IA et quantique : les données synthétiques, l’arme de Qubit Pharmaceuticals pour découvrir de nouveaux médicaments

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Accélérer la découverte de nouveaux médicaments : c’est devenu le graal de toute une génération de startups mêlant IA et santé. Qubit Pharmaceuticals en fait partie. Et la jeune pousse parisienne vient d’obtenir un financement de 8 millions d’euros dans le cadre France 2030 (le plan du gouvernement lancé il y a deux ans dédié aux technologies innovantes) pour l’aider à atteindre cet objectif. Son approche se veut multi-technologique. Qubit Pharmaceuticals, lancée en 2020, mise à la fois sur l’informatique quantique, comme son nom l’indique, mais aussi sur l’intelligence artificielle pour générer de nouvelles molécules, et sur la simulation pour valider ces nouvelles molécules.

L’entreprise a déjà lancé 7 programmes de découverte de nouveaux médicaments. Les plus avancés – dont un potentiel traitement contre un cancer résistant du sein – sont testés chez la souris. « Notre approche nous permet d’avoir des cibles thérapeutiques très diverses, pour différents types de cancers et maladies inflammatoires chroniques, alors que la plupart des startups en santé sont hyper spécialisées », précise Robert Marino, PDG de l’entreprise. Surtout, la startup réussit à diviser par un facteur de 10 à 20 le nombre de tests biologiques nécessaires pour valider de nouvelles molécules.

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« Aujourd’hui 10 % des molécules en phase d’essai clinique sont découvertes grâce à l’IA et la simulation, mais cela concerne surtout des cibles traditionnelles, observe le dirigeant. Notre but, c’est d’aller chercher des cibles nouvelles pour lesquelles il existe très peu de données et pour cela le quantique est indispensable, car il s’agit de calculs très complexes. Il faut résoudre deux défis : simuler la cible, c’est-à-dire l’ARN (acide ribonucléique) et des protéines, donc des milliers d’atomes qui interagissent entre eux, et générer de petites molécules (des candidats médicaments), en s’appuyant sur des données expérimentales et des données synthétiques (générées par IA). »

Contrairement à d’autres entreprises mêlant IA et découverte de nouveaux médicaments comme Aqemia, Qubit ne noue pas de partenariat avec des laboratoires pharmaceutiques. Son objectif est de développer des molécules propriétaires et de les vendre ensuite aux entreprises pharmaceutiques.

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Des ordinateurs classiques qui se comportent comme des ordinateurs quantiques

Le nouveau financement de 8 millions d’euros servira à améliorer Hyperion-1, un logiciel capable d’émuler, donc d’imiter, un ordinateur quantique sur un ordinateur classique accéléré par les GPU [processeurs graphiques indispensables à l’entraînement des intelligences artificielles, Ndlr].

C’est la vague de l’IA générative, et la grande quantité de GPU nécessaire à son développement, qui ont permis le développement d’émulateurs de ce type. Hyperion-1 utilise les supercalculateurs du Genci, le SuperPod EOS de Nvidia, ainsi que des GPU de Scaleway, filiale d’Iliad dédiée à la fourniture de services d’informatique dématérialisée (cloud).

Faire appel à un émulateur permet à Qubit Pharmaceuticals d’avancer alors que les machines quantiques ne sont pour le moment pas utilisables, car trop instables. L’entreprise avait annoncé en décembre 2023 avoir simulé grâce à Hyperion-1 des calculs quantiques à plus de 40 qubits exacts, c’est-à-dire sans erreurs ni bruit. Ce qui était déjà une « avancée scientifique majeure » selon la startup.

La jeune pousse vient tout juste de démontrer que cet émulateur, développé en partenariat avec Sorbonne Université, peut s’avérer plus efficace qu’un calcul quantique pur. Les équipes de Qubits ont en effet réussi à calculer les propriétés de molécules avec seulement une vingtaine de qubits alors qu’il aurait normalement fallu plus de 250 qubits avec des approches purement quantiques. Cette avancée fait l’objet d’un article scientifique co-signé avec des chercheurs de Nvidia et en cours d’évaluation par un journal scientifique, précise Jean-Philip Piquemal, cofondateur et directeur scientifique de la startup.

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Des bases de données synthétiques pour entraîner les IA à moindre coût

Grâce à Hyperion-1, l’entreprise espère créer de nouvelles bases de données « synthétiques » comprenant des comportements de molécules jamais testés en laboratoire qui viendront nourrir ses modèles d’intelligence artificielle.

Ces bases de données synthétiques, qui servent ici à l’industrie pharmaceutique, pourraient également servir à d’autres applications, comme la découverte de nouveaux matériaux. De manière générale, les données synthétiques calculées grâce au quantique, sont un moyen « de réduire le coût d’entraînement des modèles d’IA dits de frontière qui ont atteint des centaines de millions et bientôt des milliards de dollars », précise Christophe Jurczak, managing partner du fonds d’investissement Quantanation, spécialiste de ces technologies.

Le secteur du quantique en pleine ébullition

Qubits Pharmaceuticals compte 60 personnes à Paris et à Boston, ville emblématique de l’industrie pharmaceutique. Elle a déjà levé 25 millions d’euros et prépare un nouveau tour de financement conséquent qui devrait être bouclé d’ici à la fin de l’année.

L’annonce de la deeptech parisienne intervient alors que le secteur du quantique est depuis quelques mois en pleine ébullition. Le français Pasqal a livré il y a quelques semaines un premier ordinateur quantique au CEA et au GENCI (Grand équipement national de calcul intensif). Le 9 juillet, la même entreprise annonçait un partenariat avec CMA CGM (propriétaire de La Tribune), afin d’appliquer le « calcul quantique au transport maritime et à la logistique ». La veille, son rival allemand annonçait une levée de fonds de 50 millions d’euros.

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