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Autrefois, les modèles génératifs pour la découverte de médicaments fonctionnaient comme un peintre qui dessine sans choisir sa toile. Ils apprenaient à partir de molécules existantes et produisaient simplement des molécules similaires, sans se soucier de la structure de l'espace des composés possibles. SpaceGFN change la donne : désormais, l'espace chimique est un jeu de construction où l'utilisateur définit les pièces et les règles d'assemblage.

À l'intérieur de ce jeu de construction, GFlowNet opère — une méthode qui sait sélectionner efficacement les variantes ayant les propriétés souhaitées, sans tout passer en revue. C'est comme un acheteur avisé dans un immense magasin qui se dirige directement vers les rayons qui l'intéressent, au lieu d'errer dans toutes les allées. En mode Editing, la même logique s'applique à l'amélioration de composés déjà connus : au lieu de modifications aléatoires, seules des réactions chimiques autorisées sont utilisées, préservant ainsi l'accessibilité synthétique.

Cette approche rend la découverte de médicaments plus réfléchie : au lieu d'une génération aveugle, on conçoit l'espace en fonction de l'objectif. C'est comme construire une ville avec un plan bien pensé plutôt que d'urbaniser un terrain vague de façon spontanée.