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L'avènement de l'intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement de l'apprentissage profond (deep learning, DL), a profondément transformé la chimie et la biologie structurale, notamment dans les domaines de la prédiction et de la conception des protéines. Le prix Nobel de chimie , récompensant des avancées majeures dans la prédiction de structures protéiques, illustre l'impact rapide et révolutionnaire de l'IA dans ces disciplines. Ces progrès ouvrent également de nouvelles perspectives pour la découverte thérapeutique et les biotechnologies liées à la santé.



Toutefois, plusieurs limites des modèles actuels persistent. L'un des principaux défis du domaine du DL réside dans le coût quadratique du mécanisme d'attention par rapport à la taille des données d'entrée. Ce mécanisme est couramment utilisé dans presque tous les domaines d'application du DL, y compris les architectures AlphaFold2/3 et celles dédiées à la conceptio...