puissants au go, aux échecs et au shogi après quelques jours d'auto-apprentissage utilisant l'apprentissage par renforcement. DeepMind a depuis entraîné des modèles pour le jeu (MuZero, AlphaStar), les mathématiques (AlphaGeometry, FunSearch) et la découverte d'algorithmes (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor).
AlphaFold et avancées scientifiques
En 2020, DeepMind a réalisé des progrès significatifs dans le repliement des protéines avec AlphaFold, atteignant des résultats de pointe sur les tests de référence pour la prédiction du repliement des protéines. En juillet 2022, il a été annoncé que plus de 200 millions de structures protéiques prédites, représentant pratiquement toutes les protéines connues, seraient publiées sur la base de données AlphaFold.
IA générative et modèles de langage
Google DeepMind est devenue responsable du développement de deux familles de grands modèles de langage : le Gemini propriétaire et le Gemma à poids ouverts, ainsi que d'autres modèles d'IA générative tels que Imagen (texte vers image), Veo (texte vers vidéo) et Lyria (texte vers musique). Ces modèles font partie du domaine plus large de la génération d'IA.
Impact et héritage
Les travaux de DeepMind ont influencé le domaine de l'intelligence artificielle et ont été intégrés dans les produits et services de Google. Les recherches de l'entreprise ont également contribué au développement des architectures de réseaux neuronaux et des modèles transformers, qui sous-tendent de nombreux systèmes d'IA modernes. L'accent mis par DeepMind sur l'IA à usage général a inspiré d'autres laboratoires, notamment OpenAI et Anthropic, et a façonné la direction de la recherche en IA à l'échelle mondiale.