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OpenScience : une alternative open-source gratuite à Claude Science pour DeepSeek, GLM, Claude et GPT

OpenScience est une alternative open-source pertinente à Claude Science. Elle suit la même orientation générale — construire un atelier d'IA pour la recherche scientifique — mais place le choix des modèles, les flux de travail locaux et l'accès open-source au cœur de l'expérience. Pour les chercheurs, les points les plus importants sont simples : OpenScience peut être installé depuis npm, il peut fonctionner avec plusieurs fournisseurs de modèles, et il peut être utilisé sans Atlas si vous apportez vos propres clés API. Pour les travaux sensibles, l'isolement reste important car l'agent n'est pas en bac à sable. **Le principal enseignement : Claude Science montre la direction des ateliers d'IA scientifique, tandis qu'OpenScience rend cette idée plus ouverte, flexible et plus facile à expérimenter.**

发布于 2026年7月9日•general•GEO 评分: 0•7 次阅读
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L'image a un fond sombre, avec le logo d'OpenScience à gauche et celui de Claude Science à droite. Au centre, des lignes bleues et oranges mettent en avant le texte « OpenScience vs Claude Science », avec le sous-titre « Free Open-Source AI Workbench for Scientific Research » en dessous. En bas de l'image, trois sections sont représentées : « Research Paper », « AI Analysis » et « Results », chacune accompagnée d'une icône correspondante. Cette image illustre la comparaison entre OpenScience et Claude Science présentée dans le document, montrant visuellement leur positionnement dans la recherche scientifique.

OpenScience : Une alternative open-source gratuite à Claude Science pour DeepSeek, GLM, Claude et GPT

Introduction

Les outils d'IA scientifique évoluent rapidement. Claude Science offre aux chercheurs un espace de travail unifié pour la revue de la littérature, l'exécution de code, l'analyse de données, l'accès au calcul et les artefacts de type manuscrit. L'idée est simple : au lieu de naviguer entre PubMed, Jupyter, R, les terminaux SSH, les tâches de cluster, les outils de traçage et les outils d'écriture, le chercheur travaille avec un atelier d'IA qui centralise le processus.

OpenScience adopte une direction similaire, mais avec un modèle plus ouvert. Il s'agit d'un atelier d'IA open-source de Synthetic Sciences qui peut fonctionner avec différents fournisseurs de modèles, notamment Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi et les modèles locaux via des outils tels qu'Ollama. Pour les équipes qui se soucient du choix du modèle, du contrôle local des données et de barrières d'accès plus faibles, cette différence compte.

Cet article conserve la structure centrale de l'article source tout en reformulant le langage dans une version de publication anglaise plus propre. Il ajoute également des métadonnées SEO, des étapes d'installation pratiques, des FAQ et des liens connexes vérifiés.

Claude Science est puissant, mais l'accès reste limité

Claude Science est l'atelier d'IA d'Anthropic pour les scientifiques. Il est conçu pour rassembler les outils de recherche courants dans un seul environnement, afin que les chercheurs puissent passer de l'exploration de la littérature à l'analyse, l'exécution de code, les figures et la rédaction sans changer constamment d'applications.

Cette image présente le contenu d'introduction de Claude Science, avec le texte anglais en haut et la traduction chinoise correspondante en bas. La partie surlignée en couleur claire dans l'image correspond au contenu de la traduction chinoise, qui indique clairement que Claude Science est une plateforme d'outils d'IA conçue pour les scientifiques, mentionnant que la plateforme intègre les outils et packages logiciels couramment utilisés par les chercheurs, peut générer des résultats vérifiables et offre un accès flexible aux ressources de calcul, en écho au contexte présentant le contenu lié à Claude Science dans le document.

Le problème que Claude Science tente de résoudre est très familier aux chercheurs. Un seul projet peut nécessiter la recherche d'articles, l'interrogation de bases de données biologiques, la rédaction de notebooks, l'exécution de scripts statistiques, la gestion de tâches de calcul, la production de figures et la rédaction d'un article. Chaque étape peut se trouver dans un outil différent. Le flux de travail fonctionne, mais le changement de contexte est coûteux.

