Seize virus vivants sur 285 candidats conçus par une IA
L'étude, publiée le 6 août 2026 dans la revue Science, est signée par une équipe de l'université Stanford et de l'Arc Institute, en Californie. Les chercheurs ont utilisé un modèle de langage génomique baptisé Evo, dont la version la plus avancée, Evo 2, fonctionne comme un grand modèle de langage classique, à ceci près qu'il prédit le nucléotide suivant dans une séquence d'ADN plutôt que le mot suivant dans une phrase. Selon les sources, le corpus d'entraînement représente environ 8 800 milliards de nucléotides selon le billet technique de l'Arc Institute, et plus de 9 000 milliards selon Les Numériques et Paris Match, un écart qui illustre à lui seul la difficulté à obtenir un chiffre stabilisé sur ce dossier.
Les chercheurs ont imposé au modèle un gabarit de départ : le bactériophage ΦX174, un virus minuscule de 5 386 nucléotides et 11 gènes, dont plusieurs se chevauchent. Ce phage a une histoire particulière puisqu'il a été le premier génome intégralement séquencé, en 1977, par Fred Sanger, puis le premier génome intégralement synthétisé par voie chimique, en 2003, par l'équipe de Craig Venter. Avant de générer quoi que ce soit, les modèles Evo ont été réentraînés sur un jeu de 14 466 séquences de la famille Microviridae, celle de ΦX174. L'IA n'a donc pas inventé la catégorie « bactériophage » : elle a écrit de nouvelles variantes à partir de milliers d'exemples de la même famille.
Sur les séquences proposées, 285 génomes ont été synthétisés chimiquement puis introduits dans des bactéries de laboratoire pour tester leur viabilité. Seize d'entre eux ont produit des virus vivants, capables de se répliquer et de détruire leur hôte bactérien. Ces seize survivants ne sont pas de simples copies : chacun porte, selon l'Arc Institute, de 67 à 392 mutations par rapport au génome naturel le plus proche, et treize d'entre eux contiennent des mutations qu'on ne retrouve dans aucune séquence naturelle connue. L'un des phages, désigné Evo-Φ2147, affiche 392 mutations et 93,0 % d'identité nucléotidique avec le phage naturel le plus proche, un écart suffisant pour le faire passer, selon certains seuils de classification, pour une espèce nouvelle.
Une réponse possible à l'antibiorésistance, sous conditions
Brian Hie, professeur adjoint à Stanford et chercheur à l'Arc Institute, a résumé l'enjeu à la BBC en expliquant, selon des propos rapportés par BFMTV : « Il s'agit d'une nouvelle étape dans la complexité que peut concevoir l'IA générative ; c'est la première fois que l'IA générative est utilisée pour concevoir un génome complet, quelque chose qui peut se répliquer et avoir d'autres fonctions à l'intérieur des cellules, c'était un nouveau territoire pour nous. » Il ajoute que l'étude « constitue une preuve de concept démontrant pour la première fois que la conception générative peut générer des génomes fonctionnels complets », et justifie le choix des phages par le fait qu'ils sont « bien étudiés et ayant de nombreuses applications en biologie moléculaire et en thérapeutique ».
Le résultat le plus concret concerne la phagothérapie, qui consiste à utiliser des virus pour détruire des bactéries devenues insensibles aux antibiotiques. Un cocktail de phages générés par l'IA a surmonté la résistance de trois souches d'E. coli au virus naturel ΦX174, là où ce dernier échouait seul, selon Les Numériques. L'enjeu sanitaire est réel : l'antibiorésistance tue directement plus d'un million de personnes par an dans le monde et contribue à près de cinq millions de décès, selon des chiffres de l'OMS repris par Les Numériques. Pour Marc Güell, du laboratoire de biologie synthétique de l'université Pompeu Fabra, en Espagne, il s'agit d'un « tournant très important » car, dit-il, « pour la première fois de l'histoire, nous commençons à concevoir la biologie sur un ordinateur ».
