Des chercheurs du Rensselaer Polytechnic Institute ont démontré que les principaux outils d'intelligence artificielle dédiés à la prédiction de la structure des protéines génèrent régulièrement des modèles physiquement et chimiquement impossibles. Ces travaux, publiés dans les Actes de l'Académie nationale des sciences, révèlent des limites critiques dans l'application actuelle de l'intelligence artificielle à la recherche scientifique. Les algorithmes actuels, bien qu'utiles pour accélérer l'analyse moléculaire, ne respectent pas toujours les contraintes fondamentales de la chimie et de la physique. Sans validation humaine, ces prédictions risquent de fausser les expériences en laboratoire. Les auteurs soulignent que la supervision des experts demeure indispensable pour filtrer les erreurs structurelles et garantir la pertinence des résultats. Cette étude rappelle que l'intelligence artificielle constitue un puissant auxiliaire mais ne remplace pas le raisonnement scientifique fondé sur des lois physiques éprouvées. Pour assurer la fiabilité des découvertes en biologie et en chimie, les chercheurs doivent systématiquement coupler les sorties de l'intelligence artificielle avec des protocoles de vérification rigoureux et l'expertise humaine. Cette approche hybride reste la seule voie viable pour intégrer ces technologies dans un processus de recherche reproductible et sécurisé.