Dans le cadre de leurs enseignements, les étudiantes et étudiants ont mis en pratique leurs compétences DevOps en containérisant des modèles d’IA de pointe dédiés à l’analyse des protéines. Parmi les outils abordés dans le cours OCC (Operating Systems, Code and Computation) figuraient notamment Placer, dédié à la prédiction de la flexibilité conformationnelle des protéines, et ProstT5, un modèle de langage protéique capable d’établir des correspondances entre séquences et structures.
Ces outils, souvent complexes à installer et à configurer, ont été intégrés dans des conteneurs Docker afin de garantir leur portabilité et leur facilité d’utilisation.
En bioinformatique et en biologie computationnelle, la reproductibilité des résultats est un enjeu central. Des différences d’environnement logiciel ou de dépendances peuvent suffire à compromettre une analyse. En maîtrisant la containérisation, les étudiantes et étudiants apprennent à standardiser l’exécution de modèles complexes et à assurer que les résultats obtenus puissent être reproduits, partagés et validés dans différents contextes de recherche.
Ce travail illustre parfaitement la manière dont le DevOps permet de faire le lien entre recherche académique et déploiement réel. En rendant des outils d’analyse protéique plus accessibles et plus facilement déployables, les étudiantes et étudiants contribuent à rapprocher l’IA des besoins concrets des laboratoires et des équipes de recherche, en Suisse comme à l’international.
À travers ce type de projet, l’orientation Digital Life Sciences affirme son positionnement à l’intersection de l’IA, des sciences du vivant et de l’ingénierie logicielle. Les étudiantes et étudiants développent ainsi des compétences transversales très recherchées, leur permettant de comprendre à la fois les enjeux scientifiques, les modèles algorithmiques et les contraintes techniques liées au déploiement de solutions numériques avancées. Retrouvez le plan d’étude de l’orientation ici.