Le cochercheur en IA : Comment le système Gemini de Google redéfinit la découverte scientifique

Dernière mise à jour le 11 novembre 2025 par Ecologica Life

Que se passe-t-il lorsque l'on associe la curiosité humaine au raisonnement à l'échelle de la machine ? Des recherches récentes suggèrent que nous entrons dans l'ère de l'intelligence artificielle. une véritable collaboration entre l'homme et l'intelligence artificielle.

Dans deux études récentes, un système d'IA spécialisé mis au point par Google LLC n'a pas seulement fait preuve d'une grande efficacité. aider Elle a agi comme un véritable partenaire dans le processus de découverte. Dans un cas, elle a proposé des médicaments candidats qui ont montré une activité anti-fibrotique dans un modèle de laboratoire de maladie chronique du foie. Dans un autre cas, elle est parvenue de manière indépendante à un mécanisme biologique de transfert de gènes bactériens que les scientifiques humains avaient mis des années à décoder.

Pourquoi Ecologica.life s'intéresse-t-il à une telle évolution, en particulier dans le domaine de l'IA ? Parce qu'il s'agit d'un changement de paradigme potentiel : partenariats homme + IA dans les biosciences, avec des implications pour la médecine, l'écologie, la biotechnologie, etc.

Dans cet article, nous explorerons les limites de la recherche et de la découverte traditionnelles, ainsi que les défis auxquels les chercheurs modernes sont confrontés lorsqu'ils repoussent les limites de la connaissance scientifique. Nous examinerons ensuite deux études de cas montrant comment l'IA a aidé les chercheurs, et nous nous pencherons sur les implications de ce phénomène pour d'autres domaines. Enfin, nous discuterons des défis et des considérations éthiques liés à l'utilisation de l'IA dans la recherche. J'espère que vous prendrez autant de plaisir à le lire que j'en ai eu à l'écrire !

Le problème : les limites de la découverte traditionnelle

La science biomédicale devient tellement vaste et complexe qu'il est de plus en plus difficile pour des équipes humaines seules de travailler avec elle. Le volume de la littérature publiée, la diversité des types de données et les exigences interdisciplinaires sont autant de goulets d'étranglement importants :

• Prenons l'exemple de la découverte de médicaments : de nombreuses affections, telles que la fibrose hépatique, n'ont pu faire l'objet d'une thérapie efficace parce que les modèles actuels ne parviennent pas à imiter correctement la physiologie humaine.
• Prenons l'exemple de l'évolution microbienne : le mécanisme par lequel les éléments génétiques se déplacent d'une espèce à l'autre peut être caché dans les couches de la biologie moléculaire et nécessiter des années de travail expérimental minutieux pour être mis en évidence.

En bref : les scientifiques humains continuent de porter le lourd fardeau de la créativité, de l'intuition et de l'expérimentation, mais l'ampleur de l'interconnexion de la biologie moderne rend la recherche de pointe extrêmement difficile.

Ces défis expliquent pourquoi les chercheurs se tournent de plus en plus vers l'IA, non seulement en tant qu'outil, mais aussi en tant qu'outil de recherche. partenaire de réflexion capable d'aider à décoder la complexité biologique.

Point fort de la recherche : Ce que l'IA a fait

Pour vérifier si l'IA peut raisonner comme un scientifique, l'équipe de recherche de Google a mis au point un système collaboratif basé sur son modèle Gemini 2.0 - et les résultats ont été remarquables.

Les deux études de cas suivantes illustrent le fonctionnement du ‘co-scientifique’ de l'IA.

1. S'attaquer à la fibrose hépatique

Dans une étude publiée dans Science avancée, Les chercheurs ont demandé au système d'intelligence artificielle de Google d'explorer mécanismes épigénomiques dans la fibrose du foie - à savoir, comment les modifications chimiques de la régulation des gènes (et non les modifications de la séquence d'ADN elle-même) pourraient constituer des cibles thérapeutiques.

Le système d'IA est décrit comme une configuration multi-agents construite à partir du grand modèle de langage (LLM) gemini 2.0, où différents agents (agent de génération, agent de réflexion, agent de classement, agent d'évolution et agent de méta-révision) coopèrent dans le cadre d'un modèle scientifique en boucle.

Pour le projet "foie" :

• Les chercheurs humains ont fourni une indication : domaine (effets épigénomiques dans la fibrose hépatique) + méthodes expérimentales (utilisation d'organoïdes hépatiques).
• L'IA a proposé trois classes de régulateurs épigénomiques comme cibles médicamenteuses prometteuses : les histones désacétylases (HDAC), l'ADN méthyltransférase 1 (DNMT1) et la protéine bromodomaine 4 (BRD4).
• Des essais expérimentaux sur des organoïdes hépatiques humains (mini-foie dérivé de cellules souches en 3D) ont révélé que les inhibiteurs d'HDAC et les inhibiteurs de BRD4 avaient de puissants effets anti-fibrotiques. L'un des composés, le Vorinostat (déjà approuvé par la FDA pour le traitement du cancer), a supprimé la fibrose et stimulé la croissance de cellules hépatiques saines.
• Il est intéressant de noter que deux autres cibles médicamenteuses choisies par les chercheurs humains (sur la base d'une littérature antérieure plus abondante) n'ont pas été atteintes. pas réduit la fibrose dans le même modèle - ce qui suggère que l'IA a identifié des pistes que les chercheurs humains avaient négligées.

