GPT-5 Pro a aidé l’immunologiste Derya Unutmaz à débloquer une expérience sur les cellules T que son laboratoire ne comprenait plus depuis 2022. Le modèle a pointé un mécanisme biologique précis, juste assez en dehors de son champ d’expertise pour que personne dans son équipe ne l’ait vu. L’histoire est racontée par OpenAI dans un article publié le 23 juin 2026.
Derya Unutmaz est professeur au Jackson Laboratory et à l’University of Connecticut. Aujourd’hui, il dit ne plus pouvoir imaginer faire de la science sans IA : « Ce serait comme me retirer mes deux mains, ou la moitié de mon cerveau. »
L’énigme du glucose qui bloquait son labo depuis 2022
La question de départ est simple en apparence : comment le glucose influence-t-il la façon dont les cellules T se développent et se spécialisent ? Ces cellules immunitaires aident le corps à combattre les virus, à tuer les cellules cancéreuses et à répondre à certaines bactéries et parasites. Selon le degré de spécialisation qu’elles adoptent, elles peuvent jouer un rôle dans le cancer, les maladies auto-immunes ou les infections.
En 2022, l’équipe d’Unutmaz expose des cellules T en début de développement à deux conditions : un environnement pauvre en glucose, ou un environnement contenant une molécule proche du glucose appelée déoxyglucose. Cette dernière perturbe la capacité de la cellule à utiliser le glucose. Les chercheurs s’attendaient à des résultats similaires dans les deux cas, puisque l’énergie disponible était limitée des deux côtés.
Ce n’est pas ce qui s’est passé. Les cellules T exposées au déoxyglucose ont massivement produit des cellules impliquées dans la réponse inflammatoire. Celles en faible concentration de glucose, beaucoup moins. La différence ne pouvait pas s’expliquer par un simple manque d’énergie. Faute d’explication, l’équipe a remisé l’expérience et est passée à autre chose.
Quand GPT-5 Pro prédit le résultat d’une expérience non publiée
Fin 2025, à la sortie de GPT-5 Pro, Unutmaz ressort les données et demande au modèle de les analyser. GPT-5 Pro suggère que le déoxyglucose perturbe la construction d’une protéine, l’IL-2. Or cette protéine peut empêcher une cellule T de devenir une cellule inflammatoire de type Th17. En clair : le déoxyglucose levait une barrière vers la spécialisation Th17, ce qui explique pourquoi les cellules en faible glucose ne devenaient pas Th17 dans les mêmes proportions.
« GPT-5 a sorti cette intuition vraiment remarquable qui, rétrospectivement, est parfaitement logique », résume Unutmaz. Le sujet était juste assez éloigné de sa spécialité pour qu’il ne fasse pas le lien lui-même.
Il a ensuite voulu tester la capacité du modèle à prédire. Il part d’une expérience déjà menée sur des cellules T appelées CD8+, qui ciblent un type de lymphome et montraient une capacité accrue à tuer les cellules cancéreuses. Quand il demande à GPT-5 Pro de simuler cette même expérience, le modèle prédit correctement ce gain. Détail clé : Unutmaz n’avait pas encore publié ces résultats, donc le modèle ne pouvait pas les avoir trouvés en ligne. « C’est le moment où j’ai senti que ces modèles comprennent désormais, vraiment », dit-il.
Ce que ça change pour la recherche scientifique
Unutmaz décrit aujourd’hui ces modèles comme des collaborateurs. Ils traitent les centaines d’articles académiques publiés chaque semaine, aident à affiner les hypothèses et à repérer les expériences qui valent la peine d’être répétées en labo. Selon lui, cela peut faire gagner des semaines, des mois, parfois des années de travail.
L’expertise humaine reste centrale. L’IA peut générer une intuition, mais quelqu’un doit en évaluer la portée et la plausibilité : sans le niveau d’Unutmaz, personne n’aurait su si l’indice sur l’IL-2 était important. OpenAI rappelle d’ailleurs que ces capacités, accélératrices en biologie et en médecine, pourraient aussi abaisser les barrières pour des usages malveillants, et renvoie à son Preparedness Framework. Plus récemment, Unutmaz a utilisé Codex et GPT-5.2 Deep Research pour compiler des jeux de données de mutations cancéreuses et rédiger une ébauche de manuel centré sur les cellules T.
FAQ
Quelle énigme GPT-5 Pro a-t-il aidé à résoudre ?
Pourquoi des cellules T exposées au déoxyglucose produisaient beaucoup plus de cellules inflammatoires que celles en faible glucose. Le modèle a pointé une perturbation de la protéine IL-2, qui levait une barrière vers la spécialisation Th17. L’expérience était bloquée depuis 2022.
Qui est Derya Unutmaz ?
Un immunologiste, professeur au Jackson Laboratory et à l’University of Connecticut. Son moment déclic avec l’IA remonte à fin 2025, avec GPT-5 Pro.
GPT-5 Pro peut-il prédire un résultat d’expérience ?
Dans ce cas précis, oui. Le modèle a correctement prédit la capacité accrue de cellules CD8+ à tuer des cellules de lymphome, sur une expérience qu’Unutmaz n’avait pas encore publiée.
