Anthropic ouvre une préversion de recherche du Model Hardware Standard, ou MHS. Cette spécification doit permettre à des agents d’intelligence artificielle de découvrir, piloter et coordonner des appareils programmables, des microscopes aux bras robotiques.
Le projet a démarré avec le campus de recherche Janelia du Howard Hughes Medical Institute. Anthropic le teste désormais avec des laboratoires, des fabricants de robots et des industriels. L’ambition est de réduire de plusieurs semaines à quelques heures, voire quelques minutes, le travail nécessaire pour relier des machines aux interfaces incompatibles.
Un pilote commun entre l’agent et la machine
MHS repose sur un pilote standardisé qui traduit des opérations simples, comme lire une température ou modifier un réglage, vers l’interface propre à chaque appareil. Le pilote décrit également les caractéristiques physiques et les limites de sécurité de la machine. Un agent peut ainsi savoir, par exemple, quel poids supporte un bras robotique avant de préparer une action.
Les appareils deviennent découvrables sur le réseau et peuvent être commandés par trois voies : le Model Context Protocol, une interface en ligne de commande ou des fichiers de code. L’agent orchestre alors les étapes, surveille les mesures et adapte les paramètres. Pour les tâches longues ou rapides, il peut produire un script déterministe plutôt que raisonner à chaque mouvement.
Des essais sur des bras robotiques et des instruments
À l’université Carnegie Mellon, une installation associant un manipulateur de liquides, un lecteur de plaques, un bras robotique et des caméras a réalisé des expériences de dilution environ trois fois plus vite, selon Anthropic. Chez QuEra, un agent a retrouvé automatiquement le verrouillage précis d’un laser dans 99,3 % des cas observés.
Doosan Robotics teste le standard sur ses bras, notamment pour l’assurance qualité et la coordination de plusieurs robots. Universal Robots prévoit également de l’ajouter à sa plateforme. Hugging Face travaille à une intégration dans LeRobot, tandis qu’AWS prépare une compatibilité via sa bibliothèque Strands Robots.
Une ouverture progressive, avec supervision humaine
La spécification n’est pas encore publiée en open source. Anthropic réserve d’abord l’accès à des partenaires de recherche afin de construire des évaluations de sûreté et des pratiques de déploiement. MHS ne fonctionne par ailleurs qu’avec des appareils disposant d’une interface programmable.
Le laboratoire reconnaît aussi les limites du raisonnement spatial et physique des modèles. Lors d’essais chez Genentech, des chercheurs ont dû expliquer à Claude que la mousse observée dans un échantillon constituait un problème matériel et non un bogue logiciel. L’expertise humaine reste donc nécessaire pour définir les limites, vérifier les résultats et reprendre la main sur les équipements sensibles.
Cette préversion donne néanmoins une forme concrète au passage des agents logiciels vers le monde physique. L’enjeu ne se limite plus à appeler une API : il faut décrire une machine, faire respecter ses contraintes et produire une trace vérifiable de chaque commande. Ce sont précisément les points que MHS devra démontrer avant une adoption industrielle plus large.