2. Percer un mystère microbien

Dans une deuxième démonstration, publié dans Cellule, l'IA s'est attaquée à l'énigme des îlots chromosomiques identiques inductibles par les phages (cf-PICIs).¹ apparaissent dans différentes espèces bactériennes, malgré le fait que les phages dont ils dépendent pour leur mobilisation n'infectent généralement que des gammes d'hôtes restreintes.

Les humains ont résolu le mécanisme (mécanisme de “piratage de queue” : des capsides sans queue remplis d'ADN détournent les queues d'autres phages) après une dizaine d'années de travail.

L'IA n'a reçu que des données accessibles au public avant la découverte humaine. Elle a généré des hypothèses ; sa principale suggestion était que les cf-PICI exploitent les “interactions capside-queue” pour élargir la gamme d'hôtes - presque exactement le mécanisme déterminé par l'homme.

Le fait que l'IA soit parvenue à cette conclusion de manière indépendante et rapide est frappant, car il s'agit d'un raisonnement plutôt que d'un simple appariement de modèles.

Implications : Ce que cela signifie pour l'écologie, la santé et le développement durable

Découverte accélérée

Dans des domaines tels que les sciences de l'environnement, la biotechnologie et la santé, la combinaison de l'intuition humaine et du raisonnement de l'IA pourrait accélérer considérablement les percées. Au lieu d'attendre des années pour des itérations d'essais et d'erreurs, les flux de travail augmentés par l'IA pourraient réduire le temps nécessaire pour passer de l'idée à l'expérience.

L'avantage de la transversalité

Les problèmes complexes - tels que l'influence des polluants sur les communautés microbiennes ou l'évolution des interactions plantes-microbes sous l'effet du stress climatique - couvrent souvent de nombreux domaines. Les systèmes d'IA qui analysent la littérature, proposent des hypothèses et suggèrent des expériences peuvent contribuer à combler ces lacunes.

Partenariat entre l'homme et l'intelligence artificielle, pas de remplacement

Les chercheurs insistent sur le fait que l'IA ne remplace pas le jugement humain. La qualité des données publiques disponibles limite ce que l'IA peut faire. En outre, les humains sont toujours nécessaires pour évaluer les pistes à suivre.

En bref, l'expertise, la créativité et l'éthique dans le domaine humain restent essentielles.

Défis et considérations éthiques

• Qualité des données et biais : La qualité des résultats du système dépend des données sur lesquelles il s'appuie. Les biais de publication, les ensembles de données incomplets ou une mauvaise documentation expérimentale peuvent induire l'IA en erreur.
• Goulot d'étranglement de la validation expérimentale : Si la formulation d'hypothèses est rapide, leur mise à l'épreuve en laboratoire reste lente, coûteuse et gourmande en ressources. Il est donc essentiel d'établir des priorités.
• Interprétabilité et transparence : L'IA étant de plus en plus impliquée dans la génération d'hypothèses, la manière dont nous vérifions son raisonnement devient importante. Pouvons-nous retracer pourquoi a-t-elle proposé un mécanisme ou un médicament donné ?
• Équité et accès : Les systèmes d'IA surpuissants risquent de creuser le fossé entre les laboratoires bien financés et ceux qui manquent de ressources.
• Utilisation éthique dans les biosciences : L'IA aidant à proposer des mécanismes en microbiologie ou en transfert de gènes, une surveillance est nécessaire pour s'assurer que les risques de double usage sont pris en compte (par exemple, l'ingénierie microbienne nuisible).

Impact environnemental de l'intelligence artificielle

Conclusion

Le travail du cochercheur en IA de Google est le signe d'une évolution importante : le passage d'outils qui assistent les scientifiques à des systèmes qui collaborent au processus de découverte. Pour vous, lecteurs d'Ecologica.life, cela signifie que l'avenir de la recherche (et de l'humanité) sera l'homme plus la machine, et non l'homme contre la machine. Ensemble, nous pourrions obtenir des connaissances plus rapides et plus intégratives dans un large éventail de domaines, y compris les biosciences et le développement durable - et peut-être même l'astronomie. Matière à réflexion : peut-être que cette révolution de l'IA nous permettra d'explorer et de vivre au-delà de la Lune et peut-être même au-delà de notre système solaire.

La question n'est plus de savoir si l'IA va changer la science, mais comment nous pouvons guider ce changement de manière responsable.

Qu'en pensez-vous ? Comment la découverte guidée par l'IA pourrait-elle remodeler la recherche qui vous intéresse, et quelles questions devrions-nous poser dès maintenant ?

1. Petit segment d'ADN bactérien capable de détourner la machinerie des bactériophages pour se transférer d'une bactérie à l'autre. Certains PICI, tels que les cf-PICI (PICI “formant une capside”), forment leurs propres particules virales et jouent un rôle majeur dans le transfert horizontal de gènes. ↩︎