L'intelligence artificielle a conçu un virus, un scientifique l'a activé — et c'est là que l'histoire se complique
Des chercheurs de Stanford et de l'institut Arc ont conçu, grâce à l'intelligence artificielle, le code génétique de bactériophages — des virus qui attaquent les bactéries — et ont créé à partir de ceux-ci des virus actifs en laboratoire. Cette avancée pourrait aider au développement de traitements contre les bactéries résistantes aux antibiotiques, mais les experts avertissent que la capacité croissante de l'IA à concevoir des systèmes biologiques soulève des questions urgentes de sécurité et de contrôle.
Jusqu'à récemment, le débat autour de l'intelligence artificielle se concentrait principalement sur ce qu'elle est capable d'écrire, de dessiner ou de calculer. Il s'avère maintenant que la question est beaucoup plus large : peut-elle aussi concevoir des choses qui fonctionneront dans le monde biologique ? Une équipe de chercheurs de Stanford et de l'institut Arc a réussi à utiliser l'intelligence artificielle pour concevoir le code génétique de bactériophages — des virus qui attaquent les bactéries — puis à créer en laboratoire des virus actifs basés sur ces conceptions.
Dans une étude publiée la semaine dernière dans la revue Science, les modèles d'intelligence artificielle ont créé des centaines de nouveaux modèles de phages. Sur 285 modèles testés en laboratoire, 16 ont conduit à la création de virus actifs capables de se multiplier et d'attaquer des bactéries E. coli. Par la suite, les chercheurs ont montré qu'une combinaison de certains des nouveaux phages était également capable de nuire à des bactéries ayant développé une résistance au phage original.
Pour comprendre comment l'intelligence artificielle peut même concevoir un virus, il faut penser à l'ADN comme à un langage. Le professeur Ran Nir-Paz, expert en maladies infectieuses à l'hôpital Hadassah et responsable clinique du Centre israélien de thérapie par les phages, explique que les chercheurs ont développé des modèles entraînés sur de grandes quantités de données génétiques, ayant appris à identifier les règles et les modèles selon lesquels les génomes sont construits et fonctionnent.
« Tout comme il existe Claude et Gemini, capables d'utiliser le langage courant pour produire des phrases, des paragraphes ou même des livres, les chercheurs ont développé deux modèles, Evo 1 et Evo 2, dont le rôle est d'utiliser le langage de l'ADN et de l'ARN », explique-t-il.
Dans l'étude actuelle, cette analogie prend tout son sens : si les modèles linguistiques produisent des textes de longueurs différentes, ici les modèles produisent des séquences génétiques de longueurs et de niveaux de complexité différents. « Des mots et phrases courts aux longs livres », explique le professeur Nir-Paz. « Un long livre serait un singe, un humain ou un chien, tandis que les paragraphes ou les phrases courtes sont censés être des bactériophages, le sujet de cet article, des virus de bactéries ».
Quand l'ordinateur commence à écrire la biologie
L'idée de concevoir des systèmes biologiques sur un ordinateur n'est pas nouvelle. Selon le professeur Nir-Paz, l'un des pionniers dans ce domaine était le généticien américain Craig Venter, l'un des leaders du projet du génome humain. Il y a environ dix ans, bien avant l'émergence de l'IA générative, une percée a eu lieu avec la création d'une bactérie au génome minimal conçu sur ordinateur et construit en laboratoire afin qu'elle puisse se diviser et se multiplier.
« Son objectif était similaire à ce que les chercheurs ont fait ici : utiliser les connaissances existantes pour créer une forme de vie capable de se diviser par elle-même, et la doter de diverses propriétés », explique le professeur Nir-Paz. Qu'est-ce qui a changé depuis ? Principalement la puissance des outils informatiques. Les chercheurs ont utilisé des technologies ressemblant à celles des modèles linguistiques pour apprendre à partir d'énormes quantités de données génétiques.
Aux yeux du professeur Nir-Paz, la contribution la plus significative de tels outils pourrait résider dans l'approfondissement de notre compréhension de la biologie. « Dans le génome des bactériophages, nous connaissons le rôle d'environ 40 % des gènes et des protéines. Le reste demeure un mystère ». Les modèles qui savent identifier des structures au sein d'énormes quantités de données génétiques pourraient aider à déchiffrer ces parties qui, jusqu'à aujourd'hui, restaient inconnues.
Le côté obscur de la biologie synthétique
Cette peur est actuellement au cœur du débat. À mesure que les modèles deviennent meilleurs pour concevoir des systèmes biologiques, le potentiel de les utiliser non seulement pour comprendre la nature ou développer de nouveaux traitements, mais aussi pour créer des systèmes dotés de propriétés inédites, augmente. De là surgit une question : que se passe-t-il lorsque cette capacité est orientée dans des directions dangereuses, ou lorsqu'elle devient incontrôlable ?
Le professeur Tal Brosh, directeur de l'unité des maladies infectieuses à l'hôpital Assuta Ashdod, souligne que dans le cas de l'étude actuelle, il n'y a aucun danger direct pour les humains, car les bactériophages attaquent les bactéries et non les cellules humaines. Cependant, il avertit :
« Il pourrait y avoir une utilisation abusive ou un accident de laboratoire qui se terminerait par le fait qu'ils prennent un virus, une bactérie ou une créature quelconque, et la rendent plus violente, plus contagieuse ou résistante aux traitements et aux vaccins ».
Pour illustrer à quel point la possibilité de recréer des virus est réelle, il mentionne la variole. Il y a quelques années, un groupe de chercheurs a réussi à recréer en laboratoire un virus de la variole équine, en s'appuyant sur sa séquence génétique trouvée sur Internet. « Cela a été fait en utilisant une technologie beaucoup moins avancée que celle qui existe aujourd'hui », décrit le professeur Brosh.
La crainte est que l'intelligence artificielle puisse à l'avenir étendre ces capacités, et non seulement restaurer un virus existant mais aussi aider à la recherche de changements qui affecteront ses propriétés. Cela soulève une question complexe de limites et de contrôle. D'une part, vous ne voulez pas placer de barrières devant la science, mais d'autre part, vous ne voulez pas que tout ce qu'une personne imagine soit possible à exécuter.
Malgré les risques, ces mêmes outils pourraient conférer à la médecine des capacités inédites. Ils pourraient aider à mieux prédire les mutations des souches de grippe ou de coronavirus et concevoir des vaccins protégeant contre une plus grande variété de virus. « C'est une histoire plus vaste qui se cache derrière cette nouvelle étude. À mesure que cette capacité s'améliore, la responsabilité de s'assurer qu'elle reste sous contrôle augmente également », conclut le professeur Brosh.
