Les géants de la technologie voient dans l'IA une solution pour le cancer. Mais le PDG d'Eli Lilly la trouve « pas particulièrement bonne » pour résoudre des problèmes de biologie ou de chimie

La quête d’un remède contre le cancer remonte à des milliers d’années. Certaines des premières recherches connues datent de l’Égypte ancienne, où Imhotep, médecin et architecte du roi Djoser, décrivait une tumeur humaine sur papyrus vers 2600 av. J.-C.

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Aujourd’hui, un nombre croissant de leaders technologiques louent l’IA comme la clé pour résoudre le mystère médical qui intrigue les médecins depuis des millénaires. C’est ce que Ruth Porat, présidente de Google, avait prévu en octobre dernier. Et c’est aussi la raison pour laquelle Dario Amodei, PDG d’Anthropic, a inventé le terme « le 21e siècle compressé », reflétant sa vision que l’IA accélérera les progrès médicaux. Mais certains dans le domaine médical pensent que cette prévision est au moins un peu exagérée.

Dans une interview récente sur le podcast Plain English avec Derek Thompson, le PDG d’Eli Lilly, David Ricks, a déclaré que l’IA est loin de guérir la maladie.

« Si vous leur demandez simplement de résoudre des questions de biologie ou de chimie, ils ne sont pas particulièrement bons », a-t-il dit. « Ils sont entraînés sur le langage humain, pas sur le langage de la chimie, de la physique et de la biologie. »

Une raison pour laquelle l’investissement dans l’IA a atteint des niveaux record, rivalisant avec le PIB de certains pays développés, est la conviction que cette technologie pourrait permettre des avancées scientifiques révolutionnaires. Lors du point presse du président Donald Trump annonçant le projet Stargate l’année dernière — un investissement de 500 milliards de dollars dans l’infrastructure de l’IA jusqu’en 2029 — Larry Ellison, président exécutif d’Oracle, a déclaré que ce projet pourrait conduire à un vaccin contre le cancer, conçu en seulement 48 heures.

La réalité actuelle de la recherche sur le cancer avec l’IA

Bien que Ricks ait quelques doutes sur les capacités de l’IA en recherche scientifique, plusieurs modèles d’IA ont réalisé des avancées significatives dans la recherche sur le cancer. Par exemple, le modèle Sybil d’Harvard en 2023 a prédit avec précision le risque de cancer du poumon en six ans.

Et le modèle AlphaProteo de Google DeepMind s’est avéré essentiel dans la conception de protéines capables de se lier à certaines molécules, y compris celles associées au cancer. En fait, Eli Lilly utilise AlphaFold, un autre système d’IA développé par Google DeepMind, et entretient un partenariat avec lui.

Mais Ricks a déclaré que les capacités actuelles de l’IA ne représentent qu’une petite partie des besoins en recherche scientifique. « Nous pouvons faire en sorte qu’une machine prévoie assez bien, par exemple, la structure d’une protéine », a-t-il dit. « Mais cela ne représente peut-être qu’un millième des problèmes que nous rencontrons dans la découverte de médicaments. »

Le PDG d’Eli Lilly mise sur des modèles d’IA spécialisés pour conclure des avancées scientifiques. Lors de l’interview, il a noté que la plupart des LLMs échouent à maîtriser la nuance nécessaire pour traiter la biologie, quelque chose que, selon lui, pourrait un jour être réalisé par des modèles entraînés sur des données avancées et spécifiques.

« L’avenir consiste en réalité à construire de plus en plus de modèles pour ces problèmes de prédiction précis, car la biologie, contrairement au langage humain, ne suit pas toutes les mêmes règles de la même manière », a-t-il déclaré, en faisant référence à AlphaFold et AlphaProteo de Google DeepMind.

Cependant, Ricks pense que, malgré les progrès déjà réalisés en médecine, l’humain, avec ou sans IA, est encore très loin dans la recherche biologique et le développement. « Nous sommes un peu comme un tout-petit dans le langage de la biologie », a-t-il dit.

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