Des médias à la non-médiation sur les réseaux sociaux : un cas pratique dans le domaine pharmaceutique
Le classique criblage de molécules, quand bien même assisté par l’IA, présenté comme la révolution du « médicament entièrement conçu par l’IA », est un très bon exemple de narratif biaisé déformé sur les réseaux sociaux. Comment l’absence de médiation scientifique dans ces espaces nourrit-elle la mésinformation et les croyances ?
Documentaire ou publireportage ?
Notre étude de cas consiste en l’interprétation sur les réseaux sociaux d’une vidéo institutionnelle (2025) de la biotech Insilico Medicine publiée sur YouTube. Elle raconte l’histoire de la naissance de l’entreprise, dans un soi-disant « documentaire »fait maison qui s’apparente plutôt au biopic cinématographique. La vidéo semble vouloir adopter le modèle de l’histoire entrepreneuriale triomphale d’étudiants visionnaires, comme celle de Steve Jobs et son Apple ou Mark Zuckerberg et son Facebook. Les images vintage des étudiants à la faculté sont peu a peu remplacées par des images high tech voire futuristes de robots industriels et d’écrans où défilent des formules chimiques et des images tridimensionnelles de molécules, le tout dans une explosion colorée et une belle mise en scène ponctuées d’interviews des leaders. On suit aussi nos stars jusque dans les rue de Hong-Kong ou de Shangai,…
Mais quel blockbuster la biotech Insilico Medicine a-t-elle commercialisé ? À ce jour, aucun. Pas même le moindre médicament enregistré par une autorité sanitaire dans le monde.
Ici, on raconte une histoire en devenir dont on espère l’issue favorable et on fait preque comme si c’était fait. il faut dire qu’il y a beaucoup d’argent à la clé, en premier lieu un gros besoin d’investisseurs avec des levées de fond qui s’enchaînent pour un projet lancé et certes prometteur.
L’entreprise a développe une plateforme à grand renfort d’IA avec l’intention de booster la découverte de futurs médicaments. La vidéo met en avant la plateforme IA qui vante surtout l’IA elle-même, faisant que les fondements de l’outil restera une nébuleuse pour les novices, source de toutes les interprétations possibles.
La vidéo finit par vanter une molécule expérimentale en cours d’évaluation issue de sa plateforme, le rentosertib, visant à traiter la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI). La substance est en cours d’essai clinique très précoce. Ce n’est donc pas un médicament pour l’heure et nul ne sait si elle le deviendra un jour, au mieux dans plusieurs années.
Pour raconter la success story cependant, on met fortement en avant les résultats préliminaires (chez quelques dizaines de patients) et l’on fait comprendre, avec enthousiasme et renfort émotionnel que le produit expérimental fonctionne chez les patients. Cet aspect est problématique d’un point de vue éthique voire réglementaire, car la vidéo ne peut susciter que de l’admiration pour ce produit présenté comme tout simplement efficace, validant la fameuse plateforme IA, mais aussi la croyance d’un « médicament » livré prêt-à-l’emploi par l’IA.
Cette vidéo doit être prise pour ce qu’elle est : du marketing. Vendre ainsi l’entreprise et sa plateforme technologique, qui le mérite, est compréhensible et enthousiasmant. En revanche, vendre la molécule expérimentale comme efficace à ce stade de son développement précoce l’est beaucoup moins.
De l’interpréation biaisée de la science sur les réseaux sociaux
Ce qui nous intéresse aujourd’hui, c’est comment le grand public accueille ce genre de communication.
Nous avons la chance d’avoir aujourd’hui un exemple concret très parlant sur X (ex Twitter), particulièrement révélateur de ce que le manque de littératie scientifique associé à l’espace de non-médiation que sont les réseaux sociaux peuvent produire. Ici, il faut dire que l’on parle d’un domaine scientifique complexe qu’est le développement pharmaceutique. Les experts en la matière n’interviennent pas sur les réseaux sociaux, les médiateurs scientifiques ont déserté la place, aussi l’espace donne-t-il libre cours à l’interprétation sans contradiction, surtout quand on tombe dans le piège du story-telling présenté comme un documentaire. Les biais de confirmation et de sélection s’invitant, le narratif qui en ressort est fort intéressant.
Le mythe de la génération spontanée de médicaments par une IA
Examinons donc le long post d’interprétation de la vidéo de la biotech que nous avons identifié : pour résumer, on y annonce le « 1er médicament entièrement conçu par une IA ! », qui constitue une « bascule historique dans la médecine ». Le produit expérimental est appelé « médicament » et il soigne une maladie mortelle. Il n’aurait fallu que 30 mois pour le voir administré à l’homme, alors que « la procédure classique prend 10 à 15 ans », et en plus cela coûte très cher. On en conclut que « l’IA peut créer des molécules validées cliniquement chez l’humain » vite et pour moins cher, et que le « médicament » pourrait être commercialisé « vers 2030 » soit dans trois à quatre ans.
On l’a vu, il n’y a pas de médicament tant qu’il n’est pas reconnu comme tel sur la base d’un très gros dossier scientifique. Il faut dire que la vidéo est trompeuse, et on l’a dit. Mais ce que l’on voit ici aussi, c’est une incompréhension des phases de R&D des médicaments , leurs enjeux, leur temporalité. Et enfin, l y a cette fameuse plateforme IA qui a interprétée ici comme une IA quasi-autonome qui, toute seule, comme un grande, aurait conçu un médicament. Or cette plateforme utilise le processus habituel de sélection de molécules candidates à l’expérimentation reste basé comme il l’a toujours été sur nos connaissances socles dans différents domaines scientifiques.
