La société d’IA Anthropic a lancé mardi « Claude for Life Sciences », une nouvelle plateforme destinée à accélérer la recherche scientifique.
Le service intègre le dernier modèle d’IA d’Anthropic directement dans les logiciels quotidiens des entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques. En se connectant à des outils de laboratoire tels que Benchling et PubMed, Claude peut aider les chercheurs tout au long du processus de découverte.
Cela comprend l’examen des études, l’analyse des données et la rédaction de documents réglementaires. Ce lancement constitue la première avancée majeure d’Anthropic dans le domaine des sciences de la vie. Cela place l’entreprise en concurrence directe avec d’autres géants de la technologie qui se battent pour développer l’IA au service de la science.
Un partenaire de recherche en IA intégré au laboratoire
La stratégie principale d’Anthropic se concentre sur une intégration approfondie des flux de travail plutôt que sur un outil autonome. La nouvelle offre introduit des « connecteurs » qui relient Claude directement à une suite de plateformes scientifiques essentielles.
Ces intégrations sont conçues pour placer l’assistant d’IA au sein de l’écosystème numérique existant d’un laboratoire de recherche, rendant son utilisation transparente et contextuel.
Les connecteurs clés incluent Benchling, une plate-forme cloud largement utilisée qui fait office de bloc-notes de laboratoire numérique et de centre de données de R&D, permettant à Claude d’interroger directement les données expérimentales primaires.
Une autre intégration est avec 10x Genomics, un leader en analyse unicellulaire et spatiale, permettant à Claude de contribuer aux flux de travail de données génomiques de pointe.
La plateforme se connecte également à PubMed pour des recherches documentaires complètes, BioRender pour accéder à une vaste bibliothèque de figures et d’icônes scientifiques vérifiées, et Synapse.org, une plateforme collaborative de gestion de données.
Cela crée un hub centralisé où Claude peut synthétiser des informations à partir de données de R&D internes, du corpus de recherche public et d’outils de visualisation spécialisés.
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Au lieu d’exporter des données vers une IA distincte, les scientifiques peuvent désormais effectuer des tâches complexes à partir d’une seule interface.
Cette approche centrée sur l’écosystème a été reprise par les partenaires.”L’IA en R&D fonctionne à travers un écosystème. Anthropic apporte les meilleures technologies tout en donnant la priorité à l’accès, à la gouvernance et à l’interopérabilité”, a déclaré Benchling dans un communiqué.
L’intégration transforme Claude d’une IA à usage général en un partenaire de recherche spécialisé, capable de comprendre le contexte des expériences en cours et des connaissances organisationnelles.
Modèles plus intelligents et agents spécialisés Skills’
La plate-forme est alimentée par Claude Sonnet 4.5, le dernier modèle pionnier d’Anthropic qui, selon l’entreprise, a atteint un nouveau niveau de compétence scientifique.
Anthropic rapporte que le modèle a obtenu un score de 0,83 au test de référence Protocol QA, un test de sa capacité à comprendre des procédures de laboratoire complexes et en plusieurs étapes, dépassant prétendument une référence humaine de 0.79.
Bien que la méthodologie complète du benchmark n’ait pas été détaillée, l’affirmation souligne l’accent mis par Anthropic sur la précision spécifique au domaine.
Au-delà des améliorations du modèle, le lancement introduit les « compétences d’agent », qui sont des flux de travail pré-emballés que Claude peut exécuter des tâches spécialisées.
La première compétence disponible, single-cell-rna-qc, automatise le processus de contrôle qualité et de filtrage des données de séquençage d’ARN unicellulaire. Ceci est important car il cible un goulot d’étranglement courant dans la bioinformatique moderne, permettant aux chercheurs de se décharger du traitement de données routinier mais critique.
Les premiers utilisateurs font état de gains d’efficacité spectaculaires. Selon un communiqué, Sanofi utilise Claude quotidiennement dans l’ensemble de l’entreprise.
Dans une affirmation plus frappante citée par les médias partenaires, Novo Nordisk a utilisé la plateforme pour réduire un processus de documentation clinique de plus de dix semaines à seulement dix minutes.
« Notre travail avec Anthropic et Claude a établi une nouvelle norme: nous n’automatisons pas seulement les tâches, nous transformons la façon dont les médicaments passent de la découverte aux patients qui en ont besoin. » » a déclaré Novo Nordisk.
