Des chercheurs ajoutent des a priori chimiques à l’IA de rétrosynthèse

De récents travaux sur la rétrosynthèse proposent de rendre les prédictions de réactions par IA plus solidement ancrées dans la chimie. Un article présente C3LM, entraîné sur environ 45,6 millions de réactions vérifiées avec un prompting Top-K, des récompenses fondées sur ChemCensor et des récompenses axées sur la nouveauté, et fait état de performances de pointe sur le benchmark OOD URSA-expert-2026. Un autre article publié sur arXiv présente RetroMPA, un module post-hoc indépendant du modèle qui utilise des embeddings sensibles aux propriétés moléculaires pour améliorer les sorties de modèles de rétrosynthèse existants, avec un gain moyen de 5,50 % en précision top-1 sur huit modèles avec USPTO-50K.