Les scientifiques IA sont déjà au travail à Pékin : mélange de fluide de conduction en 20 secondes
À Pékin, des laboratoires spécialisés dans l'IA for Science ont commencé à confier certaines tâches expérimentales à des bras robotiques pilotés par IA, capables de concevoir des protocoles, de collecter des données et de proposer de nouvelles pistes de recherche. Un journaliste du Beijing News a pu observer l'un de ces sites : un bras robotique y prépare du liquide conducteur en 20 à 30 secondes par flacon, avec une régularité de geste qui élimine les erreurs de manipulation manuelle. Le laboratoire fonctionne sur des postes d'expérimentation confinés où des bras robotiques manipulent pipettes, réactifs et échantillons avec précision, selon une architecture en trois couches : découverte autonome de lois scientifiques fondamentales par l'expérimentation, création de nouveaux matériaux via des modèles entraînés sur des données de haute qualité générées par le système, et enfin conception inverse de bout en bout où les résultats sont directement validés en application. À l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences, l'équipe a développé un modèle de fondation baptisé Panshi, avec une approche à deux volets : une version 1.0 qui affine des modèles open source sur des données et de la littérature scientifiques, et une version 2.0 en développement qui entraîne un modèle entièrement nouveau unifiant texte et modalités scientifiques (spectres d'ondes, spectrogrammes, champs électromagnétiques, structures moléculaires) dans un système de tokens commun. Panshi a déjà achevé une adaptation à huit disciplines scientifiques.
Cette expérimentation illustre une bascule stratégique dans la course à l'IA scientifique : contrairement aux modèles grand public comme DeepSeek ou ChatGPT, qui se contentent d'exploiter des données déjà disponibles sur internet, les systèmes AI4S doivent produire eux-mêmes de nouvelles données par l'expérimentation réelle, ce qui suppose une intégration étroite entre IA, bras robotiques, capteurs et instruments de laboratoire dans une boucle fermée hypothèse-expérience-collecte-optimisation. Pour l'industrie robotique et les décideurs B2B, c'est un signal que l'automatisation ne se limite plus à la manipulation répétitive en usine mais s'étend à des tâches de précision scientifique à haute valeur ajoutée, où la fiabilité du geste et la vitesse d'exécution (20 à 30 secondes par préparation) deviennent des arguments concrets face au travail manuel de laboratoire.
Cette initiative s'inscrit dans une dynamique portée par les autorités pékinoises, qui misent sur la concentration exceptionnelle d'institutions de recherche de premier plan dans la ville, dont l'Académie chinoise des sciences, Tsinghua et l'Université de Pékin, ainsi que sur le pôle scientifique de Huairou, capable de générer des volumes massifs de données d'entraînement, à l'image du collisionneur électron-positron de Pékin qui produit à lui seul 1 téraoctet de données par seconde. En juin 2026, Pékin a publié son plan de mise en œuvre de l'IA for Science, couvrant six domaines prioritaires, avec l'ambition de faire de la ville un pôle d'innovation scientifique en IA d'influence mondiale d'ici 2028.




