Alors que Sam Altman passait la semaine dernière à expliquer dans un podcast que l’IA pourrait « détruire l’humanité » s’il n’obtient pas assez de fric pour la réguler, voilà qu’OpenAI sort GPT-Rosalind. Un modèle spécialisé pour la recherche en sciences de la vie, nommé d’après Rosalind Franklin, la scientifique qui a contribué à la découverte de l’ADN mais s’est faite niquer son prix Nobel. Symbole parfait, en somme : une avancée majeure, une reconnaissance tardive, et un gros tas de merde politique autour.
Voici de quoi il s’agit :
GPT-Rosalind, selon les communiqués (parce que les détails techniques, eux, sont aussi rares qu’un remboursement d’OpenAI), c’est un modèle de raisonnement taillé pour la pharma et les biotechs. Il est censé analyser des données biochimiques, aider à synthétiser des preuves, générer des hypothèses, planifier des expériences, et même bidouiller des protéines. En gros, c’est le stagiaire surdoué que tu rêverais d’avoir dans ton labo, sauf qu’il coûte probablement plus cher qu’un doctorant en CDI et qu’il a tendance à halluciner des molécules quand tu le mets sous pression.
La raison est simple :
Parce qu’OpenAI a besoin d’un nouveau terrain de jeu. Après s’être fait défoncer sur les chatbots (GPT-4 qui régurgite des conneries), sur l’art (DALL-E et ses biais racistes), et sur l’éthique (les procès pour copyright qui s’accumulent comme des mauvaises dettes), la pharma, c’est le secteur parfait. C’est opaque, c’est régulé, c’est blindé de pognon, et surtout, les échecs se cachent facilement derrière le « c’est la recherche, mon gars ». Tu rates un médicament ? C’est la science. Tu rates un chatbot ? T’es un bouffon. Le calcul est simple.
L’accès contrôlé, ou l’art de vendre du rêve en circuit fermé.
The Decoder précise que l’accès est « étroitement contrôlé ». Traduction : pour l’instant, seuls quelques labos triés sur le volet (et probablement ceux qui ont signé un chèque à six zéros) peuvent y toucher. C’est la stratégie habituelle : créer une rareté artificielle, faire monter la hype, et ensuite ouvrir le robinet quand tout le monde sera prêt à vendre un rein pour un abonnement. Pendant ce temps, les chercheurs lambda, ceux qui bossent sur des budgets de misère, peuvent toujours rêver. Mais hé, au moins, Sam pourra dire qu’il « aide l’humanité » dans son prochain TED Talk.
Rappelons les précédents :
Rappelle-toi de Google DeepMind et AlphaFold. Un truc qui a vraiment révolutionné la biologie structurale, open source à mort, et qui a mis des années à être adopté parce que les labos ont d’abord cru que c’était de la science-fiction. Là, OpenAI fait l’inverse : beaucoup de bruit, peu de concret visible, et une stratégie commerciale aussi subtile qu’un éléphant dans un magasin de porcelaine. Le risque ? Que GPT-Rosalind soit juste un finetuning de GPT-4 avec un dataset de papiers scientifiques, emballé dans un nom sexy et vendu comme la prochaine révolution. Parce que bon, générer des hypothèses, c’est cool, mais si le modèle invente des protéines qui n’existent pas, tu passes plus de temps à vérifier ses conneries qu’à avancer.
Le vrai jeu.
OpenAI est en train de se diversifier à toute blinde parce que leur cœur de métier – les LLM génériques – devient un champ de bataille sanglant. Entre les modèles open source qui les rattrapent, les régulateurs qui se réveillent, et les clients qui commencent à râler sur les coûts, il faut trouver de nouvelles vaches à lait. La pharma, avec ses marges de 80% et son désespoir chronique de trouver le prochain blockbuster, c’est la cible idéale. Sauf que ces boîtes-là ne sont pas des pigeons : elles ont des équipes juridiques plus grosses que leurs labos, et elles vont vérifier chaque prédiction au microscope. Si GPT-Rosalind se plante trop souvent, il finira dans la poubelle des outils trop chers pour ce qu’ils font.
Bref.
GPT-Rosalind, c’est une annonce qui sent le coup marketing à plein nez. Un nom qui fait rêver, un secteur qui fait sérieux, et une opacité qui permet de cacher les lacunes. Est-ce que ça peut aider la recherche ? Peut-être, si le modèle est solide et si OpenAI arrête de prioriser les levées de fonds sur la rigueur scientifique. Mais vu leur track record – 12 milliards de pertes par trimestre, des modèles qui hallucinent à tour de bras, et un CEO qui parle d’apocalypse en levant des milliards –, je te conseille de garder ton scepticisme bien aiguisé. Parce que dans ce jeu, le seul remède qui manque, c’est encore celui contre le bullshit corporate.
Sources :
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