Des chercheurs de Stanford et de l'Arc Institute ont utilisé des modèles d'intelligence artificielle pour écrire, à partir de zéro, le génome complet de virus jamais vus dans la nature. Sur des centaines de séquences synthétisées puis testées en laboratoire, seize se sont révélées être des bactériophages viables, capables d'infecter et de tuer la bactérie Escherichia coli. Publiés le 6 août 2026 dans Science, ces travaux ouvrent une piste contre les infections résistantes aux antibiotiques et posent, dans le même mouvement, des questions de biosécurité que les auteurs eux-mêmes ne cherchent pas à minimiser.

Une IA qui compose un génome à partir de quelques lettres

Le principe reprend celui des grands modèles de langage, transposé à l'ADN. Un modèle comme ChatGPT prédit le mot suivant dans une phrase ; les modèles Evo 1 et Evo 2, développés par l'équipe de Brian Hie, prédisent la base suivante dans une séquence génétique. Entraînés sur plus de deux millions de génomes de phages, puis affinés sur 14 466 séquences de la famille des Microviridae, ils ont appris la grammaire de ces virus.

Les chercheurs ont ensuite donné au modèle une amorce minuscule, quatre à neuf bases prélevées au début du génome du bactériophage ΦX174, et l'ont laissé écrire la suite. Ce ΦX174 n'a pas été choisi au hasard : c'est un des virus les mieux connus de la biologie, 5 386 nucléotides et onze gènes, le premier organisme dont le génome ait été entièrement séquencé, dès 1977. Il infecte E. coli et n'a aucun effet sur les cellules humaines.

À partir de ces amorces, Evo a produit environ 700 000 génomes candidats. L'équipe en a retenu 302 pour la synthèse chimique, en a fabriqué 285 avec succès, puis les a introduits dans des bactéries pour voir lesquels s'assemblaient en virus fonctionnels.

Seize virus sur deux cent quatre-vingt-cinq

Seize des 285 constructions ont donné des bactériophages viables, capables d'infecter E. coli et de la faire éclater, soit un taux de réussite de 5,6 %. Neuf reproduisaient exactement la séquence dessinée par Evo ; les sept autres avaient accumulé des mutations une fois à l'intérieur de la bactérie.

Ces génomes ne sont pas de simples copies. Les virus fonctionnels portaient entre 67 et 392 mutations nouvelles par rapport aux séquences naturelles, et treize d'entre eux affichaient des variations jamais observées dans les bases de données. L'un des candidats, baptisé Evo-Φ2147, ne partage que 93 % de son génome avec le phage naturel le plus proche, un écart suffisant pour le classer comme espèce distincte selon les critères usuels de la virologie.

Une arme possible contre l'antibiorésistance

L'intérêt médical tient à un mot : phagothérapie. L'idée d'utiliser des bactériophages pour tuer des bactéries pathogènes est ancienne, mais elle revient au premier plan à mesure que les antibiotiques perdent du terrain. Les bactéries finissent par devenir résistantes aux phages comme elles le deviennent aux médicaments, et il faut alors trouver un nouveau virus.

C'est sur ce point que l'expérience apporte un résultat concret. Les chercheurs ont exposé trois souches d'E. coli devenues résistantes au ΦX174 naturel à un cocktail des seize phages conçus par l'IA. Le mélange a pris le dessus sur les trois souches en un à cinq cycles d'infection, là où le virus sauvage échouait complètement. Un modèle capable de générer à la demande des variantes que l'évolution n'a pas produites pourrait donc fournir un réservoir de phages pour suivre une bactérie qui mute.

Nouveauté réelle ou recombinaison habile ?

Le mot « nouveaux virus » mérite d'être pesé. Une analyse indépendante du biochimiste Oliver Crook, de l'université d'Oxford, a calculé que les seize phages viables restent en moyenne identiques à 97 % à leur modèle ΦX174. Pour lui, ils tombent à l'intérieur de la diversité déjà existante de ces virus ; il les décrit comme des « frères et sœurs du virus d'origine » plutôt que comme des organismes vraiment à part, sans mécanisme moléculaire nouveau.

Samuel King, premier auteur de l'étude, répond que la seule identité de séquence rate une partie du tableau, car certains phages dessinés présentent des structures protéiques tridimensionnelles, des cinétiques de croissance et des dynamiques d'infection différentes de celles du modèle. Il cite un virus porteur d'une protéine anormalement tronquée qui parvient malgré tout à réorganiser son matériel génétique, une configuration que l'ingénierie classique n'avait pas su obtenir. Le désaccord porte moins sur les faits que sur le seuil à partir duquel une séquence mérite d'être appelée « nouvelle ».

Le débat de biosécurité, posé par les auteurs eux-mêmes

Reste la question qui a fait le tour des rédactions : si une IA peut écrire le génome d'un virus qui tue une bactérie, peut-elle en écrire un qui s'attaque à l'humain ? Les auteurs ont intégré plusieurs garde-fous en amont. Les modèles Evo ont été entraînés sur des données dont les virus infectant l'humain et les autres eucaryotes avaient été exclus ; selon l'équipe, Evo est de ce fait incapable de générer une séquence virale humaine.

Brian Hie insiste aussi sur les obstacles pratiques qui subsistent. La synthèse d'ADN correspondante a coûté entre 100 000 et 200 000 dollars, le tri des 700 000 candidats a demandé des filtres de qualité, et l'assemblage en laboratoire réclame une expertise pointue. Concevoir un agent dangereux par cette voie, dit-il, exigerait « une équipe interdisciplinaire très compétente ».

Cette prudence n'a pas suffi à clore le sujet. Dans un commentaire publié dans Science, Thomas Inglesby et Moritz Hanke, du centre de biosécurité de l'université Johns Hopkins, avertissent que le débat a changé de nature : la question n'est plus de savoir si la conception de génomes viraux par IA existera, mais si la société saura l'encadrer sans ouvrir la porte à des usages graves. Ils réclament le développement urgent de méthodes de dépistage capables de repérer des séquences dangereuses même lorsqu'elles ne ressemblent à rien de connu, car une séquence écrite par un modèle peut s'éloigner de tout ce que les filtres actuels savent reconnaître.

Ce contrôle des commandes d'ADN de synthèse est précisément l'objet d'une lettre ouverte cosignée en juin 2026 par les dirigeants d'OpenAI, d'Anthropic et de Google DeepMind, qui demandait au Congrès américain de rendre ce filtrage obligatoire. À ce jour, aux États-Unis, le dépistage des séquences par les fournisseurs de synthèse relève de pratiques volontaires, non d'une obligation légale.