Vivodyne pointe le manque de données biologiques pour l'IA contre le cancer

Une jeune entreprise, Vivodyne, affirme que l’absence de données biologiques pertinentes limite les progrès de l’IA dans la découverte de médicaments contre le cancer. Selon son PDG Andrei Georgescu, les modèles actuels reposent sur des données animales, des études cellulaires ou protéiques, mais pas sur des tissus humains vivants, ce qui réduit leur capacité à prédire des effets thérapeutiques chez l’humain.

Pour répondre à ce défi, Vivodyne a développé HIVE, un ensemble de laboratoires robotisés modulaires capables de cultiver 20 types de tissus humains. Ces systèmes automatisent l’administration de doses et le suivi des réactions biologiques, générant ainsi des données causales — c’est-à-dire des observations directes des interactions entre molécules et tissus humains — que les IA actuelles ne possèdent pas. Georgescu souligne que sans ces données, les modèles d’IA risquent de proposer des traitements efficaces uniquement sur des souris, comme le suggère la citation : « Absent human testing, what are these [AI] models going to do? They’re going to cure cancer in mice. »

Le secteur de la découverte de médicaments par IA fait face à des limites structurelles. Malgré des avancées comme AlphaFold (DeepMind), qui a permis une meilleure compréhension des protéines, aucun médicament conçu par IA n’a encore abouti à une approbation réglementaire pour un usage humain. Isomorphic Labs, une filiale d’Alphabet fondée sur AlphaFold, a repoussé ses premiers essais cliniques à la fin de l’année 2026, évoquant la nécessité de modèles prédictifs plus précis couvrant un large éventail d’interactions biochimiques. Vivodyne propose une approche alternative en générant des données directement issues de tissus humains, plutôt que de s’appuyer sur des modèles animaux ou des simulations.

Georgescu résume ce besoin de données plus fiables par une métaphore : « The space needs a sanity check », soulignant que les modèles actuels manquent de la complexité nécessaire pour capturer les mécanismes biologiques humains. Cette critique rejoint un constat plus large de l’industrie pharmaceutique : 90 % des médicaments efficaces en tests animaux échouent lors des essais cliniques sur l’humain, en raison d’écarts entre les réponses biologiques des deux espèces.