John Jumper
Prix Nobel de chimie : « Je ne savais pas ce qu'était une protéine »
Prix Nobel de chimie 2024 pour AlphaFold, dont il a dirigé l'équipe chez Google DeepMind ; a annoncé en juin 2026 rejoindre Anthropic, poste non rendu public
De Little Rock au prix Nobel de chimie 2024, le portrait de John Jumper, le physicien qui a dirigé l'équipe d'AlphaFold 2 chez Google DeepMind avant d'annoncer son départ pour Anthropic.
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Le site d'AnthropicLa conversation
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Ouverture
Vous écoutez Les Voix de l'IA.
Le podcast qui raconte les fondateurs, les têtes pensantes et les géants de la tech et de l'intelligence artificielle.
Une série imaginée par Alexandre Stopnicki.
Petit rappel avant de commencer : ce portrait est construit à partir de ce qui a été publié — articles, interviews, biographies, conférences — que nous avons analysé et recoupé.
Notre but est uniquement pédagogique : comprendre qui sont ces personnes. Nous ne parlons pas à leur place.
01 L'énigme
Premier indice : il a reçu le prix Nobel de chimie, alors que son premier cours de chimie date de son doctorat.
Attends… c'est possible, ça ?
Deuxième indice : quand il est arrivé dans un laboratoire à New York, il ne savait pas ce qu'était une protéine.
Hmm. Encore un, s'il te plaît.
Troisième indice : chez Google DeepMind, il a dirigé l'équipe d'AlphaFold 2, l'IA qui prédit la forme des protéines.
Alors là, aucun doute : John Jumper !
Gagné. John Jumper.
02 Son vrai profil
Quelques repères : il est américain, né en 1985 à Little Rock, dans l'Arkansas.
Et côté diplômes ?
Il obtient une licence de maths et de physique à Vanderbilt, puis un master de physique théorique à Cambridge. En 2017, il soutient un doctorat de chimie théorique à Chicago.
Et son poste ?
Son dernier titre chez Google DeepMind était vice-président et « Engineering Fellow ». En juin 2026, il a annoncé son départ pour Anthropic, après une pause. Ni lui ni Anthropic n'ont publié son futur titre, son équipe ou sa date d'arrivée.
Précision de transparence : le dossier a été rédigé avec Claude, un modèle d'Anthropic, puis vérifié par la rédaction. John Jumper a annoncé vouloir rejoindre cette entreprise.
Selon DeepMind, en novembre 2025, AlphaFold comptait plus de trois millions d'utilisateurs dans plus de cent quatre-vingt-dix pays.
03 Le début de sa vie
Revenons à Little Rock. À Pulaski Academy, il participe aux clubs de sciences et d'échecs, à la simulation de l'ONU, et joue au football.
En terminale, il écrit un mémoire intitulé « Un modèle pour les États voyous ». Le mot « modèle » était déjà là !
Ses parents sont deux ingénieurs. Il raconte que, quand il a choisi la physique, ils avaient un peu peur qu'il ne trouve jamais de travail.
Il aime surtout la physique de l'époque où naissent la mécanique quantique et la relativité restreinte. À Vanderbilt, il saute les cours d'introduction et veut « foncer jusqu'au bout des maths et de la physique ».
Il se destine alors à la physique des hautes énergies. Puis il entend parler d'expériences qui ne tourneraient pas avant des décennies.
Il l'a raconté en 2024 : « J'ai presque immédiatement compris que je voulais quelque chose de plus immédiat. »
À Cambridge, où il est boursier Marshall, il commence une thèse de physique de la matière condensée. Le sujet ne lui convient pas : il arrête et obtient son master en 2008.
04 Le tournant
Le tournant vient à New York, chez D. E. Shaw Research, qui concevait des puces sur mesure pour simuler les protéines.
Certaines semaines, disait-il, il faisait plus de simulations un mardi que pendant toute sa thèse.
Puis il part faire son doctorat à Chicago, où il n'a plus accès à ces machines. Alors il se tourne vers l'apprentissage automatique.
Après sa thèse, il postule dans la finance. En 2021, il confie à Nature : « J'aurais probablement quitté la science, sans DeepMind. »
Il rejoint DeepMind à Londres en octobre 2017. En juin 2026, il remerciait Demis Hassabis d'avoir pris le risque de lui confier l'équipe AlphaFold six mois après sa thèse. Le 2 décembre 2018, AlphaFold gagne le CASP13, puis plafonne.
Demis Hassabis pose alors la question : on cherche à résoudre ce problème, oui ou non ? L'équipe répond oui… et repart de zéro.
Gagner, puis tout jeter ! Et le 30 novembre 2020, AlphaFold 2 obtient une note médiane de 92,4 GDT. Autour de 90, une prédiction rivalise avec l'expérience.
