La prochaine révolution de l’IA sera biologique

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Bill Gates, le lanceur d’alerte Jacob Coxon et les dirigeants de la tech eux-mêmes, comme Dario Amodei ou Sam Altman, avertissent que l’IA pourrait « créer des armes biologiques à même d’éradiquer l’espèce humaine ». Les mêmes, pourtant, annoncent qu’elle pourrait « guérir tous les cancers d’ici dix ans » ¹. Au-delà des effets d’annonce, qu’en est-il réellement de l’impact de l’IA sur les biotechnologies ? Faut-il redouter une extinction par les super-armes biologiques ou espérer la guérison de tous les cancers d’ici dix ans ?

L’IA comme pharmakon : les mêmes outils fabriquent poisons et remèdes

Les biotechnologies peuvent produire aussi bien des remèdes contre le cancer que des armes biologiques dévastatrices – ou chimiques, que l’on oublie souvent à tort. Pourquoi, dès lors, ne pas développer les seuls outils qui produisent des remèdes, en laissant de côté les plus dangereux ? 

François Jacob, compagnon de la Libération, biologiste français et prix Nobel de médecine en 1965 notait : « La sélection naturelle opère à la manière non d’un ingénieur, mais d’un bricoleur ; un bricoleur qui ne sait pas encore ce qu’il va produire, mais récupère tout ce qui lui tombe sous la main. »

Cette citation apporte un élément de réponse crucial : l’ensemble du vivant (dans sa définition « large », en incluant donc les virus) est intrinsèquement lié. La sélection naturelle a bâti le vivant en recyclant sans cesse séquences d’ADN, domaines protéiques, membranes et biomolécules. Le domaine protéique d’une toxine bactérienne mortelle a ainsi pu se retrouver dans le site actif d’une enzyme essentielle à la lutte contre la prolifération des cellules cancéreuses. Les outils qui servent à développer des remèdes contre le cancer sont donc, à peu de chose près, ceux qui servent à développer des armes biologiques et chimiques. Le poison et le remède s’entremêlent en un « pharmakon IA » qui porte en lui tous les possibles.

AlphaFold, qui constitue probablement la première « preuve de concept majeure » de tout le potentiel de l’IA en biotechnologies, illustre parfaitement cette idée. Développée par Google DeepMind, elle détermine la structure tridimensionnelle des protéines – une révolution récompensée par le prix Nobel de chimie 2024, et dont l’humanité tirera très certainement un grand bénéfice. Elle peut aider à concevoir une protéine capable de cibler les cellules cancéreuses et de faciliter la guérison, comme une toxine mortelle destinée à tuer. 

Si le concept de « pharmakon » est particulièrement pertinent, c’est qu’il y a près de vingt-cinq siècles, Socrate adressait déjà à l’écriture les reproches que beaucoup adressent aujourd’hui à l’IA. L’écriture, selon lui, « agirait comme une drogue », « pousserait les gens à se reposer sur elle et à lui déléguer leur activité cognitive » et « réduirait voire supprimerait la friction nécessaire à l’entretien de la cognition humaine ». 

Dans La Pharmacie de Platon, Jacques Derrida montre que Platon ne se contente pas de rejeter l’écriture ni de la réduire à un poison pour la cognition. Il la tient plutôt pour ambivalente : à la fois poison et remède, véritable « pharmakon pour l’esprit ».

L’IA, elle, est un « pharmakon » pour le vivant. On parle de technologie « à double usage » : elle porte en elle le potentiel de création de « poisons » dévastateurs, mais aussi de remèdes presque miraculeux. Ni bonne ni mauvaise en soi, il faut en saisir la nature pour en maximiser les bénéfices et en réduire les risques.

Du monde numérique au monde physique : un saut abrupt

L’actualité de 2026 a été dominée par les performances de l’IA en cybersécurité, en mathématiques et en littérature – plus inquiétantes que réjouissantes. Pour apprécier son impact sur les biotechnologies, il faut rappeler une différence fondamentale entre ce domaine et ceux qu’elle a déjà bouleversés. 

En biotechnologie, tirer pleinement profit de l’IA exigera, le plus souvent, de passer du monde numérique, où elle opère, au monde physique. Même les algorithmes les plus précis ne peuvent aujourd’hui rendre compte de tous les phénomènes du monde réel. ( Là est d’ailleurs le grand projet actuel de Yann Le Cun : développer une IA capable de réellement comprendre le fonctionnement physique du monde réel). 

Ce saut est abrupt, d’où un goulot d’étranglement logistique : mener des expérimentations biotechnologiques de pointe, et non de simples simulations, requiert un laboratoire pleinement équipé, du personnel qualifié et donc des moyens considérables.

