Les manuscrits transformés en agents d'IA peuvent désormais « dialoguer » entre eux et faire de nouvelles découvertes.
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Des chercheurs de Stanford Medicine ont transformé des articles scientifiques en agents d'intelligence artificielle capables de répondre à des questions, d'effectuer des analyses et de collaborer pour faire de nouvelles découvertes.
Depuis 1665, les revues scientifiques constituent le témoignage écrit du progrès scientifique : des mots figés sur une page, une référence rédigée par des personnes pour d’autres. Cela est sur le point de changer.
Une équipe de chercheurs de Stanford Medicine, dirigée par le chercheur postdoctoral Jiacheng Miao, PhD, et le professeur associé de sciences des données biomédicales James Zou , PhD, a conçu un programme d'intelligence artificielle appelé Paper2Agent qui transforme n'importe quel manuscrit scientifique — y compris le texte, les figures et les données — en un agent d'IA interactif capable de discuter de l'article et d'interagir avec d'autres agents d'articles.
« Pendant presque toute l'histoire de l'humanité, la connaissance est représentée par ces artefacts très passifs », a déclaré Zou. « Autrefois, on gravait le savoir dans la pierre, et maintenant on le met par écrit sur des pages – mais d'une certaine manière, les pages ne sont pas beaucoup mieux. »
Zou travaille à une refonte majeure de la pratique séculaire de l'édition de manuscrits. « C'est l'occasion de repenser fondamentalement la nature du savoir. Au lieu de nous contenter d'artefacts passifs, pourquoi ne pas transformer chaque document statique en une incarnation active de la connaissance ? » explique Zou. Imaginez, dit-il, un auteur virtuel qui sait comment ce savoir est généré, capable de l'expliquer et de l'enrichir en le reliant à d'autres articles et en initiant de nouvelles collaborations.
Un article décrivant ces travaux sur l'intelligence artificielle a été publié le 16 septembre dans la revue Nature . Zou en est l'auteur principal et Miao l'auteure première.
Des manuscrits mis à jour
Les agents virtuels peuvent répondre à des questions sur l'article, appliquer les méthodes décrites à de nouvelles données et même dialoguer entre eux. La transformation de l'article en agent IA commence avec une équipe d'« agents travailleurs » IA qui analysent en profondeur un article publié ainsi que le code et les données associés. Mais leur rôle ne se limite pas à la lecture. Quel est le meilleur moyen d'apprendre ? En pratiquant.
Les agents tentent de reproduire intégralement la recherche originale. Dans un environnement virtuel, ils simulent la recherche décrite dans l'article et, ce faisant, ils acquièrent le savoir-faire qu'un lecteur devrait autrement rechercher manuellement, depuis les réactifs nécessaires jusqu'à la mise en place et l'exécution de l'expérience.
Les agents stockent ces connaissances à l'aide d'un protocole appelé MCP (model context protocol) , ou protocole de contexte de modèle.
« Un MCP permet à l'IA de représenter un document PDF papier sous une forme facilement accessible aux agents, un peu comme un système de classement », explique Zou. Chaque section du document est stockée dans un dossier différent, tandis que l'introduction, la méthodologie, les résultats et la conclusion sont regroupés dans un fichier distinct, lui-même contenu dans le fichier parent du document.
L'IA effectue la majeure partie du travail, mais Zou et les autres auteurs humains ont toujours un rôle à jouer. Le manuscrit ne prend pas en compte les échecs expérimentaux ni les choix de conception des dispositifs expérimentaux. Les humains doivent donc fournir ce contexte à l'agent virtuel lors d'échanges conversationnels où celui-ci peut interroger les auteurs sur l'article et la recherche.
Collaboration entre IA
Une incarnation « en action » du savoir peut s’avérer précieuse pour les lecteurs d’articles scientifiques désireux d’approfondir leur compréhension de la recherche, mais ces « agents virtuels » peuvent accomplir quelque chose d’encore plus impressionnant : communiquer entre eux. Ce type de collaboration entre agents pourrait donner naissance à un vaste réseau de recherche, susceptible de mener à de véritables découvertes.
Zou et son équipe ont démontré la puissance de la collaboration entre agents en transformant deux articles scientifiques sans lien apparent en agents. L'un décrivait un outil de prédiction de l'impact des mutations génétiques sur le génome ; l'autre, une étude d'association pangénomique sur le risque de développer un trouble du déficit de l'attention avec hyperactivité (TDAH).
Une fois les deux articles transformés en agents, ils ont commencé à identifier des points communs. L'agent de prédiction génomique a appliqué ses connaissances à l'ensemble de données sur le TDAH et a mis en évidence une variante moléculaire proche du gène MPHOSPH9, associée à un risque accru de TDAH – une corrélation qui, selon Zou, n'avait jamais été observée auparavant.
« Au lieu de nous contenter d’artefacts passifs, pourquoi ne pas transformer chaque document statique en une incarnation active du savoir ? »
— James Zou
« Auparavant, si deux équipes de recherche publiaient deux articles différents, elles devaient se trouver d'une manière ou d'une autre », explique Zou. Grâce aux agents de recherche documentaire, ces recoupements peuvent apparaître automatiquement. L'équipe de Zou a sélectionné ces deux articles initiaux et les a associés pour cette démonstration, mais l'objectif final, précise-t-il, s'apparente à une mise en relation ultra-rapide de manuscrits à grande échelle : des millions d'agents de recherche documentaire identifiant des points communs et collaborant pour générer de nouvelles connaissances.
Vérifier les connaissances au fur et à mesure de leur construction
Zou tient à préciser que l'attribution reste essentielle. Les plateformes qui étendent la portée d'un article sont censées contribuer à diffuser les travaux des chercheurs originaux, et non occulter leur paternité. « Il est toujours important d'attribuer les découvertes finales et de les référencer aux articles originaux et à leurs auteurs », a-t-il déclaré.
Zou a également souligné que les paramètres dans lesquels les agents collaborent — et font de nouvelles découvertes — devraient être étroitement encadrés et surveillés afin de garantir que leurs collaborations privilégient la sécurité et la recherche éthique.
L'équipe continue d'explorer les possibilités offertes par les agents de recherche de documents, notamment en étudiant comment, à grande échelle, des milliers, voire des millions de ces agents pourraient se trouver efficacement. À l'heure actuelle, l'équipe a créé plus de 100 agents de recherche de documents, mais à terme, Zou espère que la plupart des manuscrits seront associés à un agent. « Des millions d'articles sont publiés chaque année », a-t-il déclaré. « Le potentiel est immense. »
https://med.stanford.edu/news/all-news/2026/09/ai-agents-talk.html