De la molécule au médicament : un siècle de continuité
La découverte de médicaments, appelée dans le jargon « Drug discovery » repose depuis plus d’un siècle sur un schéma scientifique assez standardisé, hors bien sûr découvertes fortuites. Elle combine chimie médicinale, relations structure‑activité, pharmacologie entre autres, et criblage systématique.
Dès la première moitié du XXᵉ siècle, les chercheurs synthétisaient des composés chimiques et les testaient in vitro et in vivo chez l’animal. En cas d’effets positifs alors seulement, un essai clinique (administration à l’homme) était mené. Cette approche rigoureuse et séquentielle reste le fondement du développement pharmaceutique, même à l’ère de l’IA.
Les campagnes médiatiques récentes, notamment lors de la pandémie de Covid‑19, ont amplifié la croyance selon laquelle les médicaments sont souvent des découvertes fortuites à partir de produits naturels ou des repositionnement de molécules existantes, laissant dans l’ombre les techniques standardisées de Drug Discovery. L’hydroxychloroquine et l’ivermectine sont ainsi devenues des symboles médiatiques porteurs de de cette idée : présentées comme des solutions rapides en raison de propriétés découvertes par hasard ou par repositionnement, ces molécules ont été promues sans validation scientifique robuste, générant confusion et débats polarisés. Le post que nous avons pointé reproduit en quelque sorte la même dynamique : la génération spontanée de médicaments avant même l’essentiel du développement, les phases cliniques longues réalisées avec succès, jusqu’au bout. C’est un peu comme si l’IA était une génération high-tech du Professeur Raoult.
Cette méconnaissance historique et technique alimente les fantasmes sur la création des nouveaux médicaments. En réalité, le criblage ou « screening« , la sélection de molécules susceptibles d’être testées s’automatise de plus en plus au fil du temps. L’IA est certes un accélérateur comme dans tous domaines, mais ici pas un changement de paradigme. La plateforme créée par la biotech est constituée de modules de base sur les domaines scientifiques socles précités, l’IA générative favorisant leur interaction rapide et approfondie.
La plateforme permet de proposer et d’optimiser des molécules, mais ne crée pas un médicament. Celui-ci nécessite encore et toujours un développement clinique classique impliquant chimistes, biologistes, statisticiens, méthodologistes, cliniciens, éthiciens, pour de très longues études chez beaucoup de patients. Et c’est cela qui est long et cher… c’est là que sont essentiellement les « 10 à 15 ans » évoqué par le post X de l’ internaute qui interprète la vidéo maison d’Insilico Medicine.
La réalité est donc que le véritable apport de l’IA réside dans l’accélération de certaines étapes de génération de molécules dont on pense qu’elles pourraient avoir un potentiel thérapeutique. C’est ce que fait l’IA dans de nombreux domaines aujourd’hui : accélérer les processus.
Rentosertib : une molécule candidate au devenir incertain
Cette molécule développée par la plateforme générative d’Insilico Medicine cible une fibrose pulmonaire prgressive. Elle appartient à la classe des inhibiteurs sélectifs de kinases, une classe pharmacologique bien connue avec des médicaments d’ores et déjà commercialisés. La molécule a été validée sur des modèles cellulaires humains et animaux, montrant une inhibition de la transition FMT/EMT et une amélioration fonctionnelle des poumons chez des souris modèles de fibrose.
Les essais cliniques à ce stade incluent deux études de phase 1 visant à évaluer la sécurité et la tolérance, et une phase 2a évaluant l’efficacité préliminaire et la sécurité d’emploi. La phase 3, le gros morceau le plus long et le plus coûteux, décisif n’est pas lancé, ni même validé par les autorités sanitaires.
Parlons des délais et jalons du développement clinique. Atteindre la phase 2 comme ici pour le rentosertib peut susciter des espoirs incertains, rien de plus. Seuls 20 % des candidats au titre de médicament à ce stade franchiront le cap par la suite…. cela donne une idée de la raison pour laquelle il ne faut jamais parler de médicament en phase précoce, d’autant que pour le rentosertib, le signal d’efficacité est limité (un paramètre clinique parmi d’autres, sur une durée d’étude relativement courte puisqu’on qu’on l’évalue dans une maladie chronique et progressive).
Les recettes de la mésinformation en santé ne changent pas
Les réseaux sociaux, espaces de liberté d’expression mais aussi bulles cognitives d’auto-validation et de polarisation, sont également désertés, en matière de sciences médico-pharmaceutiques, par les experts en la matière capables de faire la différence entre l’information scientifique et le discours marketing. En l’absence de vulgarisateurs et de médiateurs, le vide est rempli facilement par les discours sensationnalistes qui interprètent et amplifient des narratifs vendeurs, au grand détriment de l’intégrité de l’information scientifique. Dans notre étude de cas, nous avons vu comment une narration techno‑progressiste méconnaissante d’une matière scientifique complexe, transforme l’IA en agent quasi-autonome capable de sauver des vies, sans contextualiser le rôle fondamental des chercheurs humains, les fondements de la R&D clinique, ni les risques et limites expérimentales. La progression de la molécule est construite comme une histoire héroïque et linéaire, où chaque étape est un succès spectaculaire. En science, fantasmes et mythes ont la vie facile, créant un terrain propice à la propagation de récits erronés ou trompeurs. Là aussi l’IA pourrait en être un facilitateur, voire un catalyseur à divers titres.
Illustration d’en-tête : Andrea pour Science infused
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