Utiliser un co-scientifique IA pour la recherche ?
Un système multi-agents peut accélérer la découverte scientifique
Notre veille nous a menés sur un excellent billet de Dave Anctil de la Faculté des arts et des sciences de l’Université de Montréal intitulé « La recherche assistée par l’IA ». Il y mentionne deux recherches publiées par les équipes de Google, dont « Towards an AI co-scientist », portant sur le modèle multimodal Gemini 2.0 utilisant un système multi-agents IA en partenariat avec des laboratoires de recherche biomédicaux. Cette recherche marque sans doute une nouvelle étape dans la collaboration entre l’IA co-scientifique et les chercheurs universitaires humains.
De quoi s’agit-il ?
Ces multi-agents IA fonctionnent sous la supervision d’un agent IA principal qui coordonne leurs tâches. Les différents agents IA spécialisés travaillent alors de concert pour imiter le processus de raisonnement scientifique.
Un système multi-agents pour accélérer la découverte scientifique
Le co-scientifique IA est un système multi-agents qui utilise l’IA Gemini 2.0 pour générer des hypothèses de recherche et des propositions expérimentales. C’est à l’équipe de recherche qu’il revient de fixer les buts à atteindre.
Contrairement aux outils traditionnels d’IA qui se contentent de synthétiser l’information existante, ce système est conçu pour générer des hypothèses de recherche novatrices et des propositions qui s’appuient sur des preuves antérieures et s’alignent sur les objectifs de recherche et les conseils fournis par les équipes de recherche.
Une approche « scientist-in-the-loop »
Le système co-scientifique a été explicitement conçu selon une approche collaborative « scientist-in-the-loop », où les chercheurs humains jouent un rôle central dans le processus de recherche.
Cette approche permet aux chercheurs d’interagir avec le système en langage naturel, de définir des objectifs de recherche, d’incorporer des contraintes, de fournir des commentaires et de suggérer de nouvelles directions d’exploration. Le système est ainsi conçu comme un assistant qui augmente les capacités des chercheurs plutôt que comme un remplacement.
En automatisant certaines étapes du processus de recherche et en générant rapidement des hypothèses plausibles, le co-scientifique pourrait considérablement accélérer le rythme des découvertes scientifiques. Selon les auteurs de l’étude, le système a pu produire une hypothèse vérifiée « en seulement deux jours, en s’appuyant sur des décennies de recherche et en ayant accès à l’ensemble de la littérature scientifique librement disponible sur ce sujet ».
“The co-scientist generated this hypothesis in just two days, it was building on decades of research and had access to all prior open access literature on this topic.” [p.27]
Les auteurs soulignent cependant la nécessité de cadres éthiques évolutifs, de politiques et de réglementations pour l’utilisation avancée de l’IA dans les entreprises scientifiques.
Pour conclure
Comme le concluent les auteurs, l’intégration de l’IA comme partenaire scientifique, ouvrant la voie à une collaboration homme-machine pour accélérer les découvertes scientifiques. Le co-scientifique IA n’est, selon eux, qu’un premier pas dans cette direction pour augmenter les capacités des scientifiques en créant ainsi une boucle de rétroaction qui améliore constamment la précision des résultats.
Bibliographie
- Gottweis, J., Weng, W. H., Daryin, A., Tu, T., Palepu, A., Sirkovic, P., … & Natarajan, V. (2025). Towards an AI co-scientist. arXiv preprint arXiv:2502.18864.
