Comment une IA associé à un labo automatisé accélère la recherche biologique

Des chercheurs d'OpenAI et de Ginkgo Bioworks viennent de franchir un cap inédit dans la recherche biologique : un modèle d'IA a conçu, exécuté et optimisé des expériences scientifiques de manière quasi autonome, en boucle avec un laboratoire entièrement robotisé. En l'espace de deux mois, le système a réalisé plus de 36 000 tests et réduit d'environ 40 % le coût de production d'une protéine cible.

L'enjeu dépasse largement la performance technique. La biologie a longtemps résisté à l'automatisation cognitive : contrairement aux mathématiques ou à l'informatique, il n'existe pas de "bonne réponse" unique, et formuler puis valider une hypothèse y reste extraordinairement complexe. Associer un grand modèle de langage à une infrastructure robotisée capable de boucler des expériences en moins d'une heure ouvre la voie à une accélération radicale du développement de nouveaux médicaments, avec à la clé un accès plus rapide aux traitements pour les patients.

Le protocole reposait sur la protéine fluorescente verte superfolder (sfGFP), référence classique en biologie, et sur la technique de synthèse protéique acellulaire (CFPS) — une méthode qui produit des protéines sans cellules vivantes, évitant les étapes longues d'insertion d'ADN et de culture cellulaire. Le modèle GPT-5 d'OpenAI, depuis San Francisco, envoyait ses protocoles aux robots de Ginkgo Bioworks installés à Boston ; après chaque cycle d'environ une heure, il analysait les résultats et proposait de nouvelles expériences, sans supervision humaine permanente. Joy Jiao, responsable de la recherche en sciences de la vie chez OpenAI, admet avoir doutée que l'IA puisse concevoir une seule expérience fonctionnelle — les premiers résultats l'ont surprise.

Pour Michael Jewett, bioingénieur à l'Université de Stanford, ce couplage IA–laboratoire autonome représente un changement de paradigme pour la découverte thérapeutique. Reshma Shetty, directrice des opérations et cofondatrice de Ginkgo Bioworks, souligne quant à elle que les modèles d'IA seuls ne suffisent pas : c'est leur intégration avec des infrastructures physiques automatisées — ce que le PDG Jason Kelly compare au "Waymo de la biologie" — qui libère leur plein potentiel scientifique.