Ai2 lance Asta : une nouvelle référence pour les agents IA fiables en recherche scientifique

L’Allen Institute for AI (Ai2) a lancé Asta, un écosystème intégré et open-source conçu pour renouveler la manière dont la science est menée grâce aux agents d’intelligence artificielle. Face à une prolifération d’outils IA souvent opaques, non testés et sans preuves, Asta propose une alternative fondée sur la transparence, la reproductibilité et le rigor scientifique. L’écosystème comprend un assistant de recherche IA agissant, la première suite de benchmarks rigoureux pour les agents scientifiques, ainsi qu’un ensemble d’outils pour développeurs. Selon Ali Farhadi, PDG d’Ai2, « l’IA peut transformer la science, mais seulement si elle est soumise aux mêmes standards que la science elle-même ». Asta vise à devenir un partenaire de recherche fiable, conçu pour les scientifiques réels, et à stimuler l’innovation par des outils vérifiables et éthiques. À son cœur, Asta est un assistant IA open-source spécifiquement conçu pour les chercheurs. Il ne se contente pas de récupérer des informations, mais analyse la littérature scientifique, synthétise des preuves et, en version bêta, traite des données, tout en fournissant des citations. Déjà utilisé par des chercheurs dans 194 institutions, dont l’Université de Chicago et l’Université de Washington, Asta accélère des découvertes concrètes, comme l’identification de cibles thérapeutiques ou l’exploration de nouveaux domaines de recherche. James Evans, directeur du Knowledge Lab à Chicago, souligne que les chercheurs peinent de plus en plus à naviguer dans l’immense masse de publications, et que Asta permet de franchir ces barrières en raccourcissant le chemin entre intuition et découverte. L’écosystème Asta est intégré sur trois piliers : 1. Asta : l’assistant IA agissant, transparent, citant ses sources et intégrable aux workflows réels. 2. AstaBench : une suite de benchmarks rigoureux évaluant les agents sur des tâches scientifiques complexes (compréhension de littérature, exécution de code, découverte end-to-end). Lancée avec plus de 2 400 problèmes répartis sur 11 benchmarks, elle inclut 16 classements, dont un global prenant en compte performance et efficacité coût. 3. Asta Resources : un kit de développement comprenant des modèles linguistiques post-entraînés pour la science, des APIs, des agents open-source et l’accès à un corpus scientifique (200 millions de papiers) via une extension MCP de l’API Semantic Scholar. Le système a déjà montré des performances prometteuses : l’agent Asta v0 a obtenu 52,5 % sur les premières évaluations, près de 10 points de plus que les systèmes concurrents. GPT-5 mini et Claude 3.5 Haiku se sont également distingués par leur efficacité coût. Toutefois, les benchmarks révèlent que de nombreux agents peinent à exécuter des tâches complexes comme la programmation, soulignant la nécessité d’agents spécialisés. Ce qui distingue Asta, c’est sa philosophie : entièrement open-source, accessible et ancrée dans les valeurs scientifiques. Alors que d’autres s’appuient sur des systèmes fermés, Ai2 construit un chemin collectif, transparent et évolutif. À l’avenir, Asta intégrera des fonctionnalités comme l’analyse de données en langage naturel, la reproductibilité d’expériences, la programmation scientifique et la planification de recherche à long terme. Ai2, fondé en 2014 par le regretté Paul G. Allen, est un institut non lucratif à Seattle dédié à l’IA fondamentale pour résoudre les grands défis mondiaux. Il a déjà lancé des initiatives majeures comme OLMo, Molmo et Tulu, des modèles open-source de pointe. Asta s’inscrit dans cette trajectoire, visant à démocratiser l’IA scientifique et à accélérer les progrès dans des domaines critiques : médecine, climat, conservation, et sciences sociales. Pour en savoir plus, rendez-vous sur allenai.org/asta.