Introduction
Les outils d'IA scientifique évoluent rapidement. Claude Science offre aux chercheurs un espace de travail unifié pour la revue de la littérature, l'exécution de code, l'analyse de données, l'accès au calcul et les artefacts de type manuscrit. L'idée est simple : au lieu de naviguer entre PubMed, Jupyter, R, les terminaux SSH, les tâches de cluster, les outils de traçage et les outils d'écriture, le chercheur travaille avec un atelier d'IA qui centralise le processus.
OpenScience adopte une direction similaire, mais avec un modèle plus ouvert. Il s'agit d'un atelier d'IA open-source de Synthetic Sciences qui peut fonctionner avec différents fournisseurs de modèles, notamment Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi et les modèles locaux via des outils tels qu'Ollama. Pour les équipes qui se soucient du choix du modèle, du contrôle local des données et de barrières d'accès plus faibles, cette différence compte.
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Claude Science est puissant, mais l'accès reste limité
Claude Science est l'atelier d'IA d'Anthropic pour les scientifiques. Il est conçu pour rassembler les outils de recherche courants dans un seul environnement, afin que les chercheurs puissent passer de l'exploration de la littérature à l'analyse, l'exécution de code, les figures et la rédaction sans changer constamment d'applications.
Le problème que Claude Science tente de résoudre est très familier aux chercheurs. Un seul projet peut nécessiter la recherche d'articles, l'interrogation de bases de données biologiques, la rédaction de notebooks, l'exécution de scripts statistiques, la gestion de tâches de calcul, la production de figures et la rédaction d'un article. Chaque étape peut se trouver dans un outil différent. Le flux de travail fonctionne, mais le changement de contexte est coûteux.
Claude Science tente de réduire cette friction en rassemblant les outils scientifiques, les flux de travail des agents, la gestion du calcul et les artefacts reproductibles dans un seul atelier.
Ce que Claude Science réunit
Claude Science se concentre sur trois domaines.
Premièrement, il connecte les bases de données scientifiques et les flux de travail de domaine. Anthropic affirme que Claude Science comprend plus de 60 compétences et connecteurs sélectionnés dans des domaines tels que la génomique, l'analyse unicellulaire, la protéomique, la biologie structurale et la chémoinformatique. Au lieu de rechercher manuellement UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO et d'autres sources une par une, les chercheurs peuvent poser des questions en langage naturel et laisser les agents récupérer et synthétiser les informations pertinentes.
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Deuxièmement, il utilise un workflow multi-agents. Un agent coordinateur peut planifier le travail, des agents spécialisés peuvent gérer les sous-tâches, et des agents de type relecteur peuvent vérifier les citations, les calculs et la cohérence des figures. L'objectif n'est pas seulement de générer du texte, mais de rendre les artefacts de recherche plus faciles à auditer et à reproduire.
Troisièmement, il se connecte à des ressources de calcul. Claude Science peut fonctionner localement sous macOS ou Linux, ou via des machines distantes, SSH, des nœuds de connexion HPC et des ressources GPU dans le cloud. Cela a de l'importance pour le travail scientifique réel, car les projets de recherche nécessitent souvent de grands ensembles de données, des tâches de longue durée et du matériel qui va au-delà d'un simple ordinateur portable.
Pourquoi les chercheurs se heurtent encore à un mur
Claude Science est utile, mais l'article original souligne trois limitations pratiques :
- Il est disponible pour macOS et Linux.
- Il est en version bêta pour les utilisateurs de Claude Pro, Max, Team et Enterprise.
- Il est lié à Claude en tant que couche de modèle.
Pour certains groupes de recherche, notamment les équipes qui ont besoin d'un accès à moindre coût, de fournisseurs de modèles nationaux, de modèles locaux ou d'un déploiement plus flexible, ces limites peuvent rendre Claude Science difficile d'accès.
Bonne nouvelle : OpenScience arrive comme alternative open-source
OpenScience est la réponse open-source à cette lacune. Il est développé par Synthetic Sciences et se positionne comme un atelier de travail IA pour la recherche scientifique. La promesse principale est similaire à celle de Claude Science : donner au système un objectif de recherche, puis le laisser travailler sur la littérature, les hypothèses, le code, les expériences, l'analyse et la rédaction dans un espace de travail continu.
