L'IA biologique comme Evo 2 va-t-elle transformer la conception de médicaments ?
Les modèles d'intelligence artificielle appliqués à la biologie connaissent une accélération spectaculaire en 2025. Evo 2, le plus grand modèle d'IA biologique au monde, et des systèmes comme PROTEUS ouvrent des perspectives inédites pour concevoir des médicaments impossibles à créer par les méthodes traditionnelles.
L'IA biologique comme Evo 2 va-t-elle transformer la conception de médicaments ?
L'année 2025 marque un tournant dans la convergence entre intelligence artificielle et biologie moléculaire. Des modèles d'IA massifs, entraînés sur d'immenses volumes de données biologiques, promettent d'accélérer radicalement la découverte de nouveaux médicaments et thérapies. Mais ces avancées spectaculaires soulèvent aussi des questions cruciales sur leur impact clinique réel et leurs risques potentiels.
Evo 2 : le plus grand modèle d'IA biologique au monde
Evo 2 représente une avancée majeure dans le domaine de l'IA biologique. Ce modèle, désormais le plus grand de sa catégorie, possède une capacité remarquable : écrire de l'ADN sur demande. Contrairement aux approches traditionnelles de biologie moléculaire qui nécessitent des années d'expérimentation, Evo 2 peut générer des séquences d'ADN complexes en réponse à des instructions spécifiques.
Cette capacité ouvre des perspectives fascinantes pour la conception de thérapies géniques personnalisées, la création de nouveaux vecteurs viraux pour la vaccination, ou encore le développement d'organismes synthétiques capables de produire des molécules thérapeutiques. Toutefois, l'impact clinique réel de ces séquences générées par IA reste à confirmer par des essais rigoureux.
PROTEUS : l'évolution protéique accélérée par l'IA
Parallèlement à Evo 2, le système PROTEUS adopte une approche complémentaire en utilisant l'IA biologique pour faire évoluer des protéines directement à l'intérieur de cellules mammifères vivantes (in vivo). Cette méthode révolutionnaire pourrait permettre de créer des médicaments jusqu'ici considérés comme impossibles à concevoir.
L'évolution dirigée de protéines n'est pas nouvelle, mais PROTEUS accélère considérablement le processus en simulant et guidant l'évolution dans un environnement cellulaire réaliste. Cette approche pourrait déboucher sur des anticorps thérapeutiques plus efficaces, des enzymes capables de dégrader des toxines, ou des protéines structurales pour la médecine régénérative.
Un écosystème d'outils biologiques en pleine expansion
Les avancées de 2025 dans le domaine de l'AIxBio (l'intersection entre IA et biologie) ne se limitent pas à Evo 2 et PROTEUS. Plusieurs outils biologiques plus capables émergent pour accélérer la découverte de médicaments :
- AlphaFold 3, qui a valu à ses créateurs le prix Nobel, continue de redéfinir la médecine grâce à ses prédictions structurales de protéines d'une précision inégalée
- Des modèles d'IA capables de détecter des signes de vieillissement biologique sur de simples radiographies thoraciques
- Systema, développé par l'EPFL, qui évalue les effets de perturbations génétiques en modélisant leurs impacts biologiques Ces technologies convergent vers un objectif commun : réduire drastiquement le temps et le coût du développement de nouveaux traitements.
Des modèles IA qui ne sont pas toujours meilleurs
Une découverte importante de l'EPFL tempère l'enthousiasme ambiant : les modèles d'IA avancés ne sont pas systématiquement supérieurs aux approches plus simples pour certaines tâches biologiques. Cette observation rappelle qu'il est essentiel d'adapter l'outil à la question scientifique posée, plutôt que de systématiquement privilégier le modèle le plus complexe.
L'évaluation rigoureuse des performances de ces systèmes dans des contextes biologiques spécifiques reste un défi majeur pour la communauté scientifique.
Les risques dual-use : une préoccupation croissante
Parallèlement à ces avancées prometteuses, l'année 2025 a vu émerger des préoccupations sérieuses concernant les risques dual-use des modèles d'IA biologiques. Un système capable de concevoir des séquences d'ADN thérapeutiques pourrait théoriquement aussi être détourné pour créer des agents pathogènes dangereux.
Cette dualité pose des questions éthiques et de biosécurité complexes. L'évaluation des risques de biosécurité pour ces modèles n'est pas encore standardisée, ce qui complique la mise en place de garde-fous appropriés. La communauté scientifique et les régulateurs travaillent activement à établir des protocoles d'évaluation et des mécanismes de contrôle pour encadrer le développement de ces technologies puissantes.
Vers une nouvelle ère de la médecine personnalisée ?
Malgré les incertitudes et les risques, l'IA biologique semble promise à un rôle central dans la médecine de demain. La capacité de générer rapidement des candidats médicaments, de prédire leurs interactions avec le corps humain et d'optimiser leurs propriétés thérapeutiques pourrait transformer radicalement le paysage pharmaceutique.
Les prochaines années seront décisives pour déterminer si ces promesses se concrétiseront en traitements cliniquement validés. L'impact réel de ces technologies dépendra de leur capacité à franchir le fossé entre les prédictions computationnelles et l'efficacité thérapeutique réelle chez les patients.
Sources
https://www.nature.com/articles/d41586-025-00531-3https://scitechdaily.com/groundbreaking-biological-artificial-intelligence-system-could-make-impossible-medicines-real/https://councilonstrategicrisks.org/2025/12/22/2025-aixbio-wrapped-a-year-in-review-and-projections-for-2026/https://www.nature.com/articles/d41586-025-03965-xhttps://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12061118/https://actu.epfl.ch/news/advanced-ai-models-are-not-always-better-than-simp/
Besoin d’outils IA ?
Explorez plus de 1 000 apps IA référencées
Filtrez par usage, catégorie ou budget pour trouver en quelques secondes l’application qui boostera vos projets.