Guide sectoriel : sciences de la vie
Comment utiliser Claude dans les sciences de la vie : guide biotech et recherche
De la littérature au cahier de laboratoire jusqu'au dossier réglementaire, avec la validation d'un scientifique.
Ce guide s'adresse aux scientifiques en biotech, aux bio-informaticiens, au personnel des opérations cliniques et aux équipes réglementaires qui souhaitent mettre Claude d'Anthropic au service de la revue de littérature, de l'analyse de données, de la documentation de laboratoire, des protocoles d'essais cliniques et de la rédaction réglementaire. Il couvre les connecteurs, les skills et l'environnement de travail scientifique pour les sciences de la vie qu'Anthropic a publiés, ainsi que ce que des entreprises citées nommément ont déclaré dans les annonces d'Anthropic elles-mêmes.
Savoir comment utiliser Claude dans les sciences de la vie consiste à l'appliquer sur toute la chaîne R&D : rechercher et synthétiser la littérature biomédicale, écrire et déboguer des pipelines de bio-informatique, effectuer le contrôle qualité des données de séquençage, transformer les données de laboratoire en enregistrements structurés, et rédiger des protocoles d'essais cliniques et des documents réglementaires à partir de vos propres preuves. Anthropic a publié des connecteurs vers des outils tels que Benchling, PubMed et ClinicalTrials.gov. Les scientifiques restent responsables de la conception expérimentale, de l'interprétation des données et de chaque affirmation figurant dans un dossier.
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À retenir
- Les usages les plus solides dans les sciences de la vie sont la synthèse de littérature, le code de bio-informatique, le contrôle qualité des données de séquençage, la documentation de laboratoire, la rédaction de protocoles et la rédaction réglementaire.
- Anthropic a publié des connecteurs pour les sciences de la vie vers Benchling, PubMed, 10x Genomics, Medidata, ClinicalTrials.gov, ChEMBL et d'autres, ainsi que des exemples de skills pour la rédaction de protocoles.
- En juin 2026, Anthropic a lancé en version bêta un environnement de travail scientifique avec des skills sélectionnés pour la génomique, la protéomique, la biologie structurale et la chimio-informatique.
- Anthropic indique que certains de ses modèles bloquent les requêtes professionnelles liées à la biologie et au développement de médicaments, avec un programme de vérification distinct pour les professionnels.
- Les GxP, l'intégrité des données et la responsabilité réglementaire restent du ressort de votre système qualité et de vos équipes.
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Des prompts à utiliser dès aujourd'hui
Synthèse de littérature pour une cible
Vous êtes un scientifique senior en train de préparer une évaluation de cible thérapeutique. À partir des résumés et articles que j'ai joints, résumez les preuves reliant la cible à la maladie : preuves génétiques, données d'expression, modèles animaux et toute donnée clinique. Pour chaque affirmation, citez l'article par le nom du premier auteur et l'année, évaluez la force de la preuve comme forte, modérée ou faible avec une raison en une ligne, et listez séparément les résultats contradictoires. Ne citez aucun article que je n'ai pas fourni.
Limiter les citations aux articles joints évite les références inventées. Les outils de recherche et les connecteurs peuvent d'abord rassembler les articles.
Script de contrôle qualité pour données single-cell
Écrivez un script Python utilisant scanpy pour effectuer le contrôle qualité d'un jeu de données single-cell RNA-seq au format h5ad. Calculez le nombre de gènes par cellule, le nombre de comptages par cellule et la fraction mitochondriale ; filtrez en utilisant des seuils d'écart absolu médian que je peux définir comme paramètres ; enregistrez des violin plots avant et après ; et rédigez un court rapport indiquant combien de cellules ont été retirées à chaque étape. Commentez chaque étape et incluez un petit test synthétique.
Définissez les seuils comme des paramètres afin que ce soit le biologiste, et non le script, qui décide de ce qui constitue une qualité insuffisante.
Ébauche d'une section de protocole d'essai clinique
Rédigez les sections Conception de l'étude et Critères d'éligibilité d'un protocole d'essai clinique de phase deux en utilisant uniquement le synopsis, le résumé de la brochure investigateur et les résultats d'études antérieures collés ci-dessous. Suivez la structure ICH E6 et ICH M11 lorsque applicable, rédigez les critères d'inclusion et d'exclusion comme des énoncés vérifiables, et marquez chaque choix de conception nécessitant une validation médicale ou statistique avec [REVIEW]. Matériel : [paste].
