Claude découvre un nouveau système enzymatique : quand l’IA commence à faire de la biologie

L’intelligence artificielle est souvent présentée comme un outil capable d’écrire du texte, de générer des images ou de programmer. Mais son potentiel pourrait être beaucoup plus intéressant lorsqu’elle est utilisée pour explorer des domaines où les humains sont confrontés à des quantités de données gigantesques.

Anthropic vient justement d’en apporter un exemple concret. Des agents Claude ont identifié un système enzymatique jusqu’alors non caractérisé dans l’ADN de bactériophages, avec certaines caractéristiques rappelant les mécanismes de CRISPR. La découverte a ensuite été analysée et testée par des scientifiques en laboratoire. Anthropic

Claude cherche dans des centaines de milliers de séquences ADN

Le principe est assez simple à comprendre.

Les chercheurs d’Anthropic ont demandé à Claude d’explorer une immense base de données contenant des séquences d’ADN afin d’identifier des systèmes biologiques inhabituels associés aux transcriptases inverses, des enzymes capables de produire de l’ADN à partir d’ARN.

Le travail effectué est cependant considérable.

Environ 950 agents Claude ont travaillé pendant 21 heures, en utilisant au total quelque 210 millions de tokens. Ils ont analysé plus de 200 000 transcriptases inverses, identifié environ 3 500 systèmes candidats, puis réduit cette sélection à une vingtaine de candidats particulièrement intéressants. Anthropic

C’est précisément là que l’IA devient intéressante pour la recherche scientifique : elle peut explorer très rapidement un espace de données qu’un chercheur humain pourrait mettre des semaines ou des mois à parcourir.

Une séquence ADN attire l’attention de Claude

Au cours de cette recherche, Claude a remarqué quelque chose d’inhabituel autour d’une transcriptase inverse.

Le modèle a identifié une succession répétitive de séquences ADN qui semblait présenter des caractéristiques rappelant les répétitions présentes dans certains systèmes CRISPR. Il a ensuite compté les répétitions, analysé leur espacement, comparé cette organisation avec d’autres systèmes connus et recherché dans la littérature scientifique si le motif avait déjà été décrit. Anthropic

Cette analyse a conduit à l’identification d’un système baptisé ART, pour array-associated reverse transcriptases.

Il est principalement retrouvé chez des bactériophages, des virus qui infectent les bactéries.

Le système semble composé de trois éléments principaux : une transcriptase inverse, un gène associé et une longue série de séquences ADN répétées. Les premières expériences indiquent également que ces répétitions produisent différentes petites molécules d’ARN. Anthropic

Pourquoi la comparaison avec CRISPR est intéressante

Il ne faut surtout pas comprendre qu’Anthropic aurait découvert un « nouveau CRISPR ».

Ce n’est pas ce que montrent les résultats actuels.

La comparaison vient plutôt de l’organisation du système. Les systèmes CRISPR utilisent notamment des séquences répétées permettant de stocker des informations sous forme d’ARN et de guider certaines activités biologiques.

Dans le cas d’ART, les chercheurs ont découvert une organisation qui présente certaines ressemblances, mais la fonction exacte du système reste encore inconnue.

Des expériences supplémentaires sont donc nécessaires pour comprendre ce que fait réellement ART et déterminer s’il possède éventuellement une utilité biologique ou biotechnologique. Anthropic précise d’ailleurs que ses recherches sur la fonction primaire d’ART sont toujours en cours. Anthropic

C’est une distinction importante : l’IA a trouvé quelque chose d’inhabituel, mais elle n’a pas encore expliqué complètement ce que cette chose fait.

L’IA propose, le laboratoire vérifie

C’est probablement l’aspect le plus intéressant de cette expérience.

Claude n’a pas remplacé les biologistes.

Le modèle a exploré les données, formulé des hypothèses, éliminé des candidats et sélectionné ceux qui semblaient suffisamment intéressants pour être étudiés. Les scientifiques ont ensuite effectué les expériences nécessaires en laboratoire. Anthropic précise que tout le travail expérimental est réalisé par des chercheurs humains. Anthropic

On retrouve donc une nouvelle forme de collaboration :

IA → exploration → hypothèse → validation humaine → expérience

Cette approche pourrait devenir particulièrement puissante lorsque les données disponibles sont beaucoup trop nombreuses pour être examinées manuellement.

Vers une IA utilisée comme outil scientifique

Cette expérience s’inscrit dans une évolution plus large chez Anthropic.

L’entreprise a créé en 2026 une équipe consacrée aux sciences de la vie et un laboratoire de biologie afin d’étudier comment Claude peut participer à la recherche fondamentale. L’objectif est notamment d’utiliser l’IA pour explorer des bases de données biologiques, générer des hypothèses à grande échelle et sélectionner les pistes pouvant ensuite être testées expérimentalement. Anthropic

On commence donc à voir apparaître quelque chose de différent du simple chatbot.

L’IA devient progressivement un outil d’exploration scientifique.

Elle peut parcourir des millions de données, comparer des milliers de possibilités, repérer des anomalies et proposer des hypothèses que les chercheurs peuvent ensuite examiner.

L’IA comme nouveau partenaire de recherche

C’est peut-être là que se trouve la véritable importance de cette expérience.

Avec les modèles d’IA et les systèmes multi-agents, une nouvelle étape semble apparaître : confier à des agents une partie du travail d’exploration lui-même. Une évolution que nous avions déjà évoquée dans notre article consacré aux agents IA et à leur capacité à agir de manière autonome.

Dans le cas d’ART, Claude n’a pas simplement répondu à une question posée par un chercheur. Les agents ont parcouru les données, identifié des candidats, comparé leurs caractéristiques, recherché des informations complémentaires et produit des rapports destinés à l’analyse humaine. Anthropic

Cela pourrait concerner demain la génomique, la recherche de médicaments, les protéines, les matériaux, la physique ou encore l’astronomie.

L’objectif n’est pas nécessairement de remplacer le scientifique. Il peut être beaucoup plus simple : permettre à un chercheur d’explorer des milliers ou des millions de pistes qu’il serait impossible d’examiner seul.

Dans le cas de Claude et d’ART, le résultat reste préliminaire et la fonction biologique du système doit encore être déterminée. Mais l’expérience montre déjà quelque chose de concret : une IA peut contribuer à faire émerger une piste scientifique qui mérite ensuite d’être étudiée dans le monde réel. Reuters

Et c’est probablement l’un des usages les plus intéressants de l’intelligence artificielle : ne plus seulement lui demander de produire quelque chose, mais lui demander de chercher ce que nous n’avons pas encore trouvé.

À propos de l’auteur

Je suis Adrien Hassler, créateur d’AdrienTech, un média consacré à l’intelligence artificielle, aux nouvelles technologies, aux sciences, à l’astronomie et à la blockchain. Passionné par l’innovation, j’explore les technologies qui transforment notre environnement numérique et scientifique, avec l’envie de continuer à apprendre, de comprendre et de partager mes découvertes de manière accessible et documentée.