Dans le bruit autour de modèles toujours plus grands, il vaut la peine de s'arrêter sur un type de réussite plus discret de l'IA. Regina Barzilay et James Collins, du MIT, ont remporté le prix Pritzker 2026 d'excellence en recherche sur l'IA dans la science pour avoir utilisé l'apprentissage automatique afin de trouver de nouveaux antibiotiques, un résultat qui compte parce que la résistance aux antibiotiques tue et que le flux de nouveaux médicaments s'était presque tari. Leur travail montre l'IA gagnant sa place dans un domaine où l'enjeu se mesure en vies et non en points de banc d'essai.
Le prix, décerné conjointement par l'Université de Chicago et Caltech et créé en 2024, récompense deux découvertes marquantes. En 2020, le duo, travaillant avec Jonathan Stokes, alors chercheur au MIT, a identifié halicin, un composé repéré par un modèle entraîné sur environ 2 500 molécules et nommé d'après l'ordinateur HAL 9000. Halicin est un antibiotique à large spectre capable de tuer des bactéries résistantes comme Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii et la bactérie de la tuberculose, et le modèle a comprimé en quelques semaines une recherche qui prenait autrefois des années. En 2023, le même groupe a trouvé abaucin, un antibiotique à spectre étroit visant spécifiquement A. baumannii, une bactérie résistante fréquente sur les surfaces hospitalières.
Le détail à souligner est que l'étroitesse d'abaucin est justement l'atout. Un médicament qui vise une seule espèce fait moins de dégâts collatéraux aux bactéries bénéfiques de l'intestin et offre moins d'ouvertures au développement de la résistance, ce qui est un usage plus réfléchi de l'IA que de simplement chercher le tueur le plus puissant. La méthode, une modélisation soignée associée à une vraie validation en laboratoire, est là où se trouve la valeur, pas dans la taille du modèle.
Les lauréats eux-mêmes sont mesurés à ce sujet. Collins présente l'IA générative comme un passage de l'usage de l'IA pour découvrir des molécules à son usage pour les concevoir, tandis que Barzilay avertit que le domaine est encore jeune, que l'IA peut automatiser des parties du pipeline du médicament plutôt que le transformer entièrement, et que bâtir des modèles réalistes de la biologie humaine reste difficile. Cette franchise est la bonne note.
Les lacunes honnêtes sont dans l'annonce elle-même. Elle ne cite aucun montant de prix et, surtout, ne dit pas à quel point halicin ou abaucin sont proches d'atteindre les patients, ce qui est la question qui décide en fin de compte si cette voie de travail sauve quelqu'un. Beaucoup de composés prometteurs échouent dans les années d'essais qui suivent la découverte. C'est un prix mérité et un rappel que certains des résultats les plus forts de l'IA pour la science sont venus de modèles modestes et d'un travail patient de laboratoire, mais les médicaments eux-mêmes doivent encore franchir la partie lente.