Danaher et NVIDIA s’associent pour intégrer l’IA aux instruments scientifiques

Le 14 octobre 2026, Danaher Corporation a annoncé une collaboration avec NVIDIA afin de faire progresser la science autonome et d’accélérer le rythme de la découverte scientifique.

Cette collaboration associe les instruments scientifiques, les technologies d’automatisation, les logiciels de gestion des flux de travail en laboratoire et l’expertise sectorielle de Danaher aux technologies de calcul accéléré et d’IA de NVIDIA. Danaher a présenté ces travaux comme s’inscrivant dans un effort plus vaste visant à façonner l’avenir des sciences enrichies par l’IA. L’objectif, a indiqué l’entreprise, est d’accélérer la progression des chercheurs, de la prédiction aux preuves expérimentales, en créant un cycle d’apprentissage continu dans lequel les résultats expérimentaux alimentent les modèles, qui contribuent à leur tour à orienter la série d’expériences suivante.

Intégration de l’IA aux instruments scientifiques et aux flux de travail en laboratoire

Danaher et NVIDIA travaillent à intégrer l’IA aux instruments scientifiques. Ces travaux couvrent l’informatique en périphérie grâce à NVIDIA DGX Spark, l’analyse accélérée et le traitement des données grâce à RAPIDS, ainsi que l’inférence en temps réel, le raisonnement scientifique et les technologies de modèles de fondation, notamment BioNeMo Open Models. Les premiers efforts portent sur un groupe restreint d’instruments prioritaires, avec la possibilité d’étendre progressivement cette intégration à un portefeuille plus vaste.

Les entreprises étudient également comment l’IA scientifique et physique, notamment les modèles du monde NVIDIA Cosmos et les jumeaux numériques Omniverse, peut rendre les instruments et les flux de travail en laboratoire plus intelligents. Danaher a indiqué que ces travaux visaient à maintenir les preuves expérimentales au cœur des décisions scientifiques.

Danaher a indiqué que cette collaboration vise à faire progresser son engagement en faveur d’une science connectée, en réunissant l’IA, le calcul accéléré, les instruments, les flux de travail et les données expérimentales afin de produire des preuves expérimentales. L’entreprise a déclaré vouloir aider les chercheurs à raccourcir et à simplifier le parcours entre une prédiction générée par l’IA et les preuves expérimentales nécessaires pour agir en conséquence, tout en laissant aux clients la liberté de choisir leurs modèles, leurs normes et leurs fournisseurs de technologies.

Déclarations des dirigeants

« L’IA transforme la manière dont la science est menée, et Danaher est à l’avant-garde de cette évolution », a déclaré Julie Sawyer Montgomery, présidente-directrice générale de Danaher. Elle a expliqué que cette collaboration s’appuie sur une vision commune d’une innovation plus connectée, adaptative et accessible, et qu’elle vise à aider les chercheurs à relever des défis majeurs et à transformer la découverte scientifique en retombées concrètes pour l’humanité.

« La prochaine ère de la découverte scientifique sera portée par une boucle continue entre l’IA et l’expérimentation », a déclaré Kimberly Powell, vice-présidente de la santé chez NVIDIA. Elle a indiqué que les entreprises intégraient le calcul accéléré et l’IA physique au laboratoire, en reliant les modèles aux instruments et aux données expérimentales réelles, afin que les expériences améliorent les modèles et que les modèles orientent la conception d’expériences plus performantes. L’objectif est d’aider les chercheurs à ramener les délais de découverte de plusieurs années à quelques mois.

Le laboratoire autonome de Danaher doté de l’IA : un projet

Le 7 octobre 2026, Danaher a annoncé son intention de lancer son premier laboratoire autonome doté de l’IA, conçu pour aider les chercheurs à mettre au point des anticorps sur mesure et d’autres outils moléculaires. Implanté chez Abcam, une société de Danaher, le laboratoire réunit, au sein d’un flux de travail connecté, des technologies des sociétés opérationnelles de Danaher Beckman Coulter Life Sciences, Cytiva, Genedata, Integrated DNA Technologies et Molecular Devices, ainsi que l’orchestration des appareils et l’automatisation robotique issues de la collaboration avec Automata. Le communiqué du 7 octobre a également révélé qu’Automata avait reçu un investissement de Danaher en janvier 2026.

Dans cette annonce, Danaher a indiqué que le laboratoire applique l’IA à la création de nouveaux réactifs d’affinité, notamment des anticorps, puis produit et teste chaque candidat, chaque résultat étant renvoyé au modèle pour améliorer la conception suivante. Selon l’entreprise, le laboratoire est conçu pour accélérer jusqu’à 8 fois la découverte de réactifs d’affinité et multiplier jusqu’à dix fois la production annuelle de réactifs, qui passerait de quelques dizaines à plusieurs centaines par an à mesure que le laboratoire monterait en puissance.

Danaher a également indiqué que chaque conception élaborée dans le laboratoire est vérifiée, testée, puis réinjectée dans le processus afin d’améliorer la suivante, tout en maintenant une grande rigueur scientifique sans sacrifier la vitesse. Au fil du temps, cette approche devrait compléter les méthodes traditionnelles fondées sur l’immunisation, utilisées pour découvrir des anticorps et d’autres outils de recherche.

Danaher a présenté le laboratoire autonome comme la première étape d’une initiative plus vaste visant à créer des instruments intelligents, des flux de travail intégrés et des laboratoires autonomes. Dans le cadre de ce programme, a précisé l’entreprise, les instruments sont conçus pour être plus faciles à intégrer et à piloter par programmation, pour produire des données prêtes à être exploitées par l’IA et pour intégrer des systèmes agentiques de niveau expert destinés à simplifier leur utilisation, à améliorer la qualité des données et à dégager des informations plus approfondies.

L’entreprise a indiqué que ces appareils peuvent ensuite être reliés au sein de flux de travail intégrés et de laboratoires autonomes, qui exécutent des cycles de conception, fabrication, test et apprentissage. Ils favorisent ainsi l’évolution vers des flux de travail de recherche plus prédictifs et normalisés, dans lesquels les modèles classent les conceptions les plus prometteuses avant leur fabrication et la robotique contribue à rendre les expérimentations plus cohérentes. Le laboratoire autonome devrait fonctionner à grande échelle au début de 2027.