L’IA relie les composants d’un microscope, des mois aux jours

Arco Bast se tenait devant un microscope capable d’imager des milliers de neurones simultanément, mais il fallait toujours des mois pour préparer une nouvelle expérience. Sur le campus Janelia de l’Howard Hughes Medical Institute, le neuroscientifique se heurtait à un problème d’ingénierie courant : caméras, scanners et capteurs fonctionnaient chacun avec des systèmes de contrôle différents. Il voulait étudier la manière dont des populations de neurones forment des souvenirs, mais il n’était pas facile de piloter l’instrument comme l’exigeait sa question de recherche.

Bast a conclu que le goulet d’étranglement était la mémoire. Chaque composant conservait sa propre mémoire privée : les messages devaient donc passer par un système d’exploitation central avant que les différents éléments puissent se coordonner. À l’aide de Claude Code, il a créé une application qui fournit aux composants un espace mémoire partagé : chacun peut lire et mettre à jour la même représentation en temps réel de l’expérience. Cette approche est devenue le Model Hardware Standard, développé par Bast, ses collègues de Janelia et Anthropic, l’entreprise à l’origine de Claude.

Le résultat immédiat a été pratique plutôt que spectaculaire. Bast affirme que son temps d’installation est passé de plusieurs mois à quelques jours, ce qui lui laisse davantage de temps pour tenter des expériences, changer de direction et se concentrer sur les neurosciences. Boaz Mohar, chercheur senior au sein du Spruston Lab qui a participé au développement du MHS, a déclaré que le système avait changé les projets qu’il jugeait réalisables, notamment en ouvrant la voie à des expériences plus complexes.

Cette conception ouvre également la voie à un laboratoire avec IA dans la boucle, c’est-à-dire un dispositif dans lequel une IA observe en permanence une expérience et travaille aux côtés du scientifique. Comme l’IA peut accéder aux données partagées en temps réel, elle pourrait repérer des tendances et ajuster l’expérience pendant son déroulement, une tâche qu’un humain ne pourrait pas effectuer à la même vitesse. Bast travaille à mettre en œuvre cette utilisation dans ses propres recherches ; la source ne la présente pas comme déjà opérationnelle au quotidien.

Qu’est-ce que cela change, concrètement ? Les chercheurs qui utilisent des instruments personnalisés complexes pourraient consacrer moins de temps à faire communiquer des matériels et des logiciels incompatibles, et davantage à tester des questions biologiques. L’avantage est particulièrement net pour les laboratoires qui conçoivent des expériences hors normes, dont l’intégration peut autrement demander des mois ou des années. Pour l’instant, le MHS reste un développement de Janelia, et aucun déploiement plus large ni aucune évaluation indépendante n’est rapporté.