Un bémol vient toutefois d'Oxford. Oliver Crook, chimiste des protéines à l'université d'Oxford, rappelle que ces virus « restent proches de la biologie naturelle et exploitent les mêmes mécanismes fondamentaux » et qu'Evo « parcourt l'espace évolutif connu avec une efficacité sans précédent, mais il n'invente pas de biologie nouvelle ». En France, la phagothérapie existe déjà, mais uniquement à l'hôpital, en dernier recours thérapeutique lorsque les antibiotiques ont échoué, et aucun médicament à base de bactériophages ne dispose pour l'instant d'une autorisation de mise sur le marché, selon Yiaho.
Evo 2, un modèle en libre accès, sans verrou
Le point le moins commenté dans la couverture médiatique concerne l'accès au modèle lui-même. Evo 2 est un logiciel libre, publié sous licence Apache 2.0, téléchargeable gratuitement depuis le 12 septembre 2025 sans compte ni demande d'accès, selon Yiaho. Brian Hie justifie ce choix : « Nous n'avons pas l'intention, pour l'instant, de commercialiser ces travaux. Nous sommes un laboratoire universitaire financé par des dons et des subventions publiques. Il est de notre responsabilité de diffuser cette technologie fondamentale au plus grand nombre, compte tenu de ses immenses bienfaits potentiels pour la santé et l'humanité. » Selon lui, ces bénéfices l'emportent sur les risques de détournement malveillant, y compris à des fins bioterroristes, rapporte BFMTV.
Les auteurs précisent avoir exclu de l'entraînement d'Evo tous les virus ciblant l'humain, les animaux, les plantes et les champignons, selon Les Numériques. Cette précaution ne dissipe pas toutes les craintes : un modèle capable de générer des génomes complets et fonctionnels, même limités à des virus bactériens, démontre une capacité qui pourrait, en théorie, s'étendre à d'autres organismes. BFMTV rappelle d'ailleurs, dans un article connexe, qu'un travail distinct a montré comment l'IA pourrait aider à concevoir des formules de molécules létales en quelques heures, illustrant que le débat sur le double usage de l'IA en sciences du vivant ne se limite pas à cette seule étude.
Le criblage de l'ADN synthétique, aujourd'hui volontaire
Dans un éditorial publié dans le même numéro de Science, Thomas Inglesby, directeur du Johns Hopkins Center for Health Security, et Moritz Hanke évoquent des « questions urgentes de biosécurité et de biosûreté », selon BFMTV. Ils saluent les précautions prises par les chercheurs de Stanford, mais estiment que « les cadres de gouvernance actuels sont insuffisants pour superviser la génomique générative ». Leur avertissement est net : « La question n'est plus de savoir si la conception générative de génomes viraux existera, mais si la société peut mettre en place un système de contrôle permettant à ses avantages de se manifester tout en empêchant qu'elle ne cause des dommages graves. »
Concrètement, Inglesby et Hanke pointent un mécanisme aujourd'hui purement volontaire : les fournisseurs de briques d'ADN synthétique vérifient, quand ils le souhaitent, les commandes pour repérer des séquences dangereuses, selon Les Numériques. Ils demandent que ce criblage devienne une obligation légale, car les outils de détection actuels, calibrés sur des séquences déjà connues, sont aveugles face à des génomes entièrement inédits sortis d'un modèle génératif comme Evo.
L'AI Act, conçu avant la génomique générative
L'Union européenne dispose depuis 2024 d'un texte pionnier de régulation de l'intelligence artificielle, l'AI Act, qui impose notamment que les contenus générés par IA (textes, vidéos, images, sons) soient signalés comme tels. Ce cadre a été pensé avant tout pour les usages les plus visibles de l'IA générative, les générateurs de texte, d'image ou de voix. Les textes disponibles ne précisent en revanche pas comment un modèle de langage génomique comme Evo, capable d'écrire des séquences d'ADN fonctionnelles, se rattacherait aux catégories de risque de l'AI Act, ni si un tel outil relèverait des obligations renforcées prévues pour les systèmes jugés à haut risque. C'est précisément ce vide que soulignent Inglesby et Hanke lorsqu'ils parlent de cadres de gouvernance insuffisants : la génomique générative se développe plus vite que les textes censés l'encadrer, et aucune source ne permet à ce jour d'affirmer qu'une réponse réglementaire spécifique est en préparation en Europe.
