L'équipe Chem-Bio de l'AI Safety Institute (AISI) britannique a publié le 26 octobre 2026 les résultats de l'évaluation ReproBAIT, dont la conclusion est directe : en se fondant uniquement sur des articles publiés et des données d'entraînement, les agents de codage d'IA peuvent reproduire certaines fonctions d'outils d'IA biologique en quelques heures et pour quelques dizaines de dollars. Menée avec SecureBio, l'évaluation a testé trois outils d'IA biologique (BAIT) largement utilisés en biologie computationnelle, de la conception de protéines à la conception de molécules.
Comment l'évaluation a été menée
Chaque agent travaillait dans un bac à sable isolé, avec un seul GPU et sans accès à Internet, ne recevant qu'une description limitée de l'outil cible et de ses données d'entraînement, puis devait écrire du code et entraîner une réplique correspondant à la fonction de l'original. La notation était assurée par un évaluateur isolé séparément, sur des données jamais vues par les agents. Les quatre agents étaient Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Kimi K3 et Qwen3.8-2.4T, testés dans trois conditions : résumé seul, article complet, et code original comme référence.
Trois outils, trois résultats
Les outils les plus simples ont été les plus rapides à reproduire : en moins de quatre heures et pour moins de 20 dollars. Sur l'outil de conception de protéines ProteinMPNN, Claude Opus 5 a atteint 96,5 % des performances de l'original avec l'article complet. Le résultat pour l'outil de conception moléculaire à code fermé CMD1 est plus frappant : les quatre agents ont égalé ou dépassé l'original sur la validité des molécules, un seul indicateur. Mais l'AISI elle-même met en garde : cet indicateur était déjà proche de la saturation et ne peut être lu comme une reproduction complète. Sur l'outil le plus complexe, RFdiffusion3, aucun agent n'a réussi ; chaque tentative a coûté entre 102 et 301 dollars sans produire de réplique utilisable.
Retenir le code ne revient pas à publier en toute sécurité
Ce que l'évaluation remet vraiment en cause, c'est une hypothèse de protection longtemps admise en IA biologique : retenir le code et ne publier qu'une partie de la méthode suffirait à contenir une capacité à double usage. Les résultats ne montrent aucune différence stable entre la seule fourniture du résumé et celle de l'article complet. Un effet de mémorisation a aussi été vérifié : pour ProteinMPNN, des indices modérés suggèrent que les agents se sont en partie appuyés sur des contenus vus pendant l'entraînement. Le jugement de l'AISI est que contrôler l'accès aux données biologiques sous-jacentes pourrait être plus prometteur que le seul contrôle du code. Cela ne signifie pas que tous les outils d'IA biologique sont désormais exposés : l'évaluation n'a reproduit qu'une seule fonction de chaque outil, et une reproduction complète reste bien plus coûteuse et difficile.
