Vers un chercheur augmenté par l’IA ?

• Source futuribles.com
• Date : 2026-02-23
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Selon Jamal Atif, directeur du Programme et équipements prioritaires de recherche sur l’intelligence artificielle (PEPR-IA) au Centre national de la recherche scientifique (CNRS), l’IA constitue une « technologie d’usage général » appelée à « transformer de manière radicale » les organisations scientifiques. Derrière cette affirmation se cache une réalité complexe. Sous le terme d’IA coexistent des approches hétérogènes (systèmes symboliques, méthodes probabilistes, optimisation, apprentissage automatique et profond) issues d’une histoire longue d’un champ scientifique en évolution constante. L’IA ne désigne pas une technologie unique, mais un ensemble de techniques dont les impacts sur la recherche varient fortement selon les disciplines.

Les avancées récentes en apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones et les modèles génératifs (Large Language Models / LLM), transforment de manière visible les pratiques scientifiques. Certaines disciplines disposent désormais de modèles capables d’analyser de vastes bases de données, de générer du code ou des hypothèses, et de simuler des phénomènes complexes. D’autres communautés demeurent plus prudentes, soulignant l’opacité de ces méthodes, leurs biais et les risques méthodologiques. L’impact de l’IA sur la recherche n’est ni uniforme ni linéaire.

Cette note se concentre sur les réseaux de neurones modernes en apprentissage profond, non pas parce qu’ils résument l’IA, mais parce qu’ils transforment aujourd’hui les conditions matérielles, méthodologiques et cognitives de la production scientifique.

Comment l’IA aide la recherche aujourd’hui

L’IA s’intègre progressivement dans le quotidien des chercheurs à travers divers outils. Les LLM offrent de nouvelles capacités d’exploration bibliographique. Des services comme Web of Science Research Assistant, Scopus AI ou ScholarGPT permettent de « dialoguer » avec la littérature, de résumer rapidement un corpus ou d’identifier des articles connexes. Ils ne remplacent pas l’expertise disciplinaire, mais accélèrent l’accès à l’information dans un contexte de croissance exponentielle des publications.

Dans de nombreuses disciplines, notamment celles reposant sur la simulation numérique, la génération automatisée de code constitue un apport important. Des assistants, tels que GitHub Copilot, aident à écrire des scripts et à tester rapidement des idées permettant aux chercheurs de se concentrer davantage sur les choix conceptuels.

L’IA intervient dans la rédaction scientifique avec des outils comme DeepL Write ou Write For Me, allégeant certaines phases routinières, sous réserve d’un usage transparent et critique.

Comment l’IA participe déjà à la découverte scientifique.

Au-delà des usages instrumentaux, l’apprentissage profond intervient comme une méthodologie à part entière dans les processus scientifiques. Lisa Messeri et M.J. Crockett identifient quatre modalités de participation de l’IA : oracle, surrogate, quant et arbiter :

-L’oracle correspond au superlecteur évoqué précédemment pour le traitement de la littérature.

-Le surrogage consiste à apprendre une approximation du comportement d’un modèle complexe ou d’une expérience difficile d’accès afin de fournir une réponse rapide et exploitable. L’objectif n’est pas d’expliquer les mécanismes physiques sous-jacents, mais de reproduire fidèlement les entrées-sorties du système étudié. Par exemple, les Physics-Informed Neural Networks (PINN) permettent de s’approcher de la solution d’équations aux dérivées partielles en se substituant à des simulations longues ou instables. En climatologie, des réseaux neuronaux peuvent remplacer des méthodes statistiques plus lourdes pour la réduction d’échelle. Le surrogate accélère ainsi l’itération scientifique, mais fournit une estimation opératoire, pas une compréhension.

-Contrairement au surrogate, le quant intervient lorsque les modèles théoriques sont insuffisants. Les réseaux de neurones modélisent directement des systèmes complexes, infèrent des structures, des régularités ou des lois approchées dans des systèmes mal compris. AlphaFold (DeepMind), en prédisant la structure tridimensionnelle des protéines, a profondément transformé la biologie structurale. En physique numérique, ces approches facilitent la détection d’invariants ou de relations cachées. Le quant amplifie la puissance exploratoire de la recherche, tout en soulevant des questions d’« interprétabilité ».

-L’arbiter, encore émergent, correspond à l’usage de systèmes d’IA pour évaluer ou prioriser des résultats scientifiques : aide à la relecture, analyse de code, détection d’erreurs statistiques ou d’incohérences dans la démarche scientifique. Bien que limités à ce stade, ces usages pourraient transformer à terme les pratiques d’évaluation scientifique, leur adoption pose des questions majeures : automatisation potentiellement biaisée, homogénéisation des critères d’évaluation ou dépendance accrue à des modèles opaques.

Ces formes de participation montrent que les réseaux de neurones ne servent pas seulement à automatiser des tâches périphériques. Si ces systèmes ne remplacent pas les chercheurs, ils redéfinissent déjà la manière dont la recherche scientifique se fait. L’émergence de laboratoires automatisés, associant robots expérimentaux et modèles neuronaux en boucle fermée, comme dans les Materials Acceleration Platforms (MAP) développées pour la recherche sur les batteries dans le cadre de l’initiative européenne Battery 2030+, annonce de profondes transformations à venir.

Les limites actuelles : illusions, biais et problèmes méthodologiques.

