Ces dernières années, les modèles fondamentaux sont apparus comme des outils puissants pour mettre au jour les schémas, les relations et les propriétés statistiques complexes des molécules biologiques telles que les protéines, l'ADN et l'ARN. En tirant parti de ces modèles, les chercheurs sont sur le point de révolutionner la recherche en biologie moléculaire, ouvrant une nouvelle ère de découvertes et de compréhension dans ce domaine de la biologie, avec un potentiel pour le développement de nouveaux outils thérapeutiques et diagnostiques. Le groupe de discussion sur les modèles d'IA des biomolécules a pour objectif de réunir deux communautés de recherche en créant un forum de dialogue entre les informaticiens et les ingénieurs qui développent des technologies d'IA pour l'ARN, l'ADN et les protéines, et les experts en biologie moléculaire, en sciences de la vie et en sciences cliniques qui soulèvent des défis scientifiques et translationnels urgents.
En favorisant cet échange bidirectionnel, nous visons à accélérer la fertilisation croisée, à démanteler les silos disciplinaires et à catalyser le développement de technologies d'IA adaptées aux questions moléculaires les plus avancées d'aujourd'hui.
À propos des groupes de discussion du SIB
Les groupes de discussion visent à favoriser les échanges de connaissances et les collaborations au sein de la communauté des 900 membres du SIB, autour de thèmes scientifiques spécifiques et/ou transversaux, allant du séquençage unicellulaire à l'égalité, la diversité et l'inclusion. Voir tous les groupes de discussion
Modèles fondamentaux pour les biomolécules
Les modèles de base représentent une avancée significative dans le domaine de l'apprentissage profond. Ils se caractérisent par des architectures de grande envergure, entraînées sur de vastes quantités de données non étiquetées afin de créer des représentations polyvalentes capables de résoudre une grande variété de tâches en aval. Les grands modèles linguistiques (LLM) pour le langage naturel, tels que ChatGPT, constituent des exemples parfaits de modèles de base. Ils sont souvent basés sur le architecture Transformer qui leur permet de saisir les relations et les dépendances complexes au sein des séquences de texte. Ils ont ainsi ouvert une nouvelle ère de possibilités dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) en fournissant des représentations riches du texte ainsi que la capacité de générer un langage naturel nouveau mais fidèle.
À propos des groupes de discussion du SIB
Les groupes de discussion visent à favoriser les échanges de connaissances et les collaborations au sein de la communauté des 900 membres du SIB, autour de thèmes scientifiques spécifiques et/ou transversaux, allant du séquençage unicellulaire à l'égalité, la diversité et l'inclusion. Voir tous les groupes de discussion
En biologie, des modèles similaires se révèlent très prometteurs, en particulier pour prédire les structures et les fonctions. Récemment, des modèles pour l'ADN, l'ARN et les protéines ont fait leur apparition. Cependant, plusieurs défis restent à relever avant que cette technologie ne devienne une norme de recherche. En particulier, nous devons mieux comprendre ce que ces modèles apprennent et comment leurs représentations sont liées aux mécanismes biologiques réels, et les améliorer afin de refléter la nature contextuelle dela biologie en intégrant les technologies LLM à des approches basées sur des graphes et à l'augmentation des connaissances afin d'incorporer les interactions, les réseaux et les connaissances biologiques antérieures.
Objectifs du groupe de discussion
Le groupe de discussion sur les modèles d'IA des biomolécules rassemble des chercheurs en sciences de la vie computationnelles et moléculaires qui s'intéressent aux technologies d'IA pour l'omique afin d'échanger leurs points de vue sur les avancées récentes, les meilleures pratiques et les défis actuels dans ce domaine. En élargissant notre champ d'action aux chercheurs nationaux et internationaux, nous cherchons à créer une plateforme pour :
- Rester à jour : les technologies d'IA pour les données omiques évoluant rapidement, il est difficile de suivre le rythme. Ce groupe vise à garantir que les membres du SIB et la communauté au sens large restent informés des derniers développements, en maintenant un réseau actif d'experts diversifiés afin de soutenir et de former la communauté suisse et au-delà.
- Partager les ressources : étant donné que les technologies d'IA pour l'omique exigent d'importantes ressources informatiques et énergétiques, ce groupe cherche à créer un réseau de groupes de recherche pouvant partager leurs ressources, afin de rendre ces modèles plus accessibles à l'ensemble de la communauté et d'en faire bénéficier le plus grand nombre.
