OpenAI a annoncé le 20 octobre, heure des États-Unis, avoir racheté Orchestra Bio, qui développe une plateforme de gestion des activités destinée aux entreprises biopharmaceutiques. Le montant de l’opération et ses autres modalités n’ont pas été divulgués. L’équipe et les technologies de l’entreprise seront intégrées à « Rosalind », la gamme de modèles et d’outils d’IA d’OpenAI dédiée aux sciences de la vie.
L’IA de découverte de médicaments s’aventure au-delà du laboratoire
Quand on évoque l’association entre découverte de médicaments et IA, beaucoup imaginent peut-être une IA qui trouve de nouveaux composés. Ce rachat révèle un domaine situé un peu en marge de cette activité. Avant qu’un médicament n’arrive entre les mains des patients, les tâches d’organisation pèsent tout autant que l’élaboration des expériences et l’analyse des résultats. OpenAI entend aussi faire intervenir l’IA dans cette orchestration.
Rosalind repose sur deux composantes. La première, « GPT-Rosalind », aide au raisonnement en biologie et en chimie. La seconde, « Rosalind Workbench », relie des outils scientifiques et des données afin de faciliter les analyses et la planification des expériences. On peut voir la première comme un cerveau et la seconde comme un plan de travail.
La technologie d’Orchestra Bio vient s’y ajouter. OpenAI indique vouloir développer des agents d’IA capables de relier les résultats de recherche aux essais et décisions qui suivent. Un agent d’IA est un système qui, à partir d’instructions, exécute de façon autonome plusieurs tâches. Il ne s’agit donc plus seulement d’aider pour chaque expérience, mais aussi de combler les interstices entre les différentes étapes.
Repérer les signes de retard et proposer des solutions
La plateforme d’Orchestra Bio permet aux chercheurs et aux responsables de programme de confier à des agents d’IA le suivi et la surveillance des essais et des plans de développement. L’entreprise donne l’exemple d’un défaut de fabrication susceptible de retarder un essai clinique. Dans ce cas, le système recense les tâches et les échéances concernées, puis rassemble les informations pertinentes et les solutions possibles.
Un point mérite d’être souligné : la décision finale revient aux chercheurs ou aux responsables. Le rôle de l’IA se limite à organiser la situation, et la frontière est clairement définie : les humains prennent les décisions. OpenAI n’a pas annoncé l’automatisation des décisions scientifiques elles-mêmes ; son approche prévoit que l’IA organise les informations et pilote l’avancement, tandis que les scientifiques décident.
Dans une entreprise, cela pourrait ressembler à une situation où l’avancement de plusieurs projets est éparpillé entre différents systèmes et où quelqu’un rassemble les documents avant la réunion hebdomadaire. L’IA prendrait alors en charge ce travail de collecte. Ce n’est pas très spectaculaire, mais c’est un aspect qui touche directement à la charge de travail sur le terrain.
Pour un parcours de plus de dix ans, décisions et organisation sont essentielles
Selon OpenAI, aux États-Unis, il faut en moyenne de 10 à 15 ans entre la découverte d’une cible thérapeutique et l’approbation par les autorités réglementaires. Outre la recherche elle-même, le processus fait intervenir de nombreuses étapes : coordination entre les différents services de l’entreprise et avec des partenaires externes, planification des essais, fabrication et démarches réglementaires. Les informations étant parfois réparties dans des systèmes cloisonnés, OpenAI estime que l’IA peut aider aussi bien dans les tâches spécialisées que dans la gestion complexe de l’avancement.
OpenAI collabore déjà avec Novo Nordisk sur la R&D et les activités de l’entreprise. Elle fournit aussi à Moderna une IA destinée à élaborer des protocoles expérimentaux à partir de données complexes. Avec ce rachat, le champ d’action de Rosalind s’étend au-delà de la formulation d’idées, de la conception d’expériences et de l’interprétation des résultats, jusqu’à la coordination des activités nécessaires pour faire passer des médicaments candidats aux étapes de développement.
Quand nous évaluons la valeur de l’IA dans la découverte de médicaments, nous avons tendance à nous demander surtout à quel point les candidats qu’elle propose sont prometteurs. Pourtant, sur un parcours de plus de dix ans, la capacité à relier les différentes étapes et à repérer tôt les signes avant-coureurs de retard compte tout autant pour la réussite. L’IA passe ainsi d’un outil qui stimule les idées des scientifiques à un soutien pour la vision d’ensemble d’un projet. Ce rachat marque un pas dans cette direction.
コメント