Des chercheurs en intelligence artificielle (IA) ont développé un système capable de mener une recherche autonome en astrobiologie, la discipline étudiant les origines de la vie dans l'Univers. Ce nouveau système, baptisé AstroAgents, comprend huit « agents IA » spécialisés chargés d'analyser des données et de générer des hypothèses scientifiques. Il s'ajoute à une série d'autres outils d'IA conçus pour automatiser les différents processus de la recherche scientifique, allant de la lecture de la littérature à la formulation d'hypothèses, en passant par la rédaction d'articles. Les créateurs de ce système prévoient de l'utiliser pour l'analyse de échantillons rocheux que la NASA prévoit de ramener de Mars. Ces agents aideront à déterminer si les échantillons contiennent des molécules organiques signalant une présence biologique, qu'elle soit passée ou actuelle. La présentation d'AstroAgents a eu lieu le 27 avril lors de la Conférence internationale sur l'apprentissage représentatif (ICLR) à Singapour. « Cela nous aide à mieux comprendre comment les molécules se forment dans l'espace, comment elles se forment à partir de la vie sur Terre et comment elles sont préservées — puis quels signes spécifiques nous devrions rechercher », explique Denise Buckner, astrobiologiste au Centre de vol spatial Goddard de la NASA à Greenbelt, dans le Maryland, et co-auteure d'un pré-impression décrivant AstroAgents. Agents Agentiques en Astrobiologie AstroAgents est un exemple de systèmes d'« IA agentic ». Généralement basés sur des grands modèles linguistiques (LLMs), ces systèmes sont conçus pour être des participants plus actifs que les outils d'IA conventionnels. Ils décident des actions nécessaires, évaluent les résultats et adaptent leurs méthodes en conséquence. Cette nouvelle approche a suscité un débat animé sur la capacité de l'IA agentic à générer des idées scientifiques truly originales et sur la définition même de l'originalité. Un des exemples les plus célèbres est le « co-scientifique IA » de Google, publié en février. Ce système a été utilisé pour rechercher des traitements potentiels contre les maladies du foie et pour suggérer comment la résistance aux antibiotiques peut émerger. L'utilisation de l'IA agentic en astrobiologie constitue une voie de recherche relativement nouvelle, souligne Michael Wong, astrobiologiste au Laboratoire de la Terre et des planètes de Carnegie Science à Washington DC. Fonctionnement d'AstroAgents Pour définir les comportements des agents, les chercheurs alimentent différents prompts à un modèle linguistique large. Par exemple, l'agent « analyste de données » est chargé d'identifier les motifs clés dans les données, tandis que le « planificateur » décide des tâches à déléguer aux autres agents « scientifiques » pour des recherches approfondies et la génération d'hypothèses. Le rôle du « critiqueur » est d'évaluer ces hypothèses et de proposer des améliorations à l'anlayste de données, qui reprend ensuite le processus pour un nouveau tour. Cette méthode consistant à diviser la génération d'hypothèses entre plusieurs agents spécialisés est novatrice, selon Amirali Aghazadeh, informaticien à l'Institut de technologie de Georgie à Atlanta et co-auteur de l'étude. « Nous avons réalisé que, en raison de la complexité des données, il valait mieux que l'agent attribue plusieurs tâches à plusieurs 'scientifiques' », indique-t-il. Le planificateur est responsable de ces attributions, les effectuant de manière autonome. « C'est là tout le génie du système », ajoute-t-il. Expérimentation et Raffinement L'équipe de recherche a testé deux grands modèles linguistiques pour alimenter AstroAgents : Claude Sonnet 3.5 et Gemini 2.0 Flash. Elle leur a fourni des données de spectrométrie de masse provenant de huit météorites et dix échantillons de sol collectés dans divers endroits sur terre, dont l'Antarctique et le désert d'Atacama au Chili, puis a mené dix cycles de raffinement. Ce processus itératif permet aux agents d'affiner continuellement leurs analyses et leurs hypothèses, contribuant ainsi efficacement à la compréhension des molécules organiques trouvées dans les échantillons extra-terrestres. Cette démarche automatisée et collaborative ouvre de nouvelles perspectives en astrobiologie, notamment en aidant les scientifiques humains à identifier plus rapidement et de manière plus précise les signes de vie possible sur d'autres planètes. Avec l'arrivée imminente des échantillons martiens, AstroAgents pourrait jouer un rôle crucial dans notre quête constante pour des indices de vie extraterrestre.