L'IA conçoit des virus bactériens, 16 s'avèrent viables

Des chercheurs ont utilisé un modèle d'IA pour concevoir des virus entièrement nouveaux capables d'infecter des bactéries, selon une étude publiée dans Science le 6 août 2026. Les travaux, menés par des scientifiques de l'Arc Institute de Palo Alto et de l'Université de Stanford, ont produit 16 virus fonctionnels, au moins aussi viables que le virus naturel Phi X-174, certains se reproduisant même plus rapidement.

L'équipe a utilisé des modèles de langage génomique appelés Evo 1 et Evo 2, entraînés sur des billions de nucléotides pour apprendre la « grammaire » du code génétique. Pour cette expérience, les modèles ont été affinés sur environ 15 000 virus de la même famille que le Phi X-174, un virus qui n'infecte que la bactérie E. coli, et le champ d'action a été explicitement limité pour exclure tout ce qui pourrait infecter les humains, les animaux, les plantes ou les champignons.

Evo a généré environ 700 000 séquences virales possibles, parmi lesquelles les chercheurs ont sélectionné les 285 candidats les plus prometteurs. Ils ont fabriqué l'ADN de ces candidats et l'ont inséré dans des bactéries, obtenant ainsi 16 virus fonctionnels. L'étude met en évidence à la fois les avantages potentiels et les risques d'une telle technologie, car les virus conçus par IA pourraient améliorer les thérapies géniques, aider les chercheurs à mieux comprendre les génomes et produire des outils pour attaquer les bactéries nocives.

Cependant, la même technologie pourrait être détournée pour concevoir des virus hautement contagieux ou mortels, ce qui soulève des inquiétudes quant à l'environnement réglementaire actuel. Les chercheurs ont déjà montré que les chatbots standard peuvent fournir une aide préoccupante pour planifier des armes biologiques, et un modèle capable de concevoir des génomes porte cette menace à un autre niveau.

Les scientifiques ont pris des précautions appropriées en limitant leurs travaux aux virus infectant les bactéries, mais l'étude souligne la nécessité de garde-fous pour suivre le rythme des capacités de l'IA en biologie, qui progressent rapidement.