Les marqueurs [REVIEW] orientent chaque décision vers le bon expert.
Synthèse réglementaire à partir de rapports d'étude
En utilisant uniquement les résumés de rapports d'études non cliniques ci-dessous, rédigez une section de synthèse non clinique pour un dossier IND : pharmacologie, pharmacocinétique et toxicologie, avec les résultats clés, les doses et les espèces exactement tels que rapportés. Conservez un ton réglementaire neutre, renvoyez chaque affirmation au numéro de l'étude correspondante, et listez toute incohérence entre les rapports pour que l'équipe la résolve. Matériel : [paste].
Les renvois aux numéros d'étude rendent l'ébauche vérifiable par le rédacteur réglementaire et l'assurance qualité.
Données d'instrument converties en enregistrement structuré
Convertissez l'export du lecteur de plaques ci-dessous en un tableau structuré avec une ligne par puits : identifiant de plaque, puits, identifiant d'échantillon issu du plan de plaque joint, mesure, unités, et un indicateur pour les puits hors de la plage de contrôle indiquée dans l'extrait de SOP du dosage. Ne modifiez aucune valeur mesurée. Résumez ensuite la série en trois phrases pour le cahier de laboratoire électronique. Export, plan de plaque et extrait de SOP : [paste].
L'instruction de ne pas modifier les valeurs mesurées protège l'intégrité des données.
Chez Anthropic
Ce qu'Anthropic propose pour le secteur Sciences de la vie
Claude for Life Sciences
L'offre d'Anthropic pour les sciences de la vie, lancée en octobre 2025, avec des connecteurs vers Benchling, BioRender, PubMed, Scholar Gateway de Wiley, Synapse.org et 10x Genomics, un Agent Skill pour le contrôle qualité du séquençage ARN single-cell, et des partenaires de mise en œuvre.
· Source
Claude for Life Sciences (January 2026 expansion)
Une extension annoncée en même temps que le lancement santé d'Anthropic, qui a ajouté des connecteurs vers Medidata, ClinicalTrials.gov, ToolUniverse, bioRxiv et medRxiv, Open Targets, ChEMBL, Owkin et Pathology Explorer, ainsi que des Agent Skills pour la sélection de problèmes scientifiques, la conversion de données d'instruments vers Allotrope, le déploiement de bio-informatique, et des exemples d'ébauches de protocoles d'essais cliniques.
· Source
Claude Science
Un environnement de travail IA en version bêta pour les scientifiques, lancé en juin 2026 pour les offres Pro, Max, Team et Enterprise, avec plus de soixante skills et connecteurs sélectionnés pour la génomique, le single-cell, la protéomique, la biologie structurale et la chimio-informatique, une gestion du calcul sur des environnements locaux et HPC, et un agent réviseur pour vérifier les citations et les calculs.
· Source
En pratique
Comment les équipes Sciences de la vie utilisent Claude
D'après le témoignage client publié par Anthropic
Schrödinger
Dans l'annonce d'Anthropic sur les sciences de la vie d'octobre 2025, le CTO et COO de Schrödinger a déclaré que Claude Code transforme les idées en code fonctionnel bien plus rapidement, dans certains cas plusieurs fois plus vite.
D'après le témoignage client publié par Anthropic
10x Genomics
10x Genomics, partenaire connecteur dans le lancement d'Anthropic d'octobre 2025, a noté que l'analyse single-cell et spatiale nécessitait traditionnellement une expertise en calcul, que le connecteur vise à rendre plus accessible.
D'après le témoignage client publié par Anthropic
Axiom Bio
Le cofondateur d'Axiom Bio, cité dans l'annonce d'Anthropic d'octobre 2025, a décrit Claude comme inestimable alors que l'entreprise développe une IA pour prédire la toxicité des médicaments.
D'après le témoignage client publié par Anthropic
Genentech
Sur la page des solutions sciences de la vie d'Anthropic, le responsable de la recherche et du développement précoce de Genentech décrit Claude comme contribuant à transformer la recherche scientifique au quotidien et à poser les bases de laboratoires autonomes.
