1,000 scientifiques participent à un jam session d'IA organisée par OpenAI en collaboration avec neuf laboratoires nationaux. C'est un événement inédit rassemblant des experts pour discuter et collaborer sur l'intelligence artificielle.
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Les grandes entreprises d'intelligence artificielle ont longtemps brandi la promesse d'une science révolutionnée pour justifier leurs investissements massifs. Cette promesse prend aujourd'hui une forme concrète : en octobre 2025, OpenAI a lancé une équipe dédiée à l'IA pour la science et vient d'annoncer GPT-Rosalind, premier d'une série de modèles scientifiques spécialisés. Anthropic a simultanément dévoilé plusieurs fonctionnalités Claude orientées vers les sciences biologiques. Google DeepMind, pionnier dans ce domaine, avait déjà décroché le Nobel de chimie 2024 avec AlphaFold, le système de prédiction de structures protéiques développé par Demis Hassabis et John Jumper. En février 2026, Google publiait son propre outil de co-scientifique IA. Sous le capot, ces systèmes combinent généralement plusieurs agents spécialisés : l'outil de Google mobilise un agent superviseur, un agent de génération et un agent de classement pour produire hypothèses et plans de recherche à partir d'un objectif fourni par un chercheur humain. Des chercheurs de Stanford ont de leur côté créé un "laboratoire virtuel" multi-agents capable de concevoir de nouveaux fragments d'anticorps se liant au SARS-CoV-2. L'enjeu dépasse la simple assistance : OpenAI a officiellement désigné la construction d'un chercheur autonome comme sa "North Star". En février, la société a connecté GPT-5 aux laboratoires biologiques automatisés de Ginkgo Bioworks, permettant au système de proposer des expériences et d'interpréter les résultats avec une intervention humaine minimale. Résultat : après un volume d'expériences massif, le système a mis au point un protocole réduisant de 40 % le coût de synthèse d'une protéine spécifique. Cette capacité à itérer à grande vitesse, sans les contraintes physiques ou cognitives d'une équipe humaine, représente un avantage compétitif considérable pour les laboratoires pharmaceutiques, biotechs et centres de recherche fondamentale. Mais une étude publiée dans Nature apporte une nuance importante : si les scientifiques individuels tirent avantage de l'IA dans leur carrière, la science dans son ensemble pourrait en pâtir. En effet, les modèles d'IA excellent dans l'analyse de bases de données existantes et de littérature établie, ce qui pousse les chercheurs qui les utilisent à se concentrer sur des domaines déjà bien documentés, au détriment de territoires moins balisés mais potentiellement décisifs. Le risque est une homogénéisation progressive des sujets de recherche, laissant en jachère des problèmes complexes moins compatibles avec les approches algorithmiques. Pour que l'IA amplifie réellement la science plutôt que de l'uniformiser, la communauté scientifique devra coordonner activement ses efforts pour préserver la diversité et l'originalité de la recherche à l'ère des agents autonomes.
UEGoogle DeepMind, basé à Londres, est pionnier mondial de l'IA scientifique avec AlphaFold et son outil de co-scientifique, ce qui positionne l'Europe comme acteur clé dans la course à l'automatisation de la recherche scientifique.
OpenAI présente FrontierScience, un banc d'essai évaluant la capacité des systèmes d'IA à raisonner dans les domaines de la physique, de la chimie et de la biologie pour mesurer les progrès vers la recherche scientifique réelle.
UEOpenAI's FrontierScience, un banc d'essai pour l'IA dans les domaines scientifiques, pourrait influencer les entreprises françaises et européennes comme Sanofi, BNP Paribas ou TotalEnergies en accélérant la recherche scientifique, tout en nécessitant une vigilance accrue pour la conformité avec l'AI Act et le RGPD en matière de protection des données et d'éthique des algorithmes.
