{"id":100789,"date":"2026-04-04T15:07:20","date_gmt":"2026-04-04T15:07:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/tchad\/politique\/ia-creant-des-genomes-inexistants-dans-la-nature"},"modified":"2026-04-04T15:22:53","modified_gmt":"2026-04-04T15:22:53","slug":"ia-creant-des-genomes-inexistants-dans-la-nature","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/tchad\/toutes-les-actualites\/ia-creant-des-genomes-inexistants-dans-la-nature","title":{"rendered":"IA Cr\u00e9ant Des G\u00e9nomes Inexistants Dans La Nature"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Tchad. <\/strong><\/span>Un pas de plus vers la vie synthe\u0301tique? Le 4 mars 2026, des chercheurs de l\u2019Universite\u0301 de Stanford et de l\u2019Institut Arc, en Californie, ont pre\u0301sente\u0301 dans la revue Nature l\u2019intelligence artificielle la plus avance\u0301e dans la compre\u0301hension du ge\u0301nome. Selon leur publication, cette IA, nomme\u0301e Evo 2, facilitera l\u2019identification des e\u0301le\u0301ments ge\u0301nomiques les plus essentiels pour la vie sur Terre, et permettra me\u0302me d\u2019imaginer des ge\u0301nomes artificiels comple\u0300tement nouveaux.<\/p>\n

Une base de donne\u0301es gigantesque pour une IA gigantesque<\/b><\/p>\n

Les chercheurs ont conc\u0327u deux versions de l\u2019IA: une \u00ab\u00a0petite\u00a0\u00bb, avec 7 milliards de parame\u0300tres, et une plus grande, avec 40 milliards (a\u0300 titre de comparaison, ChatGPT 3 avait 175 milliards de parame\u0300tres). Ils ont entrai\u0302ne\u0301 Evo 2 avec les se\u0301quences ge\u0301ne\u0301tiques d\u2019un grand nombre d\u2019espe\u0300ces procaryotes (comme les bacte\u0301ries) et eucaryotes (comme les humains). Selon les auteurs, cela correspondrait a\u0300 un total d\u2019environ 8,8 billions de nucle\u0301otides (ou 8,8 mille milliards de nucle\u0301otides, les briques qui forment l\u2019ADN). A\u0300 titre de comparaison, le ge\u0301nome humain contient environ 3 milliards de nucle\u0301otides.<\/p>\n

Puis, l\u2019IA a e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301e pour analyser des morceaux d\u2019un million de nucle\u0301otides, pour apprendre comment les diffe\u0301rents e\u0301le\u0301ments du ge\u0301nome interagissent entre eux, me\u0302me a\u0300 longue distance. Toutefois, ils n\u2019ont pas inclus des se\u0301quences de virus pouvant infecter l\u2019humain, pour e\u0301viter que leur outil puisse e\u0302tre utilise\u0301 pour concevoir de nouveaux virus pathoge\u0300nes.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Penser dans le langage des nucle\u0301otides\u00a0\u00bb<\/b><\/p>\n

Gra\u0302ce a\u0300 cette gigantesque base de donne\u0301es, l\u2019intelligence artificielle parvenait a\u0300 de\u0301tecter des patrons conserve\u0301s a\u0300 travers tous les ge\u0301nomes. Ceci lui permettait ensuite d\u2019identifier les re\u0301gions importantes d\u2019un ge\u0301nome et de pre\u0301dire leur fonction. \u00ab\u00a0Tout comme le monde a laisse\u0301 son empreinte dans le langage de l\u2019internet utilise\u0301 pour entrai\u0302ner des mode\u0300les de langage, l\u2019e\u0301volution a laisse\u0301 son empreinte sur les se\u0301quences biologiques, explique dans un communique\u0301 Brian Hie, chercheur a\u0300 Stanford et a\u0300 l\u2019Institut Arc, et directeur de l\u2019e\u0301tude. Ces patrons, affine\u0301s durant des millions d\u2019anne\u0301es, contiennent des signaux sur comment les mole\u0301cules fonctionnent et interagissent\u00a0\u00bb.<\/p>\n

