Elon Musk affirme que « l'IA va le faire » après que le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, a déclaré que l'industrie de l'IA devait « réellement » guérir le cancer pour gagner la confiance du public

Elon Musk a soutenu l'intelligence artificielle (IA) pour réaliser l'une des plus grandes avancées de la médecine après que le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, ait affirmé que les entreprises d'IA devaient prouver leur valeur par des résultats tangibles tels que la guérison du cancer plutôt que de s'appuyer sur un marketing optimiste.

Pour Amodei, l'IA doit produire des résultats

« L'IA va le faire », a écrit Musk sur X en réponse aux remarques d'Amodei par Russell Brand. Amodei a déclaré que le scepticisme du public reflétait une « crise de confiance » plus large et a ajouté : « La solution qui fonctionnera, c'est de guérir le cancer ». Il a fait valoir que les entreprises d'IA n'avaient pas encore tenu leurs plus grandes promesses.

Amodei plaide depuis longtemps en faveur de l'IA en biologie. Dans son essai intitulé « Machines of Loving Grace », il a soutenu qu'une puissante IA pourrait réduire environ 50 à 100 ans de progrès biologique en cinq à dix ans en accélérant la conception et les découvertes expérimentales, tout en tenant compte des contraintes liées aux expériences physiques, à la qualité des données et aux essais cliniques. Une couverture précédente avait mis en lumière sa prédiction selon laquelle l'IA pourrait aider à « guérir la plupart des maladies humaines » d'ici cinq à dix ans environ.

Musk a exprimé des attentes tout aussi ambitieuses. En juin, il a fait valoir que les progrès réalisés dans le domaine de l'ARN synthétique pourraient rendre la médecine de plus en plus programmable et potentiellement « guérir presque tout ».

Les chercheurs approfondissent l'IA dans le domaine de l'oncologie

L'IA s'intéresse déjà de plus en plus à la recherche en oncologie. Le National Cancer Institute affirme que les chercheurs utilisent l'IA pour accélérer le dépistage, modéliser les réponses aux médicaments, prédire les résultats pour les patients et aider à concevoir des traitements. La FDA et l'Agence européenne des médicaments ont également publié cette année des principes communs pour une utilisation responsable de l'IA dans le développement de médicaments.

Au début de l'année, au Lawrence Berkeley National Laboratory, des chercheurs ont utilisé l'IA pour générer 2 600 modèles de protéines ciblant les tumeurs en 30 heures, identifiant ainsi des candidats prometteurs en moins de deux semaines plutôt qu'après des années d'essais et d'erreurs.

L'IA accélère la découverte de cibles précoces contre le cancer

En juin, les chercheurs de Penn Medicine ont élaboré séparément un cadre d'IA intégré à l'humain pour identifier les cibles des lymphocytes CAR-T. Il a donné la priorité au GPNMB, et une thérapie basée sur cette cible a démontré une activité destructrice de tumeurs dans des modèles murins de mélanome, de leucémie et de cancer colorectal. Les chercheurs ont réduit à quelques semaines un processus de découverte qui peut prendre des mois, voire des années.

Ces avancées restent précliniques, et le cancer comprend de nombreuses maladies biologiquement distinctes plutôt qu'une seule affection. Le défi d'Amodei est donc moins la promesse d'un remède universel imminent que la nécessité pour les entreprises d'IA de remplacer le battage médiatique par des progrès mesurables.

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