Par Dhia Bouktila – Et si l’intelligence artificielle ne se contentait plus de lire le vivant, mais commençait à en écrire de nouvelles pages? La conception récente de bactériophages par des modèles d’IA marque peut-être un tournant: celui où le génome devient progressivement un espace de création. De la lecture à l’écriture, de l’évolution subie à l’évolution orientée, une nouvelle frontière se dessine. Que deviendrons-nous lorsque nous ne chercherons plus seulement à comprendre le vivant, mais à concevoir ce qu’il pourrait devenir?
Des bactériophages conçus par IA: une nouvelle frontière biologique
Publiée le 6 août 2026 dans Science, une expérience menée par des chercheurs de l’Arc Institute et de Stanford University, autour de Brian Hie et Samuel H. King, donne une première illustration spectaculaire de cette nouvelle biologie.
À l’aide de modèles de langage génomique, les chercheurs ont généré des génomes complets de bactériophages à partir de régularités apprises dans des séquences virales. Près de 300 candidats ont ensuite été synthétisés et testés expérimentalement: 16 ont donné naissance à des phages viables, capables d’infecter leur bactérie hôte.
L’enjeu dépasse largement la prouesse technique. Il n’est plus question de modifier un gène connu ou d’optimiser une séquence existante. Un modèle computationnel peut désormais proposer des architectures génomiques inédites, que la biotechnologie peut matérialiser et que l’expérimentation vient ensuite confronter à la réalité du vivant.
Un nouveau paradigme commence ainsi à se dessiner: la machine propose de nouvelles possibilités biologiques; la biotechnologie les matérialise; et le vivant tranche.
L’intelligence artificielle ne se contente donc plus de lire, comparer ou prédire le vivant. Elle commence à générer des possibilités biologiques.
Autrement dit, après avoir appris à lire le langage du vivant, elle commence, avec l’intelligence humaine et les biotechnologies, à composer des phrases biologiques que l’évolution n’avait probablement jamais produites.
Des bactériophages conçus par IA ont infecté et détruit, en laboratoire, des souches d’Escherichia coli résistantes aux phages naturels (King et al., 2026 ; DOI: 10.1126/science.aec2657).
Pourquoi commencer par les bactériophages?
Parce qu’ils constituent un terrain particulièrement révélateur pour cette nouvelle biologie générative. Les bactériophages sont des virus qui infectent les bactéries. Leur relative simplicité biologique, leur extraordinaire diversité et la relation étroite qu’ils entretiennent avec leurs hôtes en font des objets privilégiés pour explorer les règles qui relient architecture génomique et fonction biologique. Ils offrent ainsi un cadre où l’on peut confronter directement une séquence imaginée par une machine à l’épreuve de la réalité biologique.
Mais leur intérêt dépasse la biologie fondamentale. Les phages sont aussi au cœur d’un regain d’intérêt pour la phagothérapie, notamment face à l’émergence de bactéries résistantes aux antibiotiques. Concevoir de nouveaux phages ouvre ainsi une perspective singulière: ne plus seulement explorer le répertoire biologique façonné par l’évolution, mais commencer à explorer, avec l’IA, des possibilités biologiques que l’évolution n’a peut-être jamais rencontrées.
Au-delà des phages: vers une biologie générative
Mais l’enjeu dépasse largement les phages. La même logique pourrait progressivement s’étendre à d’autres niveaux du vivant: protéines, enzymes, complexes moléculaires et, à terme, génomes entiers. L’intelligence artificielle est déjà capable d’accompagner la conception de protéines inédites, d’explorer des séquences capables d’adopter des structures nouvelles ou de contribuer à la conception d’enzymes présentant des fonctions recherchées.
L’étape suivante pourrait être celle de systèmes biologiques plus complexes. La biologie synthétique travaille déjà à la conception et à l’assemblage de génomes microbiens synthétiques, tandis que la recherche sur les cellules synthétiques cherche à construire, à partir de composants moléculaires, des systèmes vivants capables d’assurer progressivement certaines fonctions.
Au XXᵉ siècle, nous avons appris à lire le vivant
L’histoire moderne des sciences de la vie peut être racontée comme une immense entreprise de lecture du vivant.
Nous avons d’abord appris à observer les cellules. Puis à identifier les chromosomes, à comprendre l’ADN, à séquencer les génomes et à comparer les séquences entre espèces.
La génomique a ensuite changé d’échelle. Nous avons appris à lire des millions, puis des milliards de nucléotides. La bioinformatique nous a permis de les aligner, de les annoter, de rechercher des motifs, d’identifier des gènes, de reconstruire des histoires évolutives et de formuler des hypothèses sur leurs fonctions.
La transcriptomique nous a ensuite permis d’observer quels gènes sont exprimés dans un tissu, à un moment donné et dans une condition donnée. La protéomique et les autres approches «omiques» ont progressivement ajouté d’autres niveaux de complexité.
Pendant longtemps, notre démarche était essentiellement la même: lire, comparer, interpréter.
Nous avons construit des bibliothèques gigantesques du vivant. Mais une bibliothèque, aussi vaste soit-elle, ne contient pas nécessairement toutes les histoires qui pourraient exister. C’est précisément ici que l’intelligence artificielle introduit une rupture.
XXIᵉ siècle: de la lecture à l’écriture créative
La question scientifique est en train de changer de nature. Au lieu de demander uniquement: «Où trouve-t-on dans la nature une molécule possédant telle fonction?», on pourrait progressivement demander: «Parmi les séquences générées par l’IA et compatibles avec cette fonction, lesquelles se révéleront fonctionnelles une fois confrontées au vivant?»
