Des médicaments créés par l'IA bientôt testés sur des humains ?

Ce mois de juillet 2025 marque un tournant pour la pharmacie mondiale. Isomorphic Labs, filiale de Google DeepMind, va entamer ses tout premiers essais cliniques sur des patients humains avec des médicaments conçus intégralement par intelligence artificielle (IA). L’annonce, relayée notamment par Clinical Trials Arena, a provoqué un mélange d’espoir, de fascination… et d’interrogations.

Une intelligence artificielle au service de la recherche médicale

L’IA utilisée s’appelle AlphaFold 3. Son rôle : prédire la forme exacte que prend une protéine humaine, à partir de son code génétique. C’est une information essentielle, car la forme d’une protéine influence directement la façon dont un médicament peut l’interagir et, potentiellement, la bloquer ou la réparer.

Avec AlphaFold, le processus de conception de molécules actives ne repose plus seulement sur des expériences en laboratoire : il peut commencer dans un supercalculateur.

Une ambition inédite : éradiquer toutes les maladies ?

Derrière ce projet, il y a une vision ambitieuse, presque radicale. Le PDG de DeepMind, Demis Hassabis, a déclaré en mars dernier que l’objectif d’Isomorphic Labs est simple : « résoudre toutes les maladies grâce à l’IA ». Un rêve porté par une technologie encore jeune, mais qui a déjà convaincu de nombreux investisseurs.

600 millions de dollars ont été levés en mars 2025 pour financer la suite des recherches. Deux géants pharmaceutiques, Novartis et Eli Lilly, ont signé des partenariats, pour un montant estimé à trois milliards de dollars cumulés.

Mais cet espoir soulève aussi des doutes : peut-on vraiment remplacer l’intuition du chercheur par des algorithmes ? L’IA peut-elle anticiper tous les effets secondaires ? Et comment vérifier que ses prédictions sont fiables ?

Où en est-on aujourd’hui ? Premiers tests de médicaments sur des humains

La société affirme que ses premiers médicaments, conçus grâce à l’IA, sont prêts à être testés sur l’humain. D’après Les Numériques, les premiers domaines ciblés sont le cancer et les maladies auto-immunes — des pathologies complexes et souvent mal prises en charge à ce jour. Colin Murdoch, président d’Isomorphic Labs, a confirmé que la société est en phase de recrutement pour mener ses essais cliniques. Ces essais suivront le parcours habituel exigé par les agences sanitaires.

Petit rappel : comment se déroule un essai clinique ?

Avant de commercialiser un médicament, il faut prouver qu’il est sûr, efficace, bien toléré. C’est le but des essais cliniques, qui se déroulent en quatre phases :

Phase 1 : une petite dizaine de volontaires sains reçoivent le médicament pour vérifier qu’il est sans danger. C’est cette phase qu’Isomorphic Labs s’apprête à lancer.
Phase 2 : on teste l’efficacité du traitement sur un petit groupe de malades.
Phase 3 : on élargit l’étude à plusieurs centaines ou milliers de patients pour confirmer les résultats.
Phase 4 : une fois le médicament commercialisé, on continue à suivre les patients pour détecter d’éventuels effets rares.

Chaque phase est validée par des agences de santé comme la FDA (États-Unis) ou l’EMA (Europe), avec des critères très stricts.

Santé, intelligence artificielle et industrie pharmaceutique : réduire 12 ans de recherche à quelques mois ?

Aujourd’hui, il faut souvent 12 à 15 ans pour développer un nouveau médicament. Isomorphic Labs affirme pouvoir réduire ce délai à 12 mois, grâce à l’automatisation des étapes de modélisation, de simulation et de sélection des molécules. Si cette promesse se réalise, les impacts seraient majeurs : traitements plus rapides, personnalisés, moins coûteux, et accessibles à davantage de patients.

L’idée de générer un médicament « sur commande » fait rêver. Le président d’Isomorphic Labs l’a résumé ainsi : « Un jour, nous espérons pouvoir dire : “voici une maladie”, cliquer sur un bouton, et obtenir le design d’un médicament pour la traiter. », souligne Les Numériques. Les premiers tests sur l’humain diront si cette vision est réaliste. Pour l’instant, les scientifiques, les patients et les autorités observent avec attention.