A terme, cette découverte pourrait sauver des millions de vies, affirme le géant technologique, puisque les délais de développement et les coûts des médicaments ou vaccins pourraient être ramenés à un dixième de ce qu'ils sont aujourd'hui.
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A terme, cette découverte pourrait sauver des millions de vies, affirme le géant technologique, puisque les délais de développement et les coûts des médicaments ou vaccins pourraient être ramenés à un dixième de ce qu'ils sont aujourd'hui. Si l'on simplifie à l'extrême, précise Alain Vaucher, la création d'une nouvelle substance chimique revient à cuire une tarte aux pommes. "Vous suivez simplement une recette en plusieurs étapes, explique le chercheur au labo européen de Zürich du géant technologique IBM. D'abord il faut sélectionner et regrouper les ingrédients. Ensuite, il faut les mettre en oeuvre dans le bon ordre. Or une recette ne se limite pas à une succession d'étapes: il faut des dosages précis, en arriver à différentes textures de la pâte et peler les pommes selon une certaine technique. Mais la différence majeure entre la cuisson d'une tarte et la chimie est que les détails opérationnels de la cuisson d'une tarte sont relativement clairs, alors qu'en chimie, vous utilisez des données non structurées et plus difficiles à interpréter." Du coup, la tâche du chimiste n'a rien d'une sinécure. Ces dernières années, les techniques de recherche en chimie synthétique n'ont guère changé: le chimiste continue à utiliser les mêmes protocoles fastidieux et le même modus operandi compliqué qu'à l'époque de la découverte du nylon ou de l'aspirine au début du 20e siècle. Traditionnellement, il faut une dizaine d'années et de millions de dollars pour développer une nouvelle substance chimique - que ce soit un médicament ou un plastique. Désormais, IBM entend accélérer sensiblement ce processus en stockant ces données non structurées dans le cloud, en automatisant le travail de recherche via l'IA et en confiant finalement à un robot la consolidation des résultats. Les premiers tests du processus RoboRXN sont désormais terminés et IBM envisage de proposer ce type de technologie à plus grande échelle à des chimistes d'ici les dix prochaines années. Cette nouvelle approche permettra de réduire à la fois la durée et le coût de développement de nouvelles substances chimiques. "Les délais seront ramenés à une année et le coût à 1 million $, considère Joppe Geluykens, un Belge également établi à Zürich et spécialisé en chimie, en apprentissage machine, en IA et en programmation neurolinguistique. Le processus dit de découverte par lequel les chimistes établissent les bonnes connexions par expérimentation s'en trouve considérablement accéléré. C'est ainsi que nous venons de terminer un test dans lequel nous sommes parvenus, sans intervention humaine, à constituer une molécule susceptible d'avoir un effet sur la protéine du Covid-19 grâce à l'AI et la robotique. Concrètement, lorsque le système sera au point commercialement - "Quelque part dans les 10 prochaines années" -, le temps de développement d'un vaccin contre un virus ne prendra que le dixième du temps. A moins que ce système permette aux chercheurs de trouver un nouvel engrais écologique... En 2018, IBM avait construit des modèles d'apprentissage machine capable de prévoir des réactions chimiques et avait lancé un service en ligne baptisé RXN for Chemistry. Le coeur de cette solution était un jeu de données constitué de plus de 70 ans de brevets dans la chimie ainsi qu'un algorithme capable d'en retirer les données chimiques. Ces brevets contiennent en effet des traductions alphanumériques des molécules proprement dites transcrites par exemple sous la forme BrCCOC1OCCCC1 (exemple donné par IBM même dans un test du système auquel a assisté Data News via WebEx). "Le traitement intervient ensuite sur base du traitement en langage naturel, poursuit Geluykens. Tout comme nous avons entraîné nos ordinateurs pour reconnaître le langage humain, nos modèles d'IA lisent les brevets et en extraient les informations pertinentes. Il s'agit d'une technique de rétro-synthèse au départ du produit cible pour en retirer les ingrédients, après quoi ceux-ci servent à nouveau à réaliser une nouvelle recette." Ces deux dernières années, RXN for Chemisty a déjà été utilisé par 15.000 chercheurs, soit au total plus de 760.000 réactions chimiques réalisées par le système. Mais à présent que la solution débouche sur RoboRXN, ces nouvelles données collectées permettent de créer physiquement de nouvelles substances. Pour ce faire, IBM a construit à Zürich un robot chimique n'intégrant aucun composant ou processus propriétaire, ce qui permet de l'utiliser facilement pour d'autres produits disponibles commercialement. "Ce projet est indépendant de tout matériel, insiste Teodoro Laino, directeur du labo de recherche d'IBM à Zürich. Le système peut s'interfacer avec différents types d'équipements et permet de s'intégrer plus facilement avec des labos de chimie robotique existants." L'installation, de même que le réseau neuronal qui procède aux découvertes, est activée au départ d'une plateforme cloud mise en place par IBM. Il s'agit d'une application par navigateur qui permet au scientifique de dessiner la structure moléculaire au départ de la connexion finale encore hypothétique à ce moment-là qu'il souhaite établir. Sur la base de cette molécule finale, la plateforme recherche alors les ingrédients et les classe selon l'ordre dans lequel ils doivent être mélangés. Car il s'agit là encore et toujours, indépendamment du caractère ultra-technologique du processus, d'une opération nécessitant un scientifique 'humain'. En d'autres termes, il ne faudrait pas imaginer que, même à long terme, le métier de chimiste soit d'une quelconque manière en sursis du fait de l'IA, insistent les chercheurs. L'idée est plutôt que les deux collaborent. La technologie a par essence l'avantage d'être infatigable (un algorithme et un robot peuvent fonctionner jour et nuit), alors que l'homme est déchargé d'une part du travail (ainsi, le système peut fonctionner à distance, par exemple via un 'laptop' sur la table de la cuisine du chimiste). "Lorsque l'on passe à plusieurs robots, il est même possible d'exécuter plusieurs recherches en parallèle, explique encore Geluykens. Le chercheur peut alors consacrer le temps ainsi gagné à l'aspect créatif de la recherche. Il est en effet déchargé des contraintes pratiques puisque le robot fait le travail manuel qui, pour le chimiste, est plutôt fastidieux. Voilà qui montre que l'homme et la machine gardent un rôle spécifique dans le processus. L'option existe certes de rendre la procédure totalement autonome: le chimiste indique la molécule cible et tout se fait alors en 'hands-off'. Mais le chercheur guide le processus et, entre la recherche IA et le début du travail du robot, il peut encore ajuster la procédure sur la base de sa propre expertise."