05 Les anecdotes extraordinaires
Autre anecdote : pendant son entretien chez DeepMind en 2017, chaque fois qu'il parle de protéines, ses interlocuteurs changent de sujet.
Et il a raconté à Quanta : « On ne peut faire ça qu'un certain nombre de fois avant que je devine ce que vous faites. »
Les premiers essais sont, selon lui, « affreux, mais moins affreux que prévu ». Puis les progrès deviennent « carrément terrifiants ».
Parce qu'un résultat trop beau cache souvent une erreur. Là, il n'y en avait pas.
En 2020, John Moult, l'organisateur du CASP, l'appelle pour lui annoncer les résultats. Il jure à voix haute, et sa femme lui demande si tout va bien.
Pour le Nobel, il évaluait ses chances à dix pour cent : donc, disait-il, quatre-vingt-dix pour cent de chances d'être déçu.
En 2024, à 39 ans, il partage avec Demis Hassabis la moitié du prix Nobel de chimie ; l'autre moitié revient à David Baker.
Selon Vanderbilt, c'est le plus jeune lauréat du Nobel de chimie depuis 70 ans. Et en 2023, son directeur de thèse, Tobin Sosnick, écrivait qu'il entendait presque tous les jours : « je l'ai alphafoldé ».
06 Dans sa tête
Et comment parle-t-il de l'IA ?
Il distingue l'IA scientifique des robots conversationnels : « Ces systèmes d'IA ne sont pas comme des robots conversationnels qui apprennent sur tout Internet. On a peu de données, et il faut très bien les utiliser. »
Il formulait sa boussole ainsi à Vanderbilt en 2024 : « J'adorais l'idée que, si nous faisions bien notre travail, quelqu'un rentrerait de l'hôpital. »
En novembre 2024, il disait que l'IA avancerait vite là où les données sont bonnes. Pour les problèmes plus durs, tout dépendrait du raisonnement général : « On le saura d'ici cinq ou dix ans. »
En 2024, il disait aussi qu'il se considérait toujours comme un physicien. Pour lui, la physique était une sorte d'« arrogance appliquée ».
07 La part d'ombre
Première discussion : le mérite. L'article d'AlphaFold 2 compte trente-quatre auteurs, et le modèle s'appuie sur environ cent soixante-dix mille structures obtenues expérimentalement.
Le jour du Nobel, il a déclaré : « C'est le travail d'une équipe exceptionnelle chez Google DeepMind, et ce prix récompense leur travail extraordinaire. »
Reste le mot « résolu ». Des chercheurs rappellent qu'AlphaFold prédit une forme finale sans expliquer le repliement. Jumper reconnaît que le modèle « est relativement aveugle » aux mutations d'un seul acide aminé, puis dit : « On a eu de la chance. »
En mai 2024, AlphaFold 3 étend ces prédictions à l'ADN, à l'ARN et aux petites molécules. L'absence de code suscite une lettre ouverte de plus de mille signatures. Selon GEN, Jumper aurait indiqué que plus de cinquante experts, notamment en biosécurité, avaient été consultés.
Le 11 novembre 2024, le code a été rendu téléchargeable pour la recherche non commerciale. Les poids du modèle, eux, n'étaient alors fournis que sur demande.
08 Les questions qu'on aurait aimé lui poser
Lia, une question qu'on aurait aimé lui poser ?
Cette fois, je me suis invitée sans sonner. Je vous écoute !
Question piège : ce Nobel est-il à lui ou à l'équipe ? En novembre 2024, Jumper parlait d'une équipe d'environ quinze personnes et insistait sur le mérite de chacun. Lia, à partir de ces propos, quelle réponse imagines-tu ?
Je pense qu'il répondrait que le Nobel récompense d'abord le travail collectif de l'équipe.
C'est bien Lia qui imagine, pas John Jumper. Question plus complexe : faut-il encore expérimenter quand l'IA prédit si bien ? En mai 2025, Jumper jugeait essentiel que les travaux informatiques provoquent de nouvelles expériences. Lia, quelle réponse imagines-tu ?
J'imagine qu'il répondrait qu'il faut continuer les expériences : AlphaFold a appris sur des décennies de données expérimentales et doit, à son tour, susciter de nouvelles expériences.
Cette réponse de Lia reste une extrapolation.
09 La boule de cristal de Lia
En novembre 2024, Jumper espérait qu'AlphaFold serait vu comme l'un des premiers systèmes d'IA ayant vraiment compté pour la biologie, parmi beaucoup d'autres. Lia, ta boule de cristal ?
Ma boule de cristal transforme cet espoir en hypothèse : je suppose qu'AlphaFold pourrait un jour être présenté comme l'un des premiers d'une longue lignée d'IA scientifiques.
C'est la prédiction de Lia, pas celle de Jumper.
10 Ce qu'on retient
Moi, je retiens un physicien qui disait ignorer ce qu'était une protéine à son arrivée dans ce laboratoire, et AlphaFold, qui comptait plus de trois millions d'utilisateurs en novembre 2025.
