DeepMind London sert de siège social à Google DeepMind, un laboratoire de recherche en intelligence artificielle britannico-américain et filiale d'Alphabet Inc. Fondée au Royaume-Uni en 2010, l'entreprise a été acquise par Google en 2014 et fusionnée avec Google Brain en avril 2023 pour former Google DeepMind. Le bureau de Londres demeure le principal pôle de ses activités de recherche, avec des centres supplémentaires aux États-Unis, au Canada, en France, en Allemagne et en Suisse.
Le laboratoire est réputé pour ses travaux pionniers en apprentissage automatique, notamment en apprentissage profond et en apprentissage par renforcement. Ses premiers algorithmes, tels que les réseaux neuronaux utilisés pour jouer aux jeux vidéo Atari, ont démontré une approche polyvalente capable d'apprendre à partir de pixels bruts. Cette philosophie a abouti à des réalisations très médiatisées comme AlphaGo, qui a vaincu un champion du monde au jeu de Go en 2016, et AlphaFold, qui a réalisé des avancées significatives dans la prédiction du repliement des protéines en 2020. Dans les années 2020, Google DeepMind a recentré ses efforts sur l'IA générative, développant les familles de grands modèles de langage Gemini et Gemma.
Histoire
DeepMind a été fondée en novembre 2010 par Demis Hassabis, Shane Legg et Mustafa Suleyman. Hassabis et Legg se sont rencontrés pour la première fois à l'unité de neurosciences computationnelles Gatsby de l'University College de Londres. Les fondateurs visaient à créer une IA polyvalente pouvant être utile à presque tout. Les travaux initiaux consistaient à apprendre à l'IA à jouer à des jeux Atari comme Breakout, Pong et Space Invaders, sans aucune connaissance programmée de la façon de jouer.
Les premiers investisseurs comprenaient les sociétés de capital-risque Horizons Ventures et Founders Fund, ainsi que les entrepreneurs Scott Banister, Peter Thiel et Elon Musk. Jaan Tallinn était un investisseur et conseiller précoce. En janvier 2014, Google a confirmé l'acquisition de DeepMind pour un montant rapporté de 400 à 650 millions de dollars. L'entreprise a été renommée Google DeepMind et est devenue par la suite une filiale d'Alphabet Inc.
DeepMind s'est également engagée dans des projets sociétaux, comme un programme pilote avec le National Health Service (NHS) du Royaume-Uni pour moderniser les systèmes d'information. En septembre 2015, elle a signé un accord de partage d'informations avec le Royal Free NHS Trust pour co-développer une application de gestion des tâches cliniques appelée Streams. L'entreprise a établi un comité d'éthique de l'IA et une unité nommée DeepMind Ethics and Society, avec le philosophe Nick Bostrom comme conseiller.
En décembre 2019, le cofondateur Mustafa Suleyman a quitté 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, une décision perçue comme une réponse à la publication publique de ChatGPT par OpenAI. À l'été 2026, DeepMind a déménagé dans le bâtiment Platform 37 de Google à King's Cross Central, à Londres.
Recherche et réalisations
DeepMind a publié plus d'un millier d'articles, dont treize dans Nature ou Science en 2020. Sa recherche couvre plusieurs domaines, allant du jeu à la découverte scientifique. En 2014, elle a introduit les machines de Turing neuronales, qui sont des réseaux neuronaux capables d'accéder à une mémoire externe comme une machine de Turing conventionnelle. Ce concept a influencé des travaux ultérieurs sur les réseaux à mémoire augmentée.
L'IA de jeu de l'entreprise comprend AlphaGo, qui a battu le champion européen Fan Hui en 2015 et le champion du monde Lee Sedol en 2016. Un programme plus général, AlphaZero, a maîtrisé le Go, les échecs et le shogi par auto-apprentissage. Des modèles ultérieurs comme MuZero et AlphaStar ont étendu cela à d'autres jeux, et en 2020, Agent57 a dépassé les performances de niveau humain sur les 57 jeux Atari 2600. En juillet 2022, DeepMind a annoncé DeepNash, un système qui joue au jeu de société Stratego à un niveau expert.
En mathématiques et découverte d'algorithmes, DeepMind a développé AlphaGeometry, FunSearch, AlphaEvolve, AlphaDev et AlphaTensor. Ces systèmes ont contribué à résoudre des problèmes mathématiques et à découvrir des algorithmes plus efficaces, comme pour la multiplication matricielle.
AlphaFold et impact scientifique
En 2020, DeepMind a réalisé une percée majeure dans le repliement des protéines avec AlphaFold, qui a établi des records de pointe sur les tests de référence pour la prédiction de la structure des protéines. En juillet 2022, plus de 200 millions de structures protéiques prédites, représentant pratiquement toutes les protéines connues, ont été publiées sur la base de données AlphaFold. Cela a eu des implications significatives pour la biologie et la médecine, aidant les chercheurs à comprendre les maladies et à développer des traitements.
Grands modèles de langage et IA générative
Après la fusion avec Google Brain, Google DeepMind est devenue responsable du développement de deux familles de grands modèles de langage : le Gemini propriétaire et le Gemma à poids ouverts. Ces modèles sont utilisés dans les produits et services de Google. L'entreprise a également développé d'autres modèles d'IA générative, notamment Imagen pour le texte-à-image, Veo pour le texte-à-vidéo et Lyria pour le texte-à-musique. Ces efforts positionnent Google DeepMind comme un acteur clé dans le paysage concurrentiel de la recherche en IA, aux côtés d'organisations comme Anthropic et OpenAI.
Éthique et gouvernance
DeepMind a été attentive aux implications éthiques de l'IA. Elle a établi un comité d'éthique après l'acquisition par Google, bien que sa composition soit restée confidentielle. L'unité DeepMind Ethics and Society a été créée pour étudier les questions éthiques et sociétales, avec des figures éminentes comme Nick Bostrom comme conseillers. En octobre 2017, une équipe de recherche dédiée a été lancée pour enquêter sur l'éthique de l'IA. Ces initiatives reflètent l'engagement de l'entreprise envers un développement responsable de l'IA, un sujet d'importance croissante dans le domaine.