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Récapitulatif factuel

Demis Hassabis, PDG de DeepMind (une entreprise d’intelligence artificielle appartenant à Google) et lauréat du prix Nobel de chimie, a récemment déclaré dans une interview que toutes les maladies pourraient être guéries dans environ 10 ans grâce à l’intelligence artificielle. Cette affirmation a suscité de nombreuses réactions dans la communauté scientifique et technologique.

DeepMind est reconnue pour ses avancées significatives dans le domaine de l’IA, notamment avec AlphaFold, un système qui a révolutionné la prédiction de la structure des protéines - une avancée qui a valu à Hassabis son prix Nobel. Cette technologie permet de comprendre comment les protéines se replient dans l’espace tridimensionnel, ce qui est crucial pour comprendre leur fonction et développer des médicaments ciblés.

La prédiction de Hassabis repose sur l’idée que l’IA pourrait accélérer considérablement la recherche médicale en:

• Analysant d’immenses quantités de données biologiques
• Modélisant des systèmes biologiques complexes
• Accélérant la découverte et le développement de médicaments
• Personnalisant les traitements à l’échelle individuelle

Cependant, de nombreux experts en biotechnologie et en médecine ont exprimé leur scepticisme face à cette prédiction, soulignant plusieurs obstacles majeurs:

1. Complexité biologique: Les maladies sont extrêmement diverses (plus de 10 000 codes CIM) et certaines n’ont pas de cible moléculaire claire.
2. Durée des essais cliniques: Le délai médian de développement clinique est d’environ 9 ans par maladie, avec un taux de réussite inférieur à 8%.
3. Contraintes réglementaires: Les organismes comme la FDA exigent des données de sécurité à long terme qui ne peuvent être accélérées.
4. Mise en œuvre socio-économique: L’existence d’un traitement ne garantit pas son accessibilité mondiale.
5. Vieillissement: Le vieillissement lui-même n’est pas une maladie unique mais un ensemble de processus complexes.

Cette prédiction s’inscrit dans un débat plus large sur le potentiel transformateur de l’IA dans le domaine médical et sur la tendance de certains leaders technologiques à faire des prédictions très optimistes concernant l’impact de leurs technologies.

Point de vue neutre

Entre l’optimisme débordant de la Silicon Valley et le scepticisme rigide du milieu médical traditionnel se trouve probablement une réalité plus nuancée. L’IA va indéniablement transformer la recherche médicale, mais pas nécessairement selon le calendrier ou l’ampleur annoncés par Hassabis.

Ce que nous observons, c’est une accélération réelle de certains processus de recherche. L’IA a déjà démontré sa capacité à identifier des cibles thérapeutiques potentielles et à concevoir des molécules candidates en une fraction du temps qu’il aurait fallu auparavant. AlphaFold de DeepMind a résolu un problème qui tourmentait les biologistes depuis des décennies.

Cependant, la biologie humaine reste d’une complexité vertigineuse. Notre compréhension des systèmes biologiques progresse, mais nous découvrons constamment de nouvelles couches de complexité. Chaque avancée révèle souvent de nouvelles questions.

Le développement de médicaments ne se heurte pas seulement à des défis scientifiques, mais aussi à des réalités pratiques. Les essais cliniques nécessitent du temps non pas par inefficacité bureaucratique, mais parce que les effets à long terme ne peuvent être observés qu’avec… le temps. Même avec une IA superintelligente, certaines maladies progressent lentement et nécessitent des années d’observation pour confirmer l’efficacité d’un traitement.

Ce qui semble plus probable, c’est une transformation progressive mais profonde du paysage médical. Dans 10 ans, nous aurons probablement:

• Des traitements révolutionnaires pour certaines catégories de maladies
• Une compréhension bien plus fine de nombreuses pathologies
• Des outils de diagnostic et de prévention nettement plus performants
• Des approches thérapeutiques personnalisées basées sur la génétique individuelle

L’IA ne sera pas une baguette magique qui éliminera toutes les maladies d’un coup, mais plutôt un accélérateur puissant qui modifiera fondamentalement notre approche de la santé et de la médecine. La promesse de Hassabis, bien qu’exagérée dans son calendrier, pointe vers une direction qui n’est pas entièrement fantaisiste.

Exemple

Imaginez que vous êtes dans votre cuisine, prêt à préparer un soufflé au fromage pour la première fois. Vous avez une recette détaillée, tous les ingrédients de qualité, et même un four dernier cri avec contrôle précis de la température.

Votre ami technophile arrive et déclare: “Avec ce four intelligent et cette recette optimisée par IA, tu vas créer le meilleur soufflé du monde en 15 minutes, garanti!”

Pendant ce temps, votre tante, cuisinière expérimentée depuis 30 ans, lève les yeux au ciel: “Un bon soufflé prend du temps, de la pratique, et même avec tout l’équipement du monde, il peut s’effondrer pour mille raisons différentes.”

Vous commencez à cuisiner. Effectivement, l’IA vous aide à ajuster parfaitement les proportions selon votre altitude et l’humidité de votre cuisine. Le four maintient une température idéale. Mais vous découvrez que:

1. Battre les blancs en neige reste un geste technique qui demande de la pratique
2. Le timing d’incorporation des ingrédients est crucial
3. Le soufflé reste sensible aux vibrations et aux changements brusques de température
4. Votre fromage local se comporte différemment de celui utilisé dans les tests de la recette

Finalement, après plusieurs tentatives, vous obtenez un excellent soufflé. Pas en 15 minutes, mais beaucoup plus rapidement que si vous aviez dû tout apprendre par essais et erreurs sans assistance.

