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Récapitulatif factuel

Demis Hassabis, PDG de DeepMind et lauréat du prix Nobel de chimie, a récemment déclaré lors d’une interview que l’intelligence artificielle pourrait permettre de guérir toutes les maladies dans les dix prochaines années. Cette affirmation a suscité de vives réactions dans la communauté scientifique et technologique.

DeepMind, filiale de Google, est une entreprise pionnière dans le domaine de l’IA qui a notamment développé AlphaFold, un système capable de prédire la structure des protéines avec une précision remarquable - travail qui a valu à Hassabis son prix Nobel. Cette avancée représente une percée majeure pour la recherche médicale, car comprendre la structure des protéines est fondamental pour le développement de médicaments.

La prédiction d’Hassabis repose sur l’idée que l’IA pourrait accélérer considérablement la recherche médicale en simulant des processus biologiques complexes, en identifiant de nouvelles cibles thérapeutiques et en concevant des médicaments personnalisés. Selon lui, nous sommes à l’aube d’une révolution dans la façon dont nous abordons les maladies.

Cependant, de nombreux experts en biotechnologie et en médecine soulignent plusieurs obstacles majeurs à cette vision :

1. Le temps de développement clinique : Même avec une découverte prometteuse, le processus de validation clinique prend généralement 6 à 15 ans par maladie, avec un taux de réussite inférieur à 8%.

2. La complexité biologique : Le terme “maladie” englobe plus de 10 000 codes CIM différents, des troubles monogéniques aux maladies chroniques polygéniques, en passant par les cancers et les infections.

3. Les contraintes réglementaires : Les organismes comme la FDA exigent des données de sécurité à long terme qui ne peuvent être accélérées au-delà d’un certain point.

4. Les défis socio-économiques : Même avec des traitements disponibles, leur distribution mondiale équitable pose d’immenses défis logistiques, économiques et politiques.

Point de vue neutre

Entre l’enthousiasme débordant de la Silicon Valley et le scepticisme catégorique des experts médicaux traditionnels se trouve probablement une réalité plus nuancée. L’IA va indéniablement transformer la recherche médicale, mais pas nécessairement selon le calendrier ambitieux proposé par Hassabis.

Ce que nous observons actuellement est une accélération significative de certaines étapes du processus de découverte de médicaments. L’IA peut analyser des quantités massives de données biomédicales et proposer des hypothèses que les chercheurs n’auraient peut-être pas envisagées. Elle peut également optimiser les structures moléculaires pour améliorer l’efficacité et réduire les effets secondaires potentiels.

Toutefois, la biologie humaine reste d’une complexité vertigineuse. Notre compréhension des mécanismes fondamentaux de nombreuses maladies demeure incomplète. L’IA ne peut analyser que les données dont nous disposons déjà, et de nombreuses maladies nécessitent encore des recherches fondamentales pour être pleinement comprises.

La prédiction d’Hassabis pourrait se réaliser partiellement : nous verrons probablement des avancées spectaculaires pour certaines catégories de maladies dans les dix prochaines années. Des percées majeures pour des maladies comme certains types de cancer, des maladies infectieuses spécifiques ou des troubles génétiques bien caractérisés sont tout à fait envisageables.

Ce qui semble plus probable, c’est que l’IA nous aidera à développer des traitements plus efficaces et personnalisés pour un nombre croissant de maladies, sans nécessairement toutes les “guérir” au sens strict. La médecine évoluera vers une approche plus préventive et personnalisée, où les interventions seront adaptées au profil génétique et environnemental unique de chaque patient.

Exemple

Imaginez que vous êtes propriétaire d’un restaurant gastronomique réputé, et que votre mission est de créer le menu parfait pour chaque client. Avant l’arrivée de l’IA, vous deviez tester chaque recette une par une, en ajustant les ingrédients au hasard, puis attendre les commentaires des clients pour savoir si le plat était réussi. C’était long, coûteux, et souvent décevant.

Maintenant, avec l’IA, vous avez un assistant culinaire extraordinaire qui connaît tous les livres de cuisine du monde, comprend les interactions chimiques entre les ingrédients, et peut même prédire les préférences de vos clients basées sur leur historique. Cet assistant peut suggérer des combinaisons d’ingrédients auxquelles vous n’auriez jamais pensé.

Mais voilà, même avec cet assistant magique, vous devez toujours :

• Attendre que les ingrédients poussent dans votre jardin (le temps biologique)
• Faire goûter chaque nouveau plat à des testeurs pour vérifier qu’il n’y a pas d’effets indésirables (les essais cliniques)
• Obtenir l’approbation du critique gastronomique le plus sévère de la ville (les autorités réglementaires)
• Trouver un moyen de rendre ce plat accessible à tous, même à ceux qui n’ont pas les moyens de venir dans votre restaurant (l’accès aux soins)

Alors oui, votre assistant IA va révolutionner votre cuisine et vous permettre de créer des plats extraordinaires que vous n’auriez jamais imaginés. Mais prétendre que dans dix ans, vous aurez créé le plat parfait pour chaque palais, chaque régime alimentaire et chaque allergie au monde… c’est peut-être commander un menu dégustation un peu trop ambitieux, même pour le plus talentueux des chefs!

