Qu’est-ce que vous obtenez si vous croisez de l’aspirine avec de l’ibuprofène? Le professeur de chimie d’Harvard Alán Aspuru-Guzik ne sait pas répondre. Il a du coup entraîné un système d’intelligence artificielle capable de répondre à cette question en suggérant une structure moléculaire qui combine les propriétés des deux médicaments. Le système pourrait accélérer la recherche de nouveaux composés médicamenteux. La recherche pharmaceutique a tendance à s’appuyer sur des logiciels qui parcourent de manière exhaustive des groupes géants de molécules candidates en utilisant des règles écrites par des chimistes et des simulations qui tentent d’identifier ou de prédire des structures utiles. Le premier s’appuie sur l’homme qui doit donc penser à tout, tandis que le second est limité par la précision des simulations et la puissance de calcul requise. Le système d’Aspuru-Guzik invente des structures plus indépendamment de l’humain et sans dépendre de longues simulations. Il tire parti de sa propre expérience, construite grâce à l’entraînement d’algorithmes de machine-learning alimentés par des centaines de milliers de données sur les molécules de médicaments similaires. Les logiciels de deep-learning seraient donc capable d’assimiler des connaissances en chimie, et de les mettre à disposition des scientifiques pour les assister.
