Modèle causal d'X-Cell chez Xaira : la découverte de médicaments a besoin de données causales

Modèles personnalisés d'Amazon Nova améliorent la prédiction des propriétés moléculaires dans la découverte de médicaments

Les chercheurs de l'Amazon Generative AI Innovation Center et de l'organisation Artificial General Intelligence (AGI) ont collaboré avec Nimbus Therapeutics pour adapter les grands modèles linguistiques (LLMs) à la découverte de médicaments. Traditionnellement, les réseaux neuronaux graphiques (GNNs) sont employés dans le domaine de la prédiction des propriétés moléculaires pour la R&D pharmaceutique en raison de leur précision solide sur des tâches bien définies. Cependant, cette approche nécessite le développement et la maintenance coûteux de multiples GNNs spécialisés pour différentes propriétés moléculaires. L'équipe a adopté une nouvelle stratégie qui combine l'exactitude des GNNs avec la généralisation et le raisonnement des LLMs grâce à la mise à finement supérieur (SFT) et au mise à finement par renforcement (RFT). En personnalisant un LLM de purpose général, ils ont obtenu des résultats comparables à ceux obtenus avec plusieurs GNNs, mais en beaucoup moins de temps et d'efforts. Les LLMs ainsi affinés simplifient considérablement le processus, permettant aux chimistes de soumettre une seule requête pour obtenir des prédictions sur toutes les propriétés moléculaires d'intérêt, plutôt que de gérer plusieurs modèles dissociés. Cette approche ouvre la possibilité d'une assistance interactive qui unifie à la fois la prédiction et la génération des propriétés moléculaires, ce que l'équipe considère comme le prochain pas idéal pour la conception assistée par IA des médicaments. Ces modèles personnalisés permettent aux équipes biotech de moindre envergure de collaborer efficacement avec des systèmes d'IA qui comprennent leur langage scientifique spécialisé. Le développement d'un seul médicament prend généralement 10 à 15 ans et coûte en moyenne plus de 2 milliards de dollars, avec seulement environ 8 % des candidats médicaments qui entrent dans les essais cliniques recevant l'approbation de la FDA. Les assistants d'IA prometteurs pourraient améliorer considérablement la productivité dans les premières étapes du pipeline, où les chimistes conçoivent des molécules avec des propriétés pharmaceutiques, augmentant ainsi les chances de livrer un médicament sûr et efficace aux essais cliniques. L'étude s'est concentrée sur trois catégories de propriétés cruciales pour le développement des médicaments : lipophilicité, permeabilité et clairance. La lipophilicité détermine si une molécule peut traverser les membranes biologiques, influençant l'absorption et la distribution du médicament, ainsi que d'autres caractéristiques. La permeabilité mesure la facilité avec laquelle un médicament pénètre dans le corps via le sang, tandis que la clairance indique la rapidité avec laquelle le corps élimine le médicament. Ces propriétés varient sur des plages de valeurs différentes et présentent des dépendances complexes, posant des défis pour optimiser les candidats médicaments efficaces et sûrs.

💬 Remplacer une batterie de GNNs spécialisés par un seul LLM affiné, c'est le genre de simplification qui paraît évidente après coup mais qui demande un travail de fond sérieux. Les résultats semblent tenir la route, et pour les petites équipes biotech qui n'ont pas les ressources pour maintenir dix modèles maison, c'est une vraie bouffée d'air. Amazon s'installe tranquillement dans la pharma, et ça ne fait que commencer.

Des chercheurs de Stanford présentent des agents IA 'scientifiques' en passe de transformer la découverte de médicaments

