L'IA co-chercheuse de Google DeepMind planifie désormais des expériences, pilote du matériel de labo et rédige des articles scientifiques
Google DeepMind a fait évoluer son système Co-Scientist, jusque-là limité à la génération d'hypothèses, en un véritable collaborateur de laboratoire intégré au processus de recherche. Fondé sur les modèles Gemini et structuré en architecture multi-agents, l'outil est désormais capable de planifier des expériences, de piloter des équipements de laboratoire et de rédiger lui-même des articles scientifiques. DeepMind indique avoir validé cette approche dans trois disciplines, dont la synthèse de nouveaux matériaux et le développement autonome d'une architecture d'intelligence artificielle destinée à des usages médicaux, avec des résultats confirmés expérimentalement.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de The Decoder. Lire l'article original →
Ce changement dépasse la simple amélioration technique : l'intelligence artificielle ne se contente plus de proposer des pistes de recherche, elle intervient désormais dans l'exécution des travaux, de la conception du protocole jusqu'à la manipulation des instruments. Pour la pharmacie, la science des matériaux ou la biotechnologie, un tel système pourrait raccourcir le délai entre une hypothèse et sa validation expérimentale, un goulot d'étranglement classique de la recherche. Il illustre la volonté des grands laboratoires d'IA de sortir leurs modèles du seul cadre numérique pour les confronter au monde physique.
Co-Scientist avait été dévoilé plus tôt par Google DeepMind comme un assistant fondé sur Gemini, conçu pour aider les chercheurs à formuler des hypothèses via un processus multi-agents de génération, de débat et d'évolution des idées, en collaboration avec des institutions académiques. L'extension du système à l'exécution expérimentale et à la rédaction scientifique relance les questions de supervision humaine et de reproductibilité face à une autonomie croissante de la machine dans le processus de recherche.
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