Les méthodes d’Intelligence Artificielle (IA) permettent aujourd’hui de construire des modèles décrivant des systèmes très complexes, en travaillant seulement à partir de données d’observation. C’est le cas par exemple en analyse de comportement de foule, domaine pour lequel on ne dispose pas de modèle mathématique mais pour lequel de nombreuses données vidéo sont disponibles. Mais que devient cette démarche d’apprentissage lorsque les données sont rares, voire inexistantes ? Cette situation arrive lorsqu’on s’intéresse à des systèmes difficiles à instrumenter, par exemple un cœur de centrale nucléaire, ou lorsqu’on souhaite concevoir un objet qui n’existe pas encore. En l’absence de données d’observation, l’IA peut-elle nous permettre de construire des modèles en se basant sur les seules lois de la physique, dont la plupart sont connues depuis des décennies voire des siècles ? Immersion dans le monde des réseaux neuronaux informés par la physique.