Article en référence: https://v.redd.it/nz8t36tk98xe1

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 lors d’une interview que l’IA pourrait permettre de guérir toutes les maladies dans les 10 prochaines années. Cette affirmation a suscité de vives réactions dans la communauté scientifique et technologique.

DeepMind est connue 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 fondamental pour comprendre leur fonction et développer des médicaments ciblés.

La déclaration d’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
• Identifiant de nouvelles cibles thérapeutiques
• Concevant des médicaments plus efficacement

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 compréhension parfaite des mécanismes biologiques, le processus d’approbation des médicaments prend généralement 6 à 15 ans par maladie, avec des taux de réussite inférieurs à 8%.

2. La diversité biologique: Il existe plus de 10 000 maladies répertoriées, allant des troubles génétiques aux maladies infectieuses, en passant par les cancers et les maladies neurodégénératives.

3. Les contraintes réglementaires: Les organismes comme la FDA exigent des données de sécurité à long terme qui ne peuvent être accélérées au-delà de certaines limites.

4. Les défis socio-économiques: Même si des traitements existent, leur distribution mondiale se heurte à des obstacles logistiques, économiques et politiques.

Point de vue neutre

Entre l’enthousiasme débordant des techno-optimistes et le scepticisme mordant des critiques, une réalité plus nuancée émerge. L’IA transformera certainement la recherche médicale, mais pas de façon magique ni instantanée.

L’intelligence artificielle excelle dans ce que les humains font moins bien: analyser des quantités massives de données, identifier des motifs complexes et explorer rapidement d’innombrables possibilités. Ces capacités permettront probablement d’accélérer certaines phases de la découverte médicale, particulièrement les étapes préliminaires comme l’identification de cibles thérapeutiques et la conception moléculaire.

Cependant, la biologie humaine reste d’une complexité vertigineuse. Notre compréhension des systèmes vivants progresse, mais demeure incomplète. L’IA ne peut modéliser que ce que nous comprenons déjà suffisamment pour le formaliser.

Les contraintes temporelles liées aux essais cliniques reflètent une réalité fondamentale: certains processus biologiques se déroulent à leur propre rythme. Observer l’efficacité d’un traitement contre une maladie à progression lente nécessite… du temps.

Ce qui semble plus probable, c’est une accélération graduelle mais significative de notre capacité à traiter un nombre croissant de maladies. Dans dix ans, nous aurons probablement:

• Des traitements révolutionnaires pour certaines maladies auparavant intraitables
• Une meilleure compréhension des mécanismes fondamentaux de nombreuses pathologies
• Des outils de diagnostic et de prévention bien plus performants
• Des thérapies plus personnalisées et précises

Mais “toutes les maladies”? La réalité des contraintes biologiques, réglementaires et socio-économiques suggère un horizon plus lointain. Et n’oublions pas que de nouvelles maladies émergent constamment, comme nous l’a rappelé la pandémie de COVID-19.

L’IA sera un outil transformateur, mais pas une baguette magique. La médecine progressera plus rapidement, mais restera ancrée dans les réalités du monde physique et biologique.

Exemple

Imaginez que vous êtes propriétaire d’un restaurant et que vous souhaitez créer le menu parfait qui plairait à tous vos clients, sans exception. Un jour, on vous présente un super-chef doté d’une intelligence extraordinaire.

“Ce chef peut créer n’importe quelle recette imaginable en quelques secondes!” vous annonce-t-on. “Dans dix ans, tous vos clients seront parfaitement satisfaits, quels que soient leurs goûts, allergies ou restrictions alimentaires!”

Impressionnant, n’est-ce pas? Mais attendez…

Ce super-chef, aussi brillant soit-il, doit encore:

• Tester chaque recette dans une vraie cuisine (pas seulement sur papier)
• S’assurer que les ingrédients sont disponibles et abordables
• Former votre équipe à préparer ces nouveaux plats
• Obtenir l’approbation des inspecteurs sanitaires
• Convaincre vos clients de goûter à ces nouvelles créations

Et surtout, même si ce chef connaît toutes les recettes possibles, certains plats prennent simplement du temps à mijoter. Un bon bouillon nécessite des heures de cuisson lente - aucune intelligence, aussi brillante soit-elle, ne peut faire bouillir l’eau plus vite sans changer fondamentalement les lois de la physique!

De plus, certains de vos clients ont des palais si complexes et uniques que même le meilleur chef du monde devra procéder par essais et erreurs pour trouver ce qui leur convient.