Ce que confirment, et ce que gonflent, les annonces
La comparaison entre le résumé déposé en préversion le 17 septembre 2025 et celui publié dans Science le 6 août 2026 montre que les auteurs ont, entre les deux versions, atténué certaines formulations : le mot « inédit » (novel) a disparu du titre, la phrase affirmant une meilleure valeur adaptative que le phage naturel a été remplacée par une formule plus neutre, et les noms des modèles Evo 1 et Evo 2 ont quitté le résumé officiel, selon l'analyse de Yiaho. Cette prudence rédactionnelle contraste avec certains relais médiatiques : Forbes a par exemple attribué le modèle Evo à OpenAI, alors qu'il est développé par l'Arc Institute et Stanford et publié sous licence libre, une confusion relevée par Yiaho directement dans le code de la page concernée. Ces écarts entre la publication scientifique et sa reprise dans la presse illustrent, à eux seuls, la difficulté qu'auront les régulateurs à calibrer des règles sur un sujet où même les faits de base circulent de façon inexacte.
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Génome modèle utilisé comme gabarit | ΦX174, 5 386 nucléotides, 11 gènes |
| Historique de ΦX174 | Séquencé en 1977 (Fred Sanger), synthétisé chimiquement en 2003 (équipe de Craig Venter) |
| Séquences de réentraînement (famille Microviridae) | 14 466 génomes |
| Génomes synthétisés et testés en laboratoire | 285 |
| Phages viables obtenus | 16 |
| Mutations par génome viable, vs plus proche parent naturel | de 67 à 392 |
| Génomes portant des mutations absentes de toute séquence naturelle connue | 13 sur 16 |
| Décès mondiaux liés à l'antibiorésistance (OMS, cité par Les Numériques) | plus d'un million par an directement, près de cinq millions associés |
Le fossé entre la technologie et sa régulation
| Dispositif | Situation actuelle | Demande des experts de biosécurité |
|---|---|---|
| Criblage des commandes d'ADN synthétique | Volontaire, à la discrétion des fournisseurs | Obligation légale, selon Thomas Inglesby et Moritz Hanke (Johns Hopkins) |
| Accès au modèle Evo 2 | Téléchargement libre depuis septembre 2025, sans compte ni vérification | Non précisé dans les sources disponibles |
| AI Act européen | Impose le signalement des contenus générés par IA (texte, image, son, vidéo) | Application aux modèles de langage génomique non détaillée dans les textes consultés |
Questions fréquentes
Ces virus créés par IA présentent-ils un risque pour l'homme ?
Selon les sources, les seize phages obtenus n'infectent que la bactérie E. coli et sont sans danger pour l'être humain. Les auteurs de l'étude ont par ailleurs exclu de l'entraînement d'Evo tous les virus ciblant l'humain, les animaux, les plantes et les champignons, selon Les Numériques. Le débat porte moins sur ces virus précis que sur la capacité générale démontrée par le modèle à écrire des génomes complets et fonctionnels.
Le modèle Evo 2 est-il accessible à n'importe qui ?
Oui. Evo 2 est un logiciel libre sous licence Apache 2.0, téléchargeable gratuitement depuis le 12 septembre 2025, sans compte ni demande d'accès préalable, selon Yiaho. Les chercheurs de Stanford ont justifié ce choix par leur statut de laboratoire universitaire financé par des fonds publics et des dons.
Où en est l'encadrement réglementaire de la génomique générative en France et en Europe ?
Les textes consultés ne décrivent aucun dispositif réglementaire spécifique à la génomique générative en France ou en Europe. L'AI Act, adopté en 2024, impose des règles de signalement pour les contenus générés par IA, mais rien dans les sources disponibles n'indique comment un modèle capable de générer des génomes viraux s'inscrirait dans ce cadre. Des chercheurs de Johns Hopkins jugent, dans un éditorial de Science, que les cadres de gouvernance actuels sont insuffisants et réclament notamment un criblage obligatoire des commandes d'ADN synthétique, aujourd'hui purement volontaire.
La phagothérapie conçue par IA est-elle disponible pour les patients ?
Non. En France, la phagothérapie existe uniquement à l'hôpital, en dernier recours lorsque les traitements classiques ont échoué, et aucun médicament à base de bactériophages n'a d'autorisation de mise sur le marché, selon Yiaho. Le cocktail de phages ayant surmonté une résistance bactérienne dans l'étude de Stanford et de l'Arc Institute reste, à ce stade, un résultat de laboratoire.