Claude Science tente de réduire cette friction en rassemblant les outils scientifiques, les flux de travail des agents, la gestion du calcul et les artefacts reproductibles dans un seul atelier.

Ce que Claude Science réunit

Claude Science se concentre sur trois domaines.

Premièrement, il connecte les bases de données scientifiques et les flux de travail de domaine. Anthropic affirme que Claude Science comprend plus de 60 compétences et connecteurs sélectionnés dans des domaines tels que la génomique, l'analyse unicellulaire, la protéomique, la biologie structurale et la chémoinformatique. Au lieu de rechercher manuellement UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO et d'autres sources une par une, les chercheurs peuvent poser des questions en langage naturel et laisser les agents récupérer et synthétiser les informations pertinentes.

L'image montre un exemple d'application de Claude Science dans l'intégration de données scRNA-seq inter-espèces. Sur la gauche se trouve l'interface de Claude Science, affichant la tâche "Cross - species scRNA - seq Integration", permettant la revue de la littérature, la création, la personnalisation, etc., et listant les fichiers associés. Sur la droite se trouve le rapport généré, contenant une revue de la littérature, des méthodes, des résultats, etc., comme "PMID 31978188 assigné à PubMed et à l'intégration Seurat v3", ainsi que des graphiques et des références. Cette illustration correspond à la description dans le document selon laquelle Claude Science connecte les bases de données scientifiques et les flux de travail de domaine, y compris plus de 60 bases de données scientifiques.

com/cms-assets/image/2026/07/99f56e42-d92f-48a9-aa5d-504db146e36e-03-de7887f5-605d-4a28-9e5b-428a28bb3170.png)

Deuxièmement, il utilise un workflow multi-agents. Un agent coordinateur peut planifier le travail, des agents spécialisés peuvent gérer les sous-tâches, et des agents de type relecteur peuvent vérifier les citations, les calculs et la cohérence des figures. L'objectif n'est pas seulement de générer du texte, mais de rendre les artefacts de recherche plus faciles à auditer et à reproduire.

Troisièmement, il se connecte à des ressources de calcul. Claude Science peut fonctionner localement sous macOS ou Linux, ou via des machines distantes, SSH, des nœuds de connexion HPC et des ressources GPU dans le cloud. Cela a de l'importance pour le travail scientifique réel, car les projets de recherche nécessitent souvent de grands ensembles de données, des tâches de longue durée et du matériel qui va au-delà d'un simple ordinateur portable.

L'image montre l'interface de travail de Claude Science. À gauche se trouve la barre de navigation du projet, affichant des projets comme "scRNA-seq". Au milieu en haut se trouve l'interface "BCVI Hyperparameter Screen", présentant des tableaux de données et des graphiques. En bas se trouve la zone de saisie "Ask an AI". À droite se trouve la zone "live pipeline", montrant du code et les résultats d'exécution. Cette image est liée au contenu du document présentant la capacité de Claude Science à se connecter à des ressources de calcul et à fonctionner localement, sur des machines distantes, SSH, des nœuds de connexion HPC et des ressources GPU dans le cloud, illustrant visuellement son application dans le travail réel.

Pourquoi les chercheurs se heurtent encore à un mur

Claude Science est utile, mais l'article original souligne trois limitations pratiques :

  1. Il est disponible pour macOS et Linux.
  2. Il est en version bêta pour les utilisateurs de Claude Pro, Max, Team et Enterprise.
  3. Il est lié à Claude en tant que couche de modèle.

Pour certains groupes de recherche, notamment les équipes qui ont besoin d'un accès à moindre coût, de fournisseurs de modèles nationaux, de modèles locaux ou d'un déploiement plus flexible, ces limites peuvent rendre Claude Science difficile d'accès.

Bonne nouvelle : OpenScience arrive comme alternative open-source

OpenScience est la réponse open-source à cette lacune. Il est développé par Synthetic Sciences et se positionne comme un atelier de travail IA pour la recherche scientifique. La promesse principale est similaire à celle de Claude Science : donner au système un objectif de recherche, puis le laisser travailler sur la littérature, les hypothèses, le code, les expériences, l'analyse et la rédaction dans un espace de travail continu.