Une équipe de chercheurs de l'Université Stanford, dirigée par James Zou, professeur associé de sciences des données biomédicales, a déployé des milliers d'agents IA autonomes, des « scientifiques virtuels », au sein d'un laboratoire pharmaceutique simulé. Ces agents couvrent l'intégralité du cycle de développement d'un médicament, de la découverte initiale de molécules jusqu'à la conception des essais cliniques, en passant par les tests de sécurité. Le système repose sur une architecture hiérarchique : un agent « directeur scientifique » joue le rôle de planificateur et délègue les tâches à des équipes spécialisées. Ces agents accèdent à des bases de données massives, génomique, données chimiques de la FDA, registres d'essais cliniques, via un protocole de contexte de modèle (MCP). Le modèle Claude sert de colonne vertébrale pour le codage et l'analyse de données, aux côtés d'autres modèles spécialisés. Sur la base de ces travaux, Zou lève des fonds pour sa startup Human Intelligence à une valorisation d'environ un milliard de dollars. Cette approche s'attaque à l'un des problèmes les plus coûteux de la médecine moderne : entre 90 % et 95 % des projets de développement de médicaments échouent, et un seul médicament commercialisé peut nécessiter plus de douze ans de recherche et jusqu'à un milliard de dollars. L'un des facteurs structurels de cet échec est la perte de connaissance lors des transitions entre équipes spécialisées humaines, chaque transfert de projet entraîne une rupture de contexte. En maintenant l'intégralité de l'historique d'un projet au sein d'un écosystème unifié, les agents IA de Zou éliminent cette fragmentation, permettant une continuité de la première molécule identifiée jusqu'aux résultats cliniques finaux. La recherche pharmaceutique traverse une transformation profonde sous l'effet de l'IA générative, mais les approches précédentes restaient limitées à des tâches isolées. Le passage à des systèmes multi-agents autonomes capables de piloter un cycle complet de développement représente un saut qualitatif significatif. Zou présentera ses travaux lors de la conférence VB Transform le 15 juillet 2026, dans une session intitulée « Comment 10 000 scientifiques agentiques dans le laboratoire de Stanford s'apprêtent à révolutionner la recherche médicale ». Il y abordera des questions concrètes : gestion du contexte dans des workflows longs et multi-étapes, transformation des données d'entreprise en données exploitables par les agents, et rôle de l'audit humain pour vérifier les actions des agents. L'enjeu dépasse le seul secteur pharmaceutique, l'architecture développée à Stanford esquisse un modèle pour tout domaine où la complexité et la durée des projets dépassent les capacités de coordination humaine.

LingBot-World-Infinity : un modèle causal du monde ouvert doté d'un harnais d'agents

Robbyant, l'unité d'intelligence incarnée d'Ant Group, a dévoilé LingBot-World-Infinity, aussi appelé LingBot-World 2.0, un modèle causal de génération vidéo qui fonctionne comme un simulateur de monde interactif. Le système génère l'image image par image, chaque état ne dépendant que des images passées et de l'action en cours, une action qui combine une pose de caméra encodée via des embeddings de Plücker et un prompt textuel injecté par attention croisée. Le modèle principal compte 14 milliards de paramètres, avec une variante allégée de 1,3 milliard déployable sur un seul GPU. L'équipe revendique quatre avancées par rapport à la version précédente : un horizon d'interaction illimité sans perte de qualité, une variante distillée capable de générer un flux vidéo en 720p à 60 images par seconde en temps réel, un espace d'actions élargi incluant l'attaque au corps à corps, le tir à l'arc, les sorts magiques et le tir à distance, ainsi qu'un dispositif agentique associant un agent pilote et un agent directeur. Le cœur technique repose sur un masque d'attention baptisé MoBA, pour Mixture of Bidirectional and Autoregressive Attention. Il corrige un défaut classique de l'entraînement autorégressif par teacher forcing, où le modèle finit par s'appuyer excessivement sur le contexte passé plutôt que d'apprendre à prédire l'avenir, ce qui dégrade la qualité visuelle à mesure que le contexte s'allonge. MoBA ajoute un bloc d'attention bidirectionnelle qui agit comme régularisateur et facilite la génération à longueur variable. L'entraînement se déroule en deux temps : un pré-entraînement par flow matching conditionnel avec interpolation de flux rectifié, puis une distillation qui compresse le modèle enseignant en un modèle étudiant à quelques étapes, via distillation par cohérence et par appariement de distributions. Ce dernier procédé est appliqué non seulement aux séquences guidées par l'enseignant mais aussi aux longues trajectoires générées par le modèle lui-même, ce qui expliquerait sa résistance à la dérive sur le long terme. Cette robustesse temporelle est cruciale pour les usages visés : simulation d'environnements pour l'entraînement de robots ou d'agents incarnés, où une dérive progressive du monde généré rendrait l'apprentissage inutilisable. Le dispositif agentique illustre cet enjeu : un modèle vision-langage joue le rôle de directeur, gérant la cohérence sémantique globale, pendant qu'un transformeur de diffusion pilote simule la physique locale. Deux modes d'interaction existent, l'un purement sémantique via des cartes d'événements sans masques d'objets, l'autre assisté par suivi d'objets avec Segment Anything Model, permettant aux utilisateurs de sélectionner un objet suivi pour déclencher une action, de modifier l'heure ou la météo, ou de faire apparaître de nouvelles entités dans la scène.

