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24.08.2026 à 07:42

Khrys’presso du lundi 24 août 2026

Khrys

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  • Yvette Roudy, première ministre des Droits des femmes, est morte (nouvelobs.com)

    Figure historique du féminisme français et ancienne ministre socialiste de François Mitterrand, Yvette Roudy est morte à l’âge de 97 ans. Première titulaire d’un ministère des « Droits de la femme », elle avait notamment obtenu le remboursement de l’IVG par la Sécurité sociale et porté la loi de 1983 sur l’égalité professionnelle.

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    La Cour suprême russe a, sans surprise, confirmé la demande d’exclusion de Iabloko au scrutin des 18, 19 et 20 septembre. La formation sociale-libérale, qui n’avait plus siégé au Parlement depuis 2007, a connu un soutien populaire inédit autour de sa participation et de son programme plaidant pour la paix en Ukraine.

  • En Italie, Roberto Vannacci déborde Giorgia Meloni sur sa droite (humanite.fr)

    Quelques mois après avoir lancé son parti politique, Roberto Vannacci se hisse dans les sondages en exploitant les thèmes xénophobes, misogynes et anti-LGBT. Un mouvement qui contraint la cheffe du gouvernement à sortir l’artillerie lourde comme elle l’a fait lors du drame de Ceuta.

  • Exposing the Invisible (exposingtheinvisible.org)

    Through a series of documentary films, video interviews and recorded talks, Exposing the Invisible captures different techniques, tools and most importantly the mindset and motivation of those working at the new frontiers of investigation.

  • Economist Baker explains : AI bubble is about to burst (therealnews.com)
  • Avoir raison… avec Mary Shelley (radiofrance.fr)

    Derrière le mythe de Frankenstein se trouve Mary Shelley. Ce roman fondateur de la science-fiction explore les limites éthiques de la création scientifique et, à travers la figure unique de la créature aux multiples dimensions, révèle le génie visionnaire d’une femme dans son siècle.

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23.08.2026 à 10:00

Intelligence artificielle générale : le délire complotiste de la tech

Framasoft

« Le mythe de l’intelligence artificielle générale ressemble beaucoup à une théorie du complot et c’est peut-être la plus importante de notre époque »
Texte intégral (4501 mots)

Cet article est une republication, avec l’accord de l’auteur, Hubert Guillaud. Il a été publié en premier le 18 novembre 2025 sur le site Dans Les Algorithmes sous licence CC BY-NC-SA.

Tout l’été, profitez de republications de « Dans Les Algorithmes » ! Rendez-vous tous les dimanches de juillet et d’août pour réfléchir, ensemble, sur les enjeux de l’Intelligence Artificielle.

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Hubert Guillaud

« Le mythe de l’intelligence artificielle générale ressemble beaucoup à une théorie du complot et c’est peut-être la plus importante de notre époque »

 

 

 

 

 

 

« Le mythe de l’intelