Bientôt des traitements et vaccins conçus entièrement par IA ?

Des scientifiques travaillent à l’élaboration des premiers traitements médicamenteux et du premier « vaccin universel » conçus entièrement par IA. Les chercheurs mettent au point des systèmes multi-agents qui pourraient leur faire bénéficier, en répliquant la démarche scientifique, de gains de temps considérables cf. Un « ChatGPT » pour générer des outils d’édition du génome).

Google Deepmind lance l’IA Co-Scientist

La revue Nature a publié un article qui décrit le fonctionnement de l’IA Co-Scientist[1]. Basé sur la technologie Gemini 2.0, ce système multi-agents est le fruit du travail d’une équipe réunissant des chercheurs de Google Deepmind, Google Research, Google Cloud AI Research et des universités Stanford et de l’Imperial College de Londres (cf. AlphaGenome : une IA de Google s’attèle à prédire les conséquences des mutations génétiques).

Sur le site de Google Deepmind, les concepteurs de Co-Scientist expliquent que les chercheurs actuels font face à des quantités faramineuses de connaissances scientifiques à la fois très pointues et touchant à des domaines très vastes. L’élaboration de nouvelles hypothèses de recherche est le résultat de la rencontre entre différentes données, or dans le contexte actuel, ce travail de mise en relation entre connaissances prend des mois voire des années de travail[2].

Répliquer la démarche scientifique avec une rapidité inégalable

Co-Scientist est censé accélérer le processus qui mène à la découverte scientifique. Il a été conçu pour formuler des hypothèses originales à partir d’un objectif scientifique donné et des connaissances déjà disponibles dans la littérature. Il doit ensuite les soumettre à une validation expérimentale, reproduisant ainsi la méthode scientifique. Ce système permet d’explorer des milliers de pistes de recherche avec une rapidité inégalable.

Les pistes de recherche sont mises en concurrence entre elles dans une approche similaire à un tournoi, avec les méthodes utilisées par AlphaGo. Les agents IA confrontent des hypothèses scientifiques entre elles pour les classer et les affiner (cf. Salvador : le Président confie la gestion du système de santé public à Gemini, l’IA de Google).

Google Deepmind a mis ces capacités à la disposition d’entreprises par le biais de Google Cloud. Parmi ces entreprises, on peut citer les laboratoires pharmaceutiques Daiichi Sankyo au Japon et Bayer Crop Science en Allemagne. Co-Scientist est également utilisé par les laboratoires nationaux du Département américain de l’Energie, actifs dans le domaine de l’énergie mais aussi de la sécurité nationale des Etats-Unis.

Des expériences menées dans différents domaines de la recherche biomédicale

De premières expériences ont été menées dans trois domaines de la recherche biomédicale : le repositionnement de médicaments, qui consiste à utiliser des médicaments déjà commercialisés pour traiter une maladie différente de celle qui était initialement visée, l’identification de nouvelles cibles thérapeutiques et l’explication des mécanismes de résistance aux antimicrobiens.

Certains de ces travaux les plus avancés concernent la leucémie aiguë myéloïde, avec de nouveaux candidats au repositionnement thérapeutique et de nouvelles pistes d’associations médicamenteuses. Co-Scientist a également proposé des pistes novatrices dans la recherche de nouvelles cibles thérapeutiques contre la fibrose hépatique.

Un problème qui a mobilisé des chercheurs pendant 10 ans… résolu par une IA en 48h

Les résultats les plus impressionnants ont été obtenus par l’équipe du Pr José R. Penadés, du Département des maladies infectieuses de l’Imperial College de Londres. Les chercheurs de son équipe ont travaillé pendant une décennie avant de comprendre pourquoi certaines superbactéries résistent aux antibiotiques[3].

Le Pr Penadés a posé le problème à Co-Scientist, et le système d’IA est parvenu à des résultats jugés acceptables par les chercheurs en un laps de temps de 48 heures. Les scientifiques ont consacré des années de travail à démontrer la solidité de leurs hypothèses, Co-Scientist n’aurait pas pu accélérer cette phase. Pour autant, l’IA aurait pu leur fournir une hypothèse après seulement deux jours, épargnant à l’équipe plusieurs années de recherche. Le système d’IA est même jusqu’à fournir quatre autres hypothèses, toutes cohérentes et sensées selon les conclusions du Pr Penadés qui est convaincu d’assister à un bouleversement[4] (cf. L’humanité « ne doit être ni remplacée ni dépassée » : le Pape publie une encyclique sur « la protection de la personne humaine à l’ère de l’intelligence artificielle »).

Vers l’élaboration d’un « vaccin universel » mis au point grâce à l’IA ?

Des chercheurs de l’Université de Cambridge, qui travaillent en partenariat avec l’entreprise DIOSynVax, ont quant à eux déclaré avoir effectué une première phase de test sur le premier vaccin mis au point grâce à l’intelligence artificielle.

Il s’agit d’un « vaccin universel », à base d’un « super-antigène » capable de protéger la population contre de multiples souches du groupe de virus Sarbeco, la famille des virus à l’origine d’épidémies telles que le syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS), le syndrome respiratoire du Moyen-Orient (MERS) et la COVID-19[5].

Une analyse par IA du code génétique de multiples souches virales

Les chercheurs de Cambridge ont extrait le code génétique de nombreuses souches virales qui ont été enregistrées par le passé. En analysant ces multiples données génétiques, l’IA a identifié des caractéristiques communes aux souches, ce qui lui a permis de concevoir un antigène capable de stimuler une réponse immunitaire plus large que les vaccins conçus grâce aux méthodes actuelles. Ce « super-antigène » devrait pouvoir entraîner le système immunitaire à répondre à l’ensemble de cette famille de virus, et rester efficace même si de nouvelles mutations émergent.

La première phase de l’étude, menée sur 39 personnes, a révélé que le vaccin ne provoquait pas d’effets secondaires indésirables. Les résultats sont toutefois peu concluants en termes de réponse immunitaire. Les scientifiques affichent pourtant leur enthousiasme face à cette « avancée méthodologique ». Ils devraient lancer une deuxième phase portant sur l’efficacité du vaccin.

[1] Gottweis, J., Weng, WH., Daryin, A. et al. Accelerating scientific discovery with Co-Scientist. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y

[2] Site internet de Deepmind, Co-Scientist: A multi-agent AI partner to accelerate research

[3] Futura sciences, Edward Back, Ils ont mis 10 ans… l’IA a trouvé en 48 heures ce qu’ils cherchaient (29/11/2025)

[4] BBC, Tom Gerken, L’IA résout en deux jours le problème des superbactéries qui a pris des années aux scientifiques (01/03/2025)

[5] Munro A, Ferrari M, Kinsley R, A phase I, needle free, dose escalation clinical trial of pEVAC-PS, a candidate pan-Sarbecovirus Vaccine, Journal of Infection, 2026; 92 10.1016/j.jinf.2026.106759

Sources de la synthèse de presse : Health and Tech Intelligence (06/06/2026) ; Medical Xpress, Sadie Harley (07/06/2026) ; BBC, James Gallagher (08/06/2026)