La recherche d’un remède contre le cancer remonte à des milliers d’années. Certaines des premières recherches connues remontent à l’Égypte ancienne, où Imhotep, médecin et architecte du roi Djéser, a décrit une tumeur humaine sur un papyrus vers 2600 avant JC.
Aujourd’hui, un nombre croissant de leaders technologiques saluent l’IA comme la clé pour résoudre le mystère médical qui déconcerte les médecins depuis des millénaires. C’est ce que prédisait la présidente de Google, Ruth Porat, en octobre dernier. C’est pourquoi Dario Amodei, PDG d’Anthropic, a inventé le terme « 21e siècle compressé », reflétant son point de vue selon lequel l’IA va accélérer le progrès médical. Mais certains dans le domaine médical pensent que ces prévisions ont été au moins un peu exagérées.
Dans une récente interview sur le podcast Plain English avec Derek Thompson, le PDG d’Eli Lilly, David Ricks, a déclaré que l’IA était loin de guérir la maladie.
“Si vous leur demandez simplement de résoudre des questions de biologie ou de chimie, ils ne sont pas particulièrement doués dans ce domaine”, a-t-il déclaré. “Ils sont formés au langage humain, pas au langage de la chimie, de la physique ou de la biologie.”
L’une des raisons pour lesquelles les investissements dans l’IA ont atteint des niveaux records, rivalisant avec le PIB de certains pays développés, est la conviction que cette technologie pourrait permettre des progrès scientifiques révolutionnaires. Lors d’une conférence de presse annonçant l’année dernière le « Projet Stargate » du président Donald Trump, un investissement de 500 milliards de dollars dans l’infrastructure de l’intelligence artificielle jusqu’en 2029, le PDG d’Oracle, Larry Ellison, a déclaré que le projet pourrait conduire à un vaccin contre le cancer, qui pourrait être conçu en seulement 48 heures.
La réalité actuelle de la recherche sur le cancer avec l’IA
Même si Ricks a quelques doutes quant aux capacités de recherche scientifique de l’IA, plusieurs modèles d’IA ont fait des progrès significatifs dans la recherche sur le cancer. Le modèle Sybil AI de Harvard en 2023, par exemple, a prédit avec précision le risque de cancer du poumon dans six ans.
Et le modèle AlphaProteo de Google DeepMind s’est avéré déterminant dans la conception de liants protéiques ciblant certaines molécules, notamment celles associées au cancer. En effet, Eli Lilly utilise AlphaFold, un autre système d’intelligence artificielle développé par Google DeepMind, et entretient un partenariat avec celui-ci.
Mais Ricks a déclaré que les capacités actuelles de l’IA ne sont qu’une goutte d’eau dans l’océan par rapport au besoin de recherches scientifiques supplémentaires. “Nous pouvons obtenir une machine qui prédit assez bien les choses, comme prédire la structure d’une protéine”, a-t-il déclaré. “Mais cela représente peut-être un millième du type de problèmes auxquels nous sommes confrontés dans la découverte de médicaments.”
Le PDG d’Eli Lilly mise sur des modèles d’IA personnalisés pour conclure l’accord sur les avancées scientifiques. Au cours de l’entretien, il a noté que la plupart des LLM ne parviennent pas à maîtriser les nuances nécessaires pour aborder la biologie, ce que des modèles formés avec des données avancées et ciblées pourraient un jour réaliser, selon lui.
“L’avenir consiste en fait à construire de plus en plus de modèles de ces problèmes de prédiction étroits, car la biologie, contrairement au langage humain, ne suit pas les mêmes règles de la même manière”, a-t-il déclaré, à l’instar d’Alphafold et AlphaProteo de Google DeepMind.
Ricks estime néanmoins que les humains, avec ou sans IA, sont encore loin du développement biologique, malgré les progrès déjà réalisés en médecine. “Nous sommes comme un petit enfant dans le langage de la biologie”, a-t-il déclaré.
