Google DeepMind dévoile Gemini for Science : une suite d'outils d'IA pour la découverte scientifique

Google DeepMind a annoncé Gemini for Science, un ensemble d'outils et d'applications d'IA expérimentaux visant à accroître la portée et la précision de la recherche scientifique. L'approche repose sur l'idée que la prochaine ère de découvertes ne sera pas assurée par des modèles hyperspécialisés, mais par des agents universels capables d'aider les scientifiques dans des domaines très variés. Dans le cadre de Gemini for Science, la plateforme Google Labs propose trois prototypes principaux. Hypothesis Generation, construit sur la base de Co-Scientist, aide à générer et évaluer des hypothèses en utilisant un système de « tournoi d'idées » sur plusieurs années et en vérifiant les affirmations par des références aux sources. Computational Discovery, basé sur AlphaEvolve et ERA, permet de générer et évaluer en parallèle des milliers de variantes de code pour des expériences computationnelles, réduisant ainsi le temps de test de mois à quelques minutes ; des exemples d'applications incluent la prévision de l'activité solaire et l'épidémiologie. Literature Insights, basé sur Google NotebookLM, structure la littérature scientifique en tableaux avec des attributs personnalisables et permet de créer des rapports, diapositives, infographies, synthèses audio et vidéo. L'accès aux expériences est ouvert progressivement ; il est possible de s'inscrire sur labs.google/science. Ces capacités sont également fournies aux clients professionnels via Google Cloud : par exemple, BASF utilise AlphaEvolve pour optimiser les chaînes d'approvisionnement, Klarna pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique, et Daiichi Sankyo, Bayer Crop Science ainsi que les laboratoires nationaux américains (dans le cadre de la mission Genesis du département de l'Énergie des États-Unis) utilisent Co-Scientist pour accélérer la recherche. Les articles scientifiques sur ERA et Co-Scientist ont été publiés dans Nature. De plus, un module Science Skills a été lancé — un ensemble spécialisé combinant les données de plus de 30 grandes bases de données en sciences de la vie, notamment UniProt, AlphaFold Database, AlphaGenome API et InterPro. Grâce à Science Skills, sur des plateformes agentiques telles que Google Antigravity, les chercheurs peuvent exécuter des workflows complexes (bioinformatique structurale, analyse génomique) en quelques minutes au lieu de plusieurs heures. Google collabore avec plus de 100 instituts, dont l'Université de Stanford (fibrose hépatique), l'Imperial College de Londres (résistance aux antimicrobiens) et le Francis Crick Institute, pour la validation des systèmes. Des projets pilotes ont également été créés avec les conférences ICML, STOC et NeurIPS pour l'examen et la validation par agents à l'aide des outils Paper Assistant Tool (PAT) et ScholarPeer.