L’intelligence artificielle (IA) continue de bouleverser en profondeur le paysage scientifique, tant sur les méthodes que sur les résultats, comme l’a souligné le journal Nature dans son édition du 19 mai. Ce numéro met en avant deux études distinctes illustrant la capacité de l’IA à identifier de nouvelles molécules prometteuses pour des traitements. Les auteurs principaux de ces travaux, issus d’entreprises privées, avaient déjà communiqué sur leurs découvertes près d’un an auparavant, sans attendre l’examen critique et la validation par des pairs au sein d’une revue scientifique (peer review en anglais).
« Ces publications simultanées dans “Nature” témoignent du potentiel des approches adoptées. Il y a encore peu de temps, il était difficile de convaincre », se félicite Louis-Félix Nothias, chercheur CNRS à l’université Côte d’Azur, spécialiste d’une des techniques concernées, celle des multiagents alimentés par l’intelligence artificielle.
Depuis la mise en avant des chatbots comme ChatGPT en novembre 2022, l’idée des agents conversationnels s’est démocratisée, mais contrairement à ces derniers, les nouveaux agents développés par les entreprises du secteur sont capables d’agir. Ils peuvent naviguer sur Internet, gérer des courriels, effectuer des opérations, ou encore modifier des fichiers sur les ordinateurs…
Dans le monde scientifique, ces agents sont capables de parcourir la littérature spécialisée, d’écrire du code, d’interpréter des résultats, de formuler des hypothèses et de les tester. D’autres agents sont dédiés à la coordination de l’ensemble de ces tâches, ou encore à l’évaluation du travail réalisé par leurs « collègues » numériques.
« Automatiser la découverte »
Dans Nature, Google DeepMind et FutureHouse présentent chacun une architecture multiagents baptisée respectivement Co-Scientist et Robin. Google met en avant l’ambition d’« accélérer les avancées scientifiques », tandis que FutureHouse parle d’« automatiser la découverte ».
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