Des chercheurs ont développé Denario, une assistance intelligente basée sur l’IA conçue pour accélérer le processus scientifique en aidant les chercheurs à formuler de nouvelles hypothèses, analyser des données et rédiger des documents scientifiques. Cette innovation, présentée dans un article publié sur arXiv, réunit plusieurs étapes du travail scientifique dans un seul système modulaire. Contrairement aux outils actuels comme ChatGPT, souvent limités à une seule tâche (par exemple, rédiger un résumé ou visualiser des données), Denario peut orchestrer l’ensemble du cycle de recherche : de la génération d’idées à la rédaction finale d’un manuscrit. Denario repose sur une architecture composée de multiples agents IA spécialisés, chacun chargé d’une fonction précise — formulation d’hypothèses, recherche bibliographique, conception de méthodes, écriture et débogage de code, analyse des résultats, rédaction et relecture. Ces agents communiquent entre eux via des flux d’information (représentés par des flèches bleues), permettant une collaboration fluide. Le système fonctionne soit en mode intégré (end-to-end), soit en utilisant des modules individuels selon les besoins du chercheur. Développé par une équipe pluridisciplinaire menée par l’Université de Cambridge, l’Institut Flatiron et l’Université autonome de Barcelone, Denario a été testé sur des centaines de projets dans des domaines variés : astrophysique, neuroscience, chimie, biologie et sciences des matériaux. Bien que la majorité des résultats aient été jugés inappropriés par les experts, environ 10 % ont produit des questions ou découvertes intéressantes. Cette capacité à explorer des pistes interdisciplinaires — en tirant des idées de domaines éloignés — constitue un atout majeur, selon Francisco Villaescusa-Navarro (Flatiron Institute), qui souligne que Denario peut « ouvrir de nouvelles voies » que les spécialistes n’auraient pas envisagées. Cependant, le système présente des limites significatives. Il peut générer des données fausses (« hallucinations »), omettre des incertitudes dans les résultats ou citer mal les études antérieures, malgré une bonne compréhension de leur contenu. Pour y remédier, les chercheurs ont dû ajouter des contraintes pour interdire la création de « données factices ». L’humain reste indispensable pour valider, corriger et interpréter les sorties. L’objectif principal de Denario est de libérer les scientifiques de tâches répétitives — comme parcourir arXiv, formater des figures ou résumer des analyses — afin de leur permettre de se concentrer sur la pensée créative. Boris Bolliet (Cambridge) espère que cette technologie contribuera à rendre la recherche plus rapide, plus dynamique et plus interdisciplinaire. À l’avenir, l’équipe vise à améliorer l’efficacité de Denario, notamment en intégrant des mécanismes d’auto-évaluation pour filtrer les résultats de faible qualité. Par ailleurs, des questions éthiques et techniques subsistent : droits d’auteur, responsabilité des auteurs, risques de biais ou de manipulation. Les chercheurs appellent à une discussion ouverte sur l’intégration responsable de tels outils dans la science. Denario, fruit d’une collaboration entre académie et industrie, illustre à la fois le potentiel transformateur et les défis posés par l’IA dans la recherche scientifique.