OpenAI met en avant le travail de César de la Fuente, chercheur qui utilise ses outils Codex et ChatGPT pour accélérer la découverte de nouvelles molécules antimicrobiennes. Son laboratoire analyse de vastes ensembles de données génomiques, issues aussi bien d'organismes vivants que d'espèces disparues, afin d'identifier des peptides capables de neutraliser des bactéries devenues résistantes aux traitements existants.
La résistance aux antimicrobiens est considérée par plusieurs agences sanitaires comme l'une des menaces majeures pour la santé publique mondiale, les traitements classiques perdant progressivement leur efficacité face à l'évolution des pathogènes. Face à ce constat, l'équipe de de la Fuente mise sur l'intelligence artificielle pour explorer des espaces moléculaires trop vastes pour être criblés manuellement.
Dans ce flux de travail, Codex sert à générer et automatiser du code d'analyse bio-informatique, permettant de traiter rapidement de grands volumes de séquences génétiques. ChatGPT, de son côté, est utilisé pour formuler des hypothèses, interpréter des résultats intermédiaires et orienter les étapes suivantes de la recherche, dans une logique d'itération entre calcul automatisé et raisonnement assisté.
Cette étude de cas, publiée par OpenAI elle-même, illustre une tendance plus large : l'usage d'assistants génératifs comme outils de productivité dans la recherche biomédicale, en complément — et non en remplacement — des validations expérimentales en laboratoire. Il convient toutefois de noter que ce type de communication reste aussi une vitrine commerciale pour les produits d'OpenAI, et que l'efficacité réelle des molécules identifiées dépendra des essais précliniques et cliniques à venir.