Paola Cinnella

Spécialiste de la mécanique des fluides et du calcul haute performance, Paola Cinnella prend les rênes du Sorbonne Cluster for Artificial Intelligence (SCAI). Loin des fantasmes de l'automatisation, cette chercheuse franco-italienne défend une IA ancrée dans le réel, devenue un moteur de découvertes scientifiques. Portrait d'une directrice engagée qui place l'éthique, la souveraineté technologique et le dialogue avec la société au cœur de l'avenir de la recherche scientifique.

Lorsque Paola Cinnella évoque l’avenir de l’intelligence artificielle, elle ne commence ni par les grands modèles de langage, ni par les promesses de l’automatisation. Elle parle d’abord de physique, de climat, de médecine, de calcul scientifique. Elle parle surtout de recherche. Car pour la nouvelle directrice de SCAI, l’enjeu majeur de l’IA se joue dans sa capacité à transformer en profondeur la façon dont les scientifiques produisent des connaissances.

Rien ne destinait cette ingénieure d’origine italienne, à devenir l’une des grandes figures de l’IA à Sorbonne Université. Dotée d’une forte appétence pour les mathématiques appliquées, elle s’oriente, dès sa formation initiale, vers la mécanique des fluides, discipline au cœur de nombreux enjeux scientifiques et industriels, des transports à l’énergie. Après un début de carrière académique en Italie, elle réalise sa thèse en France avant de poursuivre son parcours universitaire, notamment à l’École nationale supérieure d’Arts et Métiers puis à Sorbonne Université, qu’elle rejoint en 2020 comme professeure à l’Institut Jean Le Rond d’Alembert.

Si ses travaux actuels se situent à l’interface entre simulation numérique haute performance, modélisation physique et IA, elle aime rappeler qu’elle n’est pas arrivée dans l’IA par la voie classique. « Je n’étais pas nativement formée à l’IA, explique-t-elle. En tant que mécanicienne des fluides et numéricienne, je travaille depuis longtemps avec le calcul scientifique et le calcul haute performance, mais ce sont des algorithmes différents de ceux de l’IA. »

Cette position de chercheuse venue d’un autre horizon constitue l’une des clés de sa vision. « J’ai commencé à dériver vers l’IA, lors de mon séjour en tant que professeure invitée dans un laboratoire de statistiques au Chili. Au début, il était difficile de se comprendre entre statisticiens et physiciens. Mais une fois le vocabulaire commun trouvé, cela a fait progresser énormément le travail. » Cette découverte d’une intelligence collective née de la confrontation entre disciplines est devenue l’un de ses moteurs. « D’un côté, j’apprenais énormément des statisticiens, et de leur côté ils trouvaient des sujets de réflexion à partir des problèmes que je leur apportais. » Une leçon qu’elle applique aujourd’hui à plus grande échelle.

Héritière d’un écosystème incontournable

En tant que directrice de Sorbonne Cluster for Artificial Intelligence (SCAI), elle entend poursuivre la dynamique engagée ces dernières années par son prédécesseur, Gérard Biau, qui a fait de SCAI un acteur majeur de l’IA à Sorbonne Université et au-delà. « Il a réussi à faire émerger une communauté scientifique de très haut niveau autour de l’IA », résume-t-elle. Son ambition n’est donc pas de changer de cap, mais de prolonger cette réussite. « Je souhaite préserver cette effervescence scientifique et cette exigence qui ont permis à SCAI d’accompagner des projets d’excellence dans des domaines aussi variés que les humanités, la médecine, l’astrophysique ou les mathématiques. » 

Après cette phase de création et d’explosion d’activités, la directrice souhaite désormais ouvrir une phase de consolidation et de structuration de l’existant.

L’IA comme moteur de découvertes scientifiques

Pour Paola Cinnella, l’avenir de SCAI passe par le développement de ce que la communauté scientifique désigne sous l’expression « AI for Science » : « Aujourd’hui, l’IA change véritablement les méthodes de recherche. Elle n’est plus simplement un outil de traitement des données, mais un outil de découverte scientifique qui permet d’aborder des problèmes d’une complexité beaucoup plus grande que ce que permettaient les méthodes classiques. C’est un formidable levier de transformation pour la recherche, à condition qu’elle soit développée en lien étroit avec les disciplines. » Les exemples sont nombreux : « C’est déjà le cas en physique des hautes énergies, en chimie quantique, dans la conception de nouvelles molécules, en médecine avec les nouvelles méthodes de diagnostic, dans les sciences du climat ou encore dans les sciences humaines et sociales », explique la scientifique.

Faire dialoguer les communautés scientifiques

En tant que directrice de SCAI, son objectif est de favoriser les échanges : « Nous avons à Sorbonne Université une concentration exceptionnelle d’expertises. L’enjeu est de créer davantage de liens durables entre les disciplines pour faire émerger des recherches à fort impact. Par ailleurs, un problème qui préoccupe les climatologues peut intéresser les physiciens. Une méthode développée dans un domaine peut être transposée dans un autre. »
Cette volonté se traduit par plusieurs initiatives comme la mise en place d’un nouveau séminaire mensuel consacré à l’« IA pour les sciences » : « L’idée est d’inviter des scientifiques de disciplines différentes qui présentent leurs travaux de façon suffisamment accessible pour que chacun puisse en comprendre les enjeux, explique-t-elle. Il n’y a rien de plus efficace que de mettre des scientifiques autour d’une table pour construire ensemble un projet commun. Cela oblige à discuter, à confronter les approches, à transférer des idées. »

Cette philosophie irrigue également le développement de PostGenAI@Paris, projet phare qui a permis à SCAI d’obtenir le statut d’AI Cluster. L’enjeu est de transformer les dynamiques initiées par ce programme en collaborations durables et donner davantage d’ampleur aux projets les plus prometteurs. « Mon ambition est de constituer une communauté de chercheurs de toutes disciplines qui travaillent ensemble, qui s’entraident et qui utilisent l’IA pour mieux comprendre le monde. »

Une conviction profondément européenne

L’autre grande priorité du mandat de Paola Cinnella se situe à l’échelle européenne. Son parcours personnel entre l’Italie et la France explique en partie cette sensibilité. « Je me sens profondément européenne », confie-t-elle. Habituée très tôt aux collaborations internationales, elle considère que l’avenir de la recherche en IA ne peut se penser à l’échelle d’un seul établissement ni même d’un seul pays. 

Face aux investissements massifs engagés aux États-Unis et en Chine, l’Europe doit renforcer ses coopérations scientifiques. « Si nous ne nous serrons pas les coudes au niveau européen, nous n’avons aucune chance de rester dans la compétition. Les infrastructures nécessaires pour entraîner ou utiliser les grands modèles deviennent tellement coûteuses qu’aucun établissement ne peut raisonnablement les développer seul », affirme-t-elle. 

Elle plaide également pour davantage de réactivité dans le financement de la recherche. « Dans certains cas, nous mettons deux ou trois ans à lancer un projet. Or, dans le domaine de l’IA, trois ans c’est un siècle ! » Pour la directrice de SCAI, la capacité à soutenir rapidement les initiatives émergentes constitue désormais un enjeu stratégique majeur.

Former pour garder le contrôle

Parmi les sujets au cœur de ses préoccupations, la formation. Selon elle, les universités ont un rôle essentiel à jouer pour développer les compétences qui resteront décisives dans un monde où les algorithmes prendront en charge un nombre croissant de tâches. « Ce qu’il faut développer avant tout, c’est l’esprit critique. » La maîtrise des outils ne suffit pas. « Il faut être capable de poser les bonnes questions aux modèles, mais aussi de comprendre, d’interpréter et de vérifier leurs réponses. Si nos étudiants ne disposent pas d’une compréhension solide des textes, des concepts et de leur discipline, ils seront à la merci des modèles », alerte-t-elle. Dans cette perspective, elle souhaite structurer davantage l’offre de formation proposée par SCAI et « construire un catalogue de formations, avec différents niveaux, depuis l’acculturation à l’IA jusqu’au développement avancé de modèles ».

Cette exigence de compréhension vaut également pour la société dans son ensemble. Paola Cinnella observe une polarisation croissante du débat public. « Une partie de la société voit l’IA comme un danger absolu, tandis qu’une autre lui accorde parfois une confiance excessive. » Entre ces deux extrêmes, elle défend une voie fondée sur la connaissance et l’esprit critique, la pédagogie et la responsabilité. « Nous avons un rôle d’éducation, d’explication et de dialogue avec la société. Nous devons alerter sur les risques, mais aussi expliquer, démystifier et accompagner les usages » Cela passe aussi par une réflexion sur les questions éthiques, environnementales et de souveraineté technologique. « Un rôle essentiel de SCAI sera d’aider à structurer des usages responsables et éclairés de l’IA, en intégrant les enjeux d’éthique, de reproductibilité scientifique, d’impact environnemental et de souveraineté », conclut-elle.