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* Google DeepMind, Isomorphic Labs et Meta investissent conjointement 300 millions de dollars
* Le premier ensemble de données sera prêt d'ici environ un an, selon le directeur scientifique de Biohub
* Anthropic et OpenAI s'intéressent également aux données biologiques pour l'entraînement de leurs modèles
par Krystal Hu
Le gouvernement américain et les géants de la technologie Meta Platforms META.O et Alphabet, la société mère de Google GOOG.O , s'associent à l'organisation à but non lucratif Biohub pour créer des ensembles de données ouverts destinés à l'entraînement de modèles d'IA pour la recherche biologique, portant l'investissement total dans cette initiative à 1,8 milliard de dollars, a annoncé Biohub mercredi.
Meta, Google DeepMind et la start-up spécialisée dans la découverte de médicaments Isomorphic Labs investissent conjointement 300 millions de dollars. Le ministère de l’Énergie investira plus de 500 millions de dollars sur cinq ans dans les mesures en laboratoire, la modélisation et le calcul. Les Instituts nationaux de la santé (NIH) coordonneront les ensembles de données et les référentiels constitués grâce à plus de 500 millions de dollars de financements fédéraux antérieurs, que Biohub standardisera pour l’entraînement de l’IA.
Ces engagements font suite aux 500 millions de dollars que Biohub — une initiative philanthropique du directeur général de Meta, Mark Zuckerberg, et de son épouse, le Dr Priscilla Chan — avait déjà injectés dans le projet en avril.
Ces investissements financent l’initiative « Virtual Biology », qui vise à mesurer la manière dont les cellules réagissent à des changements dans un éventail de conditions bien plus large que celui étudié jusqu’à présent par les scientifiques, et à utiliser ces données pour élaborer des modèles prédictifs susceptibles de raccourcir les délais de développement de médicaments, qui s’étendent actuellement sur plusieurs années.
« Jusqu’à présent, la biologie n’était qu’une science plutôt astucieuse, fondée sur la découverte », a déclaré Priscilla Chan lors d’une interview. « Nous avons toujours considéré cela comme un atout pour la communauté, et non pas uniquement pour un groupe, afin que ce domaine puisse se développer de lui-même au fil du temps. »
Ces ensembles de données seront à terme rendus publics, mais les entreprises qui les financent bénéficient d’une longueur d’avance, selon Alex Rives, directeur scientifique de Biohub.
« Avec les bailleurs de fonds privés, nous avons mis en place des périodes d’embargo pendant lesquelles les équipes peuvent travailler sur les données, après quoi celles-ci deviennent accessibles en tant que ressource scientifique publique », a expliqué M. Rives.
C’est grâce à ce dispositif que Biohub attire des fonds privés vers un projet qu’il qualifie de « science ouverte ». M. Rives a précisé que les travaux financés par le gouvernement, menés en parallèle, ne seront soumis à aucune restriction de ce type, et que Biohub prévoit de démarcher prochainement des laboratoires pharmaceutiques et des organisations philanthropiques.
Les ensembles de données cellulaires actuels portent sur des centaines de millions de cellules, a précisé M. Rives, alors qu’un modèle prédictif précis nécessitera des milliards, voire à terme des billions. L’objectif de Biohub est de combler cet écart.
« Nous devons saisir le langage de la biologie, nous devons saisir le langage de la cellule. Et cela n’existe pas aujourd’hui », a-t-il déclaré.
Les données proviendront de techniques telles que la transcriptomique spatiale, qui cartographie l’activité moléculaire au sein de tissus intacts, et de criblages qui enregistrent la manière dont les cellules réagissent aux changements environnementaux. La plupart de ces données n’ont jamais été générées de manière coordonnée.
M. Rives a indiqué que ce travail prendrait normalement des décennies et que les partenaires visent à le condenser en cinq ans, un premier ensemble de données devant être prêt d’ici environ un an. Il prévoit que des modèles prédictifs précis verront le jour d’ici cinq ans.
D’autres laboratoires d’IA mènent des initiatives similaires. Anthropic a renforcé ses efforts en biologie avec un laboratoire d’expérimentation , tandis que la Fondation OpenAI a lancé un programme de subventions de plus de 125 millions de dollars destiné à financer des ensembles de données biologiques et médicales pour la recherche en IA.
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