Exemple illustratif
D'une série de séquençage à une entrée de cahier de laboratoire
- Un bio-informaticien demande à Claude un script de contrôle qualité avec des seuils en paramètres et un test synthétique.
- Le script passe le test synthétique, et le bio-informaticien l'exécute sur le nouveau jeu de données.
- Le biologiste examine les graphiques et ajuste un seuil qui aurait éliminé une population cellulaire rare.
- Claude résume la série, les seuils utilisés, et les cellules retirées pour le cahier de laboratoire électronique.
- Le scientifique valide l'entrée et enregistre les paramètres finaux avec les données.
Sciences de la vie et Claude : les chiffres publiés
| Chiffre | Contexte | Source |
|---|---|---|
| up to 10x faster in some cases | Schrödinger sur la transformation des idées en code fonctionnel avec Claude Code, selon l'annonce d'Anthropic d'octobre 2025 | Source |
| Sonnet 4.5 scores 0.83, against a human baseline of 0.79 | Benchmark de QA de protocole rapporté dans l'annonce d'Anthropic sur les sciences de la vie d'octobre 2025 | Source |
Flux de travail principaux
Cas d'usage de Claude dans les sciences de la vie, tout au long de la R&D
Voici les endroits où l'IA pour les sciences de la vie et l'IA pour les équipes biotech font gagner le plus de temps aux scientifiques.
Revue de littérature
Revue de littérature biomédicale et évaluations de cibles construites à partir des articles que vous fournissez ou récupérez via des connecteurs tels que PubMed et bioRxiv, avec chaque affirmation citée.
Bio-informatique
L'IA pour la bio-informatique couvre l'écriture et le débogage de code Python et R, le contrôle qualité du séquençage, et le travail de pipeline dans des outils tels que Nextflow et scVI-tools.
Données et documentation de laboratoire
Sorties d'instruments transformées en enregistrements structurés, résumés d'expériences pour le cahier de laboratoire, et ébauches de SOP, sans modification des valeurs mesurées.
Protocoles d'essais cliniques
Rédaction de protocoles d'essais cliniques à partir de synopsis et de données antérieures, avec des critères d'éligibilité rédigés comme des énoncés vérifiables et les décisions de jugement marquées pour révision.
Affaires réglementaires
L'IA pour les affaires réglementaires en biotech consiste à rédiger des sections d'IND, des réponses aux questions des agences, et des synthèses à partir de rapports d'études, avec des renvois croisés pour l'assurance qualité.
Soutien à la découverte
L'IA pour la découverte de médicaments consiste ici à organiser les preuves sur les cibles, les données de composés issues de sources telles que ChEMBL, et des hypothèses que les scientifiques peuvent tester.
Ce qu'Anthropic a publié
À quels outils de laboratoire Claude se connecte-t-il ?
Le lancement d'Anthropic pour les sciences de la vie en octobre 2025 a ajouté des connecteurs vers Benchling, BioRender, PubMed, Scholar Gateway de Wiley, Synapse.org et 10x Genomics, aux côtés d'outils généraux tels que Google Workspace, Microsoft 365, Databricks et Snowflake. Anthropic a également publié un Agent Skill pour le contrôle qualité du séquençage ARN single-cell.
En janvier 2026, Anthropic a élargi cet ensemble avec des connecteurs vers Medidata, ClinicalTrials.gov, ToolUniverse, bioRxiv et medRxiv, Open Targets, ChEMBL, Owkin et Pathology Explorer. Anthropic a ajouté des Agent Skills pour la sélection de problèmes scientifiques, la conversion de données d'instruments au format Allotrope, le déploiement de bio-informatique avec scVI-tools et Nextflow, et un exemple de skill pour la génération d'ébauches de protocoles d'essais cliniques.
En juin 2026, Anthropic a lancé en version bêta un environnement de travail scientifique pour les utilisateurs Pro, Max, Team et Enterprise, avec plus de soixante skills et connecteurs sélectionnés et préconfigurés pour la génomique, le travail single-cell, la protéomique, la biologie structurale et la chimio-informatique. Selon Anthropic, il affiche les structures protéiques et les pistes de navigateur génomique, gère le calcul sur ordinateurs portables, clusters ou GPU, et inclut un agent réviseur qui vérifie les citations et les calculs.
