Résumé :
Selon Business Insider, la société d'IA Hugging Face a annoncé jeudi le lancement d'un nouveau modèle d'IA, Carbon-X, qui devrait aider les scientifiques à étudier plus facilement l'ADN et à développer de nouvelles thérapies géniques. Hugging Face a déclaré que Carbon-X est un modèle ouvert avec 14 milliards de paramètres pour la compréhension et la génération de l'ADN.
Visage câlin
Carbon-X intègre les séquences d'ADN et le langage naturel dans le même modèle : les chercheurs peuvent poser des questions sur des séquences d'ADN spécifiques, prédire les effets des mutations et générer de nouvelles séquences d'ADN. Il peut également agir comme un sous-agent spécialisé, aidant d’autres modèles à déchiffrer des séquences d’ADN qu’ils ont eux-mêmes du mal à comprendre.
S'appuyer sur le grand modèle Qianwen
Lewis Tunstall, chercheur scientifique principal chez Hugging Face, a déclaré que Carbon-X est le premier à combiner des capacités d'analyse et de génération d'ADN avec le langage naturel, permettant aux chercheurs de poser des questions sur les séquences d'ADN et essentiellement de « parler à l'ADN ».
Hugging Face a collaboré avec des laboratoires de recherche en Italie et en Chine pour développer Carbon-X, un modèle open source. Hugging Face a développé Carbon-X en entraînant un modèle de langage existant, Qwen3-14B, à l'aide de séquences génomiques et du langage naturel. Le modèle a été formé à l’aide de séquences d’ADN provenant d’humains, d’autres mammifères, de plantes et de champignons.
Hugging Face a déclaré que sur cinq tests de compréhension et de génération de l'ADN, Carbon-X a surpassé tous les autres modèles open source évalués par la société, avec un score moyen proche de GPT-6.1 Sol, mais à seulement 1/1 800 du coût d'inférence par question. Par rapport à Qwen3-14B, le score de Carbon-X a augmenté de 27 points, ce qui indique que les performances des modèles de langage ouverts peuvent être améliorées en utilisant directement les données ADN pour la formation.
Le score courant de Carbon-X est proche de GPT-6.1 Sol
En parlant des scénarios d'application de Carbon-X, Tunstall a donné l'exemple selon lequel les chercheurs peuvent fournir une séquence d'ADN au modèle et se demander si une mutation spécifique augmente le risque de maladie d'une personne. Le modèle donne ensuite des prédictions et des explications. Il peut également générer de nouvelles séquences d’ADN, aidant ainsi les chercheurs à développer de nouvelles thérapies géniques.
Empêcher une dépendance excessive à l'égard des grandes entreprises
Tunstall a déclaré qu'une partie de la motivation de Hugging Face pour développer Carbon-X était d'empêcher les chercheurs en biologie de devenir dépendants des grands laboratoires d'IA. Il a souligné que l’IA a eu un impact perturbateur sur le domaine des mathématiques.
"Si vous voulez vraiment repousser les frontières de la recherche mathématique, vous devrez probablement travailler dans un laboratoire d'IA comme OpenAI ou Anthropic, car ils disposent des meilleurs modèles mathématiques." » dit Tunstall. Il pense que des situations similaires pourraient se produire dans d’autres domaines scientifiques.
Il a ajouté : "Nous voulons fournir à la communauté de recherche ouverte des outils afin qu'elle n'ait pas à dépendre entièrement d'un seul fournisseur externe."
Les chercheurs peuvent exécuter Carbon-X sur leurs propres ordinateurs sans partager les données sensibles des patients avec des sociétés d'IA externes. Tunstall a également déclaré que certaines inexactitudes comportementales observées dans les grands modèles ne sont pas encore apparues dans les modèles plus petits et plus professionnels, comme les problèmes révélés par le célèbre incident de l'agent OpenAI envahissant Hugging Face en juillet de cette année.
Les chatbots généraux refusent aussi parfois de répondre aux questions biologiques légitimes des chercheurs, a expliqué Tunstall, parce qu'ils croient à tort qu'ils tentent de « concevoir des armes biologiques ». Pour éviter les abus du modèle, les données de formation de Carbon-X excluent explicitement les données liées aux virus, a-t-il déclaré.
Bien que Carbon-X soit probablement utilisé principalement par les chercheurs, Tunstall a déclaré que le modèle constitue un petit pas vers un avenir où l'IA devrait contribuer à fournir des soins médicaux plus personnalisés.
« Je pense que le but ultime est de parvenir à une médecine personnalisée, où chacun de nous peut utiliser ses propres dossiers médicaux et données génomiques pour finalement trouver et peut-être même concevoir un plan de traitement qui nous convient », a-t-il déclaré.
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