La plus grande différence est qu'OpenScience est indépendant du modèle. Il n'est pas conçu autour d'un seul fournisseur de modèles. Vous pouvez utiliser des modèles de pointe, des modèles à poids ouverts ou des modèles locaux, en fonction de votre propre configuration et de votre budget.
Cela signifie qu'un chercheur pourrait utiliser Claude pour une tâche, DeepSeek ou GLM pour une autre, et un modèle local via Ollama lorsque le contrôle des données est plus important. Le choix du modèle n'est pas enfermé dans l'écosystème d'un seul fournisseur.
Choix du modèle : Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi et modèles locaux
OpenScience prend en charge un workflow "apportez votre propre clé". Vous fournissez les clés API pour les fournisseurs de modèles que vous souhaitez utiliser, et les requêtes sont envoyées directement au fournisseur. Le projet prend également en charge les workflows de modèles locaux, ce qui peut être utile lorsque
vous ne voulez pas que vos données quittent votre machine.
Cela compte pour trois raisons :
- Maîtrise des coûts : différentes tâches peuvent ne pas nécessiter le même modèle coûteux.
- Accès régional : certaines équipes peuvent avoir un accès plus facile à DeepSeek, GLM, Kimi ou d’autres fournisseurs.
- Contrôle des données : les modèles locaux peuvent réduire la quantité d’informations envoyées à des prestataires externes.
Le fichier README officiel d’OpenScience précise également qu’il fonctionne comme un espace de travail dans le navigateur, soutenu par un serveur local. Cet espace de travail comprend une arborescence de fichiers, un éditeur, un terminal, un historique des sessions et le rendu d’artefacts de recherche tels que molécules, structures, génomes et graphiques.
Compétences de recherche et bases de données scientifiques
L’article original décrivait OpenScience comme disposant de plus de 250 compétences de recherche. Le fichier README officiel actuel sur GitHub en liste plus de 290, incluant l’entraînement, l’évaluation, le traitement de jeux de données, la biologie moléculaire et clinique, la chémoinformatique, les articles, LaTeX, les figures et le calcul dans le cloud.
OpenScience expose également des bases de données scientifiques comme outils. Le README mentionne UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, PubChem, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar, et une trentaine d’autres. C’est important car un agent de recherche en IA devient bien plus utile lorsqu’il peut interroger les bonnes bases de données plutôt que de se fier uniquement à la mémoire du modèle.
Comment installer OpenScience
OpenScience s’installe via npm. Si vous avez déjà Node.js et npm disponibles, l’option la plus rapide est de l’exécuter avec npx.
npx synsci
Après avoir exécuté la commande, OpenScience devrait ouvrir l’espace de travail dans votre navigateur. Lors du premier lancement, il vous guide à travers la configuration du modèle. Vous pouvez utiliser les modèles gérés par Atlas, vos propres clés de fournisseur, ou commencer avec les options de démonstration disponibles si la version actuelle le permet.
Si vous préférez une installation globale, utilisez npm :
npm install -g @synsci/openscience
openscience
npm install -g @synsci/openscience
openscience
Vous pouvez également lancer OpenScience dans un répertoire de projet spécifique :
openscience ~/code/mon-projet
Démarrage rapide avec votre propre clé API
Le flux de travail typique avec votre propre clé se présente comme suit :
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
openscience
OpenScience prend également en charge d'autres clés de fournisseur, telles que les clés OpenAI et Gemini, selon la configuration du fournisseur prise en charge par la version actuelle. L'idée clé est que vos informations d'identification restent sur votre machine et que les requêtes sont envoyées directement au fournisseur sélectionné.
Si vous souhaitez gérer les clés depuis le terminal, le fichier README officiel mentionne également :
openscience keys add
À partir de là, vous pouvez choisir des modèles dans le sélecteur de modèles de l'espace de travail et basculer entre les fournisseurs selon vos besoins.