Clinique et réglementaire
Comment l'IA est-elle utilisée dans les essais cliniques et le travail réglementaire ?
L'IA pour les essais cliniques concerne surtout les documents et le flux de données. Les protocoles, amendements, formulaires de consentement éclairé, communications aux sites et rapports d'études sont longs, structurés et fortement croisés par des renvois. Claude rédige des sections à partir de votre synopsis et de vos données antérieures, vérifie la cohérence interne, et transforme les critères d'éligibilité en énoncés vérifiables. Avec un connecteur tel que ClinicalTrials.gov, il peut aussi aider à comparer votre conception avec des études enregistrées.
L'IA peut-elle rédiger un dossier IND ? Elle peut rédiger des sections à partir de vos rapports d'études, et Anthropic a publié un exemple de skill pour les ébauches de protocoles d'essais cliniques. Elle ne peut pas décider de ce qui figure dans un dossier, et elle ne remplace pas votre stratégie réglementaire ni votre revue qualité. Chaque affirmation doit pouvoir être retracée jusqu'à un document source maîtrisé, et chaque ébauche passe par votre processus de contrôle documentaire comme n'importe quel autre.
La rédaction réglementaire bénéficie de prompts ciblés : une section, un ensemble de documents sources, des renvois croisés stricts, et des marqueurs pour tout ce qui nécessite une validation d'expert.
Choisir ses outils
Claude vs ChatGPT pour les sciences de la vie
La comparaison Claude vs ChatGPT pour les sciences de la vie se fait mieux sur votre propre travail : une question de littérature à laquelle vous avez déjà répondu, un script que vous avez déjà écrit, et une section de protocole déjà approuvée. Comparez l'exactitude, le comportement de citation, la qualité du code, et la façon dont chacun gère l'incertitude.
Pour la plupart des organisations, les facteurs décisifs sont les connecteurs vers vos systèmes scientifiques, les conditions relatives aux données pour la recherche non publiée, les exigences de validation au titre des GxP le cas échéant, et ce que vos équipes IT et qualité approuvent.
Une remarque pratique : Anthropic a indiqué que ses modèles Fable continueront de bloquer les requêtes professionnelles liées à la biologie et au développement de médicaments, et a annoncé un programme de vérification avec le gouvernement américain pour permettre aux professionnels des sciences de la vie d'accéder à des modèles plus performants. Vérifiez quels modèles votre offre propose et ce qui s'applique à votre travail.
Pour commencer
Un premier mois pour une équipe biotech
Commencez par la littérature
Utilisez une question à laquelle votre équipe a déjà répondu. Vérifiez chaque citation par rapport à l'article avant de faire confiance au flux de travail.
Ajoutez du code d'analyse
Demandez à Claude d'écrire des scripts avec des tests sur des données synthétiques, puis exécutez-les sur des données réelles seulement après révision.
Connectez vos systèmes
Si votre organisation a activé des connecteurs tels que Benchling ou PubMed, utilisez-les pour que le travail reste ancré dans vos données.
Définissez la frontière GxP
Décidez avec la qualité quel travail est exploratoire et quel travail est réglementé, et documentez comment le travail réglementé assisté par IA est révisé.
Limites
Intégrité scientifique : où la décision revient aux scientifiques
Claude peut produire une citation plausible qui n'existe pas, indiquer une dose erronée, ou écrire du code qui s'exécute sans erreur tout en calculant le mauvais résultat. En science, ce n'est pas une petite erreur. Limitez les citations aux articles que vous fournissez ou récupérez, vérifiez chaque chiffre par rapport à la source, et testez le code sur des données dont vous connaissez déjà la réponse.
La conception expérimentale, l'interprétation des résultats et la décision de faire avancer un programme reviennent aux scientifiques. Claude peut suggérer des hypothèses et signaler des lacunes, mais le niveau de preuve exigé est fixé par votre équipe et, pour le travail clinique et réglementaire, par les autorités.