Point de vue optimiste

Nous sommes à l’aube d’une révolution médicale sans précédent! La prédiction de Demis Hassabis n’est pas seulement plausible, elle pourrait même être conservatrice. L’histoire nous a montré maintes fois que nous sous-estimons systématiquement la vitesse du progrès technologique.

Rappelons-nous qu’il y a à peine quelques années, la génération d’images par IA semblait être un objectif lointain. Les experts prédisaient que nous n’y arriverions pas avant 50 à 75 ans. Pourtant, Stable Diffusion est arrivé seulement 2,5 ans plus tard. L’IA médicale pourrait connaître une trajectoire similaire.

Ce qui rend cette révolution particulièrement prometteuse, c’est la convergence de plusieurs technologies transformatives : l’IA générative, l’édition génétique CRISPR, la biologie synthétique, et l’informatique quantique. Ensemble, ces technologies forment un écosystème d’innovation qui se renforce mutuellement.

Imaginez des systèmes d’IA capables de simuler parfaitement le fonctionnement d’une cellule humaine, puis d’un organe, et finalement d’un corps entier. Ces simulations permettraient de tester des milliers de traitements potentiels en quelques heures, au lieu de plusieurs années. Les essais cliniques pourraient être considérablement raccourcis grâce à une sélection ultra-précise des candidats médicaments les plus prometteurs.

De plus, l’IA pourrait personnaliser les traitements à un niveau inimaginable aujourd’hui. Chaque patient recevrait un traitement spécifiquement conçu pour son profil génétique, son microbiome, son mode de vie et son environnement. La médecine de précision deviendrait la norme, pas l’exception.

Quant aux obstacles réglementaires, ils évolueront nécessairement face à l’efficacité démontrée de ces nouvelles approches. Les agences comme la FDA adapteront leurs processus pour accommoder ces innovations tout en maintenant des standards de sécurité élevés.

Dans dix ans, nous pourrions vivre dans un monde où le cancer est devenu une condition gérable, où les maladies neurodégénératives peuvent être inversées, et où les maladies infectieuses sont rapidement neutralisées par des traitements ciblés. Ce n’est pas de l’optimisme aveugle, c’est une projection basée sur la trajectoire exponentielle des technologies convergentes.

Point de vue pessimiste

La prédiction de Demis Hassabis représente malheureusement un exemple classique de l’hubris technologique qui caractérise trop souvent les leaders de la Silicon Valley. Cette tendance à surestimer drastiquement ce que la technologie peut accomplir à court terme tout en sous-estimant la complexité des problèmes du monde réel n’est pas nouvelle.

Rappelons-nous les promesses similaires faites par d’autres figures de la tech. Elizabeth Holmes de Theranos promettait de révolutionner les tests sanguins. Craig Venter affirmait en 2010 que le séquençage du génome humain mènerait à des traitements personnalisés pour tous en quelques années. Ces prédictions se sont révélées dramatiquement exagérées.

La réalité biologique est infiniment plus complexe que les modèles informatiques. Même avec l’IA la plus avancée, nous nous heurtons à des limites fondamentales :

1. La complexité émergente : Les systèmes biologiques présentent des propriétés émergentes qui ne peuvent être prédites simplement en analysant leurs composants individuels.

2. Les limites éthiques : Les essais cliniques ne peuvent être accélérés indéfiniment sans compromettre la sécurité des patients. Chaque nouvelle thérapie doit être testée sur de vraies personnes pendant des périodes suffisamment longues.

3. Les inégalités d’accès : Même si nous développions des traitements révolutionnaires, l’histoire nous montre que leur distribution serait profondément inégale. La tuberculose est curable depuis des décennies, pourtant elle tue encore plus d’un million de personnes chaque année.

4. Les intérêts économiques : L’industrie pharmaceutique est structurée autour de traitements chroniques plutôt que de cures définitives. Un médicament qui guérit complètement une maladie est moins rentable qu’un traitement à vie.

Ce qui est particulièrement préoccupant, c’est que ces promesses grandioses détournent l’attention et les ressources des approches plus pragmatiques et éprouvées pour améliorer la santé publique : l’accès universel aux soins, la prévention, l’amélioration des conditions de vie, la réduction des inégalités sociales.

Dans dix ans, nous aurons certainement fait des progrès significatifs dans certains domaines spécifiques, mais l’idée que “toutes les maladies” seront guéries relève davantage du marketing que de la science. Et pendant que nous poursuivons ces rêves technologiques, des millions de personnes continueront à souffrir de maladies que nous savons déjà traiter, simplement parce que ces traitements ne leur sont pas accessibles.