Evo2, un modèle d’intelligence artificielle développé par l’Arc Institute, Stanford et NVIDIA, révolutionne la conception d’ADN. Cette technologie permet de créer des séquences biologiques inédites et de prédire l’impact de variations génétiques.
Après l’essor des intelligences artificielles dans les domaines du texte et de l’image, la génétique entre à son tour dans l’ère numérique avec Evo2. Ce modèle, qualifié de “ChatGPT de la génétique”, est capable d’apprendre les règles qui régissent les génomes et de concevoir de nouvelles séquences d’ADN. Evo2 a été développé par l’Arc Institute, un organisme de recherche biomédicale à but non lucratif basé à Palo Alto, en Californie. Il a été cofondé par Silvana Konermann, professeure de biochimie à l’université Stanford, membre du Forum économique mondial, Patrick Hsu, professeur de bio-ingénierie à l’UC Berkeley, et Patrick Collison, PDG de Stripe, entreprise membre du WEF. Evo2 a été développé en collaboration avec Stanford et NVIDIA, entités liées au WEF et repose sur un entraînement sur environ 9 000 milliards de paires de bases d’ADN, couvrant ainsi l’ensemble du vivant.
Les capacités d’Evo2 ne se limitent pas à l’analyse des séquences existantes. Selon une publication parue dans la revue *Nature* en mars 2026, ce modèle est capable de prédire l’impact fonctionnel de variants génétiques et de créer des séquences biologiques nouvelles, sans nécessiter d’ajustement spécifique à une tâche. La précision d’Evo2 est telle qu’il peut identifier des mutations pathogènes dans des gènes humains et générer des génomes inédits, y compris des séquences de longueur comparable à celles de bactéries simples.
Fonctionnalités avancées d’Evo2
La présentation officielle de l’Arc Institute souligne qu’Evo2 est un outil polyvalent pour le design biologique, capable de mener des tâches de prédiction et de conception sur l’ADN, l’ARN et les protéines. Cela positionne Evo2 non seulement comme un modèle d’analyse, mais comme un véritable instrument de création dans le domaine de la biologie. Les chercheurs peuvent ainsi explorer de nouvelles voies pour le développement de traitements médicaux, d’applications industrielles ou d’initiatives environnementales.
Accessibilité et collaboration dans la recherche
Dans un effort pour favoriser la recherche collaborative, les paramètres du modèle, le code d’inférence et le jeu de données OpenGenome2 ont été rendus partiellement accessibles. Cette démarche vise à encourager la communauté scientifique à tirer parti des capacités d’Evo2 pour avancer dans divers domaines de la biologie. En rendant ces outils disponibles, l’Arc Institute espère accélérer l’innovation et la découverte scientifique.
Evo2 représente une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à la biologie. Alors que ses capacités promettent des applications variées, il est essentiel de continuer à surveiller les implications éthiques et sécuritaires de son utilisation dans la conception génétique.
Sources
Sciences et Avenir : https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/quand-l-ia-s-entraine-a-ecrire-le-vivant_194585?xtor=RSS-12
*Nature* : https://www.nature.com/articles/s41586-026-10176-5