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LE MAGAZINE DES INGÉNIEURS DE L’ARMEMENT - N°125
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JEUNES IA
DES SYSTÈMES COMPLEXES À LA 
RÉSISTANCE ANTIBIOTIQUE
Thèse de doctorat de Clément Roussel soutenue le 2/12/20212 : Apprentissage et échantillonnage de paysages énergétiques 
complexes avec des machines de Boltzmann restreintes : de la théorie à la fitness de la protéine TEM-1
« Le comportement de grands et complexes agrégats de particules élémentaires ne peut 
être compris en termes de simple extrapolation des propriétés de quelques particules. » 
(Philip Warren Anderson, More is Different, Science, 1972). 
Les systèmes complexes : du gaz parfait à la nuée 
d’étourneaux 
Un système complexe est un ensemble constitué d’un 
nombre macroscopique d’entités en interaction, dont les 
propriétés émergent au niveau du système lui-même, et 
ne peuvent donc pas être comprises à l’échelle de l’entité 
élémentaire. 
L’étude de ces systèmes a commencé au milieu du XIXe 
siècle, avec les travaux fondateurs de James Maxwell, 
Ludwig Boltzmann et William Gibbs sur les gaz, qui 
ont donné naissance à la physique statistique. Depuis, 
l’étude de ces systèmes s’est généralisée à de nombreux 
autres domaines : les phénomènes collectifs en biologie, 
pour comprendre par exemple la dynamique des nuées 
d’oiseaux, la finance de marché, pour modéliser les bulles 
spéculatives et les krachs boursiers, ou encore l’informa­
tique pour étudier les réseaux de neurones artificiels. 
L’étude de ces systèmes complexes a été couronnée par 
le prix Nobel de Physique 2021, récompensant Syukuro 
Manabe et Klaus Hasselmann pour leurs travaux fonda­
teurs sur la modélisation physique du climat et Giorgio 
Parisi pour ses travaux sur les systèmes désordonnés.
Ma thèse : voyage au sein des systèmes complexes
Durant ma thèse au sein du département de physique de 
l’ENS Ulm, sous la direction de Simona Cocco et Rémi 
Monasson (professeur à l’X), tous deux anciens collabora­
teurs de Giorgio Parisi, j’ai étudié les systèmes complexes 
dans un but double : comprendre et améliorer les perfor­
mances de réseaux de neurones profonds et les appliquer 
à la prédiction d’effets de mutations de protéines. 
Sur l’échantillonnage des machines de Boltzmann 
restreintes 
Les réseaux de neurones profonds sont depuis une dizaine 
d’années une brique essentielle de l’intelligence artificielle 
et permettent de réaliser des tâches diverses et variées, 
de la traduction automatique de langues à la génération 
d’images, une fois qu’ils ont été entraînés sur de grandes 
quantités de données. Ces réseaux, comme leur nom l’in­
dique, sont constitués d’un grand nombre de neurones 
artificiels connectés les uns aux autres et sont donc un 
système complexe à part entière. Durant ma thèse, nous 
avons utilisé des outils issus de la physique statistique pour 
étudier et améliorer les performances génératives de ces 
réseaux de neurones, c’est-à-dire leur capacité à générer 
des nouvelles données, comme par exemple des images, 
après que ces réseaux ont été entrainés. 
Sur la résistance antibiotique causée par les β-lac­
tamases
Un autre domaine d’application des systèmes complexes 
est l’étude des protéines. Grâce à une collaboration avec 
des chercheurs de l’hôpital Bichat (INSERM), j’ai eu la 
chance d’étudier la protéine β-lactamase TEM-1 qui est 
responsable de la résistance antibiotique à la pénicilline.
Expérimentalement, Olivier Tenaillon et son groupe ont 
modifié certains acides aminés de la protéine TEM-1 pour 
créer des mutants de cette protéine afin de mesurer leurs 
effets sur la résistance antibiotique et essayer de prévoir 
quels futurs variants de cette protéine pouvaient apparaître 
dans la nature. Ces procédures expérimentales sont lon­
gues et coûteuses et il est impossible d’étudier tous les 
mutants expérimentalement.
Néanmoins, depuis une dizaine d’années et grâce à l’amé­
lioration des techniques de séquençages de l’ADN, des 
bases de données comportant des millions de protéines 
sont accessibles à la communauté scientifique. Il est donc 
possible d’entrainer des réseaux de neurones profonds sur 
ces bases de données et de les utiliser pour prévoir l’ef­
fet des mutations sur une protéine donnée : c’est ce que 
nous avons fait dans le cadre de cette collaboration. Ce 
dernier pan de ma thèse montre la richesse des systèmes 
complexes : nous avons utilisé un système complexe, les 
réseaux de neurones, pour étudier un autre système com­
plexe, les protéines.
Et le Corps de l’Armement dans tout ça ?
Les systèmes complexes, dans le sens de la gestion 
d’un programme industriel complexe, sont le cœur de 
métier de l’Ingénieur de l’Armement. Nos systèmes 
complexes d’armement se rapprochent de plus en plus 
des systèmes complexes au sens physique du terme. Il 
suffit de regarder le programme SCAF ou SCORPION, 
où les avions, drones ou bien chars sont interconnectés 
et dont la finalité n’apparaît qu’à l’échelle du système 
lui-même. Le More is different de Philip Warren Ander­
son a encore de beaux jours devant lui !