fr.wedoany.com Rapport : Genoria AI, filiale de MGI, et le Shanghai Artificial Intelligence Laboratory ont annoncé conjointement le lancement de deux innovations — ProtoPilot et BioLab Bench — visant à combler le fossé entre l’intelligence numérique et l’exécution physique en biologie.
Ces deux innovations établissent ensemble un nouveau paradigme d’IA physique pour les sciences de la vie, où les agents ne se contentent pas de générer des réponses textuelles, mais transforment également les intentions expérimentales en opérations physiquement exécutables, vérifiables et reproductibles sur des plateformes de laboratoire automatisées. Les résultats de cette recherche ont été publiés en juin 2026 sous forme de prépublication sur arXiv (arXiv:2606.31763).
ProtoPilot est un système multi-agents auto-évolutif couvrant toute la chaîne, de la conception au protocole, du protocole au code, de l’exécution des équipements au retour d’expérience en laboratoire humide. Ce système apprend de ses échecs : par exemple, après un échec d’assemblage par PCR, il a diagnostiqué un problème de sélection par résistance aux antibiotiques et généré de manière autonome un protocole corrigé. Sur le benchmark ProtocolQA — développé par Future House, une institution du domaine AI4S, pour évaluer la capacité de raisonnement expérimental des IA — ProtoPilot a obtenu un score de 52,38 %, proche du niveau expert humain de 54 %, tandis que GPT-5.6-sol a obtenu 43,5 %.
BioLab Bench est le premier système d’évaluation de la capacité des agents à exécuter des tâches sur des équipements automatisés réels. Ce système couvre des tâches réelles, organisées hiérarchiquement selon trois niveaux de difficulté L1 à L3 ; il propose une évaluation complète de la chaîne, vérifiant chaque étape de l’agent, de l’interprétation de l’intention à la validation des points de contrôle d’exécution ; et il dispose d’une capacité de transfert entre équipements, pouvant être déployé sur différentes plateformes de laboratoire automatisées pour évaluer l’adaptabilité des agents à diverses configurations matérielles.
À l’avenir, les agents biologiques accumuleront, grâce à des cycles d’expérimentation physique en IA, des tâches de recherche réelles, des opérations automatisées, des validations par experts, des cas d’échec et des retours d’expérience en laboratoire humide, formant ainsi une masse de données expérimentales physiques, pour finalement piloter des laboratoires intelligents fonctionnant 7 jours sur 7 et 24 heures sur 24, sans intervention humaine.
L’exploration de l’IA par MGI remonte à 2019. En 2025, l’équipe dirigée par le Dr Yang Meng, Chief AI Officer de MGI, a collaboré avec le professeur Nattiya Hirankarn de l’Université Chulalongkorn pour publier un article dans Nature Biomedical Engineering, présentant le système multi-agents sec-humide PrimeGen. En avril 2026, MGI a créé Genoria AI, une filiale dédiée à l’IA pour la science. Le Dr Yang Meng a souligné que cette voie diffère de la course à la puissance de calcul pure, qui repose sur des ressources massives ; elle utilise plutôt l’expansion des agents et l’ingénierie des données en boucle fermée, exploitant des tâches réelles, des contraintes matérielles, des retours d’experts et des résultats de laboratoire humide pour permettre à l’IA d’évoluer en continu.
Genoria AI est une filiale de MGI, dédiée à la construction de laboratoires auto-évolutifs pour étendre la découverte par agents. Le Shanghai Artificial Intelligence Laboratory a été inauguré en juillet 2020 lors de la Conférence mondiale sur l’intelligence artificielle, se positionnant comme une institution nationale de recherche de nouveau type.
