OpenAI a annoncé le développement du micromodèle GPT-4b Retro Biosciences, visant à repousser les limites de la biologie et de la reprogrammation cellulaire. Bien que prometteur, ce modèle nécessite encore une validation scientifique avant de confirmer son efficacité et son impact sur la science et la longévité humaine.
Sam Altman annonce « des résultats scientifiques inattendus « grâce à l’IA
OpenAI annonce avoir formé un nouveau modèle d’intelligence artificielle (IA) appelé « GPT-4b micro » avec la startup de longévité Retro Biosciences.
Depuis la fin des années 1960, les chercheurs en biologie s’intéressent au rôle crucial des molécules dans les processus essentiels à la vie. Ce n’est qu’à partir de 2020 que le logiciel d’IA développé par Google DeepMind, baptisé AlphaFold, a commencé à apporter quelques réponses.
C’est au tour du désormais très célèbre OpenIA d’entrer dans le jeu de la science et de repousser les limites de ce que l’Homme a accompli jusqu’à présent.
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Dans l’ensemble, les protéines semblent meilleures que ce que les scientifiques pourraient produire eux-mêmes
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La semaine dernière, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a déclaré publiquement pour la première fois qu’il avait obtenu « des résultats scientifiques inattendus » grâce à un modèle d’IA basé sur des données biologiques. Cette annonce représente une étape majeure sur la voie du « intelligence artificielle générale ».
Des outils super intelligents pourraient accélérer considérablement la découverte et l’innovation scientifiques, bien au-delà de ce que nous sommes capables de faire nous-mêmes
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GPT-4b micro : une nouvelle frontière dans la reprogrammation cellulaire
Retro Biosciences vise à prolonger de 10 ans la durée de vie humaine normale. Pour ce faire, cette dernière étudie ce que l’on appelle les facteurs Yamanka. Il s’agit en fait d’un ensemble de protéines capables de reprogrammer une cellule de peau humaine en une cellule souche d’apparence plus jeune.
Ces cellules ont la capacité de se différencier en n’importe quel type de cellule spécifique du corps humain, comme les cellules musculaires, nerveuses ou même cardiaques. Cette propriété les rend indispensables pour régénérer les tissus endommagés, créer des organes de remplacement ou développer de nouveaux traitements contre les maladies dégénératives.
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-Le fonctionnement précis du GPT-4b et la manière dont il parvient à ses conclusions restent flous, ce qui est courant avec les modèles d’IA. ” C’est un peu comme AlphaGo, qui battait le meilleur joueur de Go : il a fallu du temps pour comprendre pourquoi », explique Joe Betts-Lacroix, directeur général de Retro Biosciences.
Nous sommes encore en train de découvrir ce que ce modèle peut réellement faire, et nous pensons n’en exploiter qu’une infime partie.
Or, aujourd’hui, cette technique de « reprogrammation cellulaire » reste inefficacenécessitant plusieurs semaines pour obtenir un résultat, moins de 1 % des cellules traitées atteignant le stade final de rajeunissement en laboratoire.
De plus, le modèle n’est pas encore accessible à une utilisation plus large : il reste une démonstration pour prouver le sérieux de cette contribution à la science et non un lancement officiel de produit, rappelle Aaron Jaech, l’un des principaux développeurs du micro-modèle GPT-4b.
Les scientifiques externes devront attendre la publication des résultats ; cette étape de transparence est essentielle pour permettre une validation indépendante et garantir que les résultats ne sont pas basés sur des biais ou des erreurs. Sans cette validation, les annonces restent pour l’heure des promesses en attente de preuves concrètes.
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Source : Revue technologique du MIT
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