Eli Lilly et Nvidia prévoient un nouveau laboratoire d’IA pour accélérer la découverte de médicaments

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Nvidia et Eli Lilly ont annoncé lundi le lancement d’un laboratoire d’innovation conjointe en IA destiné à accélérer la découverte de médicaments — un engagement de plus de 1 milliard de dollars sur cinq ans, axé sur une découverte accélérée en boucle fermée qui vise à « industrialiser » les modèles d’IA et à accélérer le développement clinique. Les entreprises seront regroupées sur un nouveau site dans la baie de San Francisco afin que les équipes puissent collaborer en temps réel, avec une ouverture prévue pour la fin mars.

Kimberly Powell, vice-présidente santé de Nvidia, a lié le plan de passage à l’échelle au futur matériel de Nvidia, déclarant que la nouvelle usine IA de Lilly devrait évoluer vers un environnement cloud hybride propulsé par les futurs systèmes Nvidia Vera Rubin, en complément de la capacité cloud DGX de Nvidia. Pour Nvidia, c’est ce genre de détail qui transforme un partenariat en quelque chose de plus solide qu’un simple titre : un plan pluriannuel qui regarde déjà au-delà de la génération actuelle de machines.

« En combinant la profonde expertise de Lilly dans la découverte de médicaments et l’expertise de Nvidia en IA et en calcul accéléré, » a déclaré Powell, « nous construisons le futur de la conception et du développement des médicaments. »

Sa description de la mission du laboratoire met fortement l’accent sur la génération de données — l’ingrédient peu glamour qui détermine si la « découverte de médicaments par IA » relève d’une discipline ou d’une simple démonstration. Elle a indiqué qu’un axe majeur serait la production de « données d’entraînement exceptionnelles » via des travaux de laboratoire à grande échelle, la création de « données de référence en laboratoire » pour entraîner des modèles fondamentaux en biologie avec des données multimodales, puis le resserrement de la boucle entre hypothèses et découvertes. Et c’est tout le principe de l’installation : de meilleures expériences créent de meilleures données ; de meilleures données créent de meilleurs modèles ; de meilleurs modèles rendent les prochaines expériences plus ciblées — une boucle de rétroaction conçue pour maximiser le débit.

Dans un communiqué de presse, Diogo Rau, directeur de l’information et du numérique de Lilly, a décrit ce laboratoire comme un changement dans la manière dont la découverte est réalisée. « Nous voyons cela comme un catalyseur des capacités qui définiront la prochaine ère de la découverte de médicaments, » a-t-il déclaré. « En travaillant avec Nvidia, nous réunissons une puissance de calcul massive, des talents spécialisés et la capacité de façonner les données à très grande échelle. » Il a ajouté : « Nous nous dirigeons vers un futur où la découverte est menée par l’expérimentation rapide et des modèles de plus en plus personnalisés. »

La version de Powell de ce même pari insiste sur la création de données — des « données de référence en laboratoire » produites à grande échelle — car les modèles biologiques ne valent que la qualité des entrées que l’on peut défendre. L’envergure va au-delà de la R&D précoce. Powell a indiqué que les sociétés exploreront l’application du calcul accéléré et de l’IA avancée à l’ensemble des activités de Lilly, de la fabrication aux opérations commerciales. C’est un mandat large — et familier pour Nvidia, qui commence souvent par le flux de travail le plus attractif avant de viser l’ensemble de la pile d’entreprise une fois l’infrastructure en place.