Michael JohnsonLes instituts et fondations scientifiques pourront désormais répartir des crédits Claude entre chercheurs dans le cadre du programme AI for Science d’Anthropic. Dans une mise à jour publiée le 28 octobre, l’entreprise a nommé 20 nouveaux partenaires et décrit des projets en génomique, en neurosciences, dans le domaine du climat, en astronomie et en mathématiques. Pour les scientifiques, cela modifie l’accès aux ressources de calcul : le soutien peut être obtenu par l’intermédiaire d’une organisation ou d’une initiative de recherche, et plus seulement à titre individuel dans le programme.
Ce qui a changé
Anthropic a lancé AI for Science en mai 2025 sous la forme d’un programme de crédits Claude gratuits destinés aux scientifiques. Dans cette nouvelle phase, l’entreprise ajoute au soutien individuel des partenariats avec des fondations, des sociétés scientifiques, des instituts et des projets de recherche précis. Selon la présentation de l’extension du programme, certains partenaires pourront répartir les crédits entre chercheurs, tandis que d’autres les utiliseront au sein de leur organisation ou les affecteront à une initiative donnée.
Il s’agit d’un changement organisationnel, et non d’un outil scientifique distinct ou d’un nouveau mode de Claude accessible à tous. Anthropic n’a pas publié le montant des crédits accordés à chaque partenaire, le calendrier de leur distribution ni de règles communes pour sélectionner les chercheurs. Le parcours de participation dépend donc de l’organisation concernée, à laquelle il convient de demander des précisions.
Les nouveaux partenaires et leurs domaines de recherche
Parmi les partenaires institutionnels cités figurent le Wellcome Sanger Institute, le Francis Crick Institute, le Laboratoire européen de biologie moléculaire (EMBL), le Space Telescope Science Institute et les Gladstone Institutes. Parmi les fondations et sociétés scientifiques mentionnées figurent notamment l’Alfred P. Sloan Foundation, la Simons Foundation et l’Open Source for Science Fund. Anthropic a également recensé des initiatives de recherche qui recevront des crédits pour des projets spécifiques.
En génomique, le projet gnomAD du Broad Institute entretient une base ouverte de variantes de la diversité génétique humaine ; Anthropic indique qu’elle rassemble des données de plus de 800 000 personnes. FlyWire, à l’université de Princeton, développe des données et des outils ouverts pour étudier les connexions neuronales du cerveau de la drosophile. Le projet LEAP de l’université Columbia utilise l’apprentissage automatique associé à des modèles physiques afin d’améliorer les modèles climatiques des nuages, des océans et des terres émergées. Ces exemples montrent que le programme couvre des travaux où l’exploitation de grands ensembles de données et d’outils logiciels s’inscrit dans un processus scientifique de longue haleine.
Anthropic a également évoqué une collaboration entre le HHMI Janelia Research Campus et l’entreprise autour du Model Hardware Standard, une spécification conçue pour permettre à des agents d’IA de contrôler des instruments de laboratoire en toute sécurité. Cette norme est encore au stade de l’aperçu de recherche. L’exemple associe le soutien en ressources informatiques à un enjeu d’infrastructure plus vaste : les systèmes de recherche doivent interagir avec le matériel physique selon des règles convenues.
Les retombées possibles pour la communauté scientifique
L’idée centrale de cette extension est de passer de l’aide aux scientifiques individuellement à des ressources accessibles à des équipes et à des organisations entières. Anthropic s’attend à ce qu’une partie des travaux communs produise des résultats accessibles à tous : jeux de données, logiciels libres, normes et bibliothèques partagées. D’autres équipes de recherche pourraient continuer à tirer parti de ces ressources après la fin des travaux concernés, en réutilisant les outils et les données ouverts dans leurs propres projets.
Pour illustrer cette orientation, l’entreprise évoque l’Allen Institute, qui construit des équipes d’agents d’IA pour analyser des données scientifiques et cherche, selon la description d’Anthropic, à réduire des mois d’analyse manuelle à quelques heures. Cette affirmation porte sur le travail de l’institut tel que le présente Anthropic ; la publication ne fournit pas d’évaluation indépendante du temps nécessaire pour des tâches précises ni des résultats de recherche. Il importe donc de distinguer l’objectif annoncé des effets déjà mesurés.
Pour les personnes susceptibles de participer, le conseil pratique le plus utile est de se renseigner auprès de leur laboratoire, de leur institut ou de leur société scientifique. L’annonce énumère des partenaires et des domaines de recherche, mais ne propose pas de formulaire de candidature commun à tous les scientifiques. Il est utile de demander à l’organisation qui peut bénéficier des crédits, quelles tâches ils couvrent et si le projet prévoit de publier des données ou du code en libre accès.
Ce que l’on sait encore de l’ampleur du programme
Cette mise à jour marque une extension du programme, mais Anthropic décrit de nombreux projets comme étant à leurs débuts ou encore en phase initiale. L’entreprise ne précise ni le volume total des crédits accordés, ni le nombre de chercheurs qui pourront en bénéficier, ni le calendrier des prochains résultats. Selon sa formulation, les partenaires couvrent 20 fondations, instituts et groupes de recherche scientifiques ; ce chiffre ne permet pas à lui seul de savoir combien de laboratoires pourront accéder aux ressources ni comment le soutien sera réparti.
Pour les équipes scientifiques, le changement offre dès maintenant une démarche concrète : vérifier si leur institut ou une initiative de leur domaine participe au programme, puis demander au partenaire quelles sont les modalités d’accès. Pour l’ensemble de la communauté scientifique, la publication d’outils et de ressources que les projets pourront partager avec d’autres chercheurs constituera un résultat important. Pour l’heure, l’annonce décrit une structure de partenariat et des axes de travail, plutôt que des découvertes scientifiques achevées.