- Promotion de la collaboration : le meilleur développement de ces technologies passe par une collaboration étroite entre les informaticiens et les experts du domaine. Le groupe de réflexion sur les modèles d'IA des biomolécules rassemble des chercheurs universitaires suisses en début de carrière, notamment des doctorants et des post-doctorants, qui présentent leurs travaux et leurs défis scientifiques, aux côtés d'experts internationaux de premier plan qui présentent les technologies d'IA de pointe dans un format hybride. Cette structure permet une large participation des communautés mondiales tout en renforçant le réseautage local grâce à des réunions mensuelles en présentiel organisées à l'EPFL AI Center, au département de médecine numérique de l'université de Berne et à l'Idiap Research Institute à Martigny, trois pôles clés de l'intelligence artificielle qui contribuent à assurer une forte représentation de la communauté et l'accès à l'un des plus grands réseaux de recherche en IA.
Nous encourageons les membres à participer activement en partageant leurs expériences avec les derniers outils, en examinant des articles et en contribuant au code d'un dépôt GitHub public dédié aux modèles de base ARN/ADN.
Le groupe rassemble actuellement 13 groupes de recherche au SIB et membres associés. Si vous souhaitez le rejoindre, inscrivez-vous à la liste de diffusion dédiée.
Le programme pour l'année universitaire 2025/2026 est déjà presque finalisé et propose une liste passionnante d'intervenants couvrant des sujets allant de la structure de l'ARN à la modification de l'ARN et à la prédiction de sa fonction à l'aide d'approches basées sur des graphes et des modèles linguistiques d'ARN. Le programme comprend également des intervenants issus de l'industrie, notamment du Roche RNA Hub, ce qui reflète notre engagement à exposer les doctorants et les chercheurs postdoctoraux aux défis du monde réel tout en leur offrant la possibilité de présenter leurs travaux à des employeurs potentiels. Restez informé en nous suivant sur LinkedIn pour connaître les dernières actualités et annonces.
Mois | Date | Lieu | Intervenant n° 1 | Intervenant n° 2 |
|---|---|---|---|---|
| Octobre | 8/10/2025 | Centre d'IA de l'EPFL | Symposium d'une demi-journée | |
| Novembre | 19/11/2025 | DDM (Berne) | Annulé | |
| Décembre | 17/12/2025 | Centre d'IA de l'EPFL | Mile Sikic | Sebastian Leidel (Université de Berne) |
| Janvier | 14/01/2026 | DDM (Berne) | Vamsi Nallapareddy (EPFL) | Parth Bibekar (EPFL) |
| Février | 20/02/2026 | Centre d'IA de l'EPFL | Marta Szachniuk (Université technologique de Poznan) | Rodrigo Siqueira Reis (Université de Berne) |
Mars | 11/03/2026 | DDM (Berne) | Yu Li (confirmé) | Pedro Beltrao (ETH, le SIB) |
Avril | 15/04/2026 | Centre d'IA de l'EPFL | Xavier Hernandez-Alias (Institut Max Planck de biochimie) | Slivi Rouskin (Université de Californie à San Francisco) |
Mai | 06/05/2026 | DDM (Berne) | Amin Tavakoli (Caltech) | Cyril Malbranke (EPFL) |
Juin | 10/06/2026 | Centre d'IA de l'EPFL | Elena Rivas (Université Harvard) | Kathi Zarnack (Université Julius Maximilians de Würzburg) |
Juillet | 08/07/2026 | DDM (Berne) | À confirmer | À déterminer |
Septembre | 09/09/2026 | Idiap | À déterminer - (Université des sciences et technologies du roi Abdallah) | Daniel Butnaru (Roche RNA Hub) |
Oct | 07/10/2026 | DDM (Berne) | Vincent Stimper (Isomorphic) | À confirmer |
Novembre | 11/11/2026 | Centre d'IA de l'EPFL | Christine Mayr (Institut Sloan Kettering) | À confirmer |
Décembre | 16/12/2026 | DDM (Berne) | À confirmer - Événement spécial |
Membres coordinateurs du groupe de discussion
- Raphaëlle Luisier, présidente (responsable du groupe)
- Janna Hastings, coprésidente (chef de groupe)
- Vincent Jung, coprésident (doctorant)
- Charlotte Tumescheit, coprésidente (chercheuse postdoctorale)
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