La nouvelle plateforme d’IA lancée par FutureHouse représente une avancée majeure dans l’application de l’intelligence artificielle à la recherche scientifique, avec le potentiel d’inverser une tendance préoccupante de déclin de la productivité observée depuis plusieurs décennies.
La plateforme se compose de quatre agents IA spécialisés, chacun conçu pour s’attaquer à des points de blocage spécifiques du processus scientifique. Crow agit comme un agent polyvalent pour la recherche bibliographique et la fourniture de réponses académiques concises ; Falcon se spécialise dans les revues de littérature approfondies avec accès à des bases de données scientifiques spécialisées ; Owl identifie si des expériences spécifiques ont déjà été menées ; et Phoenix aide les chercheurs à planifier des expériences en chimie.
Selon les cofondateurs de FutureHouse, Sam Rodriques (PhD MIT 2019) et Andrew White, ces agents ont été rigoureusement évalués et ont démontré des performances supérieures à la fois aux modèles d’IA de pointe et aux chercheurs titulaires d’un doctorat dans les tâches de recherche et de synthèse bibliographique. 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’immense volume de littérature scientifique créait un véritable goulot d’étranglement informationnel.
"Le langage naturel est la véritable langue de la science", explique Rodriques. "D’autres développent 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 que nous connaissons pour représenter les découvertes, formuler des hypothèses et raisonner, c’est le langage naturel."
La plateforme a déjà montré 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 démontré un flux de travail multi-agents ayant permis d’identifier un nouveau candidat thérapeutique potentiel contre la dégénérescence maculaire liée à l’âge sèche, illustrant 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 chaque tâche, pourrait offrir une solution pour aider les scientifiques à naviguer dans la complexité croissante de la recherche moderne.