💬 Ce qui compte ici, c'est pas l'image qui bouge, c'est que le monde ne parte plus en vrille au bout de deux minutes. Un simulateur qui tient un horizon d'interaction illimité sans dérive, ça change la donne pour entraîner des robots sans les cramer en vrai, alors qu'avant chaque scénario simulé finissait par s'éloigner du réel à force de tourner. Bon, sur le papier, 14 milliards de paramètres pour tenir du temps réel à 60 images par seconde, ça sent surtout le calcul massif planqué derrière la démo Ant Group.

Comment les modèles ouverts stimulent la recherche en IA

À l'occasion de l'ICML 2026, l'une des plus grandes conférences mondiales sur le machine learning, les statistiques des papiers acceptés révèlent à quel point les modèles et infrastructures ouverts sont devenus centraux dans la recherche en intelligence artificielle. NVIDIA compte à lui seul 74 papiers acceptés cette année. Environ 2 000 articles retenus citent l'utilisation de GPU NVIDIA, et 145 s'appuient spécifiquement sur Nemotron, la famille de modèles et jeux de données ouverts de l'entreprise, comme fondation de leurs travaux. Des centaines d'autres recherches mobilisent Cosmos, Isaac GR00T ou BioNeMo, couvrant l'IA physique, la robotique, les véhicules autonomes et la recherche biomédicale. Parmi les thèmes dominants figurent la génération vidéo, l'apprentissage par renforcement appliqué aux grands modèles de langage, l'entraînement d'agents et l'inférence, mais de nouveaux axes émergent nettement, notamment les modèles de monde pour la robotique. Le projet DreamDojo illustre cette tendance : construit sur Cosmos, il apprend le comportement du monde physique à partir de vidéos humaines afin de prédire comment un robot réagirait dans des environnements jamais rencontrés à l'entraînement, permettant d'évaluer des politiques de décision et de piloter un robot virtuel sans les coûts et risques d'un déploiement réel. Cette montée en puissance des modèles ouverts change concrètement la manière dont la science de l'IA progresse. Plutôt que de partir de zéro, les laboratoires académiques et industriels s'appuient sur des poids ouverts à évaluer, des jeux de données ouverts pour entraîner leurs propres modèles, et des recettes ouvertes couvrant le raisonnement, l'usage d'outils, la sécurité et l'inférence efficace. En sciences de la vie, les modèles ouverts BioNeMo ont permis des avancées comme FLIP2, un nouveau benchmark public pour évaluer la capacité de l'IA à prédire l'effet des mutations sur les protéines, ou KERMT, un modèle dédié aux propriétés moléculaires utiles à la découverte de médicaments. La génération de données synthétiques s'impose également comme un axe majeur, reflétant un besoin croissant d'entraîner des modèles à grande échelle sans dépendre uniquement de données annotées par des humains, un chantier soutenu par les outils NeMo Curator. Cette dynamique dépasse largement les laboratoires de NVIDIA. Basecamp Research a développé EDEN, un modèle de fondation pour l'ADN qui aide à interpréter et concevoir des séquences génétiques. Le groupe pharmaceutique Merck & Co. utilise KERMT pour prédire le comportement de molécules candidates à un traitement, notamment leur efficacité et leur sécurité potentielles. Le laboratoire japonais Sakana AI, présent à la conférence, a bâti ses modèles Fugu et Fugu-Ultra directement sur Nemotron 3 Ultra pour automatiser une partie de la recherche en IA, tandis que la startup KiloCode a intégré Nemotron dans son architecture de routage de code, revendiquant une réduction des coûts en tokens pouvant atteindre 90 %. Ces exemples illustrent comment l'ouverture des modèles et des infrastructures accélère l'innovation bien au-delà du seul écosystème de leur créateur, en abaissant la barrière d'entrée pour des équipes de recherche et des entreprises de toutes tailles.

💬 Les chiffres parlent tout seuls : 2000 papiers ICML citent du GPU NVIDIA, 145 s'appuient sur Nemotron. On est loin du open source comme argument marketing, c'est devenu l'infrastructure de base de la recherche en IA. Ce qui me frappe, c'est que ça abaisse vraiment la barrière d'entrée : un labo japonais comme Sakana ou une startup comme KiloCode construisent dessus sans les moyens d'un géant. Reste à voir si NVIDIA garde cette ouverture quand la position dominante sera encore plus verrouillée.