Les mathématiques, science « conceptuelle », permettent de résoudre un problème par les seules équations ; la biologie et la médecine, elles, sont des sciences expérimentales, où il faut produire, tester et analyser.

Le paradoxe du catalyseur : l’IA ne peut avoir un impact maximal que si les pièces du puzzle sont déjà en place

L’impact de l’IA dans un domaine dépend directement des connaissances, des données et des outils qui y sont déjà disponibles. En biotechnologies, les données génomiques l’illustrent bien.

Indispensables à l’entraînement d’une IA biotechnologique de pointe, elles sont le fruit d’un projet scientifique pharaonique : le Human Genome Project. Rendue possible par des siècles de progrès scientifiques, cette collaboration internationale s’est étendue sur plus de dix ans et a abouti, au tournant du millénaire, au séquençage de la quasi-totalité du génome humain. Cet accomplissement a ouvert la porte à la « commoditisation du séquençage » qui s’est accélérée au fil du 21e siècle en suivant ce que certains nomment la « courbe de Carlson », ou « loi de Moore génomique » ² : à intervalles réguliers, le coût du séquençage d’un génome entier chute, de même que le temps qu’il exige. Le nombre de génomes entiers librement accessibles sur Internet a augmenté très fortement, et de nouveaux sont publiés régulièrement.

En chimie, un catalyseur est un composé, souvent de nature protéique dans le domaine biomédical, qui accélère significativement la vitesse d’une réaction chimique sans pour autant être consommé par celle-ci. Si A réagit avec B pour donner C et D, et que X est un catalyseur de cette réaction, alors, à la fin de la réaction, la quantité de A et de B a diminué, et la quantité de C et de D a augmenté mais la quantité de X n’a pas changé. L’IA catalyse les progrès humains.

Plus un domaine est avancé, plus on peut nourrir les modèles de données de qualité, et plus les contributions de l’IA peuvent être sophistiquées. L’IA a ainsi fait irruption alors que les biotechnologies et la médecine vivaient déjà un âge d’or. Deux champs particulièrement prometteurs en témoignent :

• les cellules souches induites ; cette découverte, récompensée par le prix Nobel de médecine 2012, repose sur un principe simple. Si l’on prend n’importe quelle cellule du corps humain – cellule de peau, cellule musculaire, cellule de rein, etc. – et qu’on lui injecte quatre gènes (Oct4, Myc, Klf4, Sox2), on la transforme alors en cellule souche. C’est ce qu’on appelle une « cellule souche induite pluripotente » : elle peut se différencier en presque tout type cellulaire du corps humain et ouvre très largement le champ des possibles en médecine régénérative.
• l’immunothérapie ; les travaux dont elle est le fruit ont été récompensés par le Prix Nobel de médecine 2018. On a découvert que, dans un grand nombre de cancers, le système immunitaire humain est naturellement capable de reconnaître, de cibler et de détruire les cellules cancéreuses. S’il ne le fait pas, c’est parce que les cellules cancéreuses détournent des signaux moléculaires afin de se faire passer pour saines, « innocentes », auprès des cellules immunitaires. L’immunothérapie consiste donc à développer en laboratoire des anticorps dirigés contre ces signaux, afin de « bloquer le blocage » du système immunitaire et de lui permettre de détruire les cellules cancéreuses.

Conjugués à l’explosion des capacités de séquençage et d’édition génomique permise par CRISPR, ainsi qu’aux progrès de la microfluidique et de la microscopie à très haute résolution, ces deux champs ont fait entrer la médecine et les biotechnologies dans un âge d’or, avant même l’arrivée de l’IA. Si le potentiel de l’IA est aussi grand en biotechnologies, c’est que les réactifs étaient déjà en place : elle peut désormais catalyser un nombre immense de réactions.

La production de génomes inédits à Stanford : le tournant de 2026

Le 6 août 2026 paraissait un article consacré à une expérience menée à Stanford. Peu commentée, sinon pour s’inquiéter de voir « l’IA produire désormais des génomes de virus », elle constitue pourtant un tournant majeur, peut-être dans l’histoire même de la biotechnologie et de la médecine. Que s’est-il passé ? 

Une IA spécialisée, Evo 2, développée par des équipes de Stanford et de l’Arc Institute autour de Brian Hie et Patrick Hsu, a conçu des génomes qui, une fois testés en laboratoire, se sont révélés « viables » dans des proportions extrêmement élevées. En quoi est-ce une révolution ?

