Du traitement de l'information scientifique par l'intelligence artificielle à la science agente : une revue sur la découverte scientifique autonome

L’intelligence artificielle (IA) transforme profondément la découverte scientifique, évoluant de simples outils computationnels spécialisés vers des partenaires de recherche autonomes. Nous considérons la Science agente comme une étape clé au sein du paradigme plus large de l’IA pour la science, où les systèmes d’IA passent d’un soutien partiel à une agence scientifique complète. Grâce aux grands modèles linguistiques (LLM), aux systèmes multimodaux et aux plateformes de recherche intégrées, l’IA agente démontre des capacités dans la génération d’hypothèses, la conception et l’exécution d’expériences, l’analyse des résultats et le raffinement itératif — des comportements autrefois considérés comme exclusivement humains. Cette revue offre une synthèse axée sur les domaines scientifiques de la découverte scientifique autonome dans les sciences de la vie, la chimie, les sciences des matériaux et la physique. Nous unifions trois perspectives auparavant fragmentées — orientées processus, orientées autonomie et orientées mécanismes — au moyen d’un cadre global reliant les capacités fondamentales, les processus centraux et les applications spécifiques aux domaines. À partir de ce cadre, nous (i) traçons l’évolution de l’IA pour la science, (ii) identifions cinq capacités fondamentales soutenant l’agence scientifique, (iii) modélisons la découverte comme un flux de travail dynamique en quatre étapes, (iv) passons en revue les applications dans les domaines mentionnés, et (v) synthétisons les principaux défis et les perspectives futures. Ce travail établit une synthèse orientée domaine de la découverte scientifique autonome et positionne la Science agente comme un paradigme structuré pour faire progresser la recherche pilotée par l’IA.