Les grands modèles de langage ont désormais de véritables mains.
Ce jeudi, Anthropic a annoncé le lancement du MCP pour le matériel : Model Hardware Standard (MHS). Il s'agit d'une nouvelle norme destinée à aider tous les agents IA (Agents) pilotés par de grands modèles à manipuler des dispositifs physiques de manière sûre et rapide.
Désormais, des grands modèles comme Claude peuvent manipuler des microscopes, des bras robotiques, des manipulateurs de liquides, des lasers et d'autres équipements matériels dans le monde physique, de la même manière qu'ils utilisent le MCP (Modèle de Protocole de Contexte). Cette avancée est considérée par l'industrie comme une étape clé dans le passage de l'IA du monde numérique au monde physique.
Les personnes utilisant des agents ont sans doute entendu parler du MCP. Il s'agit d'un standard ouvert lancé par Anthropic en novembre 2024, visant à fournir une interface de communication bidirectionnelle standardisée et sécurisée entre les grands modèles de langage (LLM) et les sources de données externes, les fichiers locaux, les outils de développement et divers services applicatifs.
Le positionnement central du MCP est d'être « l'interface USB-C du domaine de l'IA », capable de connecter les grands modèles à des environnements logiciels comme GitHub, Slack, le système de fichiers local, les bases de données, etc. Avec le développement récent des technologies d'IA, le MCP est devenu un standard de facto indispensable à tout l'écosystème des agents.
C'est maintenant aussi Anthropic qui, avec le MCP pour le matériel, espère étendre ces normes de communication standardisées aux équipements physiques, capteurs, systèmes embarqués et équipements de test.
Le développement du MHS a débuté grâce à une collaboration entre Anthropic et le campus de recherche Janelia du Howard Hughes Medical Institute (HHMI). Il est désormais ouvert en préversion de recherche à un premier groupe de laboratoires de recherche et de fabricants de pointe.
Habituellement, il faut des semaines, voire des mois, à un laboratoire ou une usine pour configurer et intégrer du matériel. La plupart des appareils ne peuvent pas communiquer directement entre eux, nécessitant des experts pour construire des solutions d'intégration sur mesure. Le MHS peut réduire ce travail d'intégration à quelques heures, voire quelques minutes. De plus, en intégrant l'IA à ces outils, le MHS aide également les chercheurs et ingénieurs à coordonner plus facilement des expériences et flux de travail autonomes et permanents. L'agent peut raisonner sur chaque étape d'une expérience, mettre à jour les paramètres en temps réel et, dans certains cas, récupérer d'une défaillance matérielle sans intervention humaine.
Le MHS peut fonctionner avec tout appareil disposant d'une interface programmable, et il est indépendant du type de modèle de base. Tout cadre d'agent peut utiliser le protocole standard, par exemple le MCP, pour y accéder.
Même sans considérer la difficulté supplémentaire d'intégrer l'IA, faire communiquer plusieurs appareils dans un laboratoire ou un atelier d'usine n'est pas chose aisée. Chaque appareil a généralement sa propre interface de programmation, et il n'existe actuellement pas de méthode standardisée d'intégration. Et une fois les appareils connectés, il n'y a pas de méthode universelle pour qu'ils partagent des données avec l'Agent, ni pour que l'Agent puisse les opérer en toute sécurité.
Le MHS relève maintenant ces défis en introduisant des pilotes standardisés : un pilote est un logiciel qui fait la traduction entre le système d'exploitation d'un ordinateur et un périphérique matériel. Le pilote MHS utilise un ensemble simple de commandes de base, comme lire (par exemple, obtenir une température), écrire (par exemple, définir une température), que tout périphérique matériel peut comprendre et exécuter. Il permet à chaque appareil d'être découvert dans un format standard, permettant ainsi aux appareils et aux agents de se découvrir mutuellement et de communiquer à travers le réseau, sans avoir besoin d'un programme de « traduction » personnalisé entre les deux.
Le pilote MHS aide également l'agent à comprendre et utiliser des appareils qu'il n'a jamais vus auparavant, et lui fournit des informations sur les caractéristiques de la machine qui pourraient ne pas être accessibles par le seul code (comme le poids d'un bras robotique, crucial pour une opération sûre). Jusqu'à présent, ces informations étaient souvent stockées dans des manuels papier, sur l'ordinateur de l'utilisateur ou sous forme de connaissances tacites. Mais le pilote MHS inclut des étiquettes, permettant à l'utilisateur de saisir directement ces informations en langage naturel (l'utilisateur peut les saisir lui-même, ou l'IA peut les demander via un chat avec l'agent concernant sa configuration matérielle).
En utilisant les informations de ces étiquettes, le pilote MHS génère automatiquement un fichier de référence contenant les informations générales sur les caractéristiques de l'appareil, par exemple ce qu'il peut mesurer, ce qu'il peut ajuster et les limites de sécurité qu'il appliquera. Ce fichier fournit à l'agent tout ce dont il a besoin pour opérer l'appareil.
Une fois les appareils connectés et le programme de l'agent informé sur l'utilisation de chacun, il faut encore une méthode pour contrôler ce matériel. Pour le MHS, il existe trois mécanismes : le MCP, une interface en ligne de commande et des fichiers de code (API). Ils travaillent en synergie, permettant à l'utilisateur de coordonner plusieurs appareils avec une seule ligne de code.
