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Anthropic attribue à son IA Claude l’identification autonome d’un système enzymatique présent chez des bactériophages, rapproché de l’architecture de Crispr. La fonction de ce système n’est pas encore élucidée et ses usages potentiels restent incertains. Cette annonce constitue le premier résultat du laboratoire humide de l’entreprise et sert de vitrine aux capacités de Claude, sur fond de recrutement scientifique, d’ambitions en découverte de médicaments et de préparation à une entrée en bourse.
Fonction inconnue et comparaison à Crispr incertaine
La découverte annoncée par Anthropic reste entourée d'incertitudes : aucune application concrète n'est démontrée et il n'est pas établi qu'elle puisse avoir un impact comparable à la technologie Crispr. Anthropic précise que la fonction du système enzymatique identifié n'est pas encore comprise. L'entreprise rapproche néanmoins cette découverte de la machinerie de Crispr et explique avoir choisi de la partager tôt pour illustrer les capacités de Claude et donner à la communauté scientifique un aperçu de ses travaux.
Criblage massif par agents Claude et validation en laboratoire
Anthropic rapporte que près de 950 agents Claude ont analysé une vaste base de données de séquences d'ADN pendant 21 heures, traitant 210 millions de tokens. L'intervention humaine s'est limitée à l'invite initiale et aux expérimentations en laboratoire. Un agent a signalé un motif répétitif inhabituel, déclenchant un examen humain. Des analyses complémentaires et des tests en laboratoire ont permis d'identifier un système enzymatique jusqu'alors non caractérisé chez des bactériophages.
Premier résultat du biolab et ambitions d'Anthropic
Ce résultat constitue le premier aboutissement du nouveau laboratoire humide d'Anthropic. L'annonce intervient alors que l'entreprise cherche à attirer davantage de scientifiques, souhaite s'étendre vers la découverte de médicaments et prépare son introduction en bourse. Plus largement, les entreprises d'IA se tournent de plus en plus vers la recherche scientifique pour démontrer la valeur de leurs modèles avancés.