Une étude publiée par Muckrack, plateforme spécialisée dans les relations presse, a analysé 15 millions de citations produites par les trois principaux chatbots d'intelligence artificielle, ChatGPT, Claude et Gemini. Résultat : une référence sur quatre renvoie à une source journalistique. Les publications spécialisées et les journalistes sectoriels sont les plus cités, tandis que les grands médias généralistes apparaissent moins fréquemment dans les réponses des modèles. Ce constat a des implications concrètes pour l'industrie des médias. Les publications de niche et les titres spécialisés, tech, santé, finance, droit, semblent tirer un bénéfice disproportionné de la montée en puissance des assistants IA, qui les utilisent comme sources de référence fiables. Pour les annonceurs et les équipes de relations presse, cela signifie que la visibilité dans les chatbots passe désormais par la presse spécialisée autant que par les grands portails d'information. Cette étude s'inscrit dans un débat plus large sur la relation entre les modèles de langage et le journalisme. Plusieurs grands groupes de presse, dont The New York Times, ont engagé des poursuites judiciaires contre OpenAI pour utilisation non autorisée de leurs contenus à des fins d'entraînement. D'autres éditeurs ont préféré signer des accords de licence avec les laboratoires d'IA. La question de savoir si cette exposition dans les réponses des chatbots constitue une forme de valeur compensatoire, ou au contraire un détournement de trafic, reste au coeur des négociations en cours entre médias et acteurs de l'IA générative.
UELes éditeurs de presse français et européens, déjà engagés sur les droits voisins, peuvent s'appuyer sur ces données pour renforcer leurs positions dans les négociations de licences avec les labs d'IA.
Une équipe de chercheurs issue du MIT, de l'UIUC, de CMU, USC, UVA et UC Berkeley a publié OSGym, un nouveau framework d'infrastructure conçu pour entraîner des agents IA capables d'utiliser un ordinateur comme le ferait un humain. Ces agents, appelés "computer use agents", observent une capture d'écran du bureau, décident d'une action (cliquer, taper du texte, ouvrir un fichier) et l'exécutent via clavier et souris. OSGym permet de gérer plus de 1 000 répliques d'environnements OS simultanément, pour un coût d'environ 0,23 dollar par réplique et par jour, contre environ 300 dollars par jour pour 128 répliques avec une approche naïve, soit une réduction de coût d'un facteur proche de 100. L'enjeu est considérable pour la recherche académique, qui ne dispose pas des budgets des grands laboratoires commerciaux. Entraîner un agent à naviguer dans un vrai système d'exploitation nécessite des centaines, voire des milliers d'environnements virtuels tournant en parallèle, chacun avec son propre disque bootable (environ 24 Go), son allocation CPU et RAM, et sa pile graphique. OSGym résout deux problèmes majeurs : le coût prohibitif de ces environnements, et leur instabilité (crashs, sessions qui expirent, applications gelées). En utilisant des conteneurs Docker plutôt que des machines virtuelles complètes, et en optimisant la densité de répliques par serveur, le système exploite un insight clé : au-delà d'un certain seuil, le goulot d'étranglement passe du CPU à la RAM, qui coûte dix à vingt fois moins cher. Chaque réplique dispose par ailleurs de son propre gestionnaire d'état, exposant une API inspirée d'OpenAI Gym (reset, step, shutdown), ce qui évite qu'une panne en cascade paralyse l'ensemble du système. Les agents de type "computer use" constituent l'une des frontières les plus actives de la recherche en IA. Des modèles commerciaux comme Claude Computer Use d'Anthropic ou Operator d'OpenAI ont montré que la direction est prometteuse, tandis que des projets académiques comme UI-TARS, Agent-S2 ou CogAgent repoussent les limites techniques. Mais l'accélération de ces travaux bute depuis longtemps sur un mur infrastucturel : générer suffisamment de données d'interaction réelles dans des environnements OS complets est trop coûteux pour la plupart des équipes universitaires. OSGym s'attaque directement à ce verrou en proposant une infrastructure open source et économiquement viable. Si le framework tient ses promesses à grande échelle, il pourrait démocratiser significativement la recherche sur les agents autonomes et accélérer le développement de systèmes capables d'exécuter des tâches complexes sur ordinateur sans intervention humaine.
UELes équipes de recherche académiques européennes pourraient bénéficier directement de cette infrastructure open source pour mener des travaux sur les agents autonomes sans les budgets des grands laboratoires commerciaux.
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