L’IA plus forte que les chercheurs ? Un emballement prématuré
Les titres sensationnalistes se multiplient sur la capacité de l’intelligence artificielle à révolutionner les découvertes scientifiques. Microsoft a annoncé le 9 janvier qu’une équipe de chercheurs avait utilisé l’intelligence artificielle et le calcul haute performance, soit environ 5 000 ordinateurs classiques, pour analyser 33 millions de matériaux de batterie possibles en quatre-vingts heures. Une tâche qui, selon l’équipe, aurait pris vingt ans auparavant. Concrètement, le modèle a parcouru le tableau périodique des éléments et déposé de nouveaux atomes dans divers emplacements grâce à un processus de substitution. Une centaine des éléments les plus prometteurs a été transférée au Pacific Northwest National Laboratory, spécialisé dans la production de batteries, qui a construit un prototype utilisant un tout nouveau matériau utilisant 70 % de lithium en moins. Mais ce prototype, aussi prometteur soit-il, n’est pas près d’être commercialisé.
Quelques semaines auparavant, DeepMind, l’unité IA de Google, avait publié en grande pompe un article dans Nature relatif à la découverte de 2,2 millions de nouveaux cristaux, soit l’équivalent de près de huit cents ans de connaissances, selon leurs dires. Le modèle Graph Networks for Materials Exploration (Gnome), un outil d’apprentissage en profondeur, aurait fait 2,2 millions de prédictions, dont les 380 000 les plus stables fourniraient des candidats prometteurs pour la synthèse expérimentale. DeepMind a même synthétisé 41 de ces nouveaux composés. Une étude préliminaire ayant analysé ces derniers soulève néanmoins des questions sur la portée de la découverte. Ces composés synthétisés pourraient être, en réalité, des matériaux déjà connus, mais avec des atomes disposés de manière plus aléatoire.
Autant d’indices qui suggèrent que les modèles d’IA ont encore des difficultés à modéliser le désordre. Cette étude préliminaire n’a pas encore été évaluée par des pairs, mais elle souligne la nécessité de la méthode scientifique pour jauger avec précision les trouvailles des intelligences artificielles. Il en va de même avec les médicaments innovants. Les espoirs reposant sur l’IA sont immenses.
De nouveaux médicaments grâce à l'IA ?
Demis Hassabis, cofondateur de DeepMind, affirme que sa filiale Isomorphic Labs a l’ambition de réduire de plus de moitié le temps nécessaire à la recherche de nouvelles molécules, de cinq à deux ans. Cette annonce intervient quelques jours après celle des deux premiers partenariats pharmaceutiques d’Isomorphic Labs, avec Lilly et Novartis, d’une valeur combinée pouvant atteindre 3 milliards de dollars. Ces accords font suite à plusieurs autres dans l’industrie : Exscientia, basée à Oxford, travaille entre autres avec les géants Sanofi et Bristol Myers Squibb ; Owkin et Aqemia collaborent également avec le premier, quand Insitro s’est rapproché du second.
La plateforme d’Isomorphic Labs s’appuie sur les avancées scientifiques réalisées par la technologie AlphaFold de DeepMind, une IA capable de prédire la structure de presque toutes les protéines existantes à partir du séquençage de leur ADN. Ces protéines peuvent se replier d’innombrables façons, leur forme finale déterminant leur fonctionnement et leurs interactions avec d’autres éléments.
AlphaFold est impressionnante, elle a prédit la forme de plus de 200 millions de protéines. Mais ce tour de force doit se plier à la réalité de la biologie. En 2022, une équipe de recherche américaine avait étudié la capacité d’AlphaFold à modéliser les interactions des protéines essentielles de la bactérie Escherichia coli avec des composés antibactériens. Elle apparaissait décevante, même si cette première étude pointait aussi des pistes pour l'améliorer. L’intelligence artificielle fournit une nouvelle génération d’outils approximatifs nous permettant de résoudre des problèmes qui semblaient insolubles auparavant, et c’est profondément enthousiasmant. Mais attention à ne pas surestimer les capacités de cette technologie. L’avènement du futur matériau, ou médicament, révolutionnaire passera encore pour beaucoup par de l’intelligence et de l’intuition humaines.