Avec Claude Science, l’IA au service de la recherche

Anthropic accélère dans l’intelligence artificielle appliquée à la recherche scientifique avec Claude Science. Disponible en bêta, ce nouvel environnement réunit analyse bibliographique, données scientifiques, outils de calcul et agents spécialisés au sein d’une même interface. Décryptage

Après Claude for Life Sciences, Anthropic franchit une nouvelle étape dans sa stratégie à destination du monde scientifique. L’entreprise américaine a lancé le 30 juin 2026 Claude Science, présenté comme un « AI workbench », autrement dit un environnement de travail basé sur l’intelligence artificielle et spécifiquement conçu pour les scientifiques. L’entreprise ambitionne de réduire la fragmentation des outils utilisés quotidiennement par les chercheurs.

L’objectif n’est plus simplement de permettre à un chercheur d’interroger un chatbot ou de lui demander de résumer une publication. Anthropic veut intégrer Claude beaucoup plus profondément dans la chaîne de travail scientifique, depuis l’analyse de la littérature jusqu’au traitement de données, en passant par l’exécution de calculs, la production de figures ou encore la préparation de manuscrits.

Regrouper les outils scientifiques dans un même environnement

Le point de départ de Claude Science est un problème bien connu des chercheurs : la multiplication des outils nécessaires pour mener un projet. Une même étude peut nécessiter de rechercher des publications dans PubMed, d’utiliser Jupyter pour analyser des données, de passer par R ou Python pour les statistiques, de consulter plusieurs bases spécialisées puis de lancer des calculs sur un cluster informatique. À cela s’ajoutent des formats de fichiers et des interfaces différents selon les disciplines.

Claude Science veut agir comme une couche commune au-dessus de cet écosystème. Les chercheurs peuvent interagir avec l’environnement en langage naturel et lui confier des travaux impliquant plusieurs étapes, tout en conservant l’accès aux logiciels, bases de données et infrastructures de calcul dont ils ont déjà l’habitude.

Le service peut fonctionner localement sous macOS ou Linux, mais également sur une machine distante via SSH ou sur le nœud de connexion d’un cluster HPC. Une caractéristique importante pour les laboratoires qui manipulent de grands volumes de données ou disposent déjà de leur propre infrastructure informatique.

Au cœur de Claude Science se trouve un agent généraliste chargé de coordonner le travail. Celui-ci dispose de plus de 60 compétences et connecteurs préconfigurés couvrant notamment la génomique, l’analyse single-cell, la protéomique, la biologie structurale ou encore la chimio-informatique. L’agent principal peut à son tour mobiliser plusieurs agents spécialisés et travailler avec ceux créés par les chercheurs eux-mêmes.

Dans le domaine biomédical, Claude Science peut notamment interroger des ressources telles qu’UniProt, Protein Data Bank, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL ou GEO. L’utilisateur peut poser une question en langage naturel pendant que différents agents recherchent et synthétisent les informations provenant de ces bases.

Anthropic a également connecté son environnement au BioNeMo Agent Toolkit de NVIDIA. Claude Science peut ainsi accéder à différents modèles et bibliothèques scientifiques, parmi lesquels Evo 2, Boltz-2 et OpenFold3. Cette architecture rapproche Claude d’un orchestrateur scientifique capable de choisir les outils nécessaires à une tâche plutôt que d’un simple modèle générant une réponse textuelle.

L’un des enjeux majeurs de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la recherche reste la vérifiabilité des résultats. Une réponse plausible ne suffit évidemment pas lorsque celle-ci doit servir de base à une publication scientifique ou à une expérimentation. Anthropic insiste donc fortement sur la notion de traçabilité.

Lorsqu’une figure est produite, Claude Science conserve notamment le code exact utilisé pour la générer, l’environnement informatique correspondant, une description de la méthode ainsi que l’historique des échanges ayant conduit au résultat. Le chercheur peut ensuite demander des modifications directement en langage naturel, par exemple changer l’échelle d’un axe ou modifier la présentation graphique. L’agent modifie alors le code sous-jacent plutôt que simplement l’image finale.

L’environnement est également capable d’afficher directement certains objets scientifiques, comme des structures de protéines en trois dimensions, des structures chimiques ou des pistes génomiques. Cette volonté de conserver le lien entre résultat, code et données répond à une préoccupation centrale dans le monde scientifique : pouvoir reproduire et auditer les analyses réalisées avec l’aide d’une IA.

Anthropic ajoute également une couche de contrôle supplémentaire avec un agent « reviewer ». Celui-ci examine les résultats produits pendant les différentes étapes d’une analyse. Il peut notamment détecter des références incorrectes, des chiffres dont l’origine n’est pas traçable ou encore des graphiques qui ne correspondent pas au code ayant servi à les générer. Il peut ensuite signaler ces problèmes et tenter de les corriger.

Cette logique multi-agents apparaît comme l’une des caractéristiques les plus intéressantes de Claude Science. L’objectif n’est plus seulement d’utiliser plusieurs agents pour accélérer le travail, mais également de confronter leurs productions afin d’améliorer la fiabilité du résultat final. Le chercheur reste néanmoins au centre du processus et peut examiner les différentes décisions prises par le système.

