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Il s’agit de FutureHouse, une organisation à but non lucratif portée par Eric Schmidt, l’ex-patron de Google. Elle s’est donnée pour mission de former de véritables scientifiques en IA d’ici les dix prochaines années.
Et pour entamer ce grand chantier, FutureHouse vient tout juste de dévoiler son tout premier produit d’envergure. Une plateforme accompagnée d’une API intégrant plusieurs outils d’IA conçus pour épauler les chercheurs dans leurs travaux.
Je dois dire que ces derniers temps, la recherche scientifique est devenue un domaine de plus en plus prisé par les startups d’IA.
Découvrez les IA de FutureHouse
FutureHouse a lancé quatre IA dédiées à la recherche scientifique : Crow, Falcon, Owl et Phoenix. Et bien sûr, chacune a sa spécialité.
Par exemple, Crow lit et synthétise la littérature scientifique. Falcon, lui, va plus loin, en explorant en profondeur les bases de données scientifiques.
Quant à Owl, il fouille les archives pour retrouver des travaux antérieurs sur un sujet donné. Et Phoenix, le chimiste du groupe, aide à planifier des expériences complexes en laboratoire.
Ce qui distingue ces IA du lot, si l’on croit FutureHouse, c’est leur accès privilégié à une base de données ouverte. Cette dernière est riche en articles scientifiques de qualité, couplée à un système de raisonnement structuré et transparent.
Ces 4 outils d’IA passent les informations au crible en plusieurs étapes, avec une traçabilité pensée pour rassurer les scientifiques.
Et doutez-vous que l’objectif affiché est ambitieux. En connectant ces outils entre eux, à grande échelle, l’organisation espère considérablement booster le rythme des avancées scientifiques.
Mais rien ne le prouve pour l’instant
Au fait, pour le moment, le compteur reste bloqué à zéro découverte. Aucune percée notable n’a encore été obtenue avec ces nouveaux assistants numériques.
Les exemples passés invitent d’ailleurs à la prudence. En 2023, Google annonçait avec fierté que son IA GNoME avait permis de synthétiser une quarantaine de nouveaux matériaux.
Mais en réalité, aucun d’eux n’était véritablement inédit. Et c’est un audit externe qui l’a déclaré.
Bien entendu, concevoir une IA capable non seulement de comprendre la science, mais aussi de naviguer parmi ses multiples zones d’ombre est complexe. Et les obstacles techniques restent nombreux : hallucinations, erreurs de précision et incertitudes…
FutureHouse ne le nie pas. L’un de ses outils, Phoenix, est encore sujet aux erreurs d’ailleurs. L’organisation assume une approche expérimentale :
« Nous la mettons à disposition dans une logique d’itération rapide », indique-t-elle dans son blog, tout en invitant les utilisateurs à remonter leurs remarques au fil de l’utilisation.
Et qui sait, ses IA finiront peut-être par briller. Juste pas pour maintenant. Vous êtes d’accord avec moi ?
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