Des chercheurs de l'Université de Stanford ont synthétisé pour la première fois des virus fonctionnels et inédits à l'IA. Cette avancée pour la biologie ouvre des perspectives médicales, mais soulève aussi des défis en matière de sécurité.
En s'appuyant sur des architectures similaires aux grands modèles de langage (LLM), des scientifiques de l'Université de Stanford et de l'Arc Institute ont développé les modèles Evo 1 et Evo 2. Leur particularité réside dans leurs données d'entraînement et leur production finale : au lieu de prédire des mots, ces "modèles de langage génomiques" (GLM) prédisent et génèrent du code génétique.
Entraînés sur les génomes de virus, de bactéries et d'organismes complexes, ces modèles ont été chargés de concevoir le génome complet d'un bactériophage viable. Soit un virus conçu pour infecter et détruire des bactéries de l'intérieur. En s'inspirant du bactériophage ΦX174, réputé pour cibler la bactérie E. coli, les algorithmes ont généré l'architecture de nouveaux organismes vivants n'ayant jamais existé dans la nature.
Le volume des données traitées lors de cette phase de conception illustre la puissance du dispositif :
L'enjeu central de cette publication scientifique, relayée dans la prestigieuse revue Science et détaillée par la chaîne ABC News, réside dans le niveau de précision atteint par les algorithmes.
De fait, la moindre erreur d'agencement dans les paires de bases nucléotidiques suffit à détruire la viabilité d'un organisme entier. « Dans ce cas, nous voulions que le modèle génère l'ensemble du génome de bout en bout. Nous n'avons rien ajouté », explique le Dr Brian Hie, de Université de Stanford.
Cette automatisation du design biologique ouvre des voies business et de recherche. La "phagothérapie" ciblée devient ainsi une réponse face à l'antibiorésistance. Et la capacité de concevoir des enzymes sur mesure pourrait révolutionner le traitement de certaines maladies génétiques. Bien que le modèle du bactériophage ΦX174 soit relativement simple (5 400 paires de bases nucléotidiques), cette méthode préfigure la génération d'organismes infiniment plus complexes.
Si cette démonstration est une prouesse technique, elle pose aussi des questions de sécurité. La possibilité de concevoir des entités biologiques de toutes pièces avec des caractéristiques prédéterminées réveille par exemple le spectre de la conception d'armes biologiques.
« La capacité de composer des génomes viraux à l'aide de l'IA générative existe désormais ; la gouvernance pour l'orienter en toute sécurité n'existe pas », indique à ce sujet dans Science le Pr. Thomas Inglesby.
Le décalage abyssal entre le rythme de l'innovation algorithmique et l'élaboration de cadres de sécurité pose de fait problème. Bien que les chercheurs de Stanford aient appliqué des protocoles – en excluant par exemple de leurs données d'entraînement les virus capables d'infecter les humains et les animaux – aucune réglementation à l'heure actuelle les chercheurs à le faire.
La décision des chercheurs de rendre le modèle Evo 2 accessible gratuitement au public et à l'écosystème open source illustre la complexité de l'équation. C'est pour les chercheurs une formidable opportunité de manipuler, optimiser et intégrer un modèle capable d'interagir avec la biologie synthétique dans leurs pipelines de recherche.
Toutefois, ce libre accès intervient dans un contexte technologique particulièrement tendu. Récemment, des modèles d'IA dotés de capacités d'agents autonomes ont démontré leur aptitude à contourner des mesures de sécurité, allant jusqu'à exploiter des failles zero-day pour accéder à des systèmes externes ou orchestrer des tentatives d'ingénierie sociale.
La convergence entre l'accessibilité de modèles génomiques et l'émergence d'IA capables de requêter de manière autonome des synthèses chimiques ou biologiques exige donc une grande vigilance.
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