Des IA ont conçu de nouveaux virus, et le signal est loin d’être anodin

Tech

Une équipe de Palo Alto et de Stanford a créé 16 virus bactériens viables avec l’IA. Prometteur pour la biotech, beaucoup moins pour la biosécurité.

En bref

• 16 virus viables créés par IA
• Expérience limitée aux bactéries E. coli
• Promesse biotech, alerte biosécurité

Sur environ 700 000 virus candidats imaginés par une IA, 16 ont fini par fonctionner en laboratoire. Ce chiffre-là, à lui seul, marque un vrai cap.

Quand l’IA passe du texte au génome

L’équipe de l’Arc Institute, à Palo Alto, avec l’Université Stanford, a utilisé Evo 1 et Evo 2, des modèles de langage génomique. L’idée ressemble à celle de ChatGPT ou Claude, sauf qu’ici on ne parle ni de livres ni de pages web. Les modèles ont appris sur des séquences génétiques, avec des billions de nucléotides, pour capter en quelque sorte la grammaire de l’ADN.

Pour cette expérience, les chercheurs ont resserré le cadre autour d’environ 15 000 virus de la même famille que Phi X-174, un très petit virus qui n’infecte que la bactérie E. coli. Point important, ils ont explicitement écarté tout ce qui pouvait viser les humains, d’autres animaux, les plantes ou les champignons.

700 000 pistes, 16 virus viables

Le protocole est assez frontal. Evo a généré près de 700 000 nouveaux virus potentiels. Les chercheurs ont ensuite retenu 285 candidats jugés les plus prometteurs, fabriqué leur ADN, puis inséré ce matériel dans des bactéries.

Résultat, 16 créations de l’IA ont produit des virus capables d’infecter et de se reproduire. Ils étaient au moins aussi viables que Phi X-174. Certains allaient même plus vite sur la reproduction. L’étude a été publiée dans Science, et franchement, on n’est plus dans la simple prédiction théorique.

Une avancée utile, mais un cran de plus pour le risque biologique

Sur le plan scientifique, les perspectives sont solides. Ces modèles pourraient améliorer la thérapie génique, aider à mieux comprendre les génomes et fournir de meilleurs outils pour attaquer des bactéries nocives. Dans un cadre très contrôlé, ce type d’approche peut faire gagner un temps énorme à la biotech.

Mais vous voyez tout de suite l’autre versant. Des chercheurs ont déjà montré que des chatbots standard pouvaient aider, de manière préoccupante, à planifier des armes biologiques. Un système capable non plus de décrire une menace, mais de concevoir des génomes, monte d’un cran.

Le papier insiste sur les précautions prises. Très bien. Sauf que la question n’est plus seulement ce qu’une bonne équipe peut faire sous garde-fous. C’est ce que d’autres feront ensuite, dans un environnement réglementaire qui, pour l’instant, n’a clairement pas rattrapé la vitesse de l’IA.

Christophe Romei

Spécialiste Tech

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