Une entreprise d'intelligence artificielle qui revendique une découverte en biologie fondamentale, obtenue dans son propre laboratoire : c'est le pari qu'Anthropic a rendu public mercredi. Selon La Presse, la jeune pousse américaine a présenté le premier résultat de son nouveau laboratoire de biologie moléculaire. Il s'agit d'un système d'enzymes jusqu'ici inconnu, repéré par son modèle Claude. L'entreprise y voit la démonstration que l'IA peut accélérer la recherche fondamentale.
L'annonce est forte sur le plan symbolique. Pour la juger, il faut toutefois distinguer ce qui est établi de ce qui reste une promesse.
Ce qui a été annoncé
Les grandes lignes rapportées par La Presse sont les suivantes. Anthropic s'est dotée d'un laboratoire de biologie moléculaire. Son modèle de langage Claude a signalé un ensemble d'enzymes dont l'existence ou la fonction n'était pas connue. Le laboratoire a ensuite travaillé sur cette piste. L'entreprise présente le tout comme une preuve de concept : une IA qui ne se contente plus d'assister les chercheurs, mais qui oriente elle-même la découverte.
Le mot « système » a son importance. En biologie, on désigne ainsi plusieurs enzymes qui agissent de concert, souvent en chaîne, pour transformer une molécule ou pour remplir une fonction cellulaire. Identifier un tel ensemble va donc au-delà de la prédiction de la forme d'une seule protéine.
Ce que nous n'avons pas pu confirmer
Au moment d'écrire ces lignes, plusieurs éléments essentiels n'ont pas pu être vérifiés de façon indépendante :
- la nature exacte des enzymes et l'organisme dont elles proviennent ;
- leur intérêt biologique ou appliqué ;
- la méthode précise employée par Claude, qu'il s'agisse de fouille de bases de données génomiques, de raisonnement sur la littérature ou d'une combinaison des deux ;
- l'existence d'un article soumis ou publié dans une revue révisée par les pairs.
Ces zones d'ombre ne signifient pas que le résultat est faux. Elles signifient qu'on ne peut pas encore en mesurer la portée. Vous devriez donc lire les prochains jours de couverture avec cette grille en tête.
De l'assistant au proposeur d'hypothèses
Pour mesurer ce qui est revendiqué, il faut rappeler d'où l'on part. Pendant des années, l'IA a surtout servi d'outil en biologie. Elle servait à trier des données, à annoter des génomes et à prédire des structures. L'exemple le plus célèbre est AlphaFold, de Google DeepMind. Ce système a résolu en grande partie le problème du repliement des protéines, un travail couronné par le prix Nobel de chimie 2024 décerné à Demis Hassabis et John Jumper, conjointement avec le biochimiste David Baker. AlphaFold répond cependant à une question posée par des humains.
Le saut que revendiquent désormais les laboratoires d'IA est d'une autre nature. Il s'agit de laisser le modèle formuler la question, c'est-à-dire proposer une hypothèse inédite, puis de la soumettre à l'expérience. En février 2025, Google avait présenté son « AI co-scientist », un système à agents multiples fondé sur Gemini. Des chercheurs de l'Imperial College de Londres avaient alors indiqué que l'outil avait retrouvé en quelques jours une hypothèse sur le transfert de gènes entre bactéries que leur équipe venait d'établir expérimentalement, sans l'avoir encore publiée. L'organisme FutureHouse, soutenu par l'ancien patron de Google Eric Schmidt, a ensuite mis en avant son agent Robin. Celui-ci avait désigné un médicament existant comme candidat contre la forme sèche de la dégénérescence maculaire liée à l'âge. À l'Université Stanford, des agents d'IA ont aussi conçu des nanocorps dirigés contre des variants du SARS-CoV-2.
L'annonce d'Anthropic s'inscrit dans cette filiation. Elle s'en distingue sur un point : l'entreprise d'IA ne confie pas la validation à un partenaire universitaire. Elle l'effectue dans ses propres murs.