Une fois que l'agent peut contrôler les appareils, il peut recevoir les données opérationnelles de chacun et superviser et guider le travail à un niveau élevé. L'agent peut ordonner les étapes d'opération de différents instruments, surveiller les résultats et ajuster les paramètres en fonction de l'évolution de la situation en temps réel. Lorsque l'agent doit exécuter des tâches de longue durée ou opérer des appareils à une vitesse dépassant ses capacités de raisonnement en ligne, il peut enchaîner les commandes du pilote provenant d'un ou plusieurs appareils dans un fichier de code. Ainsi, les appareils peuvent exécuter des opérations par eux-mêmes, sans que l'agent ait à raisonner à chaque étape.
Lors des tests du MHS, Anthropic a constaté que l'interaction de Claude avec les expériences et le matériel était aussi exploratoire que celle d'un scientifique.
Anthropic a observé Claude ajuster un laser et observer les résultats via une caméra, évaluer comment l'ajustement déplaçait le faisceau laser, puis répéter le processus, essayant de comprendre la séquence des événements. Ensuite, Claude a regroupé les informations apprises dans un fichier de code, écrivant un script déterministe qui lui permettait de calibrer le laser sans avoir à raisonner à chaque étape, permettant ainsi à l'ensemble du processus de s'exécuter comme une commande unique.
Durant le développement du MHS, Anthropic a partagé cette technologie avec plusieurs laboratoires et fabricants de matériel dans des domaines comme la biotechnologie, la robotique et l'informatique quantique. Dans ces premiers projets, on peut voir que le MHS réduit le temps d'intégration des appareils, augmente la vitesse d'itération dans divers environnements expérimentaux et contribue au fonctionnement en temps réel et à la détection des pannes des machines.
Les fournisseurs de matériel et leurs sociétés de logiciels associées intègrent également la prise en charge du MHS directement dans leurs appareils, afin que les agents puissent les découvrir et les opérer. Par exemple :
Amazon Web Services (AWS) prend en charge le MHS via Strands Robots. Il s'agit d'une bibliothèque pour connecter les agents IA aux appareils physiques. Pendant la préversion de recherche du MHS, AWS fournira aux participants une version préliminaire privée du package logiciel Strands Robots.
Automata ajoute la prise en charge du MHS à sa plateforme d'automatisation de laboratoire LINQ, pour permettre une gestion intelligente des erreurs sur les instruments dans les laboratoires autonomes.
Danaher explore activement comment les fonctionnalités prises en charge par le MHS pourraient permettre à ses instruments intelligents et laboratoires autonomes d'augmenter l'échelle de la recherche et du développement biomédicaux.
Doosan Robotics teste le MHS avec ses bras robotiques, y compris pour exécuter l'assurance qualité automatisée et coordonner des tâches entre plusieurs robots.
MBF Bioscience développe un pilote MHS pour ScanImage, le logiciel qui exécute les microscopes à balayage laser dans des centaines de laboratoires de neurosciences à travers le monde, dans le but d'intégrer les agents IA dans l'analyse de données et les expériences en temps réel.
QIAGEN expérimente avec le MHS via une preuve de concept sur sa plateforme de purification d'acides nucléiques QIAsymphony Connect, pour démontrer comment les agents IA peuvent aider les laboratoires à dépanner plus rapidement les instruments, guider les opérateurs pour la récupération, augmenter le temps de fonctionnement des instruments tout en réduisant les risques pour les échantillons biologiques.
Tecan ajoute la prise en charge du MHS à sa plateforme de manipulation de liquides Fluent, afin que les agents IA puissent découvrir et opérer directement ces plateformes.
Universal Robots a obtenu un accès anticipé au MHS et prévoit d'ajouter la prise en charge du MHS à ses plateformes robotiques.
Avant de le rendre open source, Anthropic souhaite encore perfectionner cette norme.
En tant que grand modèle de langage, Claude apprend le monde physique via le texte et les images, ce qui signifie que ses capacités de raisonnement spatial et physique ont des limites et qu'une supervision par des experts reste nécessaire. Par exemple, lorsqu'il traite des échantillons de protéines, les chercheurs de Genentech ont dû guider Claude pour qu'il identifie qu'une erreur due à la formation de bulles dans l'échantillon était une défaillance physique, et non une erreur logicielle, ne pouvant être résolue que par une correction physique appropriée.
Le MHS n'est actuellement pas compatible avec le matériel dépourvu d'interface de programmation. Anthropic travaille donc avec les fabricants de tels appareils pour intégrer les pilotes MHS directement dans le matériel. De nombreux développeurs utilisent déjà Claude Code pour opérer des dispositifs physiques individuels. Dans la prochaine phase du MHS, Anthropic espère étendre cette norme pour couvrir davantage d'appareils utilisés par les développeurs.
Les premiers adoptants incluent Hugging Face (qui ajoute la prise en charge du MHS à sa bibliothèque robotique LeRobot) et Raspberry Pi (qui, après des tests réussis avec leur pilote MHS pour caméra, activent l'intégration MHS sur plusieurs de leurs produits).
Contenu de référence :
https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview
Cet article provient du compte WeChat public « Machine Heart » (ID : almosthuman2014), auteur : Machine Heart, se concentrant sur les Agents.