Pour mesurer l’ampleur de cette percée, il faut s’arrêter sur la notion de « génome viable ». Un génome est une séquence de millions de lettres – de milliards chez l’humain. Un génome viable est une séquence de caractères qui, introduite dans une cellule ou dans un organisme, permet à celui-ci de se développer et de vivre normalement. Il s’agit, autrement dit, d’un génome « compatible avec la vie ». Quelle est la proportion de tels génomes ?

Pour une taille de génome donnée, elle est extrêmement faible. Pourquoi ? Comparons un génome à un livre de taille comparable. Imaginons qu’on l’écrive en tirant chaque signe au hasard : lettre, chiffre ou ponctuation. Un génome « viable » est l’équivalent d’un livre écrit de cette manière, et qui, malgré tout, raconte une histoire cohérente. Il faut pour cela que les lettres forment des mots ayant un sens dans une même langue, assez souvent pour composer des phrases, et que ces phrases racontent une histoire cohérente. Le cahier des charges est si exigeant que la proportion de réussites est infime. Pour obtenir un seul livre cohérent selon cette méthode, il faudrait en écrire des milliards et que quelqu’un essaie ensuite de les lire tous.

Comme il n’est pas nécessaire que toutes les phrases soient cohérentes, évaluer un livre suppose d’en lire une large part. Produire tous ces livres est extrêmement fastidieux ; tester leur cohérence ne l’est pas moins. L’édition de génomes en biotechnologie fonctionne de la même manière. On pourrait ainsi, dans une certaine mesure, y voir une application paysage adaptatif de Maynard Smith et du paradoxe des singes dactylographes d’Émile Borel à l’espace des séquences génomiques. 

Écrire un génome viable revient à écrire un livre dans une langue que l’on ignore presque entièrement. La meilleure manière de procéder est de partir de livres déjà publiés, dont on sait qu’ils racontent une histoire cohérente, et de modifier ici ou là un caractère. On est ainsi certain de produire des histoires qui font sens, mais celles-ci demeurent extrêmement proches de ce qui existe déjà. De même, en biotechnologie, on introduit progressivement des modifications dans des génomes existants. Pourquoi fait-on cela ?

Pour les génomes humains, c’est en analysant l’effet de certaines modifications que l’on comprend le fonctionnement des gènes et que l’on a découvert les causes génétiques de maladies comme la mucoviscidose ou la drépanocytose. C’est aussi ainsi qu’on a compris le rôle des gènes impliqués dans les cancers, et que l’on sait les diagnostiquer toujours plus tôt et plus précisément.

Pour les génomes non humains, la même méthode a permis de comprendre le fonctionnement de nombreux pathogènes – virus, bactéries, champignons et parasites – et la manière dont ils échappent au système immunitaire ou aux antibiotiques, d’où, là encore, des progrès fulgurants en matière de diagnostic et de traitement.

Écrire de nouveaux génomes viables n’est donc pas une démarche d’hubris, mais un moyen d’acquérir des connaissances susceptibles de sauver de très nombreuses vies.

CRISPR – l’équivalent d’un outil de traitement de texte – a révolutionné l’édition génomique en permettant aux scientifiques d’écrire des génomes viables en tapant le texte de leur choix. Mais ils ne savaient toujours pas quoi écrire : la probabilité infime d’obtenir au hasard un texte cohérent et la lourdeur des tests demeuraient.

Jusqu’à cette expérience de Stanford. L’IA a proposé une centaine de génomes inédits : la proportion de viables, qui aurait dû être infime, s’est révélée très élevée. Elle a réussi là où l’esprit humain échoue, faute de pouvoir embrasser la taille des génomes, leur complexité et la multiplicité des paramètres qui gouvernent la vie. Cela signifie que les scientifiques humains pourront désormais s’appuyer sur l’IA pour produire des génomes viables. Si une telle percée peut légitimement inquiéter, elle doit aussi nourrir l’espoir : l’âge d’or de la biotechnologie et les progrès déjà obtenus, notamment contre les cancers, l’ont été sans l’IA. Elle n’a pas fait les gros titres, mais elle fera date. 

Armes biologiques, pandémie et apocalypse : pourquoi l’extinction n’aura pas lieu

La réponse aux discours apocalyptiques sur des IA capables de fabriquer des super-armes biologiques, et à ces figures de la tech qui leur prêtent « 10 % de chances d’éradiquer l’humanité », tient en trois lettres : HLA.

HLA, comme Human Leukocyte Antigen : il s’agit d’un groupe de gènes situés sur le 6e chromosome du génome humain. Ces gènes gouvernent la régulation du système immunitaire. Ils comptent en outre parmi les gènes les plus polymorphes de l’espèce humaine, c’est-à-dire ceux qui varient le plus d’un individu à l’autre. On répertorie actuellement plus de 35 000 “versions différentes” au sein de l’espèce humaine, ce qui constitue une diversité considérable. 

