Sir Demis Hassabis (né le 27 juillet 1976) est un chercheur en intelligence artificielle et entrepreneur britannique. Il est le président et cofondateur de Google DeepMind, le scientifique en chef d'Alphabet, et le directeur général et cofondateur d'Isomorphic Labs. En 2024, Hassabis et John M. Jumper ont reçu conjointement le prix Nobel de chimie pour leurs contributions de recherche en IA à la prédiction de la structure des protéines. Il est également conseiller en IA du gouvernement britannique et membre de la Royal Society.
La carrière de Hassabis couvre la conception de jeux vidéo, les neurosciences cognitives et la recherche en IA. Il a fondé le studio de jeux Elixir Studios, mené des recherches influentes sur la mémoire et l'imagination, et cofondé DeepMind en 2010, qui a été acquis par Google en 2014. Son travail a valu de nombreux prix, notamment le Breakthrough Prize, le prix international Canada Gairdner et le prix Lasker. Il a été nommé CBE en 2017 et anobli en 2024 pour ses services à l'IA.
Jeunesse et éducation
Hassabis est né de Costas et Angela Hassapis. Son père est un Chypriote grec et sa mère une Singapourienne chinoise. Il a grandi dans le nord de Londres. Son nom de famille d'origine était « Hassapis » (grec : Χασάπης), signifiant « boucher » en grec, mais il l'a ensuite changé en Hassabis. Un de ses jeunes frères porte toujours le nom de famille d'origine.
Enfant prodige aux échecs dès l'âge de quatre ans, Hassabis a atteint le niveau de maître à 13 ans avec un classement Elo de 2300 et a été capitaine de nombreuses équipes juniors anglaises d'échecs. Il a représenté l'Université de Cambridge lors des matchs d'échecs universitaires Oxford-Cambridge de 1995, 1996 et 1997, remportant un demi-blue. Il s'est d'abord intéressé à la technologie après avoir acheté son premier ordinateur en 1984, un ZX Spectrum 48K, financé par ses gains aux échecs. Il a appris la programmation seul à partir de livres et a écrit son premier programme d'IA sur un Commodore Amiga pour jouer au jeu de plateau reversi.
Entre 1988 et 1990, Hassabis a fréquenté la Queen Elizabeth's School, à Barnet, une école de grammaire pour garçons dans le nord de Londres. Il a ensuite été scolarisé à domicile par ses parents pendant un an avant d'étudier au Christ's College à East Finchley. Il a passé ses examens A-level deux ans plus tôt, à l'âge de 16 ans.
Bullfrog Productions
Invité par l'Université de Cambridge à prendre une année sabbatique en raison de son jeune âge, Hassabis a commencé sa carrière dans les jeux informatiques chez Bullfrog Productions après avoir participé à un concours « Gagnez un emploi chez Bullfrog » d'Amiga Power. Il a commencé par tester le jeu Syndicate, puis, à 17 ans, a co-conçu et dirigé la programmation du jeu Theme Park de 1994 avec le concepteur Peter Molyneux. Theme Park, un jeu de simulation vidéo, s'est vendu à plusieurs millions d'exemplaires et a inspiré un genre de jeux de simulation sandbox. Malgré une offre à sept chiffres pour rester dans l'industrie du jeu, il l'a refusée. Il a gagné assez pendant son année sabbatique pour financer lui-même ses études universitaires.
Université de Cambridge
Hassabis a quitté Bullfrog pour étudier au Queens' College de Cambridge, où il a complété le Tripos en informatique et a obtenu son diplôme en 1997 avec une double mention très bien.
Lionhead et Elixir Studios
Après avoir obtenu son diplôme, Hassabis a travaillé chez Lionhead Studios, où Peter Molyneux avait récemment fondé l'entreprise. Chez Lionhead, Hassabis a été le programmeur principal en IA sur le jeu de dieu Black & White de 2001.
Hassabis a quitté Lionhead en 1998 pour fonder Elixir Studios, un développeur de jeux indépendant basé à Londres, signant des accords de publication avec Eidos Interactive, Vivendi Universal et Microsoft. En plus de gérer l'entreprise, il a été concepteur exécutif des jeux Republic : The Revolution et Evil Genius. Chacun a reçu des nominations aux BAFTA pour leurs musiques interactives, créées par James Hannigan.
La sortie de Republic : The Revolution, un jeu de simulation politique très ambitieux, a été retardée en raison de son ampleur énorme, qui impliquait une simulation IA de tout un pays fictif. Le jeu final a été réduit par rapport à sa vision originale et a reçu des critiques tièdes, avec un score Metacritic de 62/100. Evil Genius, une parodie ironique d'Austin Powers, a mieux réussi avec un score de 75/100. En avril 2005, les droits de propriété intellectuelle et de technologie ont été vendus à divers éditeurs, et le studio a fermé.
Recherche en neurosciences
Après Elixir Studios, Hassabis est retourné dans le milieu académique pour obtenir son doctorat en neurosciences cognitives à l'UCL Queen Square Institute of Neurology en 2009, sous la supervision d'Eleanor Maguire. Il cherchait l'inspiration dans le cerveau humain pour de nouveaux algorithmes d'IA. Il a poursuivi ses recherches en neurosciences et en IA en tant que scientifique invité au Massachusetts Institute of Technology (MIT) dans le laboratoire de Tomaso Poggio et à l'Université Harvard, avant d'obtenir une bourse de recherche postdoctorale Henry Wellcome à l'unité de neurosciences computationnelles Gatsby à l'UCL en 2009, travaillant avec Peter Dayan.