Moi, je retiens qu'il a eu le courage de tout recommencer juste après avoir gagné.
Et vous, qu'en pensez-vous ? Pour révolutionner une discipline, vaut-il mieux la connaître par cœur, ou justement venir d'ailleurs ?
Le mot de la fin
Restez encore quelques secondes…
… le message qui suit est important !
C'était Les Voix de l'IA.
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Les sources de l'épisode sont dans sa description. À très vite… pour une autre voix.
Citations marquantes
Retrouvées mot pour mot, datées, avec leur source. La traduction est la nôtre.
« I didn't know what a protein was when I showed up. »
« Nature's 10 »
« I probably would have left science, if not for DeepMind. »
« J'aurais probablement quitté la science, sans DeepMind. »
« It would be sad to me if there was no intellectual lineage of AlphaFold. »
« Ce serait triste pour moi qu'AlphaFold n'ait pas de descendance intellectuelle. »
« Ahead of us are a universe of new insights and scientific discoveries made possible by the use of AI as a scientific tool. »
« Devant nous s'ouvre un univers de connaissances et de découvertes rendues possibles par l'IA utilisée comme outil scientifique. »
« So I think AI for science work is going to be about how we do things that humans can’t. »
« Je pense donc que l'IA pour la science, ce sera faire ce que les humains ne peuvent pas faire. »
« After nearly 9 years, I have decided to leave Google DeepMind and join Anthropic (after taking some time to recharge). »
« Après près de neuf ans, j'ai décidé de quitter Google DeepMind et de rejoindre Anthropic (après avoir pris le temps de recharger les batteries). »
Les 67 sources de ce portrait
Les sources principales d'abord : articles, entretiens, documents officiels. Chaque fait raconté dans l'épisode a été recoupé avec elles.
- deepmind.googleDemis hassabis john jumper awarded nobel prize in chemistry
- deepmind.googleAlphafold a solution to a 50 year old grand challenge in biology
- deepmind.googlePutting the power of alphafold into the worlds hands
- deepmind.googleAlphafold reveals the structure of the protein universe
- deepmind.googleAlphafold using ai for scientific discovery 2020
- deepmind.googleAlphafold
- blog.googleGoogle deepmind isomorphic alphafold 3 ai model
- isomorphiclabs.comIsomorphic labs announces 600m external investment round
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- nature.comS41586 024 07487 w
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- news.uchicago.eduUchicago alum john jumper shares nobel prize model predicting protein structures
- news.uchicago.eduNobel laureate john jumper returns uchicago discuss alphafold protein revolution
- news.vanderbilt.eduBoundary spanning genius
- medschool.vanderbilt.eduJohn jumper developer of alphafold to present an apex lecture on august 30
- cam.ac.ukUniversity of cambridge alumni awarded 2024 nobel prize in chemistry
- blog.pulaskiacademy.orgPa alum john jumper wins nobel
- marshallscholarship.org2025 marshall medal recipient dr john jumper
- royalsociety.orgNew fellows
- laskerfoundation.orgAlphafold a technology for predicting protein structures
- breakthroughprize.orgArticle
- gairdner.org2023 canada gairdner award winners announced
- frontiersofknowledgeawards-fbbva.esJohn jumper 2
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- anthropic.comClaude discovers novel enzyme system
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- uk.linkedin.comJohn jumper
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- news.bgov.comNobel winner john jumper to leave google deepmind for anthropic
- boursorama.comLe scientifique americain john jumper quitte google deepmind pour rejoindre anthropic
- techcrunch.comNobel laureate john jumper is leaving deepmind for rival anthropic
- technologyreview.comClaude science is anthropics newest flagship product
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- the-decoder.comDeepmind dismantles its alphafold team as key authors leave for anthropic
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- quantamagazine.orgHow ai revolutionized protein science but didnt end it
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- genengnews.comAlphafold 3 angst limited accessibility stirs outcry from researchers
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- ipd.uw.eduFrontiers of knowledge award goes to david baker demis hassabis and john jumper
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- tribuneindia.comAlphafold pioneer john jumper joins anthropic after deepmind exit
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- nobelprize.orgFacts
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- nobelprize.org1925168 interview transcript
- nobelprize.orgPress release
- x.comPublication de @JohnJumperSci sur X
- ft.comArticle
- cnbc.comJohn jumper to leave google deepmind for anthropic
- nae.eduArticle
Voir les 3 autres sources
Comment ce portrait a été fait. Il est construit à partir de ce qui a été publié (articles, interviews, biographies, conférences), que nous avons analysé et recoupé, dans un but uniquement pédagogique. Nous ne parlons pas à la place de John Jumper. Ce qui n'a pas pu être vérifié n'a pas été gardé. Les voix d'Ada, d'Alan et de Lia sont générées par intelligence artificielle.
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