Data / IA
Enrica Porcari (CERN) : « L’enjeu n’est pas la puissance de calcul, mais notre capacité à donner du sens aux données »
Par Laurent Delattre, publié le 15 juillet 2026
Au CERN, l’intelligence artificielle n’est ni une nouveauté ni une fin en soi. Pour Enrica Porcari, CIO de l’organisation européenne, elle doit devenir une capacité transverse permettant d’exploiter des volumes de données scientifiques hors norme, d’améliorer le fonctionnement de l’institution et de transférer ses innovations vers la société. Au micro de Thomas Pagbé, elle dévoile une stratégie articulée autour de ces trois piliers et d’un principe : laisser aux chercheurs une grande liberté, mais à l’intérieur d’un cadre commun.
À l’occasion de l’AI for Good Global Summit 2026, organisé du 7 au 10 juillet au Palexpo de Genève, IT for Business a installé son plateau au cœur du principal rendez-vous onusien consacré à l’intelligence artificielle. Porté par l’Union internationale des télécommunications, en partenariat avec plus de cinquante agences des Nations Unies et le gouvernement suisse, le sommet confronte les promesses de l’IA aux défis sociaux, économiques et environnementaux de la planète.
Parmi les invités de Thomas Pagbé, Enrica Porcari, CIO du CERN, est venue expliquer comment le plus grand centre mondial de recherche en physique des particules prépare l’industrialisation de l’IA au sein d’une organisation qui produit, stocke et distribue déjà des volumes de données difficilement imaginables.
Du Big Bang à l’exaoctet
Pour comprendre les enjeux numériques du CERN, il faut d’abord revenir à sa mission fondamentale. Son projet le plus emblématique, le Large Hadron Collider – ou LHC – est un anneau de 27 kilomètres situé à une centaine de mètres sous terre, dans lequel des faisceaux de protons sont accélérés presque à la vitesse de la lumière.
« Nous faisons entrer les faisceaux en collision afin de recréer des conditions aussi proches que possible de celles qui existaient un milliardième de seconde après le Big Bang », résume Enrica Porcari. Les détecteurs installés autour des points de collision prennent alors d’innombrables « photographies » de ces événements : « Nous essayons de comprendre ce qui s’est passé entre le Big Bang et le monde tel que nous le connaissons aujourd’hui. »
Cette recherche fondamentale produit une matière première numérique considérable. « Nous stockons actuellement plus d’un exaoctet de données scientifiques dans nos centres de données », précise la CIO. Une large partie de ces informations est ensuite distribuée à quelque 170 instituts partenaires dans 41 pays.
L’intelligence artificielle et le machine learning sont donc utilisés depuis plusieurs années pour trier, analyser et interpréter ces données. Mais le CERN entend désormais changer d’échelle.
Faire de l’IA une capacité centrale
« L’IA n’est pas un concept nouveau au CERN. Ce qui est nouveau, c’est d’en faire une discipline structurée », explique Enrica Porcari. Jusqu’à présent, les expérimentations se sont développées dans différents projets et équipes scientifiques. L’enjeu consiste désormais à leur donner une cohérence globale.
« Il nous manquait un cadre central permettant de donner du sens à tout ce qui est réalisé au sein des différentes expériences du CERN. Nous avons donc élaboré une stratégie pour transformer l’IA en une capacité fondamentale de l’organisation. »
Le principe retenu tient dans une formule : « La liberté à l’intérieur d’un cadre. » Les scientifiques et technologues doivent pouvoir continuer à expérimenter, concevoir de nouveaux modèles et explorer des pistes inédites, tout en s’appuyant sur des règles, des infrastructures et des services communs.
Une approche qui fait écho à celle précédemment décrite dans nos colonnes par Baptiste Grigy, DSI du CEA, confronté lui aussi à la nécessité de concilier liberté scientifique, exigences opérationnelles et intégration maîtrisée de l’IA dans un grand organisme de recherche.