Ces gènes déterminent le « répertoire de cibles » que le système immunitaire du porteur pourra voir et attaquer. Ils ont d’abord été découverts dans le contexte de la greffe d’organes : deux personnes aux profils HLA proches – presque jamais identiques – ont de bien meilleures chances d’être compatibles. 

Leur rôle dépasse toutefois la greffe. Certains types sont associés à des maladies auto-immunes, tandis que d’autres le sont à une bien meilleure résistance à un pathogène donné. C’est la raison pour laquelle l’extinction de l’humanité par un pathogène semble extrêmement peu probable. La diversité des gènes HLA est telle qu’il se trouvera toujours, dans la population humaine, une part non négligeable d’individus dont le système immunitaire pourra monter une réponse extrêmement efficace contre n’importe quel pathogène. Dans les films de science-fiction, ce sont les « immunisés ». Et si le virus mute ?

Le virus peut accumuler des mutations lui permettant de devenir invisible aux « systèmes de ciblage » HLA les plus répandus, et se répliquer sans résistance chez une large part de la population. Mais il subsistera des profils HLA minoritaires pour lesquels ces mêmes mutations le rendront, au contraire, particulièrement visible. 

Cela nous ramène à l’idée de pharmakon et de bricolage : en biologie, tout est lié, et ce qui protège d’une menace expose à une autre. Prenons la mutation responsable de la drépanocytose, une maladie des globules rouges. Les personnes homozygotes, c’est-à-dire porteuses de la mutation sur le chromosome paternel comme sur le maternel, développent cette maladie particulièrement douloureuse. Les hétérozygotes, dont un seul chromosome est touché, ne la développent pas et sont relativement « protégées » contre le paludisme. 

L’évolution a donc maintenu cette mutation dans les zones impaludées : selon qu’elle est présente une ou deux fois, elle protège d’une maladie ou en provoque une autre. Cette mutation illustre parfaitement le concept de pharmakon : elle porte en elle le potentiel de poison et de remède.

De la même manière, toute mutation acquise par une « super-arme biologique » la protégerait de certains gènes HLA tout en la rendant plus vulnérable à d’autres. C’est un problème inextricable. Imaginer qu’un pathogène échappe simultanément à tous les HLA présents sur Terre revient à imaginer qu’un homme politique obtienne 100 % des voix lors d’un scrutin planétaire réellement démocratique, secret et sincère. Chaque prise de position, chaque silence lui gagnerait des électeurs et lui en ferait perdre d’autres. Il dépasserait peut-être les 50 % en épousant les positions majoritaires, mais s’aliénerait du même coup ceux dont les positions sont minoritaires.

Tout ceci a été compris puis démontré par Peter Doherty et Rolf Zinkernagel, prix Nobel de médecine 1996 ³. Leurs travaux ont été prolongés par Austin Hughes et Masatoshi Nei dans un article publié dans Nature en 1988 ⁴, puis par la modélisation mathématique des dynamiques alléliques du HLA proposée par Takahata et Nei dans Genetics en 1990 ⁵. 

Les progrès immenses du séquençage au XXIe siècle ont permis d’analyser en détail la diversité et la dynamique des gènes HLA dans les populations humaines, confirmant une fois encore ces hypothèses ^6 7 8 9.

Et si, pour contourner cette limite, une IA décidait d’utiliser non pas une seule arme mais un cocktail d’armes biologiques, avec l’idée que les personnes résistantes à l’un des pathogènes seraient du même coup vulnérables à un autre ? Les calculs qu’exigerait une telle démarche paraissent hors d’atteinte aujourd’hui, mais ne le seront probablement plus à moyen ou long terme, au vu des progrès de l’IA en mathématiques et en génétique en 2026. 

Un problème logistique subsisterait cependant : « ensemencer » une seule épidémie est déjà extrêmement complexe. Le SARS-CoV-1 et le MERS, deux coronavirus proches du SARS-CoV-2, ont ainsi « échoué » à provoquer une pandémie. De même, la grippe, malgré son hypervariabilité, les porteurs sains que lui offrent les oiseaux aquatiques et les porcs, et l’apparition régulière de souches inquiétantes, n’a provoqué qu’une pandémie au XXIe siècle, en 2009-2010, et celle-ci s’est révélée peu létale. Déclencher une pandémie est donc bien plus difficile qu’il n’y paraît. Mais pourrait-on en déclencher plusieurs à la fois, avec plusieurs pathogènes ?

Cela semble extrêmement difficile, et c’est là un « problème du monde réel », qu’aucune simulation ni aucune équation ne suffit à résoudre. Plusieurs pathogènes seraient en compétition pour les mêmes hôtes et leurs dynamiques de mutations pourraient interférer les unes avec les autres. En outre, il faudrait qu’une IA conçoive un ensemble d’agents biologiques couvrant toute la diversité des gènes HLA de l’espèce humaine – plus de 35 000 allèles, c’est-à-dire de « versions » différentes –, puis qu’elle les produise et déclenche une pandémie telle que chaque individu, où qu’il soit, rencontre un agent capable de contourner ses défenses. La probabilité en est quasiment nulle.

Ainsi, le « bouclier HLA » rend quasiment nulle la probabilité d’une extinction de l’humanité par un ou plusieurs pathogènes. Mais il n’est pas « absolu », et une pandémie dévastatrice – qui contournerait l’immunité innée – reste un danger très réel. Comment s’en prémunir au mieux ?

Eaux usées et biologie moléculaire : le sémaphore sanitaire 

La meilleure protection contre une pandémie serait la poursuite d’investissements substantiels dans un système de pointe d’analyse des eaux usées. Toute personne infectée rejette, même en faible quantité, des copies du pathogène et de son génome dans les eaux usées. Grâce aux progrès du séquençage et de la biologie moléculaire, des investissements massifs permettraient, à court ou moyen terme, de distinguer les virus et bactéries inoffensifs des pathogènes dangereux.

Un tel dispositif n’existe pas encore dans une version capable de détecter et d’isoler un nouveau pathogène présent en faible quantité, et aucun dispositif de surveillance n’est jamais infaillible. Mais l’âge d’or de la production et de l’analyse des données génomiques, ouvert par le Human Genome Project, décuplé par l’IA, et demain peut-être par l’informatique quantique, laisse entrevoir, à un horizon relativement proche, des sémaphores sanitaires capables de repérer dans les eaux usées les génomes de pathogènes « discrets », avant que leur circulation ne devienne visible.

Ces sémaphores sanitaires nécessiteraient une coopération scientifique internationale étroite, avec des services dédiés à travers le monde, qui publieraient leurs analyses et qui, en cas de détection d’un génome potentiellement dangereux, enquêteraient pour déterminer son aire de circulation.

Des tests de biologie moléculaire fonctionnant même en l’absence de symptôme seraient mis en place rapidement afin de dépister massivement et d’isoler les personnes contagieuses. Bien des décès ne seraient certes pas évités, mais la transmission serait interrompue bien avant que l’humanité entière soit touchée.

Le paradoxe du « bio boomerang » : pourquoi les armes biologiques sont peu utilisées

Il semble extrêmement peu probable qu’une IA provoque l’extinction de l’humanité. Mais que se passerait-il si un État se servait de l’IA pour développer une super-arme biologique capable de ravager ses ennemis ?

Une telle entreprise exigerait d’abord des ressources considérables. Synthétiser une arme biologique suppose des laboratoires dernier cri, de paillasses parfaitement équipées, de hottes, d’incubateurs, de microscopes, de tous les réactifs nécessaires aux cultures cellulaires, ainsi que d’un personnel hautement qualifié. 

Un État particulièrement cynique pourrait se passer d’un laboratoire P4 et des mesures de biosécurité nécessaires à la survie de son personnel, par exemple en faisant de ses chercheurs des patients zéro. Mais ce personnel est difficile à remplacer, et un tel renouvellement handicaperait un processus de développement déjà long. Enfin, à supposer qu’un robot doté d’une IA puisse exécuter des manipulations de paillasse assez précises pour rendre le personnel – et peut-être le P4 – superflus, il coûterait extrêmement cher, et un laboratoire pourvu de tous les outils et réactifs resterait nécessaire.

Un État doit donc disposer d’un certain niveau de ressources pour être en mesure de développer une arme biologique. Rien de comparable à certains drones qui peuvent être bricolés et équipés sommairement de grenades ou d’explosifs. 

En outre, une arme biologique est hautement imprévisible, d’où la notion de « bio boomerang ». Les dommages collatéraux, y compris domestiques, sont difficilement évitables en cas d’utilisation. Au Moyen Âge, la peste noire aurait été en partie importée en Europe par des cavaliers mongols qui, assiégeant le comptoir génois de Caffa, en Crimée, auraient jeté des cadavres infectés par-dessus les murailles. Or cette épidémie porta un coup d’arrêt brutal à l’expansion mongole et marqua la fin de son âge d’or. Le monde étant aujourd’hui bien plus interconnecté, l’intérêt militaire d’une arme biologique serait très limité : celui qui l’emploie pourrait subir autant de dégâts que ses ennemis.

De plus, les armes biologiques, comme les armes nucléaires, sont une question extrêmement sensible pour la communauté internationale – précisément parce qu’elle est consciente des risques planétaires liés à leur utilisation. Ainsi, quiconque développe ou emploie des armes biologiques court le risque d’attirer l’attention des services de renseignement du monde entier et de voir les armées des plus grandes puissances se mobiliser.

Les puissances qui disposent des ressources nécessaires pour produire, tester et ajuster des armes biologiques ont énormément à perdre à voir la communauté internationale se tourner vers elles. Pourquoi développer de telles armes alors qu’il en existe quantité d’autres, très puissantes, et qui ne provoquent pas tant de remous ? Surtout, tandis qu’obtenir l’arme nucléaire permet de changer de statut sur la scène internationale, aucun pays ne revendique celui de « puissance biologique ». 

Enfin, ceux-là même qui n’auraient « plus rien à perdre », qui seraient prêts à mourir pour détruire l’humanité tout entière, n’ont pas les moyens d’acquérir des armes biologiques dans le secret ni d’échapper à la surveillance des services de renseignement. Une entreprise terroriste impliquant une arme biologique serait immédiatement perçue comme une menace universelle, en particulier depuis la pandémie de Covid-19, et les dénonciations seraient nombreuses, aussitôt captées par le renseignement humain.

« Bio dividers » : l’arme biologique de guerre hybride

Imaginons maintenant un autre type d’arme biologique, dont l’objectif serait non pas de ravager un pays, mais de le diviser, dans une optique de guerre hybride. Une IA pourrait par exemple concevoir un pathogène très contagieux, provoquant des symptômes visibles – des marques sur le visage, par exemple – mais tuant lentement son hôte. 

On peut imaginer un mécanisme de rétroaction négative : lorsque le pathogène s’accumule, il produit une molécule de signalisation qui s’associe à une protéine régulatrice et bloque sa propre réplication, le temps que sa concentration diminue. L’infection s’installe alors au long cours. 

Quel serait l’intérêt d’un tel pathogène, qui a peu de chances de provoquer une épidémie, puisque ses symptômes permettent d’isoler facilement les cas contagieux ? Les personnes contaminées resteraient contagieuses très longtemps – une dizaine d’années –, d’où la question : que faire d’elles ? 

Dans une logique de guerre hybride, un État pourrait se servir de ce pathogène pour frapper une communauté minoritaire au sein du pays visé. Soignants et scientifiques n’auraient alors d’autre choix que d’isoler les membres symptomatiques de cette communauté ; mais les mois, voire les années d’isolement feraient naître des tensions. Les proches des malades pourraient ne pas tolérer la situation, tandis que la communauté ciblée éprouverait un sentiment d’ostracisme. Toute personne contaminée qui chercherait à se soustraire à la quarantaine ferait probablement l’objet de dénonciations, et un climat paranoïaque s’installerait.

La mise au point d’un traitement nourrirait les mêmes tensions. Le traitement, coûteux et a priori peu rentable, serait source de débats : faut-il dépenser plusieurs milliards pour soigner si peu de personnes ? 

On parlerait ainsi de « bio divider » : une arme « sous le seuil de la guerre conventionnelle » mais capable de provoquer ou d’exacerber des tensions au sein d’un État. L’analyse du génome révélerait l’artificialité du pathogène, mais ne permettrait pas de nommer l’État coupable – comme aujourd’hui de nombreuses cyberattaques, identifiées comme telles mais impossibles à attribuer.

La doctrine biosécuritaire de la défense par couches 

L’extinction de l’humanité par des super-armes biologiques conçues avec l’IA est donc hautement improbable, et un investissement massif dans des dispositifs de séquençage et d’analyse des eaux usées permettrait l’élaboration d’un « sémaphore sanitaire » de premier plan. Cependant, des pandémies susceptibles d’affecter considérablement les conditions de la vie sur Terre demeurent possibles. 

L’analyse des eaux usées constitue ainsi la « première couche » ¹⁰ d’une doctrine biosécuritaire fondée sur la superposition de plusieurs niveaux de défense. Chacun couvre certains risques et laisse des lacunes, que les autres comblent.

La détection précoce par les eaux usées fait gagner du temps, mais n’a d’intérêt que si un dispositif permet d’en tirer parti. En amont, le filtrage des commandes de synthèse d’ADN constitue un autre niveau. En effet, très peu de laboratoires ou d’hôpitaux synthétisent eux-mêmes l’ADN qu’ils utilisent pour leurs recherches. Cette tâche est centralisée et déléguée à quelques sociétés prestataires spécialisées, qui filtrent les commandes pour s’assurer qu’aucune séquence ne peut faire l’objet d’un usage illicite. En aval, la défense repose sur les équipements de protection individuelle, la qualité de l’air intérieur, les diagnostics rapides, les plateformes vaccinales, etc.

