Google a créé l'agent IA AlphaEvolve pour automatiser la conception d'algorithmes

DeepMind a présenté AlphaEvolve — un agent IA qui conçoit et optimise automatiquement des algorithmes complexes. Le système combine les capacités créatives des grands modèles de langage Gemini avec des fonctions d'évaluation automatique et un algorithme évolutif d'amélioration séquentielle.

Comment fonctionne la recherche évolutive

AlphaEvolve utilise un ensemble de modèles Gemini pour diviser les tâches. Gemini Flash — un modèle rapide et efficace — est responsable de la génération du maximum d'idées, explorant un large espace de solutions possibles. Gemini Pro, le modèle le plus puissant de Google, apporte une profondeur critique, proposant des solutions algorithmiques réfléchies en tenant compte de principes mathématiques complexes.

Chaque candidat est un code informatique qui implémente la solution proposée. Le système exécute ce code et vérifie les résultats à l'aide de métriques d'évaluation automatiques. Cela fournit une évaluation objective et quantitativement mesurable de la précision et de la qualité de chaque algorithme. Cette approche est particulièrement puissante dans les domaines où les progrès peuvent être mesurés clairement et systématiquement — en mathématiques et en informatique.

Sur la base de ces évaluations, l'algorithme évolutif sélectionne les meilleures solutions qui serviront de base à la prochaine génération de candidats. Le système accumule tous les algorithmes jamais trouvés dans une base de données et utilise cette base pour créer de nouvelles propositions. Le processus s'itère, les idées s'améliorent et les résultats s'améliorent progressivement.

Résultats pratiques chez Google

AlphaEvolve a déjà été déployée en production chez Google et montre des résultats impressionnants :

• Optimisation des centres de données — le système a découvert un algorithme simple mais efficace pour planifier les tâches de calcul dans Borg, le gigantesque système d'orchestration des centres de données de Google. Cet algorithme fonctionne en production depuis un an et économise en moyenne 0,7 % des ressources de calcul de Google dans le monde entier
• Conception de puces — AlphaEvolve a proposé de réécrire la chaîne critique de multiplication de matrices, en supprimant les bits inutiles dans les opérations clés
• Accélération de l'entraînement des modèles — les algorithmes trouvés par le système sont intégrés au processus d'entraînement des LLM modernes, y compris Gemini et Gemini Flash eux-mêmes
• Découvertes mathématiques — le système a trouvé de nouvelles solutions à plusieurs problèmes mathématiques ouverts

Il est important que toutes ces solutions soient écrites dans un code compréhensible par l'homme. Les ingénieurs peuvent lire, comprendre, déboguer et prédire le comportement de l'algorithme, ce qui facilite le déploiement en production.

Ce que cela signifie

Les agents IA quittent les laboratoires de recherche pour entrer dans l'ingénierie industrielle. AlphaEvolve montre que les LLM peuvent participer à des décisions architecturales fondamentales nécessitant une compréhension approfondie de l'informatique. Pour les développeurs, cela signifie qu'une partie du travail de recherche d'algorithmes optimaux peut être déléguée à l'IA, tandis que les humains se concentrent sur des tâches de plus haut niveau.