Avant son introduction en bourse, Anthropic met en avant ses résultats scientifiques : Claude "découvre de manière autonome" des systèmes similaires à CRISPR, le secteur de l'édition génétique confronté à "l'anxiété du remplacement par l'IA"

Selon les informations de l’application Zhihui Finance, mercredi, les actions des sociétés américaines d’édition génétique ont baissé. Précédemment, Anthropic a annoncé que son modèle d’IA, Claude, avait « découvert de façon autonome » un nouveau système enzymatique similaire à l’outil d’édition génétique CRISPR.

Sur le front des actions, Prime Medicine (PRME.US) a chuté de 11,58% en une journée, Editas Medicine (EDIT.US) a baissé de 8%, Beam Therapeutics (BEAM.US) de plus de 6%, tandis que CRISPR Therapeutics (CRSP.US) et Intellia (NTLA.US) ont reculé respectivement d’environ 5,5% et 3%. Selon le contenu de l’annonce, Anthropic précise qu’« il n’a pas encore été déterminé la fonction exacte de ce système enzymatique » et qu’il n’a pas été prouvé qu’il possède la capacité d’édition génique programmable. Cependant, le marché a valorisé l’information sur la base d’une logique de « menace de substitut », dont la rationalité mérite une évaluation prudente.

Anthropic souligne que Claude a découvert ce système enzymatique après avoir examiné une grande base de données de séquences d’ADN ; la participation de ses scientifiques à ce travail s’est limitée à une consigne initiale et à des expériences en laboratoire. L’entreprise ajoute que la fonction précise de ce système n’est pas encore déterminée, mais que ce dernier présente des caractéristiques communes avec plusieurs « autres systèmes », tous programmables et capables d’exécuter des opérations de coupe, de copie et de collage de l’ADN.

Cette découverte est le premier résultat du laboratoire humide récemment lancé par l’entreprise dirigée par Dario Amodei, et constitue également une preuve précoce de la valeur de Claude dans le domaine scientifique. L’entreprise prévoit une introduction en bourse très attendue cette année.

Impact sectoriel : une révolution de l’efficacité plutôt qu’une révolution de substitution

Il est à noter que l’impact réel de la découverte d’Anthropic sur les sociétés existantes d’édition génique réside davantage dans la diversification des approches technologiques que dans leur remplacement direct. Actuellement, le paysage technologique de l’édition génique évolue du CRISPR/Cas9 vers une convergence de multiples outils d’édition — des technologies émergent continuellement comme l’édition de bases, l’édition primaire, l’édition épigénétique, etc., CRISPR Therapeutics, Beam, Intellia, et d’autres sociétés établissant chacune des avantages dans des segments spécialisés. La découverte du système ART n’ajoute qu’un potentiel candidat à cette lignée technologique et ne changera pas, à court terme, la configuration concurrentielle actuelle.

Ce que la direction des sociétés d’édition génique doit vraiment surveiller : la rapidité démontrée par l’IA dans la recherche biologique pourrait forcer l’industrie entière à accélérer les rythmes de R&D. Si un système d’IA peut scanner une base de données et proposer une découverte candidate en 21 heures, les sociétés qui reposent sur des méthodes expérimentales traditionnelles pour la découverte de cibles et la sélection d’outils subiront une pression croissante sur l’efficacité.

Effet de transmission sur la chaîne de valeur de la pharma-IA

D’un point de vue industriel, cet événement renforce le thème d’investissement « IA + biotechnologie ». Les fonds communs de placement investissent dans ce secteur ; ICBC Credit Suisse Asset Management estime que la découverte de médicaments par l’IA promet d’améliorer l’efficacité du développement de nouveaux médicaments et d’augmenter la découverte de nouvelles molécules, ce qui profite aux entreprises de réactifs, d’animaux de laboratoire, de CXO, etc. China Europe Fund note que les fournisseurs de grands modèles, une fois entrés dans la pharma-IA, manquent de données de R&D de base accumulées par les entreprises pharmaceutiques et doivent accumuler rapidement des données expérimentales, ce qui stimule la croissance rapide des commandes liées aux CXO.

Le mode opératoire du laboratoire humide d’Anthropic illustre parfaitement cette logique : le laboratoire humide valide la conception des « expériences à sec » en permettant à Claude de manipuler des cellules, des réactifs et du matériel expérimental, testant ainsi la capacité du modèle à diriger des robots lors d’expériences biologiques. Cela signifie que la construction de laboratoires en propre par les géants de l’IA ne remplacera pas les CRO, mais pourrait au contraire générer davantage de besoins d’externalisation.

Reconsidération sous l’angle de l’investissement

D’un point de vue investissement, la correction à court terme du segment de l’édition génétique doit être distinguée de la logique industrielle à moyen et long terme. La Banque Royale du Canada estime que d’ici cinq ans, la technologie IA pourrait permettre à l’industrie pharmaceutique américaine d’économiser environ 90 milliards de dollars de coûts et d’augmenter le bénéfice par action de 13 %. La création de valeur de l’IA pour l’industrie pharmaceutique est incrémentale, et non un jeu à somme nulle.

Cependant, les contraintes actuelles auxquelles la pharma-IA fait face doivent également être prises en compte. Citi résume la situation du secteur par « faster is proven, better is not » — l’efficacité opérationnelle est démontrée, mais la qualité d’un candidat médicament et son taux de réussite clinique ne sont pas garantis. Selon les rapports de Citi, la méthode traditionnelle nécessite de synthétiser et de tester environ 5 000 molécules sur 4 à 6 ans pour sélectionner un candidat préclinique ; la voie de l’IA pourrait réduire le nombre à 330 molécules testées en 17 mois, mais les essais cliniques de phase I à III requièrent encore 5 à 7 ans. L’IA réduit surtout le temps de recherche et d’itérations expérimentales, mais ne raccourcira pas les essais cliniques dans la même proportion.

Les investisseurs doivent porter attention à ce point : assimiler le récit de la découverte scientifique par l’IA à une amélioration mesurable du taux de réussite du développement de médicaments pourrait constituer un biais cognitif. La valeur de la découverte d’Anthropic ne réside pas dans la création d’un substitut à CRISPR, mais dans la démonstration d’un nouveau paradigme de découverte scientifique — il montre que des agents IA sont capables de reconnaître de manière autonome dans des quantités massives de données des schémas que l’humain pourrait négliger. La signification à long terme de ce paradigme est profonde, mais entre le paradigme et son aboutissement en produit, il reste de longues phases de validation et de développement.