Les armes chimiques et le risque de « l’uplift cognitif »

Les armes chimiques, quand elles ne sont pas oubliées, sont souvent confondues avec les armes biologiques. Or, ces deux types d’armes ont autant de points communs que de différences. Tout comme les armes biologiques, les armes chimiques, même en petites quantités, peuvent tuer un grand nombre de personnes de manière invisible et sans réelle possibilité de défense.

Il faut néanmoins relever deux différences majeures. Premièrement, les armes chimiques ne s’auto-répliquent pas et ne peuvent donc pas provoquer d’épidémie ou de pandémie incontrôlée à partir d’une seule utilisation localisée. Deuxièmement, elles ne sont pas « vivantes » et n’exigent donc pas la logistique propre aux cultures cellulaires : contrôle de la température, respect de la chaîne du froid. Les armes chimiques sont létales, terrifiantes, bien plus « prévisibles » et bien moins complexes à développer et à manipuler.

C’est pour ces raisons que, contrairement aux armes biologiques, elles ont un réel intérêt militaire. Leur utilisation est d’ailleurs bien plus courante : développées pendant la Première Guerre mondiale, elles ont aussi été employées plus récemment par Saddam Hussein contre la population kurde ou par Bachar al-Assad contre des civils syriens. Dès lors que l’on fait fi de toute éthique et de toute humanité, elles permettent de tuer rapidement, en masse, et de façon atroce.

Comme elles ne sont pas vivantes, il suffit de les synthétiser puis de les répandre. Elles requièrent bien moins de ressources que les armes biologiques. En outre, parce que de nombreuses armes chimiques extrêmement létales sont employées sur le champ de bataille depuis plus d’un siècle, on dispose de beaucoup d’informations sur leur usage « optimal » : le besoin de « développement » en est d’autant réduit.

Parce qu’elles ne se répliquent pas, les armes chimiques ne peuvent intrinsèquement pas provoquer de pandémie ni d’extinction de l’espèce humaine. Cependant, l’IA pourrait fournir à des personnes mal intentionnées la « recette » pour synthétiser une des nombreuses armes chimiques que l’on connaît déjà, à partir de produits du quotidien.

Il est malheureusement probable que l’IA sache enchaîner des réactions permettant de synthétiser des armes chimiques à partir de molécules et de matériel en vente libre. Autrement dit, l’IA pourrait abaisser le niveau de ressources requis pour fabriquer et utiliser ces armes.

Actuellement, les précurseurs d’armes chimiques, comme d’ailleurs ceux de stupéfiants, sont étroitement surveillés. Quelqu’un qui commande ces molécules est immédiatement signalé aux services de renseignement et de police. À titre d’exemple, la pseudoéphédrine, une molécule présente dans des médicaments contre le rhume mais également utilisée pour produire la méthamphétamine, fait l’objet d’une surveillance. (En Février 2025, lorsque Donald Trump signe l’executive order 14 193 déclarant une “urgence nationale” au niveau de la frontière entre les US et le Canada, puis qu’il l’amende le 31 juillet 2025 ¹¹ il mentionne le flux de drogues et de précurseurs chimiques servant à les fabriquer venant du Canada vers les USA. Sans la nommer directement il cible la pseudoéphédrine importée du Canada vers les USA) 

Mais l’IA peut calculer un « trajet chimique indirect » permettant de synthétiser des armes chimiques, ou des stupéfiants, sans avoir recours à des précurseurs contrôlés. Elle pourrait probablement calculer des trajets chimiques si détournés qu’ils ne mobiliseraient que des composés trop communs pour être surveillés. Imaginons – l’exemple est purement fictif – qu’elle trouve le moyen de produire une arme chimique à partir de produits aussi banals que l’alcool ménager ou l’acétone. Surveiller de tels composés serait impossible, et de toute façon inefficace. 

On est donc confronté, en matière d’armes chimiques, à un double phénomène : le contournement des précurseurs surveillés et « l’uplift cognitif », qui met à la portée d’une personne non qualifiée un savoir-faire exigeant normalement un très haut niveau d’expertise.

Pas d’extinction, des opportunités mais aussi des menaces

L’IA est donc un pharmakon. En ce qui concerne les poisons qu’elle recèle, elle ne conduira sans doute pas à des super-armes biologiques capables d’éteindre l’espèce, mais elle pourrait faciliter l’emploi des armes chimiques. Nous n’avons pas évoqué ici les autres voies par lesquelles elle pourrait provoquer l’extinction de l’humanité.

