NVIDIA a dévoilé une boîte à outils conçue pour transformer les agents d'IA à usage général en assistants de recherche scientifique spécialisés. La société a annoncé le NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit, un ensemble d'outils et de compétences spécifiques à un domaine conçu pour ce que NVIDIA appelle « l'ère des sciences de la vie agentiques ». Plutôt que de demander à un modèle unique de résoudre un problème biologique à partir de zéro, la boîte à outils offre aux agents une boîte à outils scientifique prête à l'emploi, leur permettant de rassembler des preuves, de mener des expériences informatiques, de raisonner sur les résultats et de recommander les prochaines étapes, a déclaré NVIDIA dans son annonce cette semaine. Il s'agit de l'un des exemples les plus concrets de l'évolution de l'industrie de l'IA des interfaces de chat vers des flux de travail de recherche autonomes.

Une décennie de bibliothèques des sciences de la vie, reconditionnées pour les agents

La boîte à outils regroupe plus d'une décennie de bibliothèques, d'outils et de modèles ouverts pour les sciences de la vie de NVIDIA dans un cadre unique appelable par agent. Il est construit sur NVIDIA BioNeMo et est alimenté par les microservices NVIDIA NIM, NVIDIA Parabricks, NVIDIA NeMo et NVIDIA Nemotron, ainsi que par la plate-forme de calcul accéléré de la société. L'objectif est de fournir « une base ouverte et fiable pour les sciences de la vie agentiques », a déclaré NVIDIA.

Selon l’entreprise, la boîte à outils peut transformer un agent à usage général en un agent des sciences de la vie en quelques minutes. Il fonctionne en exposant un ensemble de compétences appelables par des agents pour des tâches que les biologistes effectuent réellement : prédiction de la structure des protéines, amarrage moléculaire, chimie générative, analyse génomique, conception de protéines et découverte de biomarqueurs. N’importe quel agent ou plateforme d’IA – depuis un assistant général jusqu’à un agent scientifique spécialisé ou un système biopharmaceutique interne – peut utiliser ces compétences pour synthétiser les connaissances, appeler des modèles, évaluer les résultats et exécuter les actions suivantes.

"La boîte à outils scientifique" au "cerveau" d'un modèle

Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a défini la relation entre les modèles pionniers et la nouvelle boîte à outils en termes typiquement directs. "Les modèles frontières sont les cerveaux. BioNeMo est la boîte à outils scientifique", a-t-il déclaré. "Ensemble, ils donnent aux agents d'IA les compétences d'un assistant de recherche doctoral et la vitesse d'un superordinateur. Pour la première fois, les chercheurs peuvent créer des agents d'IA qui comprennent les connaissances scientifiques et peuvent agir en conséquence."

Le pitch aborde une réelle limitation des modèles les plus performants d’aujourd’hui. Un agent polyvalent peut avoir du mal à naviguer efficacement dans les flux de travail scientifiques, car il doit déduire à la volée les bons outils, entrées, sorties et significations biologiques. En fournissant aux agents des outils explicites et bien définis, le BioNeMo Agent Toolkit est destiné à leur permettre d'appeler la bonne capacité, d'interpréter les résultats avec plus de précision et d'extraire plus rapidement de véritables informations scientifiques.

Adoption dès le premier jour

Plus de 50 entreprises utilisent déjà cette boîte à outils pour faire progresser la découverte scientifique, a déclaré NVIDIA. Des organisations de modèle ouvert et de recherche, notamment l'Arc Institute, l'Open Molecular Software Foundation et l'Institute for Protein Design (IPD) de l'Université de Washington, collaborent avec NVIDIA pour faire progresser les modèles de pointe et les rendre plus accessibles grâce à des flux de travail prêts pour les agents.

David Baker, professeur de biochimie à la faculté de médecine de l'Université de Washington et directeur de l'Institute for Protein Design, a souligné l'importance de l'accès. "Chaque outil que nous avons construit pour la conception de protéines est aussi puissant que les scientifiques qui peuvent y accéder efficacement", a-t-il déclaré, ajoutant que "le prochain pas en avant dans la science ne viendra pas d'un seul modèle révolutionnaire mais de systèmes mettant des outils puissants directement entre les mains des chercheurs". Baker a partagé le prix Nobel de chimie 2024 pour ses travaux sur la conception informatique des protéines.

Construit sur une pile d'agents croissante

La boîte à outils se situe au sommet du portefeuille plus large de technologies agentiques de NVIDIA. NVIDIA optimise l'ensemble de la plateforme BioNeMo en transformant ses bibliothèques, modèles et frameworks en outils appelables par agents. Cela inclut l'exploitation des modèles ouverts NVIDIA Nemotron pour la base de raisonnement, la bibliothèque NVIDIA NeMo RL pour l'apprentissage par renforcement et les plans NVIDIA NemoClaw pour les agents privés et sécurisés qui peuvent raisonner entre les tâches, appeler des outils et interagir avec les données. Les microservices NVIDIA NIM aident les agents à appeler des modèles et à effectuer des tâches, tandis que le runtime NVIDIA OpenShell fournit un environnement exécutable contrôlé.

Pourquoi c'est important

Les sciences de la vie constituent l’une des frontières scientifiques les plus importantes au monde. NVIDIA a cité des dépenses mondiales en R&D scientifique d'environ 3,8 billions de dollars et des budgets pharmaceutiques annuels approchant les 300 milliards de dollars. Selon la société, les flux de travail agents peuvent aider l'industrie à itérer plus rapidement, à réduire les coûts et à augmenter les chances de succès dans la découverte et le développement de médicaments.

Cette version marque également un changement stratégique dans la manière dont l’IA est fournie aux scientifiques : non pas comme un modèle monolithique à déclencher, mais comme un système coordonné d’outils spécialisés et appelables qu’un agent peut orchestrer. Si cette approche fait son chemin, les derniers développements de l'IA suggèrent que le laboratoire du futur pourrait être dirigé moins par un seul assistant omniscient et davantage par une équipe d'agents brandissant des instruments travaillant aux côtés de chercheurs humains.

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