L’IA générative vient de franchir une ligne que les scientifiques surveillaient depuis des années. Des chercheurs de l’Université Stanford et de l’Arc Institute ont utilisé l’IA pour concevoir des génomes viraux complets ex nihilo, et 16 de ces conceptions se sont révélées être des virus entièrement fonctionnels. Pas partiellement fonctionnels. Pas simulés. Vraiment vivants, au sens biologique du terme, et capables d’infecter des bactéries.
Le préimpression, publiée sur bioRxiv le 12 septembre 2025, marque la première fois qu'une IA générative a réussi à produire des génomes viraux fonctionnels de bout en bout. Il s'agit de bactériophages, des virus qui infectent les bactéries, et non les humains.
Ce que les chercheurs ont réellement construit
L'équipe, dirigée par Brian Hie à Stanford et impliquant des collaborateurs de l'Arc Institute, de NVIDIA et de l'UC Berkeley, a utilisé des modèles de langage génomique appelés Evo 1 et Evo 2. Au lieu de prédire le mot suivant dans une phrase, ils prédisent la paire de bases suivante dans une séquence d'ADN.
L'équipe a généré 302 génomes de phages candidats sur la base de l'architecture d'un virus naturel appelé ΦX174, un bactériophage qui infecte E. coli. Parmi ces 302 candidats, 16 ont été confirmés expérimentalement comme capables de s'assembler en virus viables et d'infecter et lysé avec succès les bactéries E. coli.
Plusieurs des variantes conçues par l’IA ont montré un avantage de réplication jusqu’à 65 fois supérieur à celui du modèle naturel sur lequel elles étaient basées. L’équipe a également testé ces phages générés par l’IA dans des thérapies par cocktail contre des souches bactériennes résistantes, et ils ont démontré une efficacité significative.
Pourquoi la résistance aux antibiotiques rend cela important
La résistance aux antibiotiques est l’une des crises les moins médiatisées dans les soins de santé mondiaux. La thérapie par bactériophages, qui utilise des virus pour tuer des bactéries spécifiques, existe comme concept depuis le début du XXe siècle, mais n’a jamais été adoptée de manière généralisée en clinique, en partie parce que concevoir le bon bactériophage pour une souche bactérienne précise est un travail fastidieux et lent.
Les modèles Evo utilisés par l'équipe ont été construits à partir de vastes quantités de données génétiques, englobant des billions de paires de bases d'ADN, développées à partir des travaux antérieurs introduits en 2024. Le phage naturel ΦX174 possède un génome d'environ 5 386 paires de bases, ce qui est minuscule selon les normes biologiques.
Les questions de bio-sécurité suivent déjà cette recherche
Les 16 phages fonctionnels ciblent les bactéries E. coli et ont été conçus dans le cadre de contraintes imposées par un modèle naturel connu. Les chercheurs ne créaient pas de nouveaux agents pathogènes pandémiques. Toutefois, la capacité sous-jacente — un modèle qui comprend comment construire une machinerie virale fonctionnelle — est le type d'outil qui nécessite des discussions de gouvernance soigneuses avant que la technologie ne progresse davantage.
La participation de NVIDIA à cette collaboration mérite d'être notée pour toute personne qui suit l'orientation des investissements dans les infrastructures d'IA. La modélisation génomique à cette échelle exige une puissance de calcul importante, et le secteur des sciences de la vie est devenu l'un des domaines d'application les plus importants pour les grappes de GPU haute performance.