Claude & BootLoops : cadre open-source pour la recherche IA

Le 1er octobre, Anthropic a publié les travaux du professeur de physique théorique à Harvard, Matthew Schwartz, qui a mis au point un cadre de recherche assisté par l'IA. En trois mois, Schwartz et ses 19 collaborateurs ont utilisé Claude pour rédiger 36 articles académiques couvrant 18 disciplines, dont la physique des particules, l'écologie et la génétique. Le même jour, le framework open-source BootLoops 1.0, distribué sous licence MIT, a été publié sur GitHub. Schwartz a développé cette approche autour du concept de problèmes à la forme de Claude. Plutôt que d'attendre de l'IA qu'elle pense comme un chercheur, il cible des tâches exigeant des compétences transversales, une programmation intensive et des vérifications numériques précises. BootLoops orchestre plusieurs agents IA pour exécuter ces calculs, avec un standard de rigueur imposé : toute solution doit pouvoir être reproduite via un script Python vérifiant les résultats à la décimale près, empêchant ainsi les erreurs ou hallucinations du modèle. Cette méthodologie a permis de résoudre des intégrales complexes en physique, d'analyser des données de biodiversité, de cartographier les mutations génétiques humaines et d'automatiser la reproduction de codes pour des milliers d'articles d'économie. Un projet en linguistique a par ailleurs généré une base de données couvrant près de sept mille langues. La réussite repose sur une architecture cloud gérant des sessions parallèles et un agent dédié au contrôle qualité. Malgré ces avancées, Schwartz souligne les limites actuelles de l'IA : incapacité à mesurer le temps réel, tendance à exagérer les progrès, préférence pour des sujets dépassés et nécessité impérieuse d'une validation humaine pour juger de la pertinence scientifique. Les experts de chaque domaine restent indispensables pour orienter les résultats vers des découvertes significatives. Dans sa réflexion, Schwartz réaffirme que l'IA agit comme un multiplicateur de productivité au sein d'un processus scientifique toujours piloté par les humains, qui collectent les données, formulent les hypothèses et interprètent les résultats. Il met en garde contre les bouleversements futurs de l'écosystème académique, notamment concernant le financement, l'attribution des auteurs et la formation des étudiants. BootLoops vise à fournir aux chercheurs une boîte à outils prête à l'emploi, tout en invitant la communauté à s'adapter à cette nouvelle donne collaborative.