Trois piliers pour structurer l’IA du CERN
La stratégie du CERN s’organise autour de trois axes.
Le premier est naturellement l’IA pour la recherche. « Nous voulons développer et intégrer des outils d’IA capables de nous aider à comprendre ces immenses volumes de données et à repousser toujours plus loin les frontières de la recherche », explique la CIO. Le CERN ne souhaite donc pas seulement consommer des modèles existants : « Notre rôle est aussi de développer de nouvelles approches innovantes dans des domaines qui n’ont encore jamais été explorés. »
Le deuxième pilier concerne le fonctionnement interne. « Le CERN emploie plus de 3 000 personnes, mais soutient les travaux de près de 18 000 scientifiques. C’est une organisation complexe et fédérée, qui doit disposer d’une structure lui permettant de rester aussi efficace que possible. »
L’IA peut ici contribuer à optimiser les processus, faciliter l’accès à la connaissance et assister les collaborateurs, au-delà de son utilisation purement scientifique.
Le troisième axe est tourné vers la société. « Nous voulons nous demander comment les outils que nous développons peuvent être réutilisés au bénéfice du plus grand nombre. Cela fait partie de l’ADN du CERN. »
Une science ouverte sur le monde
Enrica Porcari rappelle que le CERN est une organisation fondée sur les principes de la science ouverte : « Tout ce que nous réalisons et développons est ouvert afin que le reste du monde puisse s’en emparer et construire dessus. »
L’exemple le plus célèbre reste évidemment le World Wide Web, conçu au CERN pour permettre aux chercheurs de partager plus facilement leurs informations. Mais l’organisation continue de transférer vers la société des technologies issues de ses activités scientifiques.
Lors de l’AI for Good 2026, le CERN a notamment présenté CAFEIN, une plateforme d’apprentissage fédéré destinée à entraîner des modèles sans centraliser les données sensibles. « C’est une plateforme d’IA conçue pour protéger la confidentialité tout en recherchant une meilleure soutenabilité environnementale », souligne Enrica Porcari. La technologie a été distinguée pendant le sommet.
« Nous voulons faire de l’IA pour la recherche et pour notre propre organisation. Mais, en le faisant, nous voulons aussi nous assurer qu’elle puisse être utilisée pour produire un impact positif sur la société. »
Dix fois plus de données avec le futur LHC
Face à une infrastructure aussi puissante que celle du CERN, la tentation serait de résumer l’apport de l’IA à une nouvelle course aux processeurs. Enrica Porcari récuse cette lecture. « Je ne pense pas que ce soit d’abord une question de puissance de calcul. La vraie question est de savoir comment mieux donner du sens aux données que nous possédons. »
Cette problématique va devenir encore plus critique avec la transformation du LHC en High-Luminosity LHC. Cette évolution doit accroître fortement le nombre de collisions observables et générer environ « dix fois plus de données qu’aujourd’hui ».
Le CERN devra donc faire évoluer son modèle d’infrastructure : « Nous devons fédérer davantage nos ressources et hybrider notre infrastructure », explique la CIO, en combinant les capacités internes de l’organisation avec des ressources distribuées.
Cette convergence entre HPC, intelligence artificielle, stockage massif et technologies quantiques se retrouve également dans le projet français Alice Recoque, futur supercalculateur exascale du TGCC, pensé comme une plateforme hybride au service du calcul scientifique et de l’IA.
Pour Enrica Porcari, la priorité du CERN est désormais claire : « Avec les volumes attendus lorsque le High-Luminosity LHC entrera en service, nous devons devenir toujours plus intelligents dans notre manière d’interpréter les données et de les exploiter au maximum. »
L’IA du CERN ne se résume donc pas à produire davantage de calculs. Elle doit surtout aider les chercheurs à détecter dans un exaoctet de données les quelques signaux susceptibles d’éclairer les lois fondamentales de l’Univers.
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