Comment l’IA peut-elle améliorer la vie des chercheurs ? Depuis la sortie de ChatGPT fin 2022, les IA génératives ont bouleversé nos façons de penser, de produire, de collaborer, et la recherche scientifique n’y échappe pas. Cette année, la prestigieuse conférence ICLR a accepté un article généré par l’IA de la startup japonaise Sakana. Une prouesse technique qui, finalement, est loin d’être une réelle avancée scientifique. Pour des personnalités comme Demis Hassabis, le CEO de DeepMind et prix Nobel de chimie, c’est une réalité : il a mentionné l’usage de l’IA dans la découverte de protéines.
L’IA peut aussi aider les chercheurs à générer des scénarios prospectifs à partir d’hypothèses complexes et les accompagner dans la formulation des questions ou des hypothèses de recherche
Chez Orange, des usages concrets émergent, qu’il s’agisse de résumés de corpus d’articles scientifiques ou encore de la possibilité de simuler des relecteurs scientifiques pour anticiper, par exemple, des objections d’un reviewer exigeant. L’IA peut aussi aider les chercheurs à générer des scénarios prospectifs à partir d’hypothèses complexes et les accompagner dans la formulation des questions ou des hypothèses de recherche, puis dans l’évaluation des différentes pistes selon plusieurs angles.
Gains de temps
On peut aujourd’hui accéder à des générateurs de bibliographies, ce qui représente un gain de temps important pour les chercheurs. L’IA permet également d’accélérer le prototypage de solutions à partir de simples idées. D’autres outils modernes offrent la possibilité de contextualiser la recherche entre plusieurs partenaires au sein d’un consortium, afin d’adapter plus finement les réponses aux exigences d’un appel à projets.
N’oublions toutefois pas que l’IA prédit des mots et a donc des limites : ce qu’elle produit peut séduire, mais reste rarement vérifié et souvent biaisé. On ne peut pas déléguer notre pensée critique à un système informatique, mais on peut s’en servir comme catalyseur cognitif. Un chercheur peut ainsi se poser des questions auxquelles il n’aurait pas pensé, ou être aidé par l’IA pour orienter son questionnement. La clé reste de maîtriser l’art du prompting, d’interpréter les résultats avec rigueur et de douter intelligemment.
