L'intelligence artificielle facilite la découverte de molécules

À l'origine des découvertes dans le domaine de la santé, comme la conception de vaccins ou de médicaments nouveaux, se trouvent des molécules dont les propriétés permettent d'obtenir les résultats souhaités, comme l'immunité contre un nouvel agent pathogène tel que la COVID-19, de nouveaux antibiotiques ou de nouvelles façons de traiter une maladie connue.

Le processus d'identification des molécules nécessaires à l'obtention d'un effet particulier peut souvent prendre plus de 10 ans de travail et coûter plus d'un milliard de dollars américains, ce qui nuit à de nombreux domaines autres que celui de la santé. L'intelligence artificielle (IA) constitue un moyen plus rapide et moins coûteux de trier d'énormes quantités de données et le grand nombre de candidats pour trouver les molécules qui conviennent le mieux.

Les scientifiques du Conseil national de recherches du Canada (CNRC) qui font partie du programme Défi « L'intelligence artificielle au service de la conception » (IASC) cherchent à exploiter la puissance de l'IA pour faire progresser les découvertes scientifiques au profit de la santé et du climat, dans le cadre d'un projet de 2,5 millions de dollars sur 3 ans. Le financement de ce projet est assuré par le Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation du CNRC.

À l'aide de l'IA, l'équipe arrive actuellement à accélérer le processus de découverte de molécules potentiellement utilisables dans les domaines de la santé et de l'énergie propre, tout en réduisant les coûts. Le projet vise également à identifier des molécules en vue de développer des matériaux verts pour l'énergie propre, ainsi qu'à protéger l'environnement, en proposant par exemple une technologie de batterie innovante pour alimenter les véhicules électriques ou de meilleures méthodes pour le captage et le stockage du carbone.

« Avec des milliards de candidats possibles, la recherche d'une molécule particulière s'apparente à chercher une aiguille dans une botte de foin. L'IA peut raccourcir cette recherche de plusieurs années, explique Harry Guo, responsable du projet et agent de recherche principal du Centre de recherche en technologies numériques du CNRC. Grâce aux algorithmes d'exploration et d'apprentissage par recherche active de connaissances, l'IA peut apprendre — à partir des données et de l'expérience — quand, où et comment explorer l'éventail des possibilités afin de mieux orienter la recherche de molécules. »

Dans le cadre de ce projet, Harry Guo a établi un partenariat avec l'un des plus grands chercheurs en IA au monde, Yoshua Bengio, lauréat du prix Turing en 2018 (l'équivalent du prix Nobel en informatique) et fondateur de Mila, l'institut québécois d'intelligence artificielle. Mila est le plus grand centre de recherche universitaire sur l'apprentissage profond au monde et un partenaire clé de la Stratégie pancanadienne en matière d'IA. L'objectif ultime de cette collaboration est de concevoir un cadre d'apprentissage automatique efficace et performant qui permettra de trouver des molécules aux propriétés désignées.

« Je pense que les découvertes scientifiques propulsées par l'IA vont constituer une avancée majeure pour la recherche scientifique en général et pourraient nous aider à relever des défis cruciaux dans le domaine de la santé et de l'environnement, affirme Yoshua Bengio. Selon moi, il est fort probable que ces travaux seront extrêmement bénéfiques et transformateurs pour la science et la société. Dans l'avenir, l'utilisation de systèmes d'IA à grande échelle pourrait nous aider à concevoir de meilleures théories scientifiques et à mieux évaluer les mérites de théories concurrentes afin de favoriser l'avancement des connaissances et l'innovation. »

En plus des deux partenaires principaux, soit le programme Défi IASC et Mila, les participants au projet comprennent le Centre de recherche sur les technologies de sécurité et de rupture du CNRC et des partenaires externes de l'Université McGill et de l'Hospital for Sick Children (en anglais seulement). Leur participation contribue non seulement à faire progresser la création du cadre d'apprentissage automatique, mais aussi à le mettre en application, contribuant ainsi à l'objectif à long terme du CNRC de mettre au point des outils d'IA qui accélèrent la capacité du Canada à innover dans les domaines de la science et du génie.

« Pour faire progresser l'IA au service de la découverte scientifique, il est absolument nécessaire de combiner les connaissances dans différents domaines et l'expertise en apprentissage automatique dans le cadre de projets de collaboration, explique Joel Martin, dirigeant principal de la recherche numérique au CNRC. La multiplicité des points de vue et la diversité des expertises favorisent la nouveauté, et je sais que ce projet accélérera l'innovation. »

Des avancées plus rapides et plus abordables pour la population canadienne

Le système de santé canadien est soumis à d'énormes pressions. La nécessité de réduire nos émissions de gaz à effet de serre afin d'atténuer les effets des changements climatiques sur l'environnement et notre santé constitue une pression supplémentaire. L'IA a le potentiel d'alléger ces pressions en soutenant la mise au point des innovations dont nous avons besoin. Ce projet vise à créer les outils nécessaires pour faire d'une solution reposant sur l'IA une réalité.