Si l’apprentissage profond ouvre de nouvelles possibilités, son intégration dans la recherche s’accompagne de limites importantes. Les LLM, en particulier, produisent des réponses vraisemblables mais non nécessairement vraies, leur précision factuelle étant estimée à 32 % début 2025 par le consortium Gaia. Ces énoncés sont pourtant rarement remis en question. Même des chercheurs expérimentés peinent à distinguer un texte scientifique généré par IA d’un texte humain, soulevant des inquiétudes quant à la fiabilité future du corpus scientifique.

Ces risques appellent à en encadrement rigoureux. Plusieurs éditeurs, comme Elsevier, exigent désormais que l’usage d’outils génératifs soit déclaré, rappelant que les auteurs restent responsables du contenu publié. Le CNRS a récemment mis en place un assistant conversationnel dans un environnement protégé, tandis que la Commission européenne publie des recommandations pour une IA « fiable » en recherche.

Au-delà des LLM, les réseaux de neurones utilisés comme outils scientifiques comportent leurs propres risques méthodologiques. Le manque d’expertise dans l’utilisation de ces nouveaux outils conduit à des erreurs récurrentes, comme la fuite de données entre ensembles d’entraînement et de test, affaiblissant la confiance dans ces approches. Des guides de bonnes pratiques émergent pour aider les chercheurs à les utiliser [1]. S’y ajoutent des illusions d’objectivité : les modèles reflètent les biais des données sur lesquelles ils sont entraînés. L’opacité structurelle de l’apprentissage profond où les explications causales ne sont pas accessibles, peut donner l’illusion d’une compréhension alors qu’une seule corrélation statistique a été apprise.

Dans la recherche académique, la question de la reproductibilité est primordiale. Déjà fragile dans plusieurs disciplines, les méthodes d’apprentissage profond aggravent cette difficulté : dépendance aux hyperparamètres, opacité du code, variabilité des environnements logiciels, difficultés à reproduire les entraînements. Des analyses [2] montrent que de nombreux articles reposant sur des modèles d’IA sont impossibles à répliquer. Malgré des initiatives comme Zenodo, des politiques éditoriales plus strictes semblent nécessaires pour garantir une transparence réelle des pratiques. À terme, l’absence de reproductibilité pourrait fragiliser la crédibilité de pans entiers de la littérature fondée sur l’IA, en accentuant une dissociation entre résultats publiés et résultats vérifiables.

Ces risques ne doivent pas conduire à rejeter l’IA, mais à en encadrer l’usage. Une formation adaptée, des protocoles méthodologiques robustes et des dispositifs institutionnels garantissant la transparence et la sécurité des données sont indispensables pour préserver la qualité de la production scientifique.

Vers un chercheur augmenté ?

Pris ensembles, les usages de l’IA dessinent une évolution profonde du travail scientifique. L’IA ne se limite plus à des outils périphériques, déléguant uniquement des tâches cognitives intermédiaires, mais s’intègre progressivement dans le raisonnement, la modélisation et l’évaluation. Cette hybridation ouvre la voie à un chercheur « augmenté », capable d’explorer plus rapidement de vastes espaces d’hypothèses et d’interagir avec des systèmes capables de proposer, tester et ajuster des modèles.

Cette évolution reste toutefois asymétrique selon les disciplines et fortement dépendante du niveau de maîtrise méthodologique. Elle ne signe ni la disparition du chercheur ni l’avènement d’une science automatisée, mais annonce une reconfiguration du métier scientifique, où l’expertise humaine, la capacité critique et la compréhension des limites des modèles demeurent centrales. L’enjeu à moyen terme n’est pas donc pas de savoir si l’IA fera la recherche, mais comment les chercheurs apprendront à travailler avec ces outils sans perdre la maîtrise du processus scientifique. Ces évolutions ouvrent de nouvelles perspectives mais exigent un encadrement méthodologique, éthique et institutionnel renforcé, afin de garantir la fiabilité et la qualité des connaissances.

Bibliographie :

1.Voir par exemple : Kapoor Sayash et Narayanan Arvind, « Leakage and the Reproducibility Crisis in Machine-learning-based Science », Patterns, vol. 4, n° 9, septembre 2023 ; Kapoor Sayash et alii, « REFORMS: Consensus-based Recommendations for Machine-learning-based Science », Science Advances, vol. 10, n° 18, mai 2024 ; Lones Michael A., « How to Avoid Machine Learning Pitfalls: A Guide for Academic Researchers », arXiv, n° 2108.02497, version 5, 29 août 2024 ; CERNA (Commission de réflexion sur l’éthique de la recherche en sciences et technologies du numérique d’Allistene), « Éthique de la recherche en apprentissage machine », juin 2017. ↑

2.Voir Stodden Victoria, Seiler Jennifer et Ma Zhaokun, « An Empirical Analysis of Journal Policy Effectiveness for Computational Reproducibility », PNAS (Proceeedings of the National Academy of Sciences), vol. 115, n° 11, mars 2018, p. 2582-2589 ; Seibold Heidi et alii, « A Computational Reproducibility Study of PLOS One Articles Featuring Longitudinal Data Analyses », PLOS [Public Library of Science] One, vol. 17, n° 5, juin 2021 ; Hullman Jessica et alii, « The Worst of Both Worlds: A Comparative Analysis of Errors in Learning from Data in Psychology and Machine Learning », arXiv, n° 2203.06498, version 8, juin 2022. 

Par Pistenton Nicolas .