Les 10 plus grandes avancées de l’IA agentique dans la science et la recherche

Les percées scientifiques et technologiques transforment constamment notre monde, et l’IA agentique en fait partie. L’IA agentique désigne des systèmes capables d’observer, de raisonner, d’agir et d’apprendre de manière autonome. Ces outils ont ouvert la voie à d’innombrables innovations dans de nombreux secteurs, mais c’est dans le domaine des sciences que leurs applications sont parmi les plus percutantes.

Les domaines scientifiques et de la recherche sont particulièrement bien placés pour tirer profit des agents autonomes. De l’accélération de la découverte de médicaments au déchiffrage du génome humain, en passant par les innovations en science des matériaux, l’IA agentique appliquée à la recherche produit un impact concret dans le monde réel. Ces découvertes apportent des bénéfices incroyables à l’humanité dans son ensemble. Voici un aperçu des plus grandes avancées actuelles de l’IA agentique.

#1: Accélérer la découverte de médicaments

Grâce aux outils d’IA, les entreprises pharmaceutiques peuvent désormais découvrir et développer de nouveaux médicaments plus rapidement et à moindre coût, selon Forbes et d’autres sources. Les outils d’IA agentique peuvent identifier et simuler les réactions entre composés, évaluant la puissance et l’efficacité de nouveaux médicaments bien plus rapidement que les chercheurs humains. Étant donné que seulement 10 % des nouvelles thérapies réussissent les essais cliniques, toute solution rendant ce processus plus efficace représente une avancée majeure pour l’humanité.

Exemple : L’entreprise pharmaceutique Insilico Medicine est à la pointe de la découverte autonome de candidats-médicaments. Alors que le cycle de découverte traditionnel prend entre 2,5 et 4 ans, l’utilisation de l’IA par Insilico a permis de réduire ce délai à seulement 12 à 18 mois.

#2: Automatiser les tests d’hypothèses

L’IA agentique transforme de nombreux secteurs, mais ses conséquences sont sans doute les plus spectaculaires dans les sciences et la recherche. Les systèmes d’IA agentique peuvent désormais concevoir et tester des hypothèses sans intervention humaine. Cela accélère la vitesse des découvertes et permet de tirer plus rapidement des enseignements d’expériences cruciales dans des domaines tels que la santé ou le génome humain.

Exemple : On observe une montée en puissance des laboratoires autonomes comme RoboRXN d’IBM ou la scientifique automatisée MAIA développée au MIT. L’agent d’IA du MIT peut répondre aux questions des chercheurs humains, exécuter des expériences, affiner les analyses et fournir des conclusions complètes.

#3: Décrypter plus rapidement le génome humain

Le séquençage du génome humain est depuis longtemps une priorité des scientifiques, et grâce à l’IA agentique, ce processus devient plus rapide et plus précis. Les agents autonomes sont aujourd’hui utilisés pour le séquençage génétique et l’analyse des données.

Une meilleure compréhension du génome humain via l’IA dans les recherches ouvre la voie à des percées médicales, à la médecine personnalisée, à une meilleure connaissance de la biologie et de l’évolution, ainsi qu’à la détection précoce et à la prévention des maladies — sans oublier des options de traitement mieux ciblées.

Exemple : DeepMind a résolu un problème majeur en génétique grâce à son algorithme de prédiction du repliement des protéines, AlphaFold. Celui-ci utilise les outils d’IA pour prédire la structure 3D d’une protéine à partir de sa séquence d’acides aminés. Mieux encore, DeepMind a partagé ses résultats dans une base de données open source, accessible à tous les chercheurs dans le monde.

Chromosomes dans le génome humain (Image via Britannica)

#4: Exploration spatiale et astrophysique

Les percées en Agentic AI révolutionnent également la collecte de données spatiales et l’exploration de l’univers. Contrairement aux formes précédentes d’intelligence artificielle, l’IA autonome permet d’opérer dans des environnements où la présence humaine est pratiquement impossible. Les missions spatiales nécessitent souvent la navigation dans des zones reculées, remplies de dangers inconnus et de défis imprévus. Grâce à l’Agentic AI, les engins spatiaux peuvent être équipés pour partir en mission en toute autonomie, réduisant ainsi les risques pour la vie humaine.

Exemple : La NASA investit activement dans les outils d’Agentic AI pour la navigation autonome des vaisseaux spatiaux et la détection d’anomalies. L’un des exemples les plus marquants est la sonde solaire Parker, qui voyage si près du soleil qu’une présence humaine serait impossible. La sonde est équipée de systèmes d’IA capables de gérer de manière autonome des tâches opérationnelles, comme l’ajustement du bouclier thermique et le maintien d’une distance optimale par rapport au soleil.

Parker Solar Probe (Image via Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory)

#5: Modélisation climatique et sciences de l’environnement

Alors que les enjeux liés au changement climatique deviennent de plus en plus urgents, l’Agentic AI peut jouer un rôle clé dans la compréhension et la gestion de cette crise. Ces outils peuvent générer des simulations climatiques évolutives afin d’aider les chercheurs à anticiper les problèmes futurs et à élaborer des solutions concrètes.