Travaillant dans le domaine de l'imagination, de la mémoire et de l'amnésie, Hassabis a co-écrit plusieurs articles influents publiés dans Nature, Science, Neuron et PNAS. Son premier travail académique, publié dans PNAS, a montré systématiquement pour la première fois que les patients présentant des lésions de l'hippocampe, connues pour causer l'amnésie, étaient également incapables de s'imaginer dans de nouvelles expériences. Cette découverte a établi un lien entre le processus constructif de l'imagination et le processus reconstructif du rappel de la mémoire épisodique. Sur la base de ce travail et d'une étude de suivi en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), Hassabis a développé une nouvelle théorie du système de mémoire épisodique, identifiant la construction de scènes comme un processus clé sous-tendant à la fois le rappel de la mémoire et l'imagination. Ce travail a reçu une large couverture médiatique et a été classé parmi les 10 meilleures percées scientifiques de l'année par la revue Science. Il a ensuite généralisé ces idées pour avancer la notion d'un « moteur de simulation de l'esprit » dont le rôle était d'imaginer des événements et des scénarios pour aider à une meilleure planification.
DeepMind et Google DeepMind
Hassabis est le directeur général et cofondateur de DeepMind, une startup d'IA en apprentissage automatique fondée à Londres en 2010 avec Shane Legg et Mustafa Suleyman. Hassabis a rencontré Legg lorsque tous deux étaient postdocs à l'unité de neurosciences computationnelles Gatsby, et lui et Suleyman étaient amis par l'intermédiaire de leurs familles. Il a également recruté son ami d'université et partenaire d'Elixir, David Silver. La mission de DeepMind est de « résoudre l'intelligence » puis d'utiliser l'intelligence « pour résoudre tout le reste ». Plus concrètement, DeepMind vise à combiner les connaissances des neurosciences systémiques avec les progrès du apprentissage profond pour construire des algorithmes d'apprentissage généraux puissants.
DeepMind a attiré l'attention internationale en 2016 lorsque son programme AlphaGo a battu le champion du monde Lee Sedol au jeu de plateau Go, un exploit que l'on pensait auparavant à une décennie. Les étapes suivantes ont inclus AlphaFold, qui a prédit les structures des protéines avec une grande précision, et AlphaZero, qui a maîtrisé les échecs, le Go et le shogi par auto-jeu. En 2014, Google a acquis DeepMind, et en 2023, l'unité a été fusionnée avec Google Brain pour former Google DeepMind, avec Hassabis comme président. Il est également scientifique en chef d'Alphabet, la société mère de Google.
Isomorphic Labs et travaux récents
En 2021, Hassabis a cofondé Isomorphic Labs, une entreprise axée sur l'application de l'IA à la découverte de médicaments, et en est le directeur général. L'entreprise vise à tirer parti des avancées d'AlphaFold pour accélérer la recherche pharmaceutique. En 2024, Hassabis et John M. Jumper ont reçu le prix Nobel de chimie pour leurs contributions de recherche en IA à la prédiction de la structure des protéines, en particulier pour le développement d'AlphaFold2. Ce travail a été largement reconnu comme une percée en biologie, permettant aux chercheurs de prédire les structures 3D des protéines à partir de leurs séquences d'acides aminés.
Hassabis a également été conseiller en IA du gouvernement britannique, fournissant des orientations sur la politique et la sécurité en matière d'IA. Il a été un défenseur vocal du développement responsable de l'IA, soulignant la nécessité de mesures de sécurité à mesure que les systèmes d'IA deviennent plus puissants. Son travail a été reconnu par de nombreux honneurs, notamment le Breakthrough Prize, le prix international Canada Gairdner et le prix Lasker. Il a été nommé CBE en 2017 et anobli en 2024. Il a été classé parmi les 100 personnes les plus influentes du monde par Time en 2017 et 2025, et a été l'un des « Architectes de l'IA » choisis collectivement comme Personne de l'année 2025 par Time.
Prix et honneurs
Hassabis a reçu de nombreux prix pour ses recherches et son travail entrepreneurial. Ceux-ci incluent le Breakthrough Prize en sciences de la vie (2023), le prix international Canada Gairdner (2023) et le prix Lasker (2023). Il a été élu membre de la Royal Society en 2018. En 2017, il a été nommé Commandeur de l'Ordre de l'Empire britannique (CBE), et en 2024, il a été anobli pour ses services à l'IA. Son inclusion dans les listes Time 100 et la reconnaissance de Personne de l'année 2025 soulignent son influence mondiale dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Vie personnelle
Hassabis est marié et a deux enfants. Il a parlé de sa passion pour les échecs et les jeux, qui a influencé son intérêt précoce pour l'IA. Il reste actif dans la communauté de recherche en IA, parlant fréquemment lors de conférences et collaborant avec des institutions académiques. Son travail continue de façonner la direction de la recherche en IA, en particulier dans les domaines combinant les connaissances des neurosciences avec les techniques d'apprentissage automatique.