Le MIT obtient jusqu’à 52,9 millions de dollars de l’ARPA-H pour concevoir des herbicides grâce à l’IA générative

Le MIT a annoncé le 10 novembre 2026 qu’il dirigera un projet financé à hauteur de jusqu’à 52,9 millions de dollars par l’ARPA-H, l’Agence américaine des projets de recherche avancée pour la santé, afin de concevoir des herbicides plus sûrs à l’aide de l’IA générative et de développer des systèmes biologiques capables de dégrader les produits chimiques agricoles.

Baptisé « Precision Learning for On-target Weed control » (PLOW), le projet relève du programme Systems for Tracking and Resilience in Efficient Agricultural-input Management (STREAM) de l’ARPA-H. Christopher Voigt, directeur du département de génie biologique du MIT, en est le chercheur principal, et le MIT l’organisme bénéficiaire principal de la subvention. L’ARPA-H indique que la date de début de la subvention est le 18 septembre 2026.

Pourquoi la lutte contre les mauvaises herbes nécessite de nouvelles molécules

Le projet s’attaque à une difficulté de l’agriculture américaine. Plus d’un milliard de livres d’herbicides sont utilisés chaque année pour éviter des pertes de récoltes importantes et permettre des pratiques régénératrices qui protègent les sols, mais leur utilisation répétée a permis à certaines mauvaises herbes d’acquérir des mutations de résistance. Le glyphosate illustre bien le problème : il tue les mauvaises herbes en bloquant l’EPSP synthase, une enzyme dont les plantes ont besoin pour produire plusieurs acides aminés essentiels, et la résistance rend ce mécanisme moins efficace.

Les préoccupations sanitaires imposent une autre contrainte de conception. L’exposition aux herbicides pourrait contribuer à accroître les risques de cancer, de troubles métaboliques et endocriniens, ainsi que d’autres effets indésirables, indique l’annonce du MIT. Les travailleurs agricoles peuvent y être exposés en raison de l’utilisation fréquente d’herbicides, tandis que de nombreux habitants des États-Unis en ingèrent de petites quantités par l’alimentation et l’eau potable. La recherche tient donc compte des effets nocifs sur les humains et les écosystèmes parmi les critères de sélection des candidats, au même titre que leur capacité à éliminer les mauvaises herbes.

La sécurité de l’approvisionnement constitue un autre objectif. Les solutions de remplacement visent à réduire la dépendance des États-Unis à l’égard du phosphore importé, un ingrédient essentiel du glyphosate. Voigt a déclaré que la combinaison de la résistance des mauvaises herbes et de chaînes d’approvisionnement en précurseurs peu sûres pourrait priver le pays de produits agrochimiques « absolument essentiels pour obtenir les rendements agricoles élevés et les prix abordables que connaissent aujourd’hui les États-Unis ».

L’IA générative associée au criblage expérimental

Le premier groupe de recherche de PLOW élaborera des modèles capables de proposer soit des composés chimiques, soit de petites molécules d’ARN interférent (siRNA) destinées à perturber les enzymes végétales ciblées par le glyphosate et d’autres herbicides. Connor Coley et Regina Barzilay, du MIT, ainsi qu’Alexander Tropsha, de l’Université de Caroline du Nord, dirigeront ces travaux. Leurs modèles doivent optimiser les candidats afin qu’ils soient peu coûteux à synthétiser, présentent un faible risque d’induire une résistance et un faible risque de nuire aux humains ou de causer des dommages écologiques, tout en restant efficaces.

L’équipe s’attend à ce que les modèles génèrent des milliards de candidats potentiels. À cette échelle, l’étape suivante est essentielle : Angela Koehler, du MIT, et Jaime Cheah, du Broad Institute, dirigeront un criblage à haut débit afin de déterminer quelles molécules atteignent leurs cibles. Les données issues du criblage seront ensuite transmises au groupe de calcul pour améliorer ses modèles, créant ainsi une boucle itérative de conception et d’essais, plutôt que de considérer les résultats de l’IA comme des herbicides prêts à l’emploi.

Une fois les groupes de candidats réduits, un troisième groupe évaluera chaque molécule dans différentes conditions agricoles, au cours d’études en serre. Il sera dirigé par Neal Stewart et Scott Lenaghan, de l’Université du Tennessee à Knoxville, Patrick Tranel, de l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign, Tim Willson, de l’UNC, ainsi qu’Andee Wallace, fondateur et directeur général de Robigo. Les premiers essais en serre des candidats initiaux fondés sur l’interférence par l’ARN (RNAi) devraient être achevés d’ici la fin de la première année du programme.

La découverte associée à la dégradation des produits chimiques

Le projet s’intéresse également aux produits chimiques déjà utilisés. Les chercheurs de PLOW prévoient de mettre au point des systèmes microbiens vivants dans lesquels des bactéries et des champignons modifiés convertiront les produits agrochimiques et les ingrédients des formulations en biomasse avant que ces substances n’atteignent les aliments, les sols ou les cours d’eau. Cette approche vise à offrir un moyen évolutif de réduire l’exposition environnementale et humaine.

Ensemble, les travaux de découverte et de dégradation de PLOW correspondent à deux des quatre domaines techniques du plan du programme STREAM : la découverte de la prochaine génération d’herbicides assistée par l’IA, et l’élimination ou la dégradation des produits chimiques agricoles. Les deux autres domaines portent sur la lutte ciblée contre les mauvaises herbes et les méthodes non chimiques, notamment l’ablation au laser et les désherbeurs autonomes miniatures, ainsi que sur l’amélioration du suivi des herbicides et des produits chimiques associés. Le ministère américain de la Santé et des Services sociaux a lancé STREAM le 17 août 2026, en le présentant comme une initiative visant à protéger les travailleurs agricoles, les consommateurs et l’environnement tout en maintenant les rendements des cultures.

La subvention met à l’épreuve la valeur de l’IA générative dans le cadre d’expériences exigeantes : une vaste bibliothèque de candidats n’est utile que si le criblage et les études en serre permettent de repérer des molécules efficaces dans les conditions agricoles, qui respectent aussi les contraintes de coût, de résistance et de sécurité. Les travaux de dégradation de PLOW s’attaquent à l’autre volet du problème en visant à réduire l’exposition aux produits agrochimiques existants pendant la mise au point de nouvelles solutions de remplacement.