DeepRetro est un framework de rétrosynthèse open source innovant permettant de découvrir des voies de synthèse vers des produits naturels complexes. Dépassant les limites des méthodes existantes, il intègre des modèles de langage à grande échelle (LLM), des moteurs de rétrosynthèse conventionnels et des retours d'experts dans une boucle de conception itérative. Il allie la précision des méthodes basées sur des modèles à la flexibilité générative des LLM, permettant des tests de faisabilité chimique rigoureux et un raffinement récursif. Une interface utilisateur interactive explore et affine dynamiquement les voies de synthèse grâce à une validation algorithmique et des retours d'experts. Il excelle dans les tests de référence de rétrosynthèse standard et est particulièrement performant pour proposer de nouvelles voies de synthèse vers des produits naturels très complexes, auparavant difficiles à réaliser avec la planification automatisée. Des études de cas détaillées démontrent comment il peut être utilisé pour proposer de nouvelles voies de synthèse totale et favoriser la collaboration homme-machine en chimie organique. Au-delà de la rétrosynthèse, il présente un modèle pratique pour exploiter les LLM dans la découverte scientifique. Open source, il présente une description transparente de la conception du système, des algorithmes et de la boucle de rétroaction humaine, ce qui permet son application à un large éventail de disciplines scientifiques.