La course des géants vers la découverte
Ce virage n'arrive pas par hasard. Dès octobre 2024, dans son essai « Machines of Loving Grace », le patron d'Anthropic, Dario Amodei, soutenait que l'IA pourrait comprimer en cinq à dix ans les progrès biologiques que l'humanité aurait autrement accomplis en cinquante à cent ans. L'entreprise a ensuite lancé en octobre 2025 une offre destinée aux sciences de la vie, reliant Claude à des plateformes de laboratoire et à des bases de données scientifiques.
Les concurrents avancent sur le même terrain. Google DeepMind a créé Isomorphic Labs pour la découverte de médicaments. OpenAI a annoncé en 2025 une division consacrée à la science. D'anciens chercheurs d'OpenAI et de Google DeepMind ont fondé Periodic Labs, qui promet des laboratoires automatisés pilotés par l'IA pour la science des matériaux. L'enjeu dépasse le prestige : démontrer qu'un modèle produit des connaissances nouvelles, et pas seulement du texte plausible, est devenu l'argument ultime pour justifier des investissements colossaux en calcul.
Les trois angles morts du dossier
La validation indépendante. Une découverte biologique ne vaut que si d'autres équipes peuvent la reproduire. Tant que les séquences, les protocoles et les données brutes ne sont pas accessibles, la communauté scientifique ne peut pas vérifier que les enzymes font bien ce qu'on leur prête.
La révision par les pairs. L'histoire récente invite à la prudence. Plusieurs annonces de « découvertes par IA » ont été nuancées après coup. Certaines hypothèses prétendument nouvelles figuraient déjà dans la littérature. D'autres résultats reposaient sur des critères de réussite généreux. Un communiqué, même accompagné d'une prépublication, ne remplace pas l'examen critique d'experts externes.
Le conflit d'intérêts. C'est peut-être le point le plus délicat. Anthropic est à la fois l'auteure de l'hypothèse, par l'intermédiaire de son modèle, l'expérimentatrice qui la valide et la vendeuse du produit dont elle vante les mérites. Dans l'industrie pharmaceutique, cette confusion des rôles est encadrée par des exigences de transparence et d'essais indépendants. Rien de comparable n'existe encore pour les découvertes attribuées à une IA. Une question simple reste aussi en suspens : quelle part du mérite revient au modèle, et quelle part aux biologistes qui ont choisi quelles pistes suivre parmi toutes celles qu'il a proposées ?
Le même jour, à l'ONU
Le calendrier n'est pas anodin. Mercredi également, Dario Amodei s'exprimait devant le Conseil de sécurité des Nations unies, lors d'une séance consacrée à l'intelligence artificielle et à la sécurité internationale, organisée à l'initiative de la France. France 24 et La Presse rapportent qu'il s'y est engagé à ce qu'Anthropic ralentisse unilatéralement son développement si nécessaire. De son côté, Sam Altman, d'OpenAI, a appelé à une « attention extrême ». Mon Carnet souligne que le chercheur Yoshua Bengio figurait aussi parmi les intervenants appelant à la vigilance.
Cette simultanéité illustre la double posture de l'entreprise. D'un côté, elle alerte sur la puissance potentiellement dangereuse de ses systèmes, y compris en biologie, un domaine où les risques de détournement sont souvent évoqués. De l'autre, elle démontre cette même puissance en laboratoire pour convaincre clients et investisseurs. Les deux discours ne sont pas contradictoires. Ils rappellent cependant que la science produite par une entreprise commerciale est aussi un message.
Ce qu'il faudra surveiller
Trois signaux permettront de trancher dans les prochains mois. Il faudra d'abord voir si un article détaillé paraît dans une revue à comité de lecture. Il faudra ensuite vérifier si Anthropic rend publiques les données, y compris les pistes que Claude a proposées et qui se sont révélées fausses. Enfin, des laboratoires indépendants devront reproduire et prolonger le résultat. Si ces trois conditions sont réunies, l'annonce de mercredi pourrait marquer un jalon réel : le moment où une IA a contribué de manière vérifiable à une connaissance biologique nouvelle. Sinon, elle restera une démonstration habile, dont la portée scientifique demeure à prouver.