Google DeepMind démantèle l’équipe AlphaFold, récompensée par un prix Nobel, et change de doctrine

Ce qu’il faut retenir :

• La majorité des auteurs des articles fondateurs d’AlphaFold ont été réaffectés au cours de l’année écoulée.
• Près d’un quart d’entre eux ont quitté Google DeepMind, dont John Jumper, parti chez Anthropic.
• Le laboratoire réoriente ses moyens vers des systèmes scientifiques bâtis sur Gemini.

Google DeepMind a démantelé l’équipe à l’origine d’AlphaFold, son système d’IA récompensé par un prix Nobel pour la prédiction de la structure des protéines. La majorité des auteurs des articles fondateurs ont changé d’affectation au cours des douze derniers mois, d’après une analyse du Financial Times portant sur les mouvements de carrière récents et sur des sources internes.

Où sont partis les chercheurs d’AlphaFold ?

L’entreprise confirme des redéploiements internes vers des projets construits autour de Gemini, son grand modèle de langage, ainsi que vers la conception d’enzymes, la fusion nucléaire et la génomique. D’autres chercheurs ont rejoint Isomorphic Labs, la société de découverte de médicaments d’Alphabet.

Le chiffre le plus parlant concerne les départs secs : près d’un quart des auteurs salariés à temps plein de Google DeepMind sur les articles originaux d’AlphaFold ont quitté l’entreprise.

Un changement de doctrine chez DeepMind

Au cours des neuf dernières années, notre stratégie a consisté à nous concentrer sur les grands défis . . . un objectif concret autour duquel s’articule chaque projet.

Le laboratoire assume une bascule stratégique. “La stratégie a évolué”, résume Pushmeet Kohli, vice-président de la recherche chez Google DeepMind, qui a fondé et dirige l’équipe AI for Science. Pendant neuf ans, explique-t-il, l’organisation reposait sur de grands défis, chaque projet visant un objectif concret et unique.

Le modèle change de nature. Plutôt que d’organiser les chercheurs autour d’un problème scientifique isolé comme le repliement des protéines, le laboratoire construit désormais des systèmes adossés à Gemini, capables d’assister les scientifiques puis d’automatiser une partie du processus de recherche. Le tout en affrontant OpenAI et Anthropic sur le terrain des agents d’IA de pointe.

Le départ de John Jumper vers Anthropic

La trajectoire d’un homme résume le mouvement. Plus tôt cette année, John Jumper, vice-président et engineering fellow, avait rejoint avec son collègue Jonas Adler l’équipe interne Code Strike, constituée par Google pour améliorer ses capacités de génération de code face à Anthropic et OpenAI.

Le mois dernier, il a annoncé son départ pour Anthropic, où le suivent Jonas Adler et un troisième chercheur d’AlphaFold, Alexander Pritzel. Un salarié de DeepMind, qui a demandé à ne pas être nommé, décrit trois membres centraux de la maison et une surprise réelle en interne.

AlphaFold, du laboratoire au prix Nobel

DeepMind avait lancé le développement d’AlphaFold en 2018. Le système prédit la structure tridimensionnelle des protéines, c’est-à-dire la forme que prend une chaîne d’acides aminés une fois repliée, une donnée qui conditionne la fonction biologique de la molécule et le travail des concepteurs de médicaments.

L’avancée a valu à John Jumper et à Demis Hassabis, directeur général de DeepMind, le prix Nobel de chimie en 2024. Le projet incarnait la méthode maison : des équipes dédiées, mobilisées sur une percée scientifique de long terme.

L’entreprise revendique cet héritage et rappelle qu’AlphaFold a inspiré la création d’Isomorphic Labs, essaimée en 2021 pour commercialiser ces travaux. La société a depuis signé des partenariats avec des laboratoires pharmaceutiques dont Novartis et Eli Lilly.

Toute l’industrie bascule vers l’IA pour la science

Le mouvement dépasse Google. Les grands laboratoires ne considèrent plus les modèles de langage comme de simples agents conversationnels, mais comme des outils capables d’accélérer la recherche scientifique. Anthropic a ainsi lancé cette année Claude Science, une déclinaison de son assistant conçue pour la biologie et la découverte de médicaments.

La compétition pour un vivier réduit de chercheurs capables de construire des systèmes de pointe s’est intensifiée à mesure que cette bascule s’opérait. Mark Chen, responsable de la recherche chez OpenAI, expliquait plus tôt cette année au Financial Times que les chercheurs veulent travailler dans un laboratoire situé à la frontière technologique, plutôt que de subir la pression de répliquer un modèle déjà proche de l’état de l’art.

Et maintenant ?

Deux questions restent ouvertes. La première porte sur la maintenance et l’évolution d’AlphaFold, devenu un outil de référence pour la biologie mondiale, désormais privé de son équipe d’origine. La seconde concerne Isomorphic Labs, qui concentre la valorisation commerciale de ces travaux et devra prouver que la promesse tient sans ses architectes historiques. Le calendrier des prochains partenariats pharmaceutiques donnera un premier élément de réponse.