En ce qui concerne les remèdes qu’elle pourrait apporter, nous avons souligné que la biotechnologie avait déjà atteint un âge d’or avant son irruption et que, en catalyseur, elle accélère les réactions rendues possibles par les « réactifs » déjà en place. En témoigne le « déplacement de la frontière » en biotechnologie qui s’est opéré à l’été 2026 à Stanford. Cette expérience semble apporter la preuve de concept que les êtres humains pourront bientôt tirer pleinement profit de CRISPR, cet outil qui permet d’écrire et de réécrire des génomes à volonté. Les perspectives sont donc vertigineuses.

Quelles autres frontières des biotechnologies « bénéfiques » l’IA pourrait-elle déplacer dans un futur proche ?

Deux grandes questions de biotechnologie où l’IA pourrait considérablement « aider l’humanité »

L’IA pourrait rendre à l’humanité un service considérable en résolvant deux grandes questions de biotechnologie encore ouvertes. Si leur volonté est bien de « sauver le monde », les géants de la tech pourraient commencer par là.

La différenciation des cellules souches

Au milieu des années 2000, le Japonais Shinya Yamanaka découvre un moyen de transformer n’importe quelle cellule humaine en cellule souche – on peut ainsi produire, pour n’importe quel patient, des cellules souches entièrement compatibles avec son corps. Mais comment « cultiver » ces cellules souches afin qu’elles se différencient en tissus spécifiques ? 

L’objectif de la médecine régénérative est précisément de permettre la reconstruction de différents tissus humains à partir de cellules souches, afin de remplacer ce qui a été détruit ou ce qui dysfonctionne. Il y faut des cellules souches, capables de devenir n’importe quelle cellule du corps, mais qui doivent ensuite se différencier en tissus spécifiques. Par son extrême complexité, cette étape de différenciation constitue aujourd’hui l’un des freins majeurs au développement des thérapies à base de cellules souches. 

L’entreprise pharmaceutique américaine Vertex est récemment parvenue à guérir des patients diabétiques de type 1 en remplaçant leurs cellules pancréatiques sécrétrices d’insuline par des cellules issues de cellules souches allogéniques différenciées. L’entreprise a noué un partenariat avec la start-up française TreeFrog Therapeutics afin de produire ce traitement à grande échelle.

Mais les cellules souches pourraient permettre de traiter beaucoup d’autres pathologies et conditions. Les « recettes » nécessaires à la différenciation des cellules souches ont, dans de nombreux cas, un caractère tridimensionnel : pour obtenir certains tissus, les cellules souches doivent être cultivées dans des environnements en 3D très complexes et spécifiques.

L’IA pourrait être mobilisée pour faciliter l’obtention de toutes ces « recettes » nécessaires à la différenciation, et ainsi permettre un bond en avant de la médecine régénérative.

Rubisco : le piège à carbone naturel

L’enzyme sobrement intitulée « ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygénase », ou « Rubisco », est la protéine la plus abondante de la planète, et ce n’est pas la moins utile, puisqu’elle assure l’une des étapes essentielles de la photosynthèse. Elle contribue a utiliser l’énergie chimique issue de la captation des photons solaires par les photosystèmes et la chlorophylle pour fixer le CO2 atmosphérique (carboxylation).

L’évolution a sélectionné Rubisco à une époque où l’environnement – la température, les taux de CO2 et d’O2, la composition de l’air – différait de ce qu’il est aujourd’hui. Ainsi, en plus de réaliser la réaction bénéfique de la carboxylation – qui permet la production, autrement impossible, de la biomasse carbonée essentielle à la vie sur Terre –, Rubisco catalyse également une réaction « parasite » d’oxygénation. Celle-ci est inutile et fait baisser le rendement de cette précieuse enzyme.

Rubisco pourrait donc, en théorie, être « optimisée » pour fixer davantage de carbone. On pourrait imaginer de vastes jardins plantés d’espèces dotées de ces « Rubisco optimisées », et de structures racinaires capables de piéger durablement le carbone. 

On obtiendrait ainsi des pièges à carbone particulièrement efficaces et, dans une certaine mesure, « naturels ». Étant donné l’abondance de Rubisco sur Terre, même un gain de rendement « modéré » pourrait avoir, à moyen terme, un impact considérable sur la quantité de CO2 présente dans l’atmosphère.

Et si l’IA, qui contribue largement au réchauffement climatique, nous aidait à en atténuer les effets ?