La nouvelle plateforme d’IA lancée par FutureHouse représente une avancée majeure dans l’application de l’intelligence artificielle à la recherche scientifique, offrant la possibilité d’inverser une tendance inquiétante de déclin de la productivité de la recherche observée depuis plusieurs décennies.
La plateforme comprend quatre agents IA spécialisés, chacun conçu pour s’attaquer à des obstacles précis du processus scientifique. Crow agit comme agent polyvalent pour les recherches bibliographiques et fournit des réponses savantes concises; Falcon se spécialise dans les revues de littérature approfondies avec accès à des bases de données scientifiques spécialisées; Owl détermine si des expériences précises ont déjà été réalisées; et Phoenix aide les chercheurs à planifier des expériences en chimie.
Selon les cofondateurs de FutureHouse, Sam Rodriques (PhD du MIT, 2019) et Andrew White, ces agents ont été rigoureusement évalués et ont démontré qu’ils surpassent à la fois les modèles d’IA de pointe et les chercheurs de niveau doctorat pour les tâches de recherche et de synthèse de littérature. Le développement de la plateforme a été motivé par l’expérience de Rodriques lors de ses recherches en neurosciences au MIT, où il a constaté que l’énorme volume de littérature scientifique créait un goulot d’étranglement informationnel.
« Le langage naturel est la véritable langue de la science », explique Rodriques. « D’autres construisent des modèles fondamentaux pour la biologie, où les modèles d’apprentissage automatique parlent le langage de l’ADN ou des protéines, et c’est puissant. Mais les découvertes ne sont pas représentées dans l’ADN ou les protéines. La seule façon dont nous savons représenter les découvertes, formuler des hypothèses et raisonner, c’est avec le langage naturel. »
La plateforme a déjà démontré son potentiel dans des applications concrètes. Des scientifiques de divers instituts de recherche ont utilisé les agents de FutureHouse pour mener des revues systématiques de gènes liés à la maladie de Parkinson, avec des résultats jugés supérieurs à ceux des outils d’IA généralistes. En mai 2025, FutureHouse a présenté un flux de travail multi-agents ayant permis d’identifier un nouveau candidat thérapeutique potentiel pour la dégénérescence maculaire sèche liée à l’âge, démontrant la capacité de la plateforme à accélérer le processus de découverte.
Alors que la production scientifique continue de croître de façon exponentielle tandis que la productivité de la recherche décline — les découvertes nécessitant désormais plus de temps, de financement et des équipes plus importantes qu’auparavant — l’approche de FutureHouse, qui consiste à créer des agents IA spécialisés et adaptés à des tâches précises, pourrait offrir une solution pour aider les scientifiques à naviguer dans la complexité croissante de la recherche moderne.