Google DeepMind dévoile Co-scientist, un système d’intelligence artificielle conçu pour épauler les chercheurs dans la génération d’hypothèses et l’élaboration de plans de recherche. Basé sur le modèle Gemini 2.0, cet assistant scientifique virtuel ambitionne de révolutionner la méthode scientifique en automatisant certaines étapes clés du raisonnement et de la validation des hypothèses. Son but : accélérer la cadence des découvertes en allégeant la charge cognitive des scientifiques.
Un assistant scientifique basé sur le raisonnement par agents
Contrairement aux outils d’intelligence artificielle classiques, qui se contentent de synthétiser de la documentation existante, Co-scientist va plus loin. Il génère, évalue et améliore lui-même des hypothèses scientifiques grâce à un système multi-agent conçu pour imiter le raisonnement humain.
Son architecture repose sur plusieurs agents spécialisés :
- Un agent de génération qui formule des hypothèses à partir des recherches existantes
- Un agent d’évaluation qui teste leur pertinence en fonction des données connues
- Un agent de classification qui priorise les hypothèses les plus prometteuses
- Un agent d’évolution qui affine les résultats pour améliorer leur qualité au fil du temps
Cette approche itérative permet au système d’auto-corriger ses erreurs et de remettre en question ses propres hypothèses pour optimiser son raisonnement, à l’image des démarches scientifiques traditionnelles.
Les chercheurs peuvent interagir avec Co-scientist en soumettant leurs propres idées, en affinant ses suggestions ou en demandant une revue approfondie d’un sujet spécifique. L’IA utilise également des outils externes comme le web-search et des modèles d’apprentissage spécialisés pour enrichir ses analyses et garantir la pertinence des propositions formulées.
Premières validations : une IA qui s’améliore avec le temps
L’un des atouts majeurs de Co-scientist réside dans sa capacité à s’auto-améliorer grâce à un système de notation basé sur une métrique Elo, inspirée des classements d’échecs. Plus une hypothèse est testée et validée par des experts, plus son score Elo progresse, permettant ainsi de filtrer et de prioriser les découvertes les plus prometteuses.
Les premiers tests menés sur des problématiques biomédicales montrent déjà des résultats encourageants :
- Redécouverte de traitements pour la leucémie myéloïde aiguë : L’IA a identifié de nouveaux usages pour des médicaments existants, confirmés en laboratoire.
- Cibles thérapeutiques pour la fibrose hépatique : Co-scientist a proposé des molécules prometteuses, actuellement étudiées par des chercheurs de Stanford.
- Mécanismes de la résistance aux antibiotiques : L’IA a indépendamment formulé des hypothèses déjà confirmées par des études expérimentales, validant ainsi sa capacité à raisonner scientifiquement.
Autre constat frappant : plus Co-scientist dispose de temps de calcul, plus ses hypothèses gagnent en pertinence et en originalité. Une avancée qui ouvre la porte à une collaboration homme-machine plus efficace, où l’IA agit comme un catalyseur d’innovation plutôt qu’un simple outil d’analyse.
Si Co-scientist est encore en phase de test, Google DeepMind entend bien en faire un outil incontournable pour la communauté scientifique. Un programme d’accès réservé aux chercheurs vient d’être lancé, permettant aux laboratoires d’expérimenter l’outil et de contribuer à son affinement progressif.
Si cette IA tient ses promesses, elle pourrait marquer un tournant dans l’histoire de la recherche. Une évolution qui pose aussi des questions : jusqu’où déléguer le raisonnement scientifique à une machine ? Quelle place pour l’intuition humaine face à l’optimisation algorithmique ?
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Source : research.google
