Lancée le 20 février dernier, la start-up Bioptimus a annoncé hier la sortie de H-optimus-0, le plus grand modèle de fondation d’IA open source dédié à la pathologie. Avec ses 1,1 milliard de paramètres, H-optimus-0 promet de transformer radicalement le domaine du diagnostic médical grâce à des performances de pointe, de l’identification des cellules cancéreuses à la détection d’anomalies génétiques dans la tumeur.

Incubée à Paris au sein de la licorne franco-américaine Owkin, Bioptimus a été cofondée par d’anciens chercheurs de Google DeepMind et des experts d’Owkin : Jean-Philippe Vert, Rodolphe Jenatton, Zelda Mariet, Felipe Llinares, David Cahané et Eric Durand. Leur ambition : repousser les frontières actuelles de la biologie en intégrant l’IA générative au centre de leurs recherches.

Impacts de H-optimus-0 sur la pathologie

La pathologie est la pierre angulaire du diagnostic des maladies, nécessitant un examen méticuleux des échantillons de tissus pour identifier les anomalies. Traditionnellement, ce processus repose fortement sur l’expertise et l’expérience des pathologistes. Cependant, la complexité et le volume croissants des cas nécessitent des outils avancés qui peuvent aider les pathologistes à établir des diagnostics plus rapides et plus précis.

H-optimus-0 a été entraîné sur un ensemble de données propriétaire de plusieurs centaines de millions d’images provenant de plus de 500 000 lames d’histopathologie issues de 4 000 cabinets cliniques. Cela permet au modèle d’avoir une capacité de généralisation exceptionnelle et de fournir des diagnostics pathologiques efficaces et précis.

Rodolphe Jenatton, CTO de Bioptimus, souligne :

“Lancés il y a moins de cinq mois, nous sommes ravis de présenter H-optimus-0, un modèle entièrement open source qui représente un bond en avant significatif dans le domaine de la pathologie. Nous nous engageons à faire progresser la recherche médicale et à améliorer les soins aux patients. En encourageant la collaboration et l’adoption de nouvelles pratiques, nous visons à accélérer les innovations en pathologie et au-delà, au profit des patients du monde entier.”

Caractéristiques principales de H-optimus-0

Évolutivité et performances inégalées : Avec ses 1,1 milliard de paramètres, H-optimus-0 est conçu pour offrir une analyse méticuleuse et précise des échantillons pathologiques, surpassant les modèles existants.

Ensemble de données d’entraînement complet : Le modèle a été exposé à une vaste gamme de cas pathologiques, améliorant sa capacité à identifier divers types de tissus et anomalies.

Diagnostics de pointe : H-optimus-0 établit de nouvelles normes en matière de diagnostic, étant capable de détecter efficacement les biomarqueurs et la présence de métastases dans plusieurs types de cancer.

En tant que modèle open source, H-optimus-0 peut être utilisé par les chercheurs pour accélérer le développement de nouveaux modèles de pathologie numérique. Il est possible d’accéder au modèle, ainsi qu’à sa documentation et aux résultats de la recherche via le référentiel GitHub de Bioptimus.

Futurs développements et objectifs

Bioptimus poursuit son objectif de développer un modèle de fondation qui connecte la biologie à ses différentes échelles, des molécules aux cellules, tissus et organismes entiers.

Jean-Philippe Vert, co-fondateur et PDG de Bioptimus, conclut :

“H-optimus-0 n’est que le début. Il s’agit du premier d’une longue série de modèles que nous créerons chez Bioptimus, tous plus avancés et complets les uns que les autres. Les futurs modèles seront non seulement entraînés sur un nombre encore plus important d’images pathologiques provenant d’Europe, d’Asie et d’Afrique, mais intégreront également d’autres modalités, telles que la génomique et la protéomique. Notre objectif ultime est de créer le premier modèle de fondation multi-échelle de la biologie, capable d’intégrer diverses données et échelles biologiques pour permettre des découvertes scientifiques et accélérer les innovations biomédicales.”

RunwayML, pionnier dans les outils de création multimédia alimentés par l’IA, a récemment annoncé la prochaine sortie de Gen-3 Alpha. Ce modèle de fondation, offrant des améliorations majeures en termes de fidélité, de cohérence et de mouvement par rapport à son prédécesseur, Gen-2, est présenté par la start-up comme le premier d’une série de modèles entraînés sur une nouvelle infrastructure conçue pour l’entraînement multimodal à grande échelle.

Gen-3 Alpha, dont le prédécesseur a été lancé en juin 2023, a été entraîné conjointement sur des vidéos et des images. Il alimentera, selon Runway, ses outils Text-to-Video, Image-to-Video et Text-to-Image, les modes de contrôle existants tels que Motion Brush, les commandes avancées de la caméra, le mode réalisateur ainsi que les outils à venir pour un contrôle plus précis de la structure, du style et du mouvement.

Une étape vers la construction de modèles généraux du monde

Gen-3 Alpha est, selon la start-up, une avancée vers ce qu’elle appelle un “General World Model”, un système d’IA qui construit une représentation interne d’un environnement et l’utilise pour simuler des événements futurs dans cet environnement. Un tel modèle sera capable de représenter et de simuler un large éventail de situations et d’interactions, comme celles rencontrées dans le monde réel.

Il devra non seulement capturer la dynamique du monde, mais aussi la dynamique de ses habitants, ce qui implique également de construire des modèles réalistes du comportement humain.

L’entraînement de Gen-3 Alpha est le fruit d’une collaboration entre une équipe interdisciplinaire de chercheurs, d’ingénieurs et d’artistes.

Gen-3 Alpha permet la génération de vidéos de 5 à 10 secondes basées sur des invites créatives complexes, comme celles-ci :

• Reflets subtils d’une femme sur la fenêtre d’un train roulant à grande vitesse dans une ville japonaise ;
• Travelling à l’épaule la nuit, suivant un ballon bleu sale flottant au-dessus du sol dans une vieille rue européenne abandonnée.

Il a été entraîné avec des légendes très descriptives et temporellement denses, ce qui lui permet de passer d’une scène à une autre de manière créative et fluide, tout en maintenant une narration cohérente par rapport à l’invite. Le modèle est également très bon dans la génération  de personnages humains photoréalistes, expressifs et dotés d’un large éventail d’actions, de gestes et d’émotions, offrant ainsi des opportunités pour la narration immersive.

Sécurité et intégrité du contenu généré renforcées

Runway a intégré des mesures de protection robustes dans Gen-3 Alpha. La start-up a amélioré son système de modération visuelle interne pour surveiller et filtrer le contenu généré, afin de s’assurer qu’il respecte les normes éthiques et ne contienne pas de matériel inapproprié ou offensant. Elle a également adopté les normes C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) qui attestent de l’origine et de l’authenticité d’un contenu.

Des modèles Gen-3 personnalisés

Runway dit avoir établi des partenariats avec des organisations de divertissement et de médias de premier plan pour créer des versions personnalisées de Gen-3 Alpha, qui permettent d’obtenir des personnages plus cohérents et plus contrôlés sur le plan stylistique, et ciblent des exigences artistiques et narratives spécifiques, entre autres fonctionnalités.

La start-up n’a toutefois pas précisé la date de sortie du modèle.