La première démarche consiste principalement à chercher dans le catalogue du vivant. La seconde consiste à explorer au-delà de ce catalogue, à générer des possibilités, puis à franchir la frontière qui sépare le numérique du biologique.
C’est une différence fondamentale.
Chercher revient à découvrir ce que l’évolution a déjà produit.
Éditer revient à transformer ce qui existe.
Générer revient à proposer ce qui pourrait exister.
Après avoir appris à lire le livre du vivant, saurons-nous écrire de nouvelles pages, et surtout, saurons-nous en assumer la responsabilité?
Quand l’intelligence artificielle rencontre l’évolution
Cette transformation soulève une question encore plus profonde.
Depuis des milliards d’années, l’évolution biologique explore l’espace des possibilités du vivant. Mutations, recombinaisons, sélection naturelle, dérive génétique et contraintes environnementales façonnent, sans intention ni projet préalable, une immense diversité de configurations biologiques.
L’intelligence artificielle introduit une autre manière d’explorer cet espace. Elle apprend à partir de la diversité biologique déjà observée, puis peut générer de nouvelles configurations susceptibles d’être compatibles avec certaines contraintes biologiques et d’exprimer une fonction.
C’est peut-être l’un des changements les plus profonds de la biologie du XXIᵉ siècle: non pas la fin de l’évolution naturelle, mais l’apparition d’un nouvel agent capable de contribuer à en orienter certaines trajectoires.
La question éthique: que devons-nous choisir de concevoir?
Toute nouvelle capacité scientifique finit par poser une question qui dépasse la science elle-même.
Lorsque nous devenons capables de générer des séquences biologiques inédites, la question n’est plus seulement: «Pouvons-nous le faire?» Elle devient: «Que devons-nous chercher à faire?» Et surtout: «Dans quelles conditions devons-nous le faire?»
Les progrès de l’IA appliquée à la biologie rendent donc indispensables des réflexions parallèles sur la biosécurité, la gouvernance des données biologiques, la responsabilité scientifique et les limites de certaines applications. Il serait aussi erroné de répondre à ces questions par la peur que par l’enthousiasme aveugle. Ce sont les objectifs que nous assignons à une technologie nouvelle et les règles que nous construisons autour d’elle qui détermineront son impact.
La question n’est donc pas de savoir s’il faut arrêter cette révolution. Elle est de savoir si nous saurons la gouverner à la hauteur du pouvoir de conception qu’elle nous donne.
Une nouvelle définition de la compétence biologique pour le XXIᵉ siècle
Si l’intelligence artificielle devient un nouvel instrument d’exploration du possible biologique, alors la compétence biologique elle-même doit être repensée.
Enseigner la biologie au XXIᵉ siècle ne peut plus consister uniquement à transmettre des connaissances ou à apprendre des techniques portant sur le vivant. Il faut désormais apprendre à raisonner sur le vivant, à interroger les modèles, à comprendre les limites et à explorer ce que le vivant pourrait devenir.
C’est pourquoi la biologie de demain devra aussi enseigner la philosophie de la biologie: qu’est-ce qu’un organisme? Qu’est-ce qu’une fonction? Qu’est-ce qu’une vie conçue? Jusqu’où peut-on transformer le vivant sans perdre de vue que nous cherchons à le préserver?
Les formations universitaires du XXIᵉ siècle ne peuvent plus être celles du XXᵉ siècle auxquelles on aura ajouté un peu d’intelligence artificielle. Elles devront être conçues autour de nouvelles hybridations de compétences : biologie, génomique, informatique, IA, expérimentation et philosophie des sciences.
Former ces nouvelles compétences, c’est déjà commencer à préparer le monde biologique de demain.
Et la Tunisie dans tout cela?
La révolution qui s’annonce à l’interface entre intelligence artificielle et biologie pose d’abord une question à nos politiques d’enseignement supérieur et de recherche: sommes-nous en train de préparer les générations aux métiers du passé ou aux transformations qui redessineront ceux de demain?
Nous devons former une nouvelle génération capable de naviguer entre biologie, génomique, informatique, intelligence artificielle et philosophie des sciences. Des chercheurs capables non seulement d’utiliser les outils conçus ailleurs, mais aussi d’en imaginer de nouveaux, de comprendre leurs limites et de participer aux choix qui détermineront leurs usages.
C’est à cette condition que la Tunisie pourra transformer ses propres atouts (agriculture, santé, biodiversité, ressources biologiques et adaptation aux changements environnementaux) en véritables axes de souveraineté scientifique et technologique.
Cela exige enfin de repenser notre rapport à la gouvernance scientifique. L’université ne peut pas devenir une machine à convertir progressivement ses meilleurs scientifiques en gestionnaires administratifs.
Le leadership politique des secteurs du développement doit désormais reposer sur la vision, la créativité, la stratégie et la capacité à anticiper et à construire l’avenir. Dans un monde où les frontières scientifiques se déplacent à une vitesse inédite, nous avons besoin de responsables capables de porter une véritable vision stratégique, de comprendre les ruptures et de proposer de nouvelles trajectoires, et non de se limiter à administrer ce qui existe déjà.
La véritable question pour la Tunisie n’est donc pas de savoir si elle pourra suivre cette révolution, mais si elle saura former celles et ceux qui ne se contenteront pas de l’accompagner, mais contribueront à en écrire l’avenir.
Dhia Bouktila
Professeur de Génétique à l’Université de Monastir
Spécialiste en génomique appliquée aux systèmes agricoles et environnementaux et en philosophie des sciences
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