Les données non publiées, les données cliniques au niveau du patient et les composés propriétaires sont hautement sensibles. N'utilisez que des déploiements approuvés, suivez vos règles de gouvernance des données et de confidentialité des patients, et conservez les enregistrements réglementés dans des systèmes validés.
Apportez de la rigueur à vos flux de travail IA
Les scientifiques qui obtiennent des résultats fiables avec l'IA se sont entraînés à l'ancrer dans des sources et à vérifier ses résultats. Le programme gratuit de Nightschool AI est pratique dès la première leçon.
Questions fréquentes
Comment l'IA est-elle utilisée dans les essais cliniques ?
Surtout pour les documents et le flux de données : rédiger des sections de protocole et des amendements, écrire des critères d'éligibilité comme des énoncés vérifiables, vérifier la cohérence entre les documents, et résumer les données d'étude. Anthropic a publié des connecteurs vers Medidata et ClinicalTrials.gov ainsi qu'un exemple de skill pour les ébauches de protocoles. Les décisions médicales, statistiques et réglementaires restent du ressort de l'équipe de l'étude.
L'IA peut-elle rédiger un dossier IND ?
L'IA peut rédiger des sections d'un dossier IND à partir de vos rapports d'études, comme des synthèses non cliniques, avec des renvois croisés aux documents sources. Elle ne peut pas décider de la stratégie réglementaire ni remplacer la revue qualité. Traitez chaque section rédigée par l'IA comme une ébauche maîtrisée qui passe par votre processus normal de révision et d'approbation.
L'IA peut-elle rédiger un protocole d'essai clinique ?
Oui, comme une première ébauche à partir de votre synopsis et de vos données antérieures. Anthropic a publié un exemple d'Agent Skill pour la génération d'ébauches de protocoles d'essais cliniques. Chaque choix de conception, des critères d'évaluation aux critères d'éligibilité, nécessite une validation médicale et statistique avant que le protocole ne soit final.
À quels outils de laboratoire Claude se connecte-t-il ?
Anthropic a publié des connecteurs vers Benchling, BioRender, PubMed, Scholar Gateway de Wiley, Synapse.org, 10x Genomics, Medidata, ClinicalTrials.gov, ToolUniverse, bioRxiv et medRxiv, Open Targets, ChEMBL, Owkin et Pathology Explorer, entre autres. La disponibilité dépend de votre offre et de la configuration de votre organisation.
Quels outils Anthropic a-t-il publiés pour les sciences de la vie ?
Anthropic a lancé une offre pour les sciences de la vie en octobre 2025 avec des connecteurs et un skill de contrôle qualité single-cell, l'a élargie en janvier 2026 avec des connecteurs cliniques et de découverte ainsi que davantage de skills, et a lancé un environnement de travail scientifique en version bêta en juin 2026. Les détails et les dates figurent dans la section des offres de cette page, avec des liens vers les annonces d'Anthropic.
Qu'est-ce que l'environnement de travail scientifique d'Anthropic ?
Lancé en version bêta en juin 2026, c'est un environnement pour les scientifiques avec plus de soixante skills et connecteurs sélectionnés pour des domaines tels que la génomique, la protéomique, la biologie structurale et la chimio-informatique. Selon Anthropic, il affiche les structures protéiques et les pistes génomiques, gère le calcul sur ordinateurs portables, clusters et GPU, et utilise un agent réviseur pour vérifier les citations et les calculs.
Comment l'IA accélère-t-elle la découverte de médicaments ?
En pratique, surtout en réduisant le temps que les scientifiques passent à chercher dans la littérature, à écrire du code d'analyse, et à organiser des données issues de sources telles que ChEMBL et Open Targets. L'annonce d'Anthropic cite Schrödinger disant que Claude Code transforme les idées en code fonctionnel beaucoup plus rapidement. Que cela raccourcisse un programme dépend de la science.
Est-il sûr d'utiliser l'IA avec des données de recherche non publiées ?
Seulement via des déploiements approuvés par votre organisation, avec des conditions relatives aux données examinées par vos équipes IT, juridique et qualité. Les données cliniques au niveau du patient comportent des obligations de confidentialité supplémentaires. Les enregistrements réglementés doivent rester dans des systèmes validés.
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