L'IA pour prédire la prochaine pandémie

Pandémies : l’IA et la modélisation au cœur de la riposte

Le projet PReVix s'impose comme l'une des initiatives scientifiques les plus ambitieuses dans la préparation aux pandémies en France. Porté par l'épidémiologiste Mircea Sofonea à Montpellier, il vise à construire un cadre scientifique et opérationnel capable de détecter et répondre de façon précoce aux futurs virus respiratoires émergents, qu'il s'agisse de nouveaux coronavirus ou de souches grippales de type H1N1. L'enjeu dépasse la simple recherche académique : il s'agit de doter les autorités sanitaires d'outils capables d'anticiper les crises avant qu'elles ne s'emballent. En combinant intelligence artificielle et modélisation épidémiologique classique, le projet cherche à combler les lacunes révélées par le COVID-19, notamment la lenteur des premières semaines de riposte et le manque de cadres décisionnels robustes face à l'incertitude. PReVix mobilise douze unités de recherche réparties sur cinq villes, Montpellier, Nîmes, Bordeaux, Paris et Rennes, formant ainsi un réseau multidisciplinaire rare dans le paysage scientifique français. Cette architecture distribuée permet de croiser les expertises en virologie, biostatistiques, épidémiologie computationnelle et apprentissage automatique pour produire des modèles plus robustes et plus rapidement déployables. À terme, l'objectif est de disposer d'une réponse proportionnée dès les premiers signaux d'alerte, évitant à la fois la sous-réaction et le sur-confinement. Ce type d'approche hybride, où l'IA affine les prédictions des modèles mécanistes traditionnels, représente une tendance de fond dans la santé publique mondiale, portée notamment par l'OMS et plusieurs agences nationales en quête de meilleurs outils de surveillance pandémique.

L'IA aide les scientifiques à concevoir la prochaine génération de médicaments

AstraZeneca généralise l'intelligence artificielle à l'ensemble de son processus de conception de médicaments biologiques, ces thérapies fabriquées à partir de protéines modifiées plutôt que par synthèse chimique, utilisées pour traiter la plupart des maladies aiguës et chroniques majeures. Puja Sapra, vice-présidente senior et responsable de l'ingénierie biologique en R&D et de la découverte de cibles en oncologie chez AstraZeneca, explique que chaque étape du travail scientifique, de la conception à l'analyse en passant par la fabrication et les tests, est désormais assistée par le calcul informatique. Le laboratoire suit une boucle dite « construire, mesurer, apprendre » : des algorithmes génèrent ou classent des molécules candidates par ordre de probabilité de succès, ce qui permet aux chercheurs de concentrer leurs ressources de laboratoire uniquement sur les candidats les mieux notés. Selon une estimation du cabinet McKinsey, l'IA générative combinée à d'autres outils computationnels pourrait réduire les délais de découverte de médicaments de jusqu'à 50 %. Cette approche change concrètement la donne pour l'industrie pharmaceutique, où le développement d'un nouveau médicament prend habituellement plusieurs années et représente un investissement considérable, avec un taux d'échec très élevé parmi les candidats explorés. En réduisant les cycles d'essai-erreur et en resserrant la boucle de rétroaction entre conception et test en laboratoire, l'IA permet à AstraZeneca de s'attaquer à des cibles thérapeutiques longtemps jugées inatteignables, ce que Sapra résume par la formule « rendre médicamentable ce qui ne l'était pas ». Au-delà du gain de temps, ces outils ouvrent la voie à une nouvelle génération de biomédicaments capables de viser simultanément plusieurs cibles biologiques ou de délivrer un traitement de façon précise vers des cellules spécifiques, alors que les biologiques traditionnels ne visaient généralement qu'une seule voie pathologique à la fois. Pour les patients, cela représente un potentiel thérapeutique significatif dans des maladies jusque-là difficiles à traiter. Cette transformation s'appuie sur ce que Sapra appelle un véritable « fossé de données » : la qualité de tout modèle d'IA dépend directement de la richesse des données biologiques utilisées pour l'entraîner. Chaque expérience en laboratoire, qu'elle réussisse ou échoue, génère un signal exploitable. AstraZeneca dit avoir constitué un portefeuille de données propriétaires et multimodales couvrant plusieurs aires thérapeutiques et types de médicaments, incluant structures moléculaires, mesures de liaison, profils de sécurité et résultats de fabrication, afin d'affiner des modèles d'IA de pointe avec des jeux d'entraînement plus riches et représentatifs. L'entreprise a également investi dans des technologies de criblage approfondi pour produire, en volume, les données nécessaires à la validation continue de ses modèles, une stratégie qui s'inscrit dans la course plus large de l'industrie pharmaceutique vers ce que certains décrivent comme un moteur de découverte scientifique autonome.