L’IA médicale est comme ce super-chef: elle peut concevoir d’incroyables “recettes” pour des médicaments, mais entre la conception et le moment où ces “plats” arrivent effectivement dans l’assiette de tous les “clients” du monde, il y a tout un restaurant à gérer!

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 face à la puissance transformatrice de l’IA.

Regardons les faits: en à peine quelques années, l’IA a déjà bouleversé notre compréhension de la biologie fondamentale. AlphaFold a résolu un problème vieux de 50 ans - la prédiction du repliement des protéines - avec une précision qui semblait inimaginable il y a encore cinq ans. Et ce n’est que le début!

L’accélération exponentielle des capacités de l’IA nous propulse vers un avenir où les limites actuelles de la recherche médicale seront balayées. Les modèles d’IA peuvent désormais:

• Analyser des milliards de données biologiques en quelques heures
• Concevoir des molécules sur mesure pour cibler précisément des pathologies
• Modéliser des systèmes biologiques complets pour prédire les effets des traitements
• Optimiser les protocoles d’essais cliniques pour les rendre plus efficaces et plus rapides

Les sceptiques oublient une vérité fondamentale: l’innovation technologique ne progresse pas de façon linéaire mais exponentielle. Ce qui semble impossible aujourd’hui devient réalité demain. Souvenez-vous qu’en 2017, les experts affirmaient que l’IA artistique générative prendrait 50 à 75 ans à se développer - Stable Diffusion est arrivé seulement 2,5 ans plus tard!

Les contraintes réglementaires? Elles évolueront nécessairement face à des technologies capables de prouver leur efficacité et leur sécurité avec une précision inégalée. Les obstacles économiques? L’IA réduira drastiquement les coûts de développement des médicaments, les rendant plus accessibles.

Nous entrons dans l’ère de la médecine de précision assistée par l’IA, où chaque patient recevra un traitement parfaitement adapté à sa génétique, son métabolisme et son environnement. Les maladies que nous considérons aujourd’hui comme incurables - Alzheimer, certains cancers, maladies auto-immunes - pourraient bien devenir des souvenirs du passé.

L’humanité est sur le point de réaliser l’un de ses rêves les plus anciens: vaincre la maladie. Et cela pourrait effectivement se produire en une décennie.

Point de vue pessimiste

La déclaration de Hassabis illustre parfaitement le syndrome du “techno-solutionnisme” qui afflige Silicon Valley: cette croyance naïve que la technologie peut résoudre tous les problèmes complexes de l’humanité, y compris ceux profondément ancrés dans la biologie et les systèmes sociaux.

Guérir toutes les maladies en dix ans? Examinons cette affirmation à la lumière de quelques réalités implacables:

Premièrement, l’histoire de la médecine est jonchée de promesses grandioses qui ne se sont jamais matérialisées. Combien de fois avons-nous entendu que le cancer serait vaincu “dans les dix prochaines années”? Ces prédictions circulent depuis les années 1970.

Deuxièmement, même si l’IA parvenait à identifier des traitements potentiels pour toutes les maladies connues (déjà un exploit titanesque), le processus de validation clinique reste incontournable. Ce n’est pas une simple formalité bureaucratique - c’est une nécessité biologique. Les effets à long terme d’un médicament ne peuvent être observés qu’à… long terme.

Troisièmement, le corps humain n’est pas un système informatique que l’on peut simplement reprogrammer. Chaque individu présente des variations génétiques, métaboliques et environnementales qui rendent la médecine fondamentalement différente de l’ingénierie logicielle.

Quatrièmement, même pour les maladies dont nous connaissons déjà le traitement, des millions de personnes n’y ont pas accès. La tuberculose est curable depuis des décennies, pourtant elle tue encore plus d’un million de personnes chaque année. Le problème n’est pas technologique mais socio-économique et politique.

Enfin, n’oublions pas que les entreprises pharmaceutiques n’ont pas intérêt à guérir les maladies chroniques - les traitements à vie sont bien plus rentables que les guérisons définitives. L’IA ne changera pas cette réalité économique fondamentale.

Ces déclarations sensationnalistes servent principalement à attirer l’attention médiatique et les investissements. Elles détournent les ressources de solutions plus pragmatiques et créent des attentes irréalistes qui, lorsqu’elles ne se matérialisent pas, risquent d’éroder la confiance du public dans la science.

La médecine progressera, certes, mais les contraintes fondamentales du monde réel ne disparaîtront pas par magie grâce à l’IA.