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L’IA va-t-elle tuer la science?

Le nombre d’articles scientifiques publiés augmente rapidement, mais cette quantité pose un problème de qualité. Par Xavier Comtesse et Giorgio Pauletto pour l'AGEFI



Jamais, on avait produit autant de papiers scientifiques (+47% en six ans sans augmentation notable du nombre de scientifiques!). Ce véritable tsunami de la production met tout le système en danger. En effet, la quantité pose des problèmes de qualité. La fameuse formule «publish or perish» a finalement débouché naturellement sur de la surproduction. Le doute s’installe sur la capacité du système à s’autoréguler. L’âge d’or de la science semble être une histoire ancienne.

Et encore l’ingérence de l’intelligence artificielle (IA) dans la science n’a pas encore produit tous ses effets, car même si le nombre de papiers scientifiques faisant usage de l’IA a augmenté de manière importante ces deux dernières années, on en est encore qu’au début d’une nouvelle ère. L’IA est devenue une composante indispensable dans de nombreux domaines de la recherche scientifique, notamment dans les domaines de l’informatique, des sciences de la vie, des sciences sociales, de la physique, de la chimie et bien d’autres encore.


Le politique pourrait tenter de couper les moyens financiers alloués aux scientifiques pour calmer le jeu

Les chercheurs utilisent l’IA pour diverses tâches, telles que l’analyse de données, la modélisation et la simulation, la reconnaissance d’images, la prise de décision automatisée, la génération de nouvelles idées et la résolution de problèmes complexes. Cette utilisation de l’IA a conduit à une explosion de la production scientifique dans ces domaines avec un nombre croissant de papiers publiés chaque année.

L’intelligence artificielle – qui se fonde sur des technologies de pointe comme le machine learning, le deep learning, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur – produit aujourd’hui des systèmes d’une sophistication inédite. Cette convergence multimodale stimule la production scientifique et propulse la recherche en ouvrant de nouveaux horizons pour la recherche et l’innovation.


Rapidement trois exemples:


1. Science du vivant: AlphaFold, de Google, est un accélérateur IA pour la recherche biologique notamment dans le champ des protéines. Il aurait permis aux scientifiques du monde entier de décrire 200 millions de nouvelles protéines. A Bâle, les chercheurs de l’université ont utilisé les capacités de la plateforme IA pour stimuler leurs résultats. Que faire d’autant de découvertes?


2. Nouveaux matériaux: The A-Lab, un laboratoire virtuel autonome totalement automatisé, combine recherche robotisée et IA. Il est dédié à la découverte de nouveaux matériaux et en a identifié deux millions! Une ampleur édifiante… Reste cependant à les fabriquer et les tester.


3. Informatique: GitHub Copilot, de Microsoft, a révolutionné la vie des codeurs. Avec l’IA, ils codent plus et plus vite. Le gain ne concerne pas seulement la vitesse, mais aussi une réduction de la charge cognitive, leur permettant de se concentrer sur des questions plus complexes et créatives. La productivité a explosé par un facteur dix selon l’estimation de certains spécialistes. Face à l’augmentation exponentielle du code généré, devons-nous craindre une surproduction et une baisse de qualité?


On peut désormais identifier trois dangers pour la science: trop de science tue la science, car la quantité ne garantit certainement pas la qualité; un sentiment de discrédit va gagner la population qui ne comprend pas ces excès; le politique pourrait tenter de couper les moyens financiers alloués aux scientifiques pour calmer le jeu!


Article publié dans l'AGEFI, par Xavier Comtesse et Giorgio Pauletto


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