L\u2019outil parvenait aussi a\u0300 pre\u0301dire les conse\u0301quences d\u2019une mutation au niveau de l\u2019ADN, ainsi que de l\u2019ARN (la mole\u0301cule mobile qui transcrit l\u2019information contenue dans le ge\u0301nome pour permettre la fabrication des prote\u0301ines) et des prote\u0301ines. Et cela, peu importe l\u2019espe\u0300ce dont provenait la se\u0301quence ge\u0301ne\u0301tique. Ainsi, il arrivait a\u0300 pre\u0301dire correctement l\u2019effet ne\u0301gatif de mutations humaines connues dans le ge\u0300ne BRCA1, implique\u0301 dans le cancer du sein. Pourtant, l\u2019IA n\u2019a pas e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301e avec des annotations sur ces mutations ni sur les fonctions de diffe\u0301rentes parties du ge\u0301nome. Evo 2 les a tout simplement appris en analysant des se\u0301quences ge\u0301ne\u0301tiques, de la me\u0302me fac\u0327on que ChatGPT apprend a\u0300 e\u0301crire simplement en lisant des textes sur internet. \u00ab\u00a0Ce mode\u0300le permet a\u0300 la machine de lire, e\u0301crire et penser dans le langage des nucle\u0301otides\u00a0\u00bb, re\u0301sume le codirecteur de l\u2019e\u0301tude, Patrick Hsu, fondateur de l\u2019Institut Arc et chercheur a\u0300 l\u2019Universite\u0301 de Californie, a\u0300 Berkeley.<\/p>\n

Evo 2 imite les ge\u0301nomes pre\u0301sents dans la nature…<\/b><\/p>\n

Et comme les autres IA ge\u0301ne\u0301ratives, Evo 2 ne se contente pas d\u2019analyser les donne\u0301es, elle peut les ge\u0301ne\u0301rer. Les chercheurs ont teste\u0301 sa capacite\u0301 a\u0300 ge\u0301ne\u0301rer des se\u0301quences d\u2019ADN, en lui donnant le de\u0301but d\u2019une vraie se\u0301quence d\u2019un ge\u0300ne et en lui disant de la finir (comme on donnerait a\u0300 ChatGPT le de\u0301but d\u2019une phrase pour qu\u2019il la comple\u0300te). L\u2019IA parvenait a\u0300 deviner la suite du ge\u0300ne avec un taux de re\u0301ussite e\u0301leve\u0301, sauf pour les se\u0301quences virales, puisque ces se\u0301quences n\u2019ont pas fait partie de l\u2019entrai\u0302nement.<\/p>\n

Selon les auteurs, Evo 2 e\u0301tait me\u0302me capable d\u2019imaginer des ge\u0301nomes entiers. Ils l\u2019ont d\u2019abord teste\u0301 avec l\u2019ADN mitochondrial (le petit ge\u0301nome double brin contenu dans les mitochondries, les usines e\u0301nerge\u0301tiques des cellules, dont un brin fait un peu plus de 16.000 nucle\u0301otides). L\u2019IA arrivait a\u0300 inclure le bon nombre de re\u0301gions codantes (qui contiennent les ge\u0300nes), d\u2019ARN ribosomaux et d\u2019ARN de transfert, me\u0302me si leurs se\u0301quences n\u2019e\u0301taient pas tout a\u0300 fait e\u0301gales a\u0300 celles du vrai ADN mitochondrial humain. Toutefois, les structures des prote\u0301ines code\u0301es par cet ADN e\u0301taient similaires a\u0300 celles des vraies prote\u0301ines mitochondriales, montrant que l\u2019IA est capable de bien imiter la nature. Puis ils ont demande\u0301 a\u0300 Evo 2 de ge\u0301ne\u0301rer des ge\u0301nomes de bacte\u0301ries (quelques centaines de milliers de nucle\u0301otides) et d\u2019un chromosome de la levure (de quelques centaines de milliers de nucle\u0301otides aussi). Les se\u0301quences cre\u0301e\u0301es par l\u2019IA n\u2019e\u0301taient pas identiques a\u0300 celles des espe\u0300ces en question, mais y ressemblaient suffisamment pour garder les e\u0301le\u0301ments essentiels, dans le bon ordre. Toutefois, les auteurs pre\u0301cisent que cela ne veut pas dire que ces se\u0301quences ge\u0301ne\u0301tiques pourraient donner des e\u0302tres viables, c\u2019est un test qu\u2019il faudra faire ulte\u0301rieurement.<\/p>\n

… mais peut aussi en cre\u0301er des nouveaux<\/b><\/p>\n

Pour finir, les chercheurs ont e\u0301value\u0301 la capacite\u0301 d\u2019Evo 2 a\u0300 \u00ab\u00a0jouer\u00a0\u00bb avec le ge\u0301nome, en inventant des se\u0301quences tout en respectant les re\u0300gles de base de la ge\u0301nomique. Une de ces re\u0300gles, c\u2019est que, par moments il y a des re\u0301gions du ge\u0301nome qui sont expose\u0301es, et dont les ge\u0300nes peuvent e\u0302tre lus, et des re\u0301gions pas expose\u0301es. Ils ont utilise\u0301 ces diffe\u0301rentes re\u0301gions pour e\u0301crire en code morse: ils ont indique\u0301 a\u0300 l\u2019IA qu\u2019une petite re\u0301gion accessible e\u0301quivalait a\u0300 un point, une longue re\u0301gion accessible a\u0300 un tire\u0301, et une re\u0301gion inaccessible a\u0300 un espace. Suivant cette re\u0300gle, ils lui ont demande\u0301 de concevoir des se\u0301quences ge\u0301ne\u0301tiques qui incluent des messages en morse, dont \u00ab\u00a0EVO2\u00a0\u00bb. L\u2019IA a ge\u0301ne\u0301re\u0301 les se\u0301quences demande\u0301es, puis les chercheurs ont confirme\u0301, avec succe\u0300s, la pre\u0301sence du code morse in vivo: ils ont inte\u0301gre\u0301 ces se\u0301quences dans le ge\u0301nome de cellules souches de souris, afin d\u2019e\u0301valuer l\u2019accessibilite\u0301 re\u0301elle de chaque re\u0301gion de la se\u0301quence cre\u0301e\u0301e par Evo 2. Montrant qu\u2019il est possible de demander a\u0300 l\u2019IA de cre\u0301er de nouvelles se\u0301quences, en respectant des re\u0300gles donne\u0301es par l\u2019utilisateur.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Evo 2 a une compre\u0301hension ge\u0301ne\u0301raliste de l\u2019arbre de la vie, qui est utile pour une multitude de ta\u0302ches, allant de pre\u0301dire des mutations pathoge\u0301niques a\u0300 concevoir du code potentiel pour de la vie artificielle, conclut Patrick Hsu. Nous sommes impatients de voir ce que la communaute\u0301 scientifique construira a\u0300 partir de ces mode\u0300les.\u00a0\u00bb Les auteurs soulignent qu\u2019ils ont pris en compte la possibilite\u0301 que leur IA puisse e\u0302tre utilise\u0301e pour fabriquer des pathoge\u0300nes, raison pour laquelle ils ne l\u2019ont pas entrai\u0302ne\u0301e avec des se\u0301quences virales pouvant infecter l\u2019humain. Mais il n\u2019y a pas que des virus qui sont pathoge\u0300nes. Les bacte\u0301ries, par exemple, peuvent l\u2019e\u0302tre aussi. Il parai\u0302t donc urgent que des garde-fous soient mis en place, pour que la vie artificielle ne finisse pas par de\u0301truire la vie re\u0301elle.<\/p>\n

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