De l’IA du laboratoire à l’injection : comment l’intelligence artificielle a-t-elle aidé au développement et à la distribution des vaccins contre la COVID-19 ?
Les algorithmes d’apprentissage automatique et les systèmes d’apprentissage profond ont joué un rôle clé dans le développement et le déploiement du vaccin contre la COVID-19, selon une revue scientifique.
- 11 mars 2025
- 4 min de lecture
- par Priya Joi
Lorsque la COVID-19 s’est propagée à travers le monde, les chercheurs se sont précipités pour développer un vaccin capable de sauver des vies et de mettre fin à la pandémie aussi rapidement que possible. C’est là qu’est intervenue l’intelligence artificielle (IA), qui a accéléré le processus d’une manière inédite dans le développement des vaccins.
Les algorithmes d’apprentissage automatique ont analysé d’immenses quantités de données génomiques virales, permettant d’identifier des cibles vaccinales potentielles en un temps record, bien plus rapidement que si cette tâche avait été effectuée par des chercheurs humains.
Deux approches d’apprentissage
Le développement des vaccins repose principalement sur deux types d’intelligence artificielle (bien que d’autres existent) :
Les algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning): Ces algorithmes sont mieux adaptés aux données structurées et nécessitent plus d’interventions humaines pour être ajustés. L’apprentissage automatique a joué un rôle essentiel dans le développement des vaccins contre la COVID-19, notamment à travers la vaccinologie inverse. Cette technique consiste à analyser les séquences génétiques d’un pathogène pour identifier les antigènes susceptibles de déclencher une réponse immunitaire.
L’apprentissage profond (deep learning) : Sous-domaine de l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux multicouches pour simuler la capacité de prise de décision complexe du cerveau humain. Il est particulièrement efficace pour analyser des ensembles de données non structurées. Dans le cadre du développement des vaccins, des modèles d’apprentissage profond ont été utilisés pour générer de nouvelles protéines susceptibles de servir de vaccins potentiels.
Des chercheurs de l'Université Islamique Azad, en Iran, ont mené une revue approfondie sur ce qu’ils considèrent comme un « rôle clé » joué par l’intelligence artificielle dans la réponse sanitaire mondiale à la pandémie.
« La capacité de l’IA à associer la rapidité du calcul informatique à la complexité biologique a redéfini les limites du possible en matière de réponse sanitaire mondiale, annonçant une nouvelle ère de développement thérapeutique piloté par l’IA pour les crises futures », expliquent les auteurs.
Accélérer le développement des vaccins
Pour les vaccins contre la COVID-19, comme ceux de Pfizer-BioNTech et Moderna, l’IA a été essentielle pour analyser rapidement les génomes viraux et identifier comment déclencher une réponse immunitaire forte, un élément crucial pour un vaccin efficace.
Grâce à ces analyses, la protéine spike a été identifiée comme la cible optimale pour préparer notre système immunitaire à combattre le virus.
Les modèles computationnels alimentés par l’IA ont permis de simuler différentes configurations moléculaires de la protéine spike, aidant ainsi les scientifiques à identifier rapidement celles les plus susceptibles de provoquer une réponse immunitaire efficace.
Cette capacité à modéliser et optimiser les candidats vaccins potentiels a contribué à réduire considérablement le délai entre la conception du vaccin et les essais cliniques, passant de plusieurs années à seulement quelques mois.
Des essais cliniques optimisés par l’IA
L’IA a également joué un rôle clé dans les essais cliniques, en améliorant le tri des participants en fonction de leurs facteurs de risque individuels, tels que l’âge, les antécédents médicaux et la localisation géographique.
Grâce à cette approche, les chercheurs ont pu recruter plus efficacement des participants en ciblant en priorité les populations les plus à risque, c’est-à-dire celles qui bénéficieraient le plus rapidement de la vaccination.
Pour aller plus loin
Les chercheurs ont constaté que l’utilisation de l’IA a amélioré la précision des résultats des essais cliniques et a permis de garantir que ces essais représentaient fidèlement les populations les plus touchées par la pandémie.
Lors des essais cliniques, AstraZeneca a utilisé des systèmes alimentés par l’IA pour surveiller en temps réel les données des participants, permettant ainsi d’identifier rapidement d’éventuelles anomalies ou effets secondaires. Cette technologie a offert aux chercheurs la possibilité d’ajuster rapidement les protocoles des essais si nécessaire.
Gérer les défis logistiques
Les chercheurs ont également cartographié comment l’intelligence artificielle a contribué à surmonter les obstacles liés à la production des vaccins. Les algorithmes d’apprentissage profond ont optimisé les processus de fabrication en simulant différents scénarios de production.
Ces algorithmes ont analysé de nombreux facteurs, tels que la disponibilité des matières premières, les calendriers de production et les capacités de stockage à froid. Grâce à cette approche, ils ont pu prédire les goulets d’étranglement et proposer des solutions en temps réel, aidant ainsi à réduire les risques de perturbations dans la chaîne d’approvisionnement.
Le maintien de l’intégrité des vaccins sensibles aux températures, comme les vaccins à ARN messager de Pfizer-BioNTech et Moderna, a également reposé sur des algorithmes d’IA qui ont permis de mettre en place des systèmes de surveillance en temps réel. Ces outils ont suivi les conditions de température tout au long de la chaîne d’approvisionnement, permettant ainsi aux équipes logistiques d’assurer le respect des exigences strictes de la chaîne du froid.
Les données disponibles ne montrent pas seulement le potentiel de l’IA dans le développement et le déploiement des vaccins, mais démontrent clairement son rôle essentiel dans la réponse à la COVID-19.
Toutefois, les auteurs avertissent que, bien que l’IA offre de nombreuses applications dans ce domaine, son utilisation optimale nécessitera de garantir la disponibilité de données de haute qualité, de limiter les biais algorithmiques et d’établir des cadres éthiques qui privilégient la transparence et l’équité dans les solutions de santé pilotées par l’IA.
Davantage de Priya Joi
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