Claude Science, un environnement de travail IA pour scientifiques, est désormais disponible

Anthropic franchit une étape significative dans le déploiement de l'IA dans les sciences en lançant Claude Science, un workbench intégré destiné aux chercheurs. La plateforme répond à un problème structurel bien documenté dans la pratique scientifique quotidienne : la fragmentation des outils. Un chercheur en biologie moléculaire peut être amené à jongler entre PubMed, Jupyter Notebooks, R, des terminaux de clusters HPC, et une dizaine de bases de données spécialisées, chacune avec son propre schéma et ses propres conventions. Claude Science ambitionne de regrouper l'ensemble de ces étapes dans un environnement unique.

L'architecture repose sur un agent coordinateur généraliste qui dispose d'accès à plus de 60 compétences et connecteurs préconfigurés pour des domaines tels que la génomique, la protéomique, la biologie structurale, la biologie unicellulaire et la chimio-informatique. Cet agent peut instancier des agents spécialisés, y compris des agents créés par les utilisateurs eux-mêmes. Un agent de révision (reviewer agent) surveille en continu les sorties, vérifiant les citations, les calculs et la cohérence entre les figures et le code sous-jacent, avec capacité d'auto-correction.

Un point central de la conception est la traçabilité et la reproductibilité. Chaque figure générée est accompagnée du code exact et de l'environnement qui l'a produite, d'une description en langage naturel et de l'historique complet des échanges. Cette approche vise à répondre aux exigences de rigueur scientifique en permettant à un tiers de retracer précisément la chaîne de production d'un résultat, même plusieurs mois après sa génération. Les artefacts peuvent être modifiés en langage naturel — supprimer des grilles, passer un axe en échelle logarithmique — l'agent modifiant alors son propre code en conséquence.

La gestion du calcul est également prise en charge nativement. Claude Science peut soumettre des jobs à un cluster HPC existant via SSH ou utiliser des ressources GPU à la demande via Modal, en passant d'un GPU à plusieurs centaines selon les besoins de l'analyse. Les données volumineuses ou sensibles restent sur l'infrastructure du laboratoire, seul le contexte nécessaire à chaque étape étant transmis à Claude. Cette architecture hybride vise à lever les réticences liées à la confidentialité des données, particulièrement sensible dans les milieux académiques et biomédicaux.

Les cas d'usage déjà documentés lors de la période bêta donnent un aperçu concret du potentiel et des limites actuelles. Manifold Bio a utilisé la plateforme pour évaluer et classer des cibles thérapeutiques en intégrant données publiques et données propriétaires internes. Le neuroscientifique Jérôme Lecoq de l'Allen Institute a construit un pipeline multi-agents pour rédiger des revues de littérature de plus de cent pages avec vérification automatisée des citations — un travail qui nécessitait auparavant jusqu'à deux ans pour son équipe. Stephen Francis, épidémiologiste au UCSF Brain Tumor Center, signale une réduction d'un facteur dix du temps d'analyse dans ses travaux sur l'épidémiologie moléculaire du gliome, avec des résultats validés indépendamment.

Sur le plan des intégrations externes, Claude Science s'appuie notamment sur le BioNeMo Agent Toolkit de NVIDIA pour accéder à des modèles de biologie computationnelle comme Evo 2, Boltz-2 et OpenFold3. La plateforme se connecte également à des bases de données majeures telles que UniProt, PDB, Ensembl, ClinVar ou ChEMBL.

La disponibilité est annoncée en version bêta pour les plans Pro, Max, Team et Enterprise sur macOS et Linux. Anthropic propose par ailleurs un programme de financement — jusqu'à 30 000 dollars en crédits par projet — pour soutenir cinquante projets de recherche scientifique sélectionnés, avec un focus initial sur la biologie et la recherche biomédicale. Les candidatures sont ouvertes jusqu'au 15 juillet 2026. Une question ouverte demeure celle de l'extension à d'autres disciplines scientifiques au-delà des sciences du vivant, ainsi que la robustesse du reviewer agent face à des erreurs subtiles dans des domaines hautement spécialisés.