Un anticorps est une protéine qui capture les virus et les bactéries. Lorsqu'un ennemi pénètre dans l'organisme, les cellules immunitaires testent différentes variantes d'anticorps, comme si elles essayaient différentes clés sur une serrure. Les modifications utiles sont conservées, les nuisibles sont écartées. En quelques semaines, on obtient ainsi un anticorps parfaitement adapté à sa cible.

Les modèles informatiques classiques ne voient pas cette histoire. Ils considèrent les anticorps comme des entités indépendantes, comme des cartes dans un jeu. Or, chaque anticorps est le descendant d'un précédent, et sa structure porte la trace des essais et erreurs. Le nouveau modèle CoSiNE lit cette généalogie. Il représente l'évolution des anticorps comme une chaîne de petits pas, où chaque pas est le remplacement d'une lettre dans le code génétique.

Le modèle ne se contente pas de reproduire le passé – il sait l'accélérer. Un mécanisme intégré, le « guide », oriente la recherche vers des anticorps qui se lient plus fortement à la cible. C'est comme si un sélectionneur, au lieu d'attendre des mutations aléatoires, plantait directement des semences aux propriétés voulues. C'est pourquoi CoSiNE surpasse même les modèles de langage les plus récents, qui prédisent les propriétés des protéines mais ne comprennent pas d'où elles viennent.