Les progrès récents en intelligence artificielle (IA) ouvrent aujourd’hui de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines de la recherche. Parmi ces initiatives, le projet « AI co-scientist », développé par Google Research, se démarque particulièrement. Il propose un système d’IA conçu pour aider les chercheurs à générer des hypothèses de recherche inédites, à débattre et à affiner ces idées, puis à les vérifier de manière plus efficace qu’avec les approches traditionnelles.
Un assistant qui s’inspire du raisonnement scientifique
L’équipe de Google Research a bâti l’AI co-scientist comme un ensemble d’agents spécialisés, chacun jouant un rôle précis dans la démarche scientifique :
- Un agent de génération qui explore la littérature et formule de nouvelles hypothèses,
- Un agent de réflexion (reflection) pour évaluer la plausibilité, l’originalité et la robustesse de ces hypothèses,
- Un agent de classement (ranking), chargé de comparer ces idées via un système de « tournoi »,
- Un agent d’évolution (evolution) qui améliore en continu les hypothèses ou en fusionne certaines,
- Et un agent méta (meta-review) qui identifie les limites ou les points récurrents dans les débats pour optimiser l’ensemble du processus.
Le tout est orchestré par un « Supervisor », qui délègue la bonne quantité de calcul et de temps aux différents agents. L’idée directrice : plus le système “réfléchit” et confronte ses hypothèses, plus il affine ses propositions.
Une IA modulable qui interagit avec les chercheurs
Pour valider l’IA co-scientist, l’équipe a mené plusieurs expériences dans le domaine biomédical. Dans chaque cas, un expert humain restait au cœur du processus pour guider l’IA et évaluer la pertinence des hypothèses avant de les tester. Les découvertes issues de ce travail collaboratif soulignent le potentiel d’une IA capable à la fois d’innover et de s’auto-corriger lorsque ses hypothèses s’avèrent bancales.
Bien que validé dans des contextes biomédicaux complexes, l’AI co-scientist est conçu pour s’adapter à diverses disciplines scientifiques. En modulant ses agents (et en incorporant de nouveaux outils spécifiques, comme un moteur de recherche bibliographique ou des modèles de prédiction dédiés), il pourrait aussi bien s’avérer utile en physique des matériaux, en agronomie ou en ingénierie.
Selon l’équipe de recherche, l’IA co-scientist n’a pas vocation à remplacer les chercheurs, mais plutôt à accélérer et enrichir leur travail. Il agit comme un « partenaire », capable d’explorer rapidement des pistes multiples tout en permettant aux humains de concentrer leurs compétences sur des tâches plus fines et plus stratégiques.
La collaboration entre l’humain et l’IA prend une nouvelle dimension grâce à l’AI co-scientist. Ses premières réussites dans le biomédical démontrent qu’il est possible de générer et valider des hypothèses scientifiques plus rapidement, tout en bénéficiant d’un cadre d’itération continue et d’examens critiques. À terme, ce type d’IA pourrait révolutionner la recherche fondamentale et accélérer la mise au point de solutions concrètes dans des domaines aussi variés que la santé, l’énergie ou l’environnement.
Chez Humind, une approche comparable, mais plus pragmatique, a été adoptée, non pas pour la recherche fondamentale, mais pour l’application concrète de technologies éprouvées et documentées, dans le but de stimuler l’innovation en entreprise. Ce processus repose sur une recherche d’information ciblée, combinée à un système d’IA multi-agents chargé d’analyser les résultats, de les comparer au portefeuille produit existant et de proposer différentes options de développement. Chaque option fait ensuite l’objet d’une évaluation approfondie, facilitant ainsi la priorisation des ressources selon divers critères stratégiques. Cette approche permet non seulement d’exploiter efficacement de multiples sources d’information et d’optimiser le portefeuille de projets R&D, mais aussi de garantir la confidentialité des données.
Pour en savoir plus, participez à notre webinaire dédié à l’aide à l’innovation
En savoir plus sur Google co-scientist :
- Article de Google Research : Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist
- Rapport technique : « Towards an AI co-scientist » de l’équipe Google Cloud AI Research & Google DeepMind, 2025