C’est un peu la même chose avec l’IA médicale. Elle ne va pas magiquement résoudre tous les problèmes de santé en un claquement de doigts, mais elle va considérablement accélérer notre apprentissage et notre capacité à développer des traitements. Certains “soufflés médicaux” réussiront rapidement, d’autres demanderont plus de temps et d’ajustements, et quelques-uns resteront particulièrement délicats à maîtriser.

Point de vue optimiste

Nous sommes à l’aube d’une révolution médicale sans précédent! La prédiction de Demis Hassabis n’est pas seulement audacieuse, elle est parfaitement alignée avec la trajectoire exponentielle des avancées technologiques que nous observons.

Rappelons-nous que nous sous-estimons systématiquement le rythme du progrès. En 2017, des experts affirmaient que l’IA générative pour l’art prendrait 50 à 75 ans à se développer - Stable Diffusion est arrivé à peine 2,5 ans plus tard! L’histoire de l’IA est jalonnée de barrières supposément infranchissables qui ont été pulvérisées bien avant les prédictions les plus optimistes.

L’IA ne se contente pas d’accélérer la recherche existante - elle transforme fondamentalement notre approche. Avec des modèles comme AlphaFold qui ont déjà révolutionné notre compréhension des protéines, nous assistons à l’émergence d’une nouvelle méthode scientifique, où l’IA peut formuler et tester des hypothèses à une échelle et une vitesse inimaginables pour l’esprit humain.

Les systèmes d’IA actuels ne sont que la pointe de l’iceberg. Dans quelques années, nous disposerons de modèles capables de simuler des cellules entières, puis des organes, et finalement des systèmes biologiques complets. Ces “jumeaux numériques” permettront de tester des milliers d’interventions thérapeutiques en parallèle, sans risque pour les patients.

La convergence de l’IA avec d’autres technologies comme l’édition génétique CRISPR, la biologie synthétique et la médecine régénérative créera un effet multiplicateur. Des maladies considérées comme incurables aujourd’hui - du cancer aux maladies auto-immunes en passant par les troubles neurodégénératifs - pourraient devenir gérables ou même totalement éliminables.

Quant aux contraintes réglementaires et aux essais cliniques, l’IA transformera également ces processus. Des simulations ultra-précises pourraient réduire considérablement le besoin d’essais sur des humains, et les régulateurs adapteront leurs cadres face à l’évidence de traitements révolutionnaires.

Le véritable défi ne sera pas scientifique ou technique, mais social et politique: comment garantir que ces avancées extraordinaires bénéficient à tous? C’est sur cette question que nous devrons concentrer nos efforts collectifs.

Point de vue pessimiste

La prédiction de Hassabis illustre parfaitement le syndrome du “techno-solutionnisme” qui afflige tant de leaders de la Silicon Valley: cette croyance naïve que des problèmes profondément complexes peuvent être résolus par la seule puissance de calcul et quelques algorithmes intelligents.

La médecine n’est pas un problème d’échecs ou de Go. Les systèmes biologiques sont d’une complexité vertigineuse, façonnés par des milliards d’années d’évolution, avec des interactions à multiples niveaux que nous commençons à peine à comprendre. Même avec les meilleurs modèles d’IA, notre compréhension fondamentale de nombreux mécanismes biologiques reste rudimentaire.

L’histoire de la médecine est jonchée de promesses grandioses qui se sont heurtées à la dure réalité biologique. Rappelons-nous l’enthousiasme autour du séquençage du génome humain au début des années 2000 - on nous promettait alors une révolution médicale imminente. Deux décennies plus tard, les thérapies géniques restent exceptionnelles et souvent inaccessibles.

Les contraintes pratiques du développement de médicaments ne sont pas de simples obstacles bureaucratiques qu’on peut balayer d’un revers de main. Elles reflètent des réalités biologiques fondamentales: certains effets ne peuvent être observés qu’avec le temps, certaines interactions ne peuvent être prédites qu’avec des essais réels, et certaines variations individuelles ne peuvent être anticipées par aucun modèle.

Plus inquiétant encore: cette focalisation sur les solutions technologiques détourne l’attention et les ressources des approches préventives et des déterminants sociaux de la santé. La plupart des maladies qui affligent l’humanité aujourd’hui pourraient être considérablement réduites par des mesures de santé publique, une meilleure alimentation, et la réduction des inégalités - des solutions qui n’exigent pas d’IA avancée mais une volonté politique.

Enfin, même si l’IA permettait des avancées significatives, le modèle économique actuel de l’industrie pharmaceutique garantit que ces traitements resteraient inaccessibles pour la majorité de la population mondiale. La tuberculose est curable depuis des décennies, pourtant elle tue encore plus d’un million de personnes chaque année faute d’accès aux traitements.

La véritable question n’est pas de savoir si l’IA peut théoriquement résoudre ces problèmes, mais si nous avons la sagesse collective pour l’utiliser de manière à bénéficier réellement à l’humanité tout entière.