FutureHouse, une organisation à but non lucratif soutenue par Eric Schmidt, vient de lancer un nouvel outil d’intelligence artificielle nommé Finch. Cette organisation, qui ambitionne de créer un « scientifique IA » dans la prochaine décennie, présente cet outil comme un support pour la « découverte basée sur les données » dans le domaine de la biologie. Cette sortie intervient seulement une semaine après le lancement de l’API et de la plateforme de FutureHouse.
Fonctionnement et capacités
Finch est conçu pour traiter des données biologiques (principalement sous forme d’articles de recherche) en réponse à des requêtes spécifiques. Par exemple, on peut lui demander « Que pouvez-vous me dire sur les moteurs moléculaires des métastases cancéreuses ? » L’outil exécute alors du code avant de générer des figures et d’analyser les résultats.
Sam Rodriques, co-fondateur et PDG de FutureHouse, a comparé Finch à un « étudiant de première année de doctorat » sur le réseau social X. Il souligne que « pouvoir faire tout cela en quelques minutes est un super-pouvoir » et que l’outil « finit par trouver des choses vraiment intéressantes ».
Ambitions et promesses
FutureHouse propose, comme de nombreuses startups et géants technologiques, que Finch et d’autres outils d’IA puissent un jour automatiser certaines étapes du processus scientifique.
Cette vision rejoint celle d’autres leaders du secteur. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a déclaré que des outils d’IA « superintelligents » pourraient « accélérer massivement la découverte scientifique et l’innovation ». De même, le PDG d’Anthropic, qui vient de lancer un programme « IA pour la science », a prédit avec audace que l’IA pourrait aider à formuler des traitements pour la plupart des cancers.
Défis et réalité actuelle
Cependant, les preuves manquent encore pour soutenir ces affirmations. De nombreux chercheurs ne considèrent pas l’IA actuelle comme particulièrement utile pour guider le processus scientifique. Il est révélateur que FutureHouse n’ait pas encore réalisé de percée scientifique ou fait de découverte nouvelle avec ses outils d’IA.
Rodriques reconnaît que Finch fait encore des « erreurs stupides », raison pour laquelle FutureHouse recrute des bio-informaticiens et des biologistes computationnels pour aider à évaluer sa précision et sa fiabilité pendant sa phase bêta fermée.
Le contexte économique
La biologie, particulièrement dans le domaine de la découverte de médicaments, est une cible attractive pour les entreprises d’IA. Selon Precedence Research, ce marché valait 65,88 milliards de dollars en 2024 et pourrait atteindre 160,31 milliards de dollars d’ici 2034.
Malgré quelques succès, l’IA n’a pas fourni de solution magique immédiate en laboratoire. Plusieurs entreprises utilisant l’IA pour la découverte de médicaments, comme Exscientia et BenevolentAI, ont connu des échecs d’essais cliniques très médiatisés ces dernières années. Par ailleurs, la précision des systèmes d’IA leaders pour la découverte de médicaments, comme AlphaFold 3 de Google DeepMind, tend à varier considérablement.
Le marché de la bio-informatique et de la découverte par IA est évidemment très lucratif, d’où l’engouement des start-ups. Mais l’IA n’est qu’un outil parmi d’autres, avec ses forces et ses faiblesses. Les chercheurs expérimentés sauront l’utiliser à bon escient sans s’y fier aveuglément. Un peu de recul est nécessaire face au battage médiatique autour de ces technologies.
Vous avez parfaitement raison. L’IA en biologie a encore beaucoup de chemin à faire avant d’atteindre son plein potentiel. Pour l’instant, nous devons rester critiques et réalistes sur ses capacités. Bien utilisée, elle peut néanmoins faciliter certaines tâches de recherche.
Je suis curieux de voir comment les outils comme Finch vont évoluer. La biologie est un domaine tellement complexe qu’il me semble difficile pour une IA d’en saisir toutes les subtilités pour le moment. Mais qui sait ce que l’avenir nous réserve ? Je garde un oeil sur les prochains développements !
Les ambitions de FutureHouse me semblent un peu démesurées. Comparer Finch à un étudiant de 1ère année de doctorat, really ? Un humain en formation a une compréhension beaucoup plus profonde que ce que peut offrir une IA actuelle. Je resterai prudent avant d’accorder trop de crédit à ces outils.
C’est une étape intéressante, mais je reste sceptique quant à la capacité de Finch à vraiment révolutionner la découverte biologique. Les erreurs ‘stupides’ mentionnées sont préoccupantes et rappellent les limites actuelles de l’IA dans ce domaine complexe. Je serais curieux de voir des exemples concrets de découvertes permises par cet outil.
Je suis d’accord que les promesses des entreprises d’IA sont souvent exagérées. Cependant, je pense que des outils comme Finch peuvent quand même apporter un gain de productivité aux chercheurs, en automatisant certaines tâches fastidieuses comme la revue de littérature. C’est un complément utile, mais pas un remplaçant du travail humain pour l’instant.