Claude Science s’attaque également à un autre élément souvent invisible du travail scientifique : la gestion des ressources informatiques. Certaines analyses, comme la prédiction d’une structure protéique ou le traitement de grands jeux de données génomiques, nécessitent des capacités de calcul importantes. Il faut généralement préparer l’environnement, envoyer les tâches vers un cluster, surveiller leur exécution puis récupérer les résultats.

Claude Science peut automatiser une partie de cette orchestration. L’agent prépare un plan puis demande l’autorisation du chercheur avant d’accéder à de nouvelles ressources. Il peut ensuite soumettre le travail aux infrastructures déjà utilisées par le laboratoire ou recourir à des ressources de calcul à la demande. Selon Anthropic, le système peut faire évoluer une analyse d’un seul GPU jusqu’à plusieurs centaines si nécessaire.

Pour les données sensibles, un autre choix d’architecture mérite l’attention. Claude Science fonctionne sur l’infrastructure du laboratoire, ce qui permet à de grands jeux de données de rester sur les systèmes où ils sont déjà stockés. Seul le contexte nécessaire à chaque étape de l’analyse est transmis à Claude, selon Anthropic.

Un point particulièrement pertinent pour la recherche biomédicale, où les problématiques de confidentialité et de gouvernance des données peuvent rapidement limiter l’utilisation de services d’IA externes.

Des premiers usages en génomique et en recherche contre le cancer

Anthropic indique avoir déjà testé Claude Science avec plusieurs équipes de recherche au cours des mois précédant son lancement. Les cas d’usage couvrent notamment l’analyse de séquençage ARN en cellule unique, la conception de criblages CRISPR, la prédiction de structures protéiques et la chimio-informatique.

La biotech Manifold Bio a par exemple utilisé Claude Science pour sélectionner des cibles dans le cadre de travaux sur des médicaments capables de cibler spécifiquement certains tissus. L’outil a croisé différents critères, dont l’expression à la surface des cellules, les mécanismes de trafic cellulaire et des éléments liés à la sécurité, tout en intégrant des données propriétaires issues des programmes précédents de l’entreprise.

À l’Allen Institute, le neuroscientifique Jérôme Lecoq a de son côté construit un système multi-agents destiné à produire de longues revues de littérature scientifique. Une vingtaine de compétences personnalisées permettent à plusieurs sous-agents d’analyser des milliers de publications, d’en extraire les principales conclusions et données quantitatives puis de construire progressivement une synthèse. Chaque section peut ensuite être contrôlée par un autre agent chargé de vérifier l’exactitude du contenu et la fidélité des citations.

Anthropic rapporte également l’utilisation de Claude Science par Stephen Francis, épidémiologiste à l’UCSF Brain Tumor Center. Ses travaux portent sur l’épidémiologie moléculaire des gliomes et sur l’influence combinée de nombreuses variations génétiques sur le risque individuel de développer ces tumeurs cérébrales. L’utilisation de l’outil aurait permis à son équipe de réaliser certaines analyses génétiques en environ un dixième du temps précédemment nécessaire, avec une validation indépendante des résultats par le laboratoire.

Avec Claude Science, Anthropic illustre une évolution importante du marché de l’intelligence artificielle générative. Après les assistants conversationnels puis les copilotes spécialisés, les acteurs du secteur développent désormais de véritables environnements agentiques capables de travailler directement avec les outils, les données et les infrastructures d’une organisation.

Dans la recherche scientifique, cette transformation pourrait être particulièrement profonde. Une grande partie du temps d’un chercheur reste consacrée à des tâches intermédiaires : rechercher des données, convertir des formats, écrire du code, configurer un environnement informatique, produire des graphiques ou vérifier des références.

L’automatisation de ces étapes pourrait permettre d’accélérer certaines phases de recherche sans pour autant supprimer le rôle du scientifique. Celui-ci se déplace alors davantage vers la définition des hypothèses, le choix des méthodes, la validation des résultats et leur interprétation.

Cette évolution soulève aussi des questions nouvelles. La capacité d’un agent à produire rapidement une analyse scientifique ne garantit pas sa validité. La reproductibilité, la traçabilité des sources, la qualité des données d’entrée et la supervision humaine deviennent donc des éléments déterminants.

Claude Science est actuellement proposé en bêta sur macOS et Linux aux utilisateurs des offres Claude Pro, Max, Team et Enterprise. Pour les organisations disposant d’un abonnement Team ou Enterprise, l’accès doit être activé par un administrateur. Anthropic a également lancé un programme destiné à soutenir plusieurs projets scientifiques utilisant la plateforme, avec un intérêt particulier pour la biologie et la recherche biomédicale.

Avec ce lancement, l’entreprise ne cherche donc plus seulement à positionner Claude comme un assistant capable de comprendre la science. Elle veut en faire une infrastructure directement intégrée au travail quotidien des chercheurs.

La différence est loin d’être anecdotique. Si ces nouveaux environnements parviennent à combiner vitesse d’exécution, intégration aux outils scientifiques et niveau de traçabilité suffisant, l’IA pourrait progressivement intervenir sur une part beaucoup plus importante du processus de recherche. Dans la santé et les sciences du vivant, où les volumes de données et la complexité des analyses continuent de progresser, Claude Science offre ainsi un aperçu de ce que pourrait devenir le laboratoire augmenté par l’intelligence artificielle.

Source : Anthropic