L'image montre la page README du projet OpenScience. En haut de la page se trouve une barre de navigation comprenant des options comme README, Code of conduct, Contributing, Apache-2.0 license, Security, etc. Le grand titre au centre est "OPEN SCIENCE", avec le sous-titre "The open-source AI workbench for scientific research" en dessous, expliquant qu'en lui donnant un objectif, il lit la littérature, écrit et exécute du code, mène des expériences et rédige les découvertes. Au bas de la page se trouvent des informations sur l'intégration continue, le numéro de version, la licence, des liens vers la documentation, ainsi que des options d'action comme Install, Quickstart, Docs, Atlas.

La plus grande différence est qu'OpenScience est indépendant du modèle. Il n'est pas conçu autour d'un seul fournisseur de modèles. Vous pouvez utiliser des modèles de pointe, des modèles à poids ouverts ou des modèles locaux, en fonction de votre propre configuration et de votre budget.

Cela signifie qu'un chercheur pourrait utiliser Claude pour une tâche, DeepSeek ou GLM pour une autre, et un modèle local via Ollama lorsque le contrôle des données est plus important. Le choix du modèle n'est pas enfermé dans l'écosystème d'un seul fournisseur.

Choix du modèle : Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi et modèles locaux

OpenScience prend en charge un workflow "apportez votre propre clé". Vous fournissez les clés API pour les fournisseurs de modèles que vous souhaitez utiliser, et les requêtes sont envoyées directement au fournisseur. Le projet prend également en charge les workflows de modèles locaux, ce qui peut être utile lorsque

vous ne voulez pas que vos données quittent votre machine.

Cela compte pour trois raisons :

  1. Maîtrise des coûts : différentes tâches peuvent ne pas nécessiter le même modèle coûteux.
  2. Accès régional : certaines équipes peuvent avoir un accès plus facile à DeepSeek, GLM, Kimi ou d’autres fournisseurs.
  3. Contrôle des données : les modèles locaux peuvent réduire la quantité d’informations envoyées à des prestataires externes.

Le fichier README officiel d’OpenScience précise également qu’il fonctionne comme un espace de travail dans le navigateur, soutenu par un serveur local. Cet espace de travail comprend une arborescence de fichiers, un éditeur, un terminal, un historique des sessions et le rendu d’artefacts de recherche tels que molécules, structures, génomes et graphiques.

Compétences de recherche et bases de données scientifiques

L’article original décrivait OpenScience comme disposant de plus de 250 compétences de recherche. Le fichier README officiel actuel sur GitHub en liste plus de 290, incluant l’entraînement, l’évaluation, le traitement de jeux de données, la biologie moléculaire et clinique, la chémoinformatique, les articles, LaTeX, les figures et le calcul dans le cloud.

OpenScience expose également des bases de données scientifiques comme outils. Le README mentionne UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, PubChem, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar, et une trentaine d’autres. C’est important car un agent de recherche en IA devient bien plus utile lorsqu’il peut interroger les bonnes bases de données plutôt que de se fier uniquement à la mémoire du modèle.

Comment installer OpenScience

OpenScience s’installe via npm. Si vous avez déjà Node.js et npm disponibles, l’option la plus rapide est de l’exécuter avec npx.

npx synsci

Après avoir exécuté la commande, OpenScience devrait ouvrir l’espace de travail dans votre navigateur. Lors du premier lancement, il vous guide à travers la configuration du modèle. Vous pouvez utiliser les modèles gérés par Atlas, vos propres clés de fournisseur, ou commencer avec les options de démonstration disponibles si la version actuelle le permet.

Si vous préférez une installation globale, utilisez npm :

npm install -g @synsci/openscience
openscience

npm install -g @synsci/openscience
openscience

Vous pouvez également lancer OpenScience dans un répertoire de projet spécifique :

openscience ~/code/mon-projet

Démarrage rapide avec votre propre clé API

Le flux de travail typique avec votre propre clé se présente comme suit :

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
openscience

OpenScience prend également en charge d'autres clés de fournisseur, telles que les clés OpenAI et Gemini, selon la configuration du fournisseur prise en charge par la version actuelle. L'idée clé est que vos informations d'identification restent sur votre machine et que les requêtes sont envoyées directement au fournisseur sélectionné.

Si vous souhaitez gérer les clés depuis le terminal, le fichier README officiel mentionne également :

openscience keys add

À partir de là, vous pouvez choisir des modèles dans le sélecteur de modèles de l'espace de travail et basculer entre les fournisseurs selon vos besoins.

Atlas est facultatif

Synthetic Sciences propose également Atlas, une plateforme gérée qui donne accès à des modèles de pointe sélectionnés via un portefeuille prépayé. Cela peut être utile si vous ne souhaitez pas configurer des clés API séparées pour chaque fournisseur.

Mais Atlas n'est pas nécessaire pour OpenScience. Le fichier README officiel indique que l'utilisation de votre propre clé est gratuite et non conditionnée par Atlas. En pratique, Atlas est une couche de commodité, tandis que le flux de travail local open-source reste disponible.

Les commandes Atlas utiles incluent :

openscience login
openscience wallet
openscience status
openscience logout

OpenScience vs Claude Science

Domaine Claude Science OpenScience
Positionnement principal Workbench IA pour les scientifiques Workbench IA open-source pour la recherche scientifique
Choix du modèle Axé sur Claude Indépendant du modèle : Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi, modèles locaux, etc.
Modèle d'accès Claude Pro, Max, Team et version bêta Entreprise Flux de travail local open-source avec modèles gérés facultatifs via Atlas
Installation Application/workbench Claude Science Commande npm ou npx
Calcul Local, SSH, HPC, calcul cloud de type Modal Serveur/espace de travail local, outils, terminal, routage des fournisseurs, intégrations de calcul cloud selon la configuration
Compétences/connecteurs 60+ compétences et connecteurs scientifiques sélectionnés L'article original mentionnait 250+ ; le fichier README actuel en liste 290+
Contrôle des données Fonctionne sur l'infrastructure locale ou du laboratoire ; envoie le contexte nécessaire à Claude Apportez votre propre clé, espace de travail local, option de modèle local et requêtes directes au fournisseur
Licence Produit propriétaire Licence open-source Apache-2.0

Consignes de sécurité avant d'utiliser OpenScience

OpenScience est un outil puissant, mais il doit être traité comme tout agent capable d'exécuter des commandes. Le fichier README officiel indique que l'agent n'est pas isolé. Son système d'autorisation vise à vous tenir informé des actions, mais il ne s'agit pas d'une isolation.

Pour un travail sensible, envisagez d'exécuter OpenScience dans un conteneur, une machine virtuelle ou un environnement de recherche contrôlé. Soyez également prudent avec les informations d'identification, les ensembles de données privés et toute commande pouvant modifier des fichiers ou appeler des services externes.

Un dernier point : OpenScience n'est pas Anthropic

Le fichier README d'OpenScience inclut une clause de non-responsabilité claire : OpenScience est un projet indépendant et n'est pas affilié, approuvé ou sponsorisé par Anthropic. Il utilise

Le nom « Claude » est utilisé uniquement pour décrire la compatibilité.

L'image présente le contenu de la licence OpenScience. Elle précise qu'OpenScience est un projet indépendant, non affilié à Anthropic, et qu'il n'a ni reçu l'approbation ni le financement d'Anthropic. « Claude » est une marque commerciale d'Anthropic, utilisée uniquement pour décrire des questions de compatibilité. Cette image fait partie de la section sur la licence OpenScience dans le document, et constitue une explication détaillée de cette licence, en écho au contexte qui souligne l'indépendance d'OpenScience et son absence de lien avec Anthropic.

Cette clause de non-responsabilité mérite d'être conservée. OpenScience peut être comparé à Claude Science, mais il ne s'agit pas d'un produit officiel d'Anthropic. Si vous écrivez à ce sujet, utilisez les termes « alternative », « alternative open-source » ou « poste de travail indépendant du modèle », et non « version officielle de Claude Science ».

Cas d'utilisation pratiques

OpenScience est particulièrement pertinent lorsqu'un chercheur ou un ingénieur de recherche souhaite disposer d'un seul espace de travail pour :

  1. Revue de la littérature et découverte d'articles.
  2. Génération d'hypothèses et planification de la recherche.
  3. Écriture et exécution de code.
  4. Analyse de jeux de données et réalisation d'expériences.
  5. Interrogation de bases de données scientifiques.
  6. Génération de figures et révision de livrables.
  7. Rédaction de rapports techniques ou de résumés de type article.

Pour les startups et les équipes de produits IA, la leçon la plus intéressante réside dans le modèle de produit : un agent devient plus précieux lorsqu'il maîtrise un flux de travail, et non pas seulement une boîte de dialogue. Un agent de recherche a besoin d'outils, de mémoire, de fichiers, d'un accès au terminal, de livrables reproductibles, d'orientation vers des modèles et de boucles de révision. Ce même modèle s'applique également à de nombreux produits d'IA destinés à la productivité en dehors du domaine scientifique.

FAQ

Qu'est-ce qu'OpenScience ?

OpenScience est un poste de travail IA open-source pour la recherche scientifique. Il fonctionne comme un espace de travail basé sur un navigateur, avec un serveur local, des agents de recherche, des outils, un accès au terminal et un routage vers différents fournisseurs de modèles.

OpenScience est-il un produit officiel de Claude Science ?

Non. OpenScience est un projet indépendant de Synthetic Sciences. Il n'est pas affilié à Anthropic, ni approuvé ou sponsorisé par cette société.

OpenScience peut-il utiliser DeepSeek ou GLM ?

Oui, OpenScience est conçu pour être indépendant du modèle. Il peut fonctionner avec plusieurs fournisseurs de modèles, y compris Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi et les modèles locaux, à condition que le fournisseur soit pris en charge et configuré.

Comment installer OpenScience ?

La commande la plus rapide est npx synsci. Vous pouvez également l'installer globalement avec npm install -g @synsci/openscience puis exécuter openscience.

OpenScience nécessite-t-il Atlas ?

Non. Atlas est une plateforme gérée optionnelle de Synthetic Sciences. Vous pouvez utiliser OpenScience avec vos propres clés API sans utiliser Atlas.

OpenScience est-il sûr pour les données de recherche sensibles ?

Il peut offrir un contrôle plus local qu'un flux de travail entièrement hébergé, mais vous devez néanmoins être prudent. Le fichier README officiel indique que l'agent n'est pas isolé (sandboxed) ; utilisez donc un conteneur, une machine virtuelle ou un environnement contrôlé si vous avez besoin d'isolation.

Quelle est la principale différence entre OpenScience et Claude Science ?

Claude Science est le poste de travail IA d'Anthropic dédié à Claude pour les scientifiques. OpenScience suit une idée similaire de poste de travail pour la recherche, mais il est open-source et indépendant du modèle.

Outils associés

  • OpenScience : Le poste de travail IA open-source pour la recherche scientifique de Synthetic Sciences.
  • [Claude Science](https://www.

anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench) : Le poste de travail IA d'Anthropic pour les scientifiques, disponible en version bêta pour certains forfaits Claude.

  • Ollama : Un environnement d'exécution de modèle local qui permet aux équipes d'exécuter des modèles ouverts sur leurs propres machines.
  • Node.js : L'environnement d'exécution JavaScript nécessaire pour les workflows d'installation basés sur npm.
  • Bun : Un environnement d'exécution JavaScript et une boîte à outils utilisés pour le développement d'OpenScience à partir de la source.
  • Modal : Une plateforme de cloud computing adaptée aux charges de travail scientifiques et d'IA.
  • NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit : La boîte à outils de NVIDIA pour les workflows d'agents en sciences de la vie.

Liens connexes

Résumé

OpenScience est une alternative open-source opportune à Claude Science. Il suit la même direction générale — construire un poste de travail IA pour la recherche scientifique — mais rend le choix du modèle, les workflows locaux et l'accès open-source centraux à l'expérience.

Pour les chercheurs, les points les plus importants sont simples : OpenScience peut être installé depuis npm, il peut fonctionner avec plusieurs fournisseurs de modèles, et il peut être utilisé sans Atlas si vous apportez vos propres clés API. Pour les travaux sensibles, l'isolation reste importante car l'agent n'est pas isolé dans un bac à sable.

Le principal enseignement : Claude Science montre la direction que prennent les postes de travail IA scientifiques, tandis qu'OpenScience rend cette idée plus ouverte, plus flexible et plus facile à expérimenter.