Atlas est facultatif
Synthetic Sciences propose également Atlas, une plateforme gérée qui donne accès à des modèles de pointe sélectionnés via un portefeuille prépayé. Cela peut être utile si vous ne souhaitez pas configurer des clés API séparées pour chaque fournisseur.
Mais Atlas n'est pas nécessaire pour OpenScience. Le fichier README officiel indique que l'utilisation de votre propre clé est gratuite et non conditionnée par Atlas. En pratique, Atlas est une couche de commodité, tandis que le flux de travail local open-source reste disponible.
Les commandes Atlas utiles incluent :
openscience login
openscience wallet
openscience status
openscience logout
OpenScience vs Claude Science
| Domaine | Claude Science | OpenScience |
|---|---|---|
| Positionnement principal | Workbench IA pour les scientifiques | Workbench IA open-source pour la recherche scientifique |
| Choix du modèle | Axé sur Claude | Indépendant du modèle : Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi, modèles locaux, etc. |
| Modèle d'accès | Claude Pro, Max, Team et version bêta Entreprise | Flux de travail local open-source avec modèles gérés facultatifs via Atlas |
| Installation | Application/workbench Claude Science | Commande npm ou npx |
| Calcul | Local, SSH, HPC, calcul cloud de type Modal | Serveur/espace de travail local, outils, terminal, routage des fournisseurs, intégrations de calcul cloud selon la configuration |
| Compétences/connecteurs | 60+ compétences et connecteurs scientifiques sélectionnés | L'article original mentionnait 250+ ; le fichier README actuel en liste 290+ |
| Contrôle des données | Fonctionne sur l'infrastructure locale ou du laboratoire ; envoie le contexte nécessaire à Claude | Apportez votre propre clé, espace de travail local, option de modèle local et requêtes directes au fournisseur |
| Licence | Produit propriétaire | Licence open-source Apache-2.0 |
Consignes de sécurité avant d'utiliser OpenScience
OpenScience est un outil puissant, mais il doit être traité comme tout agent capable d'exécuter des commandes. Le fichier README officiel indique que l'agent n'est pas isolé. Son système d'autorisation vise à vous tenir informé des actions, mais il ne s'agit pas d'une isolation.
Pour un travail sensible, envisagez d'exécuter OpenScience dans un conteneur, une machine virtuelle ou un environnement de recherche contrôlé. Soyez également prudent avec les informations d'identification, les ensembles de données privés et toute commande pouvant modifier des fichiers ou appeler des services externes.
Un dernier point : OpenScience n'est pas Anthropic
Le fichier README d'OpenScience inclut une clause de non-responsabilité claire : OpenScience est un projet indépendant et n'est pas affilié, approuvé ou sponsorisé par Anthropic. Il utilise
Le nom « Claude » est utilisé uniquement pour décrire la compatibilité.
Cette clause de non-responsabilité mérite d'être conservée. OpenScience peut être comparé à Claude Science, mais il ne s'agit pas d'un produit officiel d'Anthropic. Si vous écrivez à ce sujet, utilisez les termes « alternative », « alternative open-source » ou « poste de travail indépendant du modèle », et non « version officielle de Claude Science ».
Cas d'utilisation pratiques
OpenScience est particulièrement pertinent lorsqu'un chercheur ou un ingénieur de recherche souhaite disposer d'un seul espace de travail pour :
- Revue de la littérature et découverte d'articles.
- Génération d'hypothèses et planification de la recherche.
- Écriture et exécution de code.
- Analyse de jeux de données et réalisation d'expériences.
- Interrogation de bases de données scientifiques.
- Génération de figures et révision de livrables.
- Rédaction de rapports techniques ou de résumés de type article.
Pour les startups et les équipes de produits IA, la leçon la plus intéressante réside dans le modèle de produit : un agent devient plus précieux lorsqu'il maîtrise un flux de travail, et non pas seulement une boîte de dialogue. Un agent de recherche a besoin d'outils, de mémoire, de fichiers, d'un accès au terminal, de livrables reproductibles, d'orientation vers des modèles et de boucles de révision. Ce même modèle s'applique également à de nombreux produits d'IA destinés à la productivité en dehors du domaine scientifique.
FAQ
Qu'est-ce qu'OpenScience ?
OpenScience est un poste de travail IA open-source pour la recherche scientifique. Il fonctionne comme un espace de travail basé sur un navigateur, avec un serveur local, des agents de recherche, des outils, un accès au terminal et un routage vers différents fournisseurs de modèles.
OpenScience est-il un produit officiel de Claude Science ?
Non. OpenScience est un projet indépendant de Synthetic Sciences. Il n'est pas affilié à Anthropic, ni approuvé ou sponsorisé par cette société.
OpenScience peut-il utiliser DeepSeek ou GLM ?
Oui, OpenScience est conçu pour être indépendant du modèle. Il peut fonctionner avec plusieurs fournisseurs de modèles, y compris Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi et les modèles locaux, à condition que le fournisseur soit pris en charge et configuré.
Comment installer OpenScience ?
La commande la plus rapide est npx synsci. Vous pouvez également l'installer globalement avec npm install -g @synsci/openscience puis exécuter openscience.
OpenScience nécessite-t-il Atlas ?
Non. Atlas est une plateforme gérée optionnelle de Synthetic Sciences. Vous pouvez utiliser OpenScience avec vos propres clés API sans utiliser Atlas.
OpenScience est-il sûr pour les données de recherche sensibles ?
Il peut offrir un contrôle plus local qu'un flux de travail entièrement hébergé, mais vous devez néanmoins être prudent. Le fichier README officiel indique que l'agent n'est pas isolé (sandboxed) ; utilisez donc un conteneur, une machine virtuelle ou un environnement contrôlé si vous avez besoin d'isolation.
Quelle est la principale différence entre OpenScience et Claude Science ?
Claude Science est le poste de travail IA d'Anthropic dédié à Claude pour les scientifiques. OpenScience suit une idée similaire de poste de travail pour la recherche, mais il est open-source et indépendant du modèle.
Outils associés
- OpenScience : Le poste de travail IA open-source pour la recherche scientifique de Synthetic Sciences.
- [Claude Science](https://www.
anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench) : Le poste de travail IA d'Anthropic pour les scientifiques, disponible en version bêta pour certains forfaits Claude.
- Ollama : Un environnement d'exécution de modèle local qui permet aux équipes d'exécuter des modèles ouverts sur leurs propres machines.
- Node.js : L'environnement d'exécution JavaScript nécessaire pour les workflows d'installation basés sur npm.
- Bun : Un environnement d'exécution JavaScript et une boîte à outils utilisés pour le développement d'OpenScience à partir de la source.
- Modal : Une plateforme de cloud computing adaptée aux charges de travail scientifiques et d'IA.
- NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit : La boîte à outils de NVIDIA pour les workflows d'agents en sciences de la vie.
Liens connexes
- Dépôt GitHub d'OpenScience : Code source, README, commandes d'installation, licence et notes de sécurité.
- Site Web d'OpenScience : Page produit officielle du poste de travail OpenScience.
- Documentation Synthetic Sciences : Centre de documentation pour les produits et workflows de Synthetic Sciences.
- Annonce Claude Science : Article officiel de lancement de Claude Science par Anthropic.
- Application Claude Science : Point d'entrée officiel de Claude Science.
- Téléchargement Node.js : Page de téléchargement officielle de Node.js pour l'installation npm.
- Installation Bun : Guide d'installation officiel de Bun pour le développement à partir de la source.
Résumé
OpenScience est une alternative open-source opportune à Claude Science. Il suit la même direction générale — construire un poste de travail IA pour la recherche scientifique — mais rend le choix du modèle, les workflows locaux et l'accès open-source centraux à l'expérience.
Pour les chercheurs, les points les plus importants sont simples : OpenScience peut être installé depuis npm, il peut fonctionner avec plusieurs fournisseurs de modèles, et il peut être utilisé sans Atlas si vous apportez vos propres clés API. Pour les travaux sensibles, l'isolation reste importante car l'agent n'est pas isolé dans un bac à sable.
Le principal enseignement : Claude Science montre la direction que prennent les postes de travail IA scientifiques, tandis qu'OpenScience rend cette idée plus ouverte, plus flexible et plus facile à expérimenter.
