En plein boom de l’intelligence artificielle (IA), Sam Rodriques, PDG et confondateur d’Edison Scientific, entretient la légende de la Silicon Valley. L’entrepreneur de 34 ans nous reçoit le 11 février dans ses locaux, une usine réhabilitée de San Francisco (Californie), meublée de canapés défoncés et de bouteilles d’azote. Il est en tee-shirt et engloutit des snacks car il n’a pas eu le temps de manger tout en nous exposant son aspiration : « Ce que nous voulons faire, c’est guérir toutes les maladies. » Et pour cela, il s’emploie à « construire un scientifique artificiel », un modèle d’IA qui permettra de réaliser ce que les humains sont incapables d’accomplir.
Le jeune homme ne manque pas d’ambition. Physicien de formation, il a débuté dans l’informatique quantique, mais a eu peur qu’il n’y ait rien à découvrir. « Je me suis donc tourné vers la biologie et les neurosciences, où tout est encore à résoudre. Le problème qui m’intéressait le plus à l’époque était de comprendre comment le cerveau fonctionnait », explique celui qui a alors obtenu un doctorat au Massachusetts Institute of Technology (MIT), à Cambridge.
Le scientifique fait un constat rapide : il y a du capital pour financer des projets, des moyens physiques pour mener les expériences voulues, mais le cerveau du chercheur est limité. « La chose essentielle que j’ai apprise au cours de mon cursus au MIT, c’est que même si nous avions tous les outils nécessaires pour comprendre le fonctionnement du cerveau, nous ne le saurions pas forcément, car personne n’a assez de temps pour lire toute la littérature scientifique. Et même si vous pouviez lire toute la littérature, au moment où vous arriveriez à la fin, vous ne vous souviendriez plus de ce que vous aviez lu au début. Il y a tout simplement trop d’informations », expose Sam Rodriques, qui estime qu’« on ne peut pas démultiplier le talent ». D’où l’idée de recourir à l’IA.
C’est ainsi qu’il crée, en 2023, une entreprise à but non lucratif, FutureHouse, aidé notamment par l’un des fondateurs de Google Eric Schmidt. La méthode consiste à utiliser les modèles développés par les géants de l’IA (Anthropic, Mistral AI, OpenAI) et à les nourrir ensuite exclusivement de littérature scientifique fiable, pour éviter les erreurs, aussi appelées « hallucinations », que font trop souvent ces outils. « Nous avons construit un agent capable d’extraire des informations de la littérature scientifique de manière qu’il y ait moins d’hallucinations dans nos articles que dans ceux écrits par des humains sur Wikipédia, détaille-t-il. C’était notre première percée. »
« Hypothèses scientifiques inédites »
Deuxième étape, apprendre au modèle a faire lui-même de la science expérimentale. « Nous avons montré que l’on peut entraîner des modèles à être bien meilleurs que les humains pour raisonner sur la chimie en utilisant des données expérimentales », assure Sam Rodriques.
Troisième étape, en mai 2025, l’entreprise découvre ce qui pourrait être son premier traitement : « Nous avons identifié, raconte son PDG, une nouvelle piste pour traiter la dégénérescence maculaire liée à l’âge. » Conceptuellement, elle a surtout montré, poursuit-il, qu’« un agent peut générer des hypothèses scientifiques inédites validables en laboratoire ».
A partir de ce moment, FutureHouse a commencé à recevoir des appels de laboratoires pharmaceutiques, tel Sanofi, désireux de nouer des partenariats et de faire des recherches à partir de leurs données pour l’instant non exploitées. « Nous avons compris que la structure à but non lucratif n’était pas adaptée à cette demande commerciale, explique l’entrepreneur. Nous avons donc lancé l’entité à but lucratif Edison Scientific. »
Enfin, en novembre 2025, la start-up a mis son nouvel agent IA, Kosmos, en compétition avec des doctorants en biologie ayant réalisé des travaux non publiés, pour tester ses capacités. « Nous avons donc fourni à Kosmos le même point de départ qu’eux : un ensemble de données et un objectif de recherche. En quelques heures et une seule exécution, Kosmos peut effectuer six mois de travail. Franchement, c’est un résultat auquel je ne croyais pas », s’extasie Sam Rodriques. Les chiffres donnent le vertige : faire tourner une fois le programme Kosmos implique la lecture de 1 500 articles et l’exécution de 42 000 lignes de code d’analyse. De nombreuses expériences ont été tentées : la première « découverte » de Kosmos fut de reproduire un travail de recherche non publié sur le cerveau des souris.
Tout n’est pas magique pour Edison Scientific, qui a bouclé fin 2025 une levée de fonds de 70 millions de dollars (60 millions d’euros) sur une valorisation de 250 millions de dollars. Son projet permet toutefois de comprendre les pistes qui s’esquissent pour l’IA. « Je pense que nous verrons beaucoup de progrès dans les maladies rares et les maladies tropicales, car elles sont souvent négligées par manque de rentabilité ou de chercheurs disponibles. L’IA peut aussi nous aider là où la biologie est mal comprise, comme Alzheimer, Parkinson ou l’épilepsie, en fouillant dans les données pour trouver de nouvelles idées », espère le chercheur qui met en garde sur l’espoir caressé par les plus enthousiastes de la Silicon Valley de mettre fin aux maladies dans un délai de dix ans.
« Il faut que les gens aient des attentes réalistes. L’IA va accélérer ce processus et nous permettra d’avoir plus de médicaments plus rapidement. Mais l’IA ne dispense pas des essais cliniques. C’est pourquoi nous n’avons pas encore de nouveaux médicaments, explique Sam Rodriques. Il y aura beaucoup de fausses alertes : l’IA pourrait, par exemple, proposer une nouvelle idée de matériau qui semble très prometteur, mais qui serait impossible à fabriquer à grande échelle. »
Parfois, les percées se font sans qu’on s’en rende compte, telle l’hormone produite par l’intestin GLP-1 qui joue un rôle contre le diabète et l’obésité. Elle a en réalité été identifiée dès les années 1980 mais a commencé à être approuvée comme traitement par les autorités sanitaires seulement depuis quinze ans. L’entrepreneur se veut ainsi prudent : « On aura sans doute des percées aujourd’hui dont on ne mesurera l’importance que dans cinq ans. »