Un nouveau front dans la course à « l’IA pour la science »
Le lancement marque l’entrée officielle d’Anthropic dans l’arène hautement compétitive de « l’IA pour la science », une priorité stratégique pour toutes les grandes entreprises technologiques.
L’ambition de l’entreprise est de faire de son IA un fondement de la recherche biologique.”Nous voulons qu’un pourcentage significatif de tous les travaux en sciences de la vie dans le monde reposent sur Claude, de la même manière que cela se produit aujourd’hui avec le codage”, a déclaré Eric Kauderer-Abrams, responsable de la biologie et des sciences de la vie d’Anthropic.
Cette vision oppose Anthropic à des concurrents poursuivant des stratégies différentes, bien que tout aussi ambitieuses.
Cette décision fait suite à la récente percée de Google, où son modèle d’IA à l’échelle C2S a découvert une nouvelle voie thérapeutique contre le cancer qui a ensuite été validée dans des expériences en laboratoire.
L’approche de Google, qui a rendu son modèle open source, positionne l’IA comme un moteur de « découverte générative » capable de former des hypothèses originales et testables.
En revanche, Microsoft s’est concentré sur le renforcement de la crédibilité de son Copilot AI en s’associant à la Harvard Medical School pour fournir des réponses fiables aux requêtes médicales, en abordant le marché sous l’angle de la recherche d’informations et de la fiabilité.
La stratégie d’Anthropic ouvre une troisième voie axée sur l’automatisation des flux de travail et l’augmentation de la recherche.
En intégrant Claude dans les outils que les scientifiques utilisent déjà, l’entreprise parie que la valeur la plus immédiate réside dans l’accélération du travail quotidien de recherche, en rendant les processus existants plus rapides et plus efficaces. efficace.
Surmonter les obstacles de l’adoption dans le monde réel
Malgré la technologie prometteuse, Claude pour les sciences de la vie entre dans un domaine où l’adoption dans le monde réel se heurte à des obstacles importants.
Comme Winbuzzer l’a déjà signalé, le chemin d’une référence réussie vers une utilisation clinique généralisée est semé d’embûches en matière de réglementation, de droit responsabilité et intégration du flux de travail.
Ce n’est pas un problème nouveau. Par exemple, les premiers systèmes de diagnostic assisté par ordinateur (DAO) pour les mammographies, largement adoptés dans les années 2000, n’ont finalement pas réussi à améliorer les résultats, en partie à cause d’un « biais d’automatisation » selon lequel les cliniciens s’en remettaient trop à la machine.
L’IA d’aujourd’hui est confrontée à un mur similaire d’obstacles réglementaires et juridiques. La FDA maintient des normes d’approbation beaucoup plus élevées pour l’IA entièrement autonome par rapport aux outils d’assistance qui maintiennent un humain au courant, dans le but d’empêcher qu’une seule faille logicielle ne cause des dommages généralisés.
De plus, les assureurs contre la faute professionnelle inscrivent de plus en plus de clauses d’« exclusion absolue de l’IA » dans leurs polices, gardant un médecin agréé légalement responsable de tout diagnostic.
L’utilisation de d’énormes ensembles de données de santé pour la formation des modèles d’IA continuent également de soulever de profondes préoccupations en matière de confidentialité des données, un obstacle que chaque entreprise du secteur doit surmonter pour gagner la confiance du public et des institutions.
Les dirigeants d’Anthropic reconnaissent ces complexités, soulignant la nécessité d’une mise en œuvre prudente.”Nous sommes ici pour garantir que cette transformation se produise et qu’elle soit effectuée de manière responsable”, a ajouté Kauderer-Abrams.
En se concentrant sur le renforcement des chercheurs dans les étapes précliniques (automatisation de la documentation, synthèse de la littérature et analyse des données expérimentales), Anthropic peut contourner certains des obstacles réglementaires les plus immédiats associés aux diagnostics destinés aux patients.
La plateforme est disponible dès maintenant. via Claude.com et AWS Marketplace, avec une disponibilité prochaine de Google Cloud Marketplace.
Son succès dépendra en fin de compte de la capacité de son intégration approfondie des flux de travail à fournir des résultats tangibles et fiables dans le monde complexe et prudent de la R&D scientifique.
