Le réacteur à fusion ouvre le promesse d’une énergie puissante en en quantité quasi illimitée, sans même parler d’une empreinte carbone aussi faible que celle du nucléaire. Mais avant d’en arriver à un réacteur à fusion parfaitement exploitable, les scientifiques doivent déjà parvenir à maitriser le plasma, par nature instable, à l’intérieur d’un tokamak, et ce pendant une longue durée. Les tokamak existants font tomber les records de température (des milliers de degrés), d’énergie déployé (des dizaines de mégajoules) et génèrent ainsi des « mini-soleils » dont la durée de vie peut désormais atteindre quelques minutes.
La grande difficulté réside dans la capacité à contrôler le plasma brûlant au coeur du réacteur. Le Swiss Plasma Center (SPC) de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne, en collaboration avec la société américaine Deepmind, a peut-être trouvé un début de solution :’une IA d’apprentissage par renforcement profond (deep learning) parvient ainsi à gérer l’énorme masse de paramètres nécessaires pour contrôler au plus juste les bobines magnétiques qui elles-mêmes contrôlent le plasma. L’IA a d’abord été entrainée dans un simulateur de tokamak, une phase de formation typique d’un système machine learning, avant d’être mise à l’épreuve dans le SPC, un centre de recherche suisse disposant d’un tokamak.
Les premiers résultats ont été publiés dans la revue Nature. Ils sont à ce point convaincants que Gianluca Sarri, physicien à l’Université Queen’s de Belfast., estime que ce type d’IA est désormais « la seule voie à suivre ».
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