IRIS (Interactive Research Ideation System) est un assistant basé sur l'IA qui permet aux chercheurs de prototyper rapidement des idées d'études. Les utilisateurs saisissent un sujet ou un domaine de recherche, et IRIS produit des questions de recherche sur mesure, identifie des concepts clés, synthétise des résumés de littérature pertinents et suggère des conceptions expérimentales ou des approches méthodologiques. Il organise ces insights en flux de travail personnalisables, soutenant le développement d'hypothèses, la planification de la collecte de données et l'interprétation des résultats. Par le biais de discussions itératives, IRIS affine les résultats en fonction des retours, assure leur cohérence avec les objectifs de recherche et exporte des rapports structurés en formats tels que PDF, DOCX ou Markdown. En automatisant les tâches répétitives et en favorisant la créativité, IRIS accélère la recherche en phase précoce dans le milieu académique, la R&D et les startups, favorise l'innovation et réduit le délai d'obtention d'insights.

Multi-Agent AI Researcher offre un cadre modulaire et extensible où les utilisateurs peuvent configurer et déployer plusieurs agents IA pour traiter conjointement des questions scientifiques complexes. Il inclut un agent de génération d'hypothèses proposant des orientations de recherche basées sur une analyse de littérature, un agent de simulation d'expériences modélisant et testant des hypothèses, un agent d'analyse de données traitant les résultats des simulations, et un agent de rédaction compilant les conclusions dans des documents de recherche structurés. Avec le support de plugins, les utilisateurs peuvent intégrer des modèles et des sources de données personnalisés. Le orchestrateur gère les interactions des agents, en consignant chaque étape pour la traçabilité. Idéal pour automatiser des tâches répétitives et accélérer les flux de travail R&D, il garantit la reproductibilité et la scalabilité dans divers domaines de recherche.

Virtual Scientists V2 sert de cadre modulaire d'agents IA dédié à la recherche scientifique. Il définit plusieurs scientifiques virtuels—Chimiste, Physicien, Biologiste et Data Scientist—chacun doté de connaissances spécifiques au domaine et d'intégrations d'outils. Ces agents utilisent LangChain pour orchestrer les appels API vers des sources comme Semantic Scholar, ArXiv et la recherche Web, permettant la récupération automatisée de la littérature, l'analyse contextuelle et l'extraction de données. Les utilisateurs scriptent des tâches en définissant les objectifs de recherche ; les agents collectent automatiquement des articles, résument les méthodologies et les résultats, proposent des protocoles expérimentaux, génèrent des hypothèses et produisent des rapports structurés. Le cadre supporte des plugins pour des outils et workflows personnalisés, favorisant l'extensibilité. En automatisant les tâches de recherche répétitives, Virtual Scientists V2 accélère la génération d'insights et diminue l'effort manuel dans les projets pluridisciplinaires.