Les scientifiques ont utilisé un programme d'intelligence artificielle appelé Evo pour concevoir de nouveaux génomes viraux différents de tous les virus naturels connus – et 16 d'entre eux se sont révélés être des virus viables et vivants une fois construits et testés en laboratoire.
L'étude, publiée jeudi dans la revue Science et détaillée dans les reportages de CNN, est saluée comme une étape importante pour la biologie générative. Mais il suscite également des avertissements urgents en matière de biosécurité, car il démontre que les mêmes techniques qui alimentent les chatbots peuvent désormais composer de nouveaux agents pathogènes fonctionnels. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre plus d'articles sur l'IA.
Comment Evo a été formé
Selon CNN, des séquences génétiques tirées de millions de sources – « de tous les domaines de la vie » – ont servi de bibliothèque de langage pour Evo, un peu comme la façon dont ChatGPT et d'autres grands modèles de langage sont formés sur d'énormes collections de textes. En étudiant cette bibliothèque, le modèle a pu « apprendre les contraintes évolutives » qui régissent les génomes naturels – les règles non écrites sur les arrangements génétiques qui fonctionnent réellement chez les êtres vivants.
Des scientifiques de l'Université de Stanford et de l'Arc Institute ont ensuite demandé à Evo de générer des milliers de combinaisons de génomes dans un cadre spécifique – dans ce cas, des génomes qui pourraient être hébergés par un E. cellule bactérienne coli. Sur les milliers de modèles produits par le modèle, l’équipe en a construit et testé environ 300 en laboratoire. Seize d’entre eux étaient des virus viables.
Des bactériophages, pas des agents pathogènes humains
Une mise en garde importante tempère l'alarme : les nouveaux virus sont des bactériophages, qui infectent les bactéries mais ne peuvent pas infecter les humains. Les travaux se situent donc du côté prometteur du potentiel de la technologie. Les chercheurs ont rapporté que l’un des nouveaux virus présentait un aspect « évolutif distant », suggérant qu’Evo avait provoqué des changements génétiques qui auraient pu prendre des millions d’années d’évolution naturelle pour émerger – compressant le temps évolutif profond en une seule étape générative.
Le résultat pratique le plus frappant est venu du mélange des phages conçus par l’IA. Des tests ont montré que le mélange pouvait surmonter la résistance antibactérienne chez certains E. coli – ce qu’un « mélange comparable de phages d’origine naturelle » ne pourrait pas faire. Ce n’est pas une mince affaire. La résistance aux antibiotiques est l’une des menaces les plus graves pour la santé mondiale, et la phagothérapie – qui utilise des virus pour tuer les bactéries nocives – est considérée depuis longtemps comme une réponse possible aux médicaments qui ne fonctionnent plus.
Les auteurs ont écrit que l'approche "ouvre la voie à la génération de thérapies phagiques adaptatives et résilientes contre les agents pathogènes à évolution rapide", présentant Evo comme un moteur de conception de médicaments capables de suivre le rythme des bactéries qu'ils sont censés vaincre.
Questions « urgentes » sur la biosécurité
Cette promesse s’accompagne d’une inquiétude que les chercheurs eux-mêmes reconnaissent. Dans un article correspondant également publié dans Science, les médecins du Johns Hopkins Center for Health Security ont adopté un ton prudent. "Bien que cela soit prometteur pour les applications des sciences de la vie, cela soulève également des questions urgentes en matière de biosûreté et de biosécurité", ont-ils écrit. "La capacité de composer des génomes viraux à l'aide de l'IA générative existe désormais ; la gouvernance nécessaire pour la diriger en toute sécurité n'existe pas."
Ils ont averti que de tels génomes « pourraient coder pour de nouveaux agents pathogènes susceptibles d’infecter les humains, les animaux ou les plantes d’une manière qui ne peut être contenue par les contre-mesures existantes » – un rappel que la même méthode générative qui a produit des bactériophages inoffensifs destinés à E. coli pourrait, en principe, être dirigé vers d’autres cibles.
Tous les experts ne considèrent pas le risque immédiat comme extrême. Jordi García Ojalvo, professeur de biologie des systèmes à l'Université Pompeu Fabra de Barcelone, a déclaré au Science Media Center que "la percée réalisée est significative". CNN a noté son évaluation selon laquelle le risque de biosécurité posé par cette recherche particulière est inférieur à celui de certains autres outils d'IA, en grande partie parce que les génomes doivent encore être construits individuellement et testés en laboratoire après leur conception par Evo – un goulot d'étranglement physique qui n'existe pas pour le texte ou les images.
Pourquoi c'est important au-delà de la biologie
Le résultat Evo est la démonstration la plus claire à ce jour que l'IA générative est passée du langage et des images à la conception d'entités biologiques fonctionnelles. Cela fait écho à la tension qui définit désormais une grande partie du domaine de l’IA : les mêmes capacités qui promettent de nouveaux médicaments et des thérapies résilientes réduisent également l’effort requis pour concevoir des organismes potentiellement dangereux.
Les commentateurs de Johns Hopkins ont fait valoir que la communauté des chercheurs doit « s'engager dans les questions de biosûreté et de biosécurité plus délibérément que ne l'ont fait jusqu'à présent la plupart des développeurs de puissants modèles d'IA biologique ». Cet argument s’applique bien au-delà d’Evo : il s’agit d’un avertissement concernant toute une catégorie émergente de systèmes d’IA biologique dont les résultats peuvent, contrairement à un paragraphe ou une image, être physiquement instanciés dans le monde.
Ce qui vient ensuite
L'équipe de Stanford et de l'Arc Institute a présenté ces travaux comme une base pour les thérapies à base de phages contre les bactéries résistantes aux médicaments. Le défi le plus difficile et non résolu est celui de la gouvernance : comment publier et superviser des outils d’IA biologique dont les conceptions peuvent être synthétisées dans des organismes vivants. Comme le montrent clairement les deux articles scientifiques, il s’agit désormais d’une question d’actualité plutôt que d’une question hypothétique – et l’écart entre capacité et surveillance est exactement ce que les voix les plus prudentes du domaine s’efforcent désormais de combler.
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