La révolution de l’IA : comment des laboratoires suisses réinventent la découverte de médicaments

Pendant un demi-siècle, les chimistes se sont heurtés à une énigme biologique qui freinait les progrès médicaux : la structure tridimensionnelle des protéines. Identifier une seule forme était une odyssée laborieuse et coûteuse, qui pouvait engloutir cinq années de recherche. Aujourd’hui, dans une démonstration saisissante de puissance technologique, l’intelligence artificielle a réduit ce délai à quelques minutes. Ce n’est pas de la science-fiction, mais une nouvelle réalité qui prend forme en Suisse.

Au cœur de ce bouleversement se trouve AlphaFold, le modèle d’IA développé par Google DeepMind. Ses créateurs, Demis Hassabis et John Jumper, ont reçu le prix Nobel de chimie 2024 pour cette prouesse, mais c’est à Lausanne que la technologie est mise en pratique. Isomorphic Labs, une entreprise issue de DeepMind, déploie cette technologie pour réécrire les règles de la biologie. En prédisant les structures des protéines avec une précision presque parfaite, l’entreprise a en quelque sorte remis aux chercheurs les clés de la découverte de médicaments. Ce qui nécessitait autrefois un doctorat complet pour être décrypté est désormais accessible en quelques frappes au clavier, marquant une accélération sans précédent de notre capacité à comprendre les maladies et, à terme, à les soigner.

Derrière l’efficacité froide des algorithmes se cache une motivation profondément humaine. Sergei Yakneen, directeur technique d’Isomorphic Labs à Lausanne, ne se contente pas de courir après les indicateurs : il cherche un traitement. En 2013, Yakneen était une étoile montante chez Amazon, où il dirigeait des ingénieurs en informatique à Toronto. Mais le décès de sa mère, emportée par un cancer du pancréas à seulement 54 ans, a brisé sa trajectoire. Confronté à l’impuissance de ses médecins, Yakneen a compris que sa carrière dans la technologie lui semblait vaine.

« Je ne pouvais pas rester dans le monde de la technologie en ayant bonne conscience », reconnaît Yakneen. « Je me demandais sans cesse : à l’avenir, si l’un de mes enfants est confronté à la même maladie, quelle aura été ma contribution à la solution ? » Cette question l’a fait passer du commerce en ligne à l’Institut de recherche sur le cancer de l’Ontario, puis l’a finalement conduit en Suisse. Aujourd’hui, il dirige les efforts d’Isomorphic Labs avec une mission qui frôle l’audace : « résoudre toutes les maladies grâce à l’IA ». C’est un virage radical pour un homme qui assemblait autrefois des ordinateurs en Sibérie, preuve que les innovations les plus puissantes naissent souvent d’une perte personnelle.

Pendant que les jeunes entreprises bouleversent le secteur, les géants s’adaptent. Les poids lourds suisses de la pharmacie, Roche et Novartis, ne restent plus en marge. Après des années de réserve, ces géants du secteur misent gros sur l’intelligence artificielle et intègrent l’apprentissage automatique au cœur même de leurs départements de recherche et développement. L’objectif n’est plus seulement d’accélérer le processus, mais aussi d’élargir le champ des possibles en chimie.

Les modèles d’IA de dernière génération ne se contentent pas de traiter des chiffres : ils imaginent de nouvelles possibilités. Ces systèmes peuvent analyser de vastes ensembles de données hétérogènes pour repérer des tendances invisibles à l’œil humain et générer des structures moléculaires auxquelles les chimistes médicinaux n’avaient jamais pensé. Cette évolution est essentielle pour l’économie suisse, connue dans le monde entier sous le nom de « Health Valley ». En exploitant ces outils, les entreprises suisses s’efforcent de préserver leur position dominante dans un monde où les données prennent autant de valeur que les composés biologiques eux-mêmes. L’ère des essais et erreurs s’achève, celle de la conception générative a commencé.

La révolution produit déjà des résultats concrets, au-delà de la théorie. À l’EPF de Zurich, l’alliance de l’excellence universitaire et de l’intelligence artificielle a permis de mettre au point un candidat prometteur contre une maladie oculaire rare et dégénérative. Le chimiste médicinal Matthias Steger et le professeur Gisbert Schneider ont utilisé la conception de médicaments assistée par ordinateur pour identifier une molécule capable d’enrayer la cécité, une prouesse que les méthodes traditionnelles auraient pu ne jamais permettre.

Cette évolution concerne aussi le diagnostic, où l’IA se révèle une alliée redoutable des médecins. Il ne s’agit pas de les remplacer, mais de leur donner une capacité d’analyse hors du commun. De l’analyse de données génétiques complexes à l’interprétation des examens de dépistage du cancer de l’intestin, l’IA détecte les anomalies plus tôt et avec davantage de précision. Mais cette puissance comporte un risque : celui du surdiagnostic. Alors que la Suisse réfléchit aux protocoles de dépistage, l’intégration de l’IA doit être bien équilibrée afin qu’elle soit au service des patients, et pas uniquement des données. La technologie est prête, mais le corps médical doit veiller à sa mise en œuvre dans le respect de l’éthique.

Malgré son potentiel considérable, il faut regarder la réalité en face : un médicament découvert par l’IA n’est pas encore un remède prêt à l’emploi. Le parcours entre une prédiction numérique et le chevet d’un patient reste semé d’obstacles réglementaires, d’essais de sécurité et des complexités tenaces de la biologie humaine. Isomorphic Labs estime que son « moteur de conception de médicaments » permettra à terme d’augmenter les taux de réussite et de réduire fortement les coûts, mais l’industrie pharmaceutique est réputée pour sa lenteur à évoluer.

Pour la Suisse, les enjeux sont considérables. En tant que pôle mondial de l’innovation et de l’industrie pharmaceutique, le pays est particulièrement bien placé pour mener cette transition. Mais la réussite exigera davantage que des algorithmes : elle dépendra de la synergie entre l’audace de spécialistes des nouvelles technologies comme Yakneen et les normes de sécurité rigoureuses de la médecine établie. Nous sommes à l’aube d’un nouvel âge d’or de la médecine, où « résoudre toutes les maladies » est un objectif concret plutôt qu’un fantasme. Le code a été écrit. Il faut maintenant prouver qu’il fonctionne dans le monde réel.