Si le grand public s’émerveille devant les prouesses de ChatGPT ou Midjourney, une révolution plus silencieuse — mais bien plus profonde — est en train d’advenir dans les laboratoires. L’intelligence artificielle est en train de redéfinir les limites du possible. Ce que les chercheurs mettaient des décennies à modéliser, peut être accompli en quelques jours, parfois en quelques heures. Quelques exemples de prouesses accomplies sont présentés ici.

Prédire la structure des protéines

Durant des décennies, la communauté scientifique s’est interrogé sur la structure des protéines et le travail qu’elles accomplissent dans le corps. Elles apparaissent sous 200 milliards de formes différentes dans la Nature. Fondamentalement, ce sont des chaînes d’acides aminés qui s’organisent selon des formes précises, lesquelles déterminent leur fonction, qu’elle soit bénéfique ou non. Et donc, il se disait que si nous pouvions prédire cette organisation, un pas de géant pourrait être franchi. Il reste que les combinaisons potentielles d’acides aminés paraissent illimitées. Et donc, cette énigme a désarçonné des biologistes durant des décennies et elle a même donné lieu à une compétition régulière qui n’avait jusqu’alors fait apparaître que de timides progrès. Et puis, Deepmind, une filiale de recherche IA de Google a soumis la question à son système AlphaFold 2. Ce dernier a alors été capable de proposer des prédictions d’une incroyable précision (proches de 92% là où les biologistes parviennent à un taux de 40%). Il se trouve que l’IA est capable de prédire la structure tridimensionnelle (le repliement) des protéines et ce point est majeur. En quelques mois, AlphaFold 2 a pu accomplir ce qui aurait pu prendre des siècles – et il est à noter que Google a fourni gratuitement le résultat de ces recherches. Il devrait en résulter une accélération majeure dans la production de traitements et des cures pour des pathologies qui semblaient irrésolvables.


DeepMind est une filiale de Google dédiée aux recherches en IA. © Google

Dompter les superbactéries

En avril 2025, la prouesse a été tout aussi impressionnante. A l’Imperial College de Londres, le professeur Penadés avait mis plusieurs années à comprendre pourquoi certaines superbactéries résistent à l’action des antibiotiques. Il a ensuite soumis le problème à Co-Scientist, une nouvelle IA agentique de Google (capable de planifier et d’exécuter des expériences ou des recherches documentaires de manière autonome) et celle-ci l’a résolu en deux heures ! Le professeur Penadés a eu du mal à y croire mais le fait était là.

La fin d’Alzheimer et de Parkinson ?

Au Gladstone Institute de San Francisco, l’IA accélère les recherches sur les maladies d’Alzheimer et de Parkinson. L’équipe de Steven Finkbiner a utilisé un algorithme de deep learning sur 23 000 cas afin de pouvoir identifier le moment où une cellule semble vouée à mourir — une tâche qui a longtemps posé problème aux scientifiques. Le système a réussi à repérer certaines modifications dans le noyau cellulaire autorisant une telle prédiction. Les équipes de Finkbiner se servent de telles recherches pour qu’il soit possible, à terme, d’intervenir suffisamment en amont.

Un changement de paradigme

Au-delà de l’effet spectaculaire de ces résultats, un constat s’impose : nous n’avons plus affaire à de simples outils d’assistance, mais bien à un changement de paradigme. Là où la recherche avançait autrefois par tâtonnements successifs, l’IA est capable d’explorer en quelques heures des pistes qui auraient mobilisé des équipes pendant des années.

Ce basculement ne tient pas uniquement à la puissance de calcul, mais aussi à une capacité nouvelle : celle de détecter une logique au sein de données disparates, de faire surgir des hypothèses que l’on n’aurait pas formulées spontanément.

Bien évidemment, il faut pondérer l’effet réel de telles avancées : même si l’IA peut trouver une cure en 2 heures, les tests cliniques, la fabrication et les réglementations prennent des années et l’on voit mal comment de tels délais pourraient être fortement raccourcis.

Une accélération majeure de la recherche

Il reste que de tels faits incitent des experts en IA tels que Darius Amodei, le fondateur de Anthropic (Claude), à estimer que l’IA va accélérer de manière fondamentale la recherche en biologie. Et d’affirmer que :

  • L’IA devrait multiplier par 10 le rythme des découvertes majeures, étant entendu que celles-ci produisent plus de 50 % des progrès en la matière.
  • Plus généralement, l’IA devrait permettre de réaliser en 5 à 10 ans ce qui aurait normalement pris de 50 à 100 ans. Et il pourrait en résulter une disparition de la majorité des cancers, la prévention de la maladie d’Alzheimer,
  • L’espérance de vie humaine est appelée à doubler, avec une moyenne de 150 ans.

Le rythme de la découverte scientifique est en train de changer d’échelle et il se pourrait bien que nous assistions à une accélération majeure de l’histoire de la science.