Les modèles de fondation de l'IA bouleversent la recherche biomédicale

L'intelligence artificielle transforme en profondeur le travail des chercheurs, bien au-delà de la simple rédaction assistée. C'est le constat dressé par Le Monde dans une enquête sur la révolution en cours dans les laboratoires de biochimie, de météorologie et de mathématiques. Au cœur de ce changement: les "modèles de fondation", ces systèmes entraînés sur des tâches simples qui se révèlent capables d'analyses complexes, de génération d'hypothèses et de planification stratégique. "L’IA change tout !", reconnaît Alessandra Carbone, professeure à Sorbonne Université au Laboratoire de biologie computationnelle, quantitative et synthétique. Son travail consiste à comprendre les fonctions des dizaines de milliers de protéines du corps humain (hémoglobine, collagène, insuline, enzymes…) ou des autres organismes, et à expliquer comment elles interagissent entre elles. Dans sa vie "d’avant", elle avait participé à un programme international soutenu par IBM et ses superordinateurs. Après des années de travail, en 2013, l’équipe avait publié un réseau d’interactions entre 168 protéines. "Aujourd’hui, on fait mille fois plus et mieux ! On peut créer ce réseau en trois jours de calcul pour 20.000 protéines", souligne la chercheuse. "La chimie se numérise, comme d’autres secteurs avant elle", observe Jean-Philip Piquemal, qui, avec sa double casquette de professeur à Sorbonne Université et de cofondateur de Qubit Pharmaceuticals, développe un modèle de fondation, FeNNix-Bio1. Il sert à prédire l’interaction de peptides (des petites chaînes d’acides aminés), qui peuvent être des médicaments, avec de plus grosses molécules, en tenant compte du milieu liquide. "Avant, il nous fallait quatre à cinq mois pour évaluer une interaction entre deux molécules d’intérêt. Maintenant, une nuit suffit." Qubit Pharmaceuticals a publié, en avril, son premier brevet pour un candidat anticancer.

(Le Monde – 27 mai 2026)