La start-up d’intelligence artificielle Anthropic a dévoilé son premier résultat en biologie moléculaire. Son modèle Claude a analysé une base de données d’ADN en vingt et une heures pour identifier un système d’enzymes inédit baptisé ART, ouvrant la voie à de nouvelles méthodes potentielles de recherche fondamentale.
L’exploration des données biologiques par l’intelligence artificielle franchit un nouveau cap. Cette structure, qui ne manipule aucun pathogène transmissible à l’humain et confie toutes ses expériences à des chercheurs, cherche à démontrer que les agents intelligents peuvent accélérer la recherche fondamentale.
Analyse parallèle et découverte du système ART
Pour mener à bien cette première incursion, l’entreprise a mobilisé près d’un millier de copies de son modèle Claude travaillant simultanément. Ces agents logiciels ont épluché une base de séquences d’ADN pendant vingt et une heures, un travail d’analyse qui aurait exigé des semaines ou des mois de travail à un chercheur humain selon la firme.
Au terme de ce criblage intensif, les agents ont repéré dans des virus s’attaquant aux bactéries un motif resté inaperçu jusqu’alors. Il s’agit de courts fragments d’ADN répétés à intervalles réguliers, positionnés à proximité immédiate d’une enzyme déjà connue et d’une protéine dont la fonction demeure énigmatique. Cette disposition architecturale présente de fortes similitudes avec CRISPR, ce mécanisme de défense naturel des bactéries qui a permis aux scientifiques de concevoir des ciseaux moléculaires pour modifier les gènes.
Dario Amodei a déclaré que cela pourrait constituer un nouveau mécanisme d’édition génétique, selon Boursorama.
S’exprimant par visioconférence devant le Conseil de sécurité de l’ONU, où il a plaidé pour une coordination internationale face aux risques de l’intelligence artificielle, Dario Amodei a qualifié les observations de préliminaires. L’entreprise baptise ce système du nom de ART, tout en admettant que son rôle exact reste à déterminer. La prépublication diffusée par l’équipe n’ayant pas encore reçu d’évaluation par les pairs, les chercheurs n’ont pas encore démontré en laboratoire que l’enzyme était active.
Réactions d’experts et perspectives de la recherche
La communauté scientifique accueille cette annonce avec un mélange d’intérêt et de prudence. Feng Zhang, professeur au MIT et l’un des pionniers de CRISPR, qualifie l’identification de ces segments répétés de vraiment intrigante
tout en estimant que la découverte mérite d’être approfondie
, selon des propos rapportés par Anthropic.
De son côté, la direction de l’entreprise précise qu’une équipe de l’Université Stanford a de son côté décrit de manière indépendante un système comparable, mais distinct. Cette convergence de travaux menés par des approches automatisées et des équipes académiques témoigne de l’intérêt croissant pour l’exploration computationnelle du vivant.
La stratégie d’Anthropic s’inscrit dans un mouvement plus large visant à doter les chercheurs d’outils spécialisés. L’entreprise a ainsi lancé fin juin Claude Science, un environnement de travail dédié, et conduit des recherches de médicaments ciblant des maladies rares. Evoquant sa vision à long terme sur la plateforme X, Dario Amodei a affirmé que l’objectif était de guérir la plupart des maladies en cinq à 10 ans, tout en reconnaissant que l’intelligence artificielle ne raccourcira pas mécaniquement la durée requise pour mener à bien les essais cliniques.
Les défis techniques de l’automatisation en biologie
L’utilisation d’agents logiciels pour naviguer dans l’infrastructure de la recherche biomoléculaire se heurte à des obstacles structurels importants. Interrogés sur des tâches de routine comme la récupération de séquences dans NCBI Virus, les modèles ne parviennent pas toujours à atteindre le niveau de précision indispensable à la construction fiable d’un jeu de données.
La robustesse des analyses s’accroît spectaculairement dès l’intégration d’une couche de récupération déterministe, telle que l’outil gget virus. Les chercheurs soulignent que les bases de données biologiques, conçues à l’origine pour une consultation humaine à travers des formats hétérogènes et des interfaces disparates, s’apparentent à des environnements anciens inadaptés à la circulation rapide de véhicules modernes.
À l’instar des difficultés rencontrées par des figures de la programmation dans le développement web, où la logique algorithmique s’efface souvent devant la complexité des interfaces de navigation, le goulot d’étranglement de la biologie computationnelle réside moins dans le raisonnement pur des modèles que dans l’absence de couches d’exécution déterministes standardisées. Pour que les agents puissent participer efficacement à la conception de traitements ou à la réponse aux épidémies, l’infrastructure numérique du vivant devra évoluer pour répondre aux exigences de ces nouveaux utilisateurs automatisés.
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