Le patron de TikTok, Shou Chew, attend une percée scientifique de l'IA d'ici deux à trois ans

Shou Chew, directeur général de TikTok, estime que l'IA débouchera sur une percée scientifique majeure dans les deux à trois prochaines années. Parmi les domaines possibles, il cite la physique, les biotechnologies, la chimie et la science des matériaux. Il a formulé cette prévision lundi 12 octobre, lors de la conférence DBS Bank Asia Future Forward à Singapour. CNBC a rendu compte de son intervention, et The Next Web l'a reprise.

Ce que l'on sait de cette déclaration

La source ne rapporte qu'un extrait du discours : il faut donc distinguer ce qui a été dit de ce qui est extrapolé. Shou Chew n'a cité ni découverte précise, ni laboratoire, ni modèle qui la réaliserait. Il n'a pas non plus expliqué ce qu'il entend par « percée » : une nouvelle classe de médicaments, un matériau aux propriétés record ou un résultat qui bouleverse un modèle théorique. Pour l'instant, il s'agit de l'estimation d'un dirigeant, pas de l'annonce d'un développement.

Les principaux éléments de la déclaration :

• Qui : Shou Chew, CEO de TikTok.
• Où : conférence DBS Bank Asia Future Forward, Singapour.
• Quand : lundi 12 octobre 2026.
• Horizon : deux à trois ans.
• Domaines : physique, biotech, chimie, science des matériaux.
• Source primaire : reportage de CNBC.

Pourquoi ces domaines en particulier ?

Cette liste n'a rien d'aléatoire. Ce sont des disciplines où l'IA a déjà produit des résultats notables. L'exemple le plus connu est AlphaFold, de Google DeepMind. La prédiction de la structure des protéines a valu à Demis Hassabis et John Jumper le prix Nobel de chimie en 2024, qu'ils ont partagé avec David Baker. En science des matériaux, DeepMind a annoncé en 2023 avoir prédit 2,2 millions de structures cristallines, dont environ 380 mille ont été jugées stables. Une partie des spécialistes a contesté la nouveauté et l'intérêt pratique de ces résultats. Ce débat illustre la difficulté centrale : le modèle propose des candidats rapidement, mais la vérification en laboratoire prend des mois, voire des années.

La formule de Shou Chew, « une vraie percée scientifique », est donc plus prudente qu'il n'y paraît. Dans ces domaines, une percée ne se mesure pas avec un benchmark, mais avec une expérience confirmée : une substance synthétisée, un signal clinique, un résultat reproduit.

Les points faibles de la prévision

Premièrement, deux à trois ans, c'est un délai court pour la science. Le chemin de la molécule identifiée au médicament approuvé prend généralement de nombreuses années, et l'IA accélère surtout les premières étapes. Une percée reconnue comme telle d'ici 2028–2029 viendra plus probablement de la chimie computationnelle, de la physique ou des matériaux, où la vérification est plus rapide.

Deuxièmement, Shou Chew dirige une plateforme de vidéos courtes, pas un laboratoire scientifique. Le texte disponible ne dit pas s'il rattache sa prévision aux travaux de la maison mère ByteDance, qui possède ses propres modèles, ou s'il parle en observateur du secteur. Ce sont les propos d'un observateur qui bénéficie d'une large audience et d'un accès aux tribunes économiques asiatiques, pas une information confidentielle sur un résultat en préparation.

Troisièmement, il n'existe pas de définition communément admise de la « percée ». Si le seuil n'est pas fixé à l'avance, n'importe quelle avancée retentissante pourra être comptée comme une confirmation de la prévision.

Comment utiliser cette prévision

Pour le lecteur qui suit le secteur, cette déclaration est surtout un indicateur d'état d'esprit : les dirigeants des entreprises technologiques grand public parlent de plus en plus de l'IA comme d'un outil scientifique, et plus seulement comme d'un moteur de recommandation ou de chatbots. Plutôt que les prévisions, mieux vaut surveiller des signaux vérifiables :

• les publications dans des revues à comité de lecture avec confirmation expérimentale des prédictions de l'IA ;
• les partenariats entre laboratoires d'IA et entreprises pharmaceutiques ou fabricants de matériaux ;
• les demandes d'essais cliniques pour des molécules découvertes à l'aide de modèles ;
• les reproductions indépendantes des résultats.

Si de telles confirmations apparaissent d'ici deux à trois ans dans au moins l'un des quatre domaines cités, la prévision de Shou Chew pourra être considérée comme réalisée. Pour l'instant, c'est un pari sur la vitesse à laquelle l'IA passera du mode « a proposé des candidats » au mode « a prouvé un résultat ».