Exemple : De nombreuses organisations utilisent des agents IA pour effectuer des tâches liées au climat, comme la surveillance des phénomènes météorologiques extrêmes ou la modélisation des cycles du carbone. De plus, les ONG actives dans le domaine environnemental peuvent utiliser l’IA pour améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts à grande échelle.

#6: Innovations en science des matériaux

À l’intersection de la chimie, de la physique et de l’ingénierie, la science des matériaux étudie la nature fondamentale des matériaux et leurs propriétés. Cela comprend leur mode de fabrication, la création de nouveaux matériaux, et l’amélioration de ceux déjà existants. Les simulations pilotées par l’IA permettent d’accélérer ces découvertes tout en réduisant les coûts.

Exemple : Une application concrète de l’Agentic AI dans ce domaine est le développement de batteries plus durables pour accompagner la transition vers les véhicules électriques. Selon IBM, les agents IA peuvent déterminer la meilleure combinaison de chimie, de forme et de composition pour concevoir des batteries plus sûres et plus performantes.

#7: Laboratoires expérimentaux autonomes

Les laboratoires autonomes, ou Self-Driving Labs (SDLs), sont des laboratoires dans lesquels l’IA conçoit et réalise des expériences en continu, sans intervention humaine. Ce processus itératif accélère considérablement la recherche, qu’elle soit fondamentale ou appliquée.

Exemple : À l’Université de Liverpool, des robots dotés d’intelligence artificielle jouent le rôle de « chimistes mobiles » dans les laboratoires du campus. Ils sont capables d’effectuer des réactions chimiques, d’analyser les résultats comme le ferait un chercheur humain, de prendre des décisions basées sur les données, et de se déplacer de manière sécurisée aux côtés des chercheurs.

Self-driving lab (Image via Nature)

#8: Analyse en temps réel de la littérature scientifique

Pratiquement toutes les avancées de l’Agentic AI permettent de gagner du temps, mais celle-ci est particulièrement précieuse pour les chercheurs. Les agents IA peuvent automatiser l’analyse fastidieuse de la littérature scientifique en parcourant et résumant des milliers d’articles de recherche, tout en faisant ressortir les informations clés. Cela facilite la découverte des résultats recherchés, et permet d’identifier plus facilement les lacunes et les domaines où de nouvelles recherches sont nécessaires.

Exemple : Le programme Semantic Scholar propose un assistant IA révolutionnaire conçu pour la recherche. Cet outil permet aux chercheurs de trouver plus rapidement des articles pertinents et des insights essentiels.

#9: Avancées en neurosciences

Les neurosciences, ou l’étude du cerveau, ont énormément bénéficié de l’Agentic AI. Grâce à l’analyse autonome, les neuroscientifiques ont pu cartographier le cerveau et obtenir des connaissances approfondies sur son fonctionnement, tant sur le plan physique que sur d’autres aspects.

Exemple : Les outils IA sont en première ligne pour accélérer l’interprétation des IRM et autres données d’imagerie neuronale. Ces systèmes détectent les anomalies et analysent en temps réel des centaines d’images passées pour diagnostiquer des problèmes et même recommander des traitements aux médecins.

IRM du cerveau humain (Image via South Jersey Radiology)

#10: Moteurs de découverte interdisciplinaire

Un des plus grands problèmes de la recherche scientifique avant l’arrivée de l’Agentic AI résidait dans les silos disciplinaires. Différents domaines (comme la biologie, la physique, l’ingénierie ou l’astronomie) restaient cloisonnés, sans bénéficier des avancées des autres. Avec les outils Agentic AI, il est désormais plus facile que jamais de combiner les données issues de plusieurs disciplines. L’IA peut ainsi créer de nouvelles connexions entre des ensembles de données auparavant isolés.

Exemple : À la NASA, plusieurs disciplines scientifiques collaborent étroitement pour concevoir et exploiter des engins spatiaux innovants. La NASA utilise l’IA dans la conception, la navigation et bien plus. Pour mener à bien ces projets interdisciplinaires, il est essentiel de créer des liens entre chaque domaine.

Assistez aux progrès scientifiques grâce à l’IA agentique

De l’exploration spatiale au décryptage des molécules du génome humain, l’Agentic AI révolutionne la recherche scientifique. On peut même affirmer que l’IA agentique est l’avenir de la recherche. Grâce à sa disponibilité constante, ses capacités d’adaptation et son potentiel à accélérer les découvertes à grande échelle, l’avenir est sans aucun doute agentique.

Chez Atera, nous croyons au pouvoir de l’Agentic AI pour transformer presque tous les domaines. Nous le constatons dans la science et la recherche, et aujourd’hui, cette révolution a le même impact incroyable dans l’industrie IT. Nos agents IA, à la fois AI Copilot et Robin, rendent les départements IT du monde entier plus efficaces et performants, tout en économisant temps et argent.

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