ADeLe : prédire et expliquer les performances de l'IA selon les tâches

Des chercheurs de Microsoft, en collaboration avec l'Université de Princeton et l'Universitat Politècnica de València, ont publié dans la revue Nature une méthode inédite d'évaluation des modèles d'IA baptisée ADeLe, pour AI Evaluation with Demand Levels. Présentée dans l'article « General Scales Unlock AI Evaluation with Explanatory and Predictive Power », cette approche évalue simultanément les tâches et les modèles selon 18 capacités fondamentales, attention, raisonnement, connaissances de domaine, métacognition, entre autres, en leur attribuant un score de 0 à 5. Appliquée à 15 grands modèles de langage dont GPT-4o et Llama-3.1, la méthode permet de prédire les performances sur des tâches inédites avec une précision d'environ 88 %. Les travaux ont bénéficié du programme de financement AFMR (Accelerating Foundation Models Research) de Microsoft. L'apport concret d'ADeLe réside dans sa capacité à dépasser les scores agrégés des benchmarks classiques, qui mesurent ce qu'un modèle réussit sans expliquer pourquoi il échoue ni anticiper ses comportements sur de nouvelles tâches. En construisant un profil de capacités pour chaque modèle, une cartographie structurée de ses forces et faiblesses, et en le confrontant aux exigences précises d'une tâche donnée, ADeLe identifie les lacunes spécifiques à l'origine des erreurs. La méthode révèle également que de nombreux benchmarks largement utilisés donnent une image incomplète, voire trompeuse : un test censé mesurer le raisonnement logique peut en réalité dépendre fortement de connaissances spécialisées ou de métacognition, faussant ainsi l'interprétation des résultats. Pour les équipes qui développent ou déploient des LLMs, cette granularité change radicalement la façon d'interpréter une évaluation. L'évaluation des LLMs souffre depuis plusieurs années d'un problème structurel : les benchmarks standard comme MMLU ou HumanEval mesurent des performances globales sur des jeux de tests fixes, sans permettre de généraliser ni de diagnostiquer. ADeLe s'inscrit dans une tendance plus large de la communauté de recherche à vouloir rendre l'évaluation plus explicable et plus prédictive, à mesure que les modèles deviennent des composants critiques dans des systèmes professionnels. La publication dans Nature, une revue généraliste de premier rang, inhabituelle pour ce type de travaux en IA, signale l'ambition scientifique du projet. Les prochaines étapes pourraient inclure l'extension du cadre à des modalités au-delà du texte, et son adoption par des organismes d'évaluation indépendants cherchant des alternatives aux classements simplistes.

💬 Les benchmarks classiques te donnent un score global, mais zéro explication sur ce qui foire et pourquoi. ADeLe décompose ça en 18 capacités mesurables, confronte le profil du modèle aux exigences précises de la tâche, et prédit les perfs à 88% sur des cas inédits, ce qui est franchement solide pour de la recherche académique. Publication dans Nature en plus, c'est le genre de signal qui dit que l'évaluation des LLMs commence enfin à être traitée comme un vrai problème scientifique.

L'IA comme prolongement de l'intelligence humaine

Une nouvelle approche théorique publiée dans le cadre d'une collaboration interdisciplinaire propose de revoir fondamentalement la façon dont on comprend les systèmes d'intelligence artificielle. Intitulée "The Origins of Artificial Intelligence in Natural Intelligence", cette recherche soutient que les grands modèles de langage ne sont ni des esprits humains en devenir, ni de simples outils statistiques sophistiqués, mais des extensions des structures cognitives propres à l'être humain. S'appuyant sur la phénoménologie du philosophe Edmund Husserl, les auteurs avancent que le langage humain contient déjà des structures sédimentées de compréhension du monde, et que les modèles d'IA apprennent précisément à modéliser et prolonger ces structures. Ce cadre théorique rejoint des travaux récents comme "The Blind Spot" d'Adam Frank, Marcelo Gleiser et Evan Thompson, ou encore "The Abstraction Fallacy" du chercheur de DeepMind Alexander Lerchner, qui posent tous la même question de fond : et si l'IA fonctionnait parce qu'elle s'appuie sur ce que les humains ont déjà construit ? Cette perspective permet d'expliquer à la fois les performances remarquables des modèles actuels et leurs limites récurrentes. Les LLM peuvent produire des textes cohérents dans des domaines très variés parce qu'ils ont appris les relations statistiques entre concepts à travers des milliards de textes humains. Mais ils hallucinent parce qu'ils étendent des patterns à l'intérieur du langage, sans être ancrés dans un rapport direct au monde. Là où un humain est constamment corrigé par l'expérience, un modèle prolonge des configurations linguistiques sans pouvoir vérifier leur rapport à la réalité. Cela explique aussi le "compositionality gap" documenté par la recherche : les modèles progressent beaucoup plus vite en fluidité et en rappel factuel qu'en raisonnement compositionnel véritable, c'est-à-dire la capacité à combiner des concepts de façon réellement nouvelle. Ce n'est pas simplement une limite d'ingénierie, disent les auteurs, mais une frontière structurelle. Sur le plan des implications, cette théorie déplace le débat sur la sécurité de l'IA : plutôt que de s'inquiéter d'une "IA renégate" qui surpasserait l'intelligence humaine, elle invite à traiter la sécurité comme un défi de système, relevant à la fois de l'ingénierie et de la gouvernance. Concevoir l'IA comme une extension de l'intelligence humaine, et non comme son remplacement, offre un cadre plus opérationnel pour construire des systèmes fiables. Dans un contexte où les investissements dans les LLM atteignent des niveaux records et où les débats sur l'alignement et les risques existentiels monopolisent l'attention, cette approche phénoménologique propose une voie plus sobre : comprendre ce que l'IA est vraiment avant de décider ce qu'elle pourrait devenir.