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DarkNPS, le programme d’Intelligence Artificielle qui identifie les molécules des drogues de synthèse

Les nouveaux produits de synthèse (NPS) sont des substances psychoactives qui tentent de reproduire les effets de produits illicites existants tels que l’ecstasy/MDMA, les amphétamines, la cocaïne, le cannabis, le LSD… Mais la plupart sont beaucoup plus puissants, plus dangereux et plus addictifs que les drogues qu’ils imitent. Ils sont impossibles à détecter et donc un véritable casse-tête pour les forces de l’ordre. Pour aider les autorités à lutter contre ces nouveaux produits, des chercheurs de l’Université de Vancouver en Colombie-Britannique (UBC) ainsi que d’autres universités ont conçu un programme baptisé DarkNPS pour identifier leur structure moléculaire et prédire quels seront les prochains sur le marché.

Les NPS sont des substances qui ont les mêmes effets que les drogues “classiques”, leur structure moléculaire est proche, mais suffisamment différente pour contourner la législation sur les stupéfiants. En cas d’interdiction, il est très facile de les modifier et les représenter sur le marché. On en dénombre plusieurs milliers aux propriétés différentes très faciles à se procurer sur internet.

Selon Laurent Rika, psychiatre et addictologue à l’hôpital de Villejuif :

“Toutes les drogues connues ont plusieurs équivalents NPS”

Amine Benyamina, l’un des ses collaborateurs explique :

“Nous avons vu ces produits de synthèse arriver en deux vagues . Au début des années 2000, ils restaient confinés aux milieux dits “alternatifs” (rave parties, festivals…). Puis, ils sont réapparus autour de 2010. Plus nombreux et plus facilement accessibles sur le Net, ils ont touché de nouveaux publics, des lycéens et de jeunes adultes.”

Le programme DarkNPS, le bon outil d’IA

Le Dr Michael Skinnider a terminé la recherche en tant qu’étudiant au doctorat à l’UBC et a déclaré :

“Il existe actuellement tout un monde de “matière noire” chimique juste au-delà de nos doigts Je pense qu’il y a une énorme opportunité pour les bons outils d’IA de faire la lumière sur ce monde chimique inconnu”

La diversité chimique des NPS, leur disparition rapide du marché freinent leur identification. Les chercheurs de UBC à Vancouver et leurs collègues ont conçu DarkNPS, une méthode d’apprentissage en profondeur qui élucide automatiquement les structures de drogues de synthèse non identifiées en utilisant uniquement des données de spectrométrie de masse.

À l’aide de données collectées dans le monde entier sur les drogues illicites, les chercheurs ont entraîné l’ordinateur à imaginer de futures drogues qui correspondraient aux paramètres, 89 millions de conceptions chimiques différentes ont été trouvées.

Ensuite, ils ont comparé 196 drogues de synthèse nouvellement créées, qui n’existaient pas lorsqu’ils ont initié le programme, avec celles qu’il avait trouvées.

Le Dr. David Wishart, l’auteur principal du document de recherche, explique :

“Le fait que nous puissions prédire quelles drogues de synthèse sont susceptibles d’émerger sur le marché avant qu’elles n’apparaissent réellement est un peu comme le film de science-fiction de 2002, Minority Report, où la connaissance préalable des activités criminelles sur le point d’avoir lieu a permis de réduire considérablement crime dans un monde futur”

Puisque DarkNPS peut prédire quels produits chimiques sont susceptibles d’apparaître dans un avenir proche, les organismes juridiques et les responsables de la santé publique peuvent anticiper les NPS et les identifier en quelques jours. Cette technologie pourrait s’avérer très dangereuse en raison de la sensibilité des données mais elle peut aussi s’avérer utile dans d’autres recherches sur les structures moléculaires.


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Marie-Claude Benoit

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