Anthropic a publié son Model Hardware Standard (MHS) en aperçu de recherche, marquant la première incursion de l’entreprise dans ce que l’on appelle l’IA physique — un champ émergent de systèmes d’IA capables de percevoir et d’agir dans le monde physique. Lancé jeudi, ce cadre relie des grands modèles de langage (LLM) avancés comme Claude d’Anthropic à des objets physiques, des équipements de fabrication aux microscopes de laboratoire.

La vision derrière MHS est celle d’une usine où des bras robotisés et des lignes d’assemblage « communiquent » dans leur propre langage commun, ou d’un laboratoire scientifique où des microscopes recherchent de manière autonome un certain type de molécule à toute heure de la journée, sans intervention humaine.

Avec MHS, les entreprises peuvent intégrer l’IA à leurs équipements en « quelques heures ou minutes », a indiqué Anthropic. En temps normal, ce processus prend « des semaines, voire des mois » et exige des spécialistes pour réaliser une intégration sur mesure. L’accès élargi à des outils d’IA avancés ouvrira la voie à des « expériences et flux de travail autonomes, 24 heures sur 24 », a déclaré l’entreprise, les usages principaux étant la recherche scientifique et la fabrication avancée.

MHS peut aussi relier plusieurs appareils entre eux, leur permettant de communiquer à l’aide d’un ensemble de commandes, comme « read ». Tout dispositif matériel peut comprendre ces commandes et agir en conséquence.

La norme est indépendante du modèle, ce qui signifie qu’elle fonctionne avec n’importe quel LLM — pas seulement Claude — y compris des modèles développés par d’autres entreprises comme OpenAI ou des modèles open source. Elle repose sur le Model Context Protocol (MCP), une norme ouverte universelle destinée à connecter des sources de données et qu’Anthropic a présentée en 2024. Le MCP est « un peu comme l’USB pour la connexion entre l’IA et les logiciels », a déclaré à Fortune Alek Kemeny, membre de l’équipe technique d’Anthropic. Depuis qu’Anthropic a open sourcé le MCP, des concurrents comme OpenAI et Google ont eux aussi commencé à le prendre en charge, de sorte que MHS s’appuie sur une base déjà adoptée par une grande partie du secteur de l’IA.

Tous les équipements existants ne peuvent pas se connecter à MHS immédiatement, car tous ne disposent pas d’une interface de programmation, a précisé Kemeny. Dans le cadre de ce projet, Anthropic travaille avec « beaucoup de fabricants d’appareils » pour concevoir de nouveaux produits dotés de l’interface nécessaire et préchargés avec MHS. L’entreprise aide aussi les fabricants à ajouter des connexions MHS à des produits existants. La rapidité avec laquelle ce matériel atteindra les laboratoires et les sites de production déterminera à quel point les chercheurs et les fabricants pourront passer rapidement d’intégrations sur mesure à la configuration prête à l’emploi qu’Anthropic envisage.

« C’est l’avenir que nous imaginons et vers lequel nous nous dirigeons », a déclaré Kemeny. « À l’avenir, les scientifiques pourront acheter ces appareils et, dès la sortie de boîte, tout fonctionnera. C’est simplement le processus d’adoption d’une norme. »

Jonah Cool, responsable des partenariats et du déploiement scientifique chez Anthropic, a ajouté que les équipements scientifiques « souffrent souvent de solutions propriétaires très fragiles et qui répondent souvent mal aux besoins des scientifiques ». MHS propose une interface standardisée, facile à programmer, conçue pour aider les scientifiques à connecter n’importe quel modèle à leurs équipements. « Nous voulons éviter le verrouillage fournisseur pour les scientifiques », a déclaré Cool.

L’aperçu de recherche de MHS intervient dans un contexte d’intérêt croissant pour le potentiel du rapprochement entre IA et robotique. Hugging Face a également présenté jeudi son premier produit d’IA physique, un canard robotisé, bien qu’il ne soit pas alimenté par MHS, a indiqué Anthropic. Nvidia, qui est sur le point d’acheter Hugging Face pour 13 milliards de dollars, défend aussi depuis longtemps l’IA physique. En mars, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a prédit qu’à l’avenir « every industrial company will become a robotics company ». Google DeepMind a de son côté présenté ses propres modèles Gemini Robotics pour les machines, signe de la rapidité avec laquelle l’IA adaptée au matériel devient un terrain de concurrence.

Anthropic a développé MHS en partenariat avec le HHMI Janelia Research Campus, un centre de recherche biomédicale en Virginie. Une « poignée » de laboratoires et de fabricants de matériel ont bénéficié d’un accès anticipé pendant le développement, dans des domaines comme la biotechnologie, la robotique et l’informatique quantique. Parmi les partenaires figurent Genentech, Carnegie Mellon University, la société d’informatique quantique QuEra, Universal Robots, Amazon Web Services, Doosan Robotics, Danaher et Hugging Face.

Cet article a initialement été publié sur Fortune.com.