Les chercheurs de l'Université du Queensland ont conçu un nouveau cadre d'évaluation pour tester la fiabilité de l'intelligence artificielle dans la découverte de nouveaux antibiotiques. Cette initiative vise à répondre à l'urgence sanitaire mondiale posée par la résistance aux antimicrobiens, un problème qui limite de plus en plus les options thérapeutiques face aux pathogènes multirésistants. Bien que l'IA révolutionne le développement pharmaceutique, son utilisation reste freinée par son opacité, souvent qualifiée de boîte noire. Le système propose des résultats sans expliquer son raisonnement chimique, ce qui empêche les scientifiques de vérifier sa crédibilité et peut entraîner des erreurs coûteuses en laboratoire. Pour résoudre ce problème de transparence, l'équipe, dirigée par les docteurs Abdulmujeeb Onawole et Johannes Zuegg du Centre de solutions contre les superbug de l'Institut de biologie moléculaire, a développé une méthodologie rigoureuse. Trois modèles d'IA ont été entraînés sur des ensembles de données de composés chimiques testés contre la bactérie Staphylococcus aureus. Le cadre d'évaluation a ensuite permis de vérifier si ces systèmes parvenaient à identifier correctement les structures antibiotiques connues et à interpréter les cliffs d'activité, ces situations où de minuscules modifications chimiques entraînent des changements drastiques dans l'efficacité d'un médicament. Les résultats, publiés dans le Journal of Cheminformatics, démontrent que le dispositif parvient à mesurer la capacité des algorithmes à fournir des explications chimiques fiables et vérifiables. Si les trois modèles se sont montrés performants pour reconnaître les molécules antibiotiques habituelles, leurs capacités d'explication ont considérablement varié. Cette validation marque une étape importante vers une intégration plus sûre de l'IA dans la recherche pharmaceutique. En garantissant que les chimistes médicaux puissent comprendre et vérifier les recommandations algorithmiques, cette approche accélère potentiellement la découverte de nouveaux traitements face à la crise des superbug, tout en préservant le contrôle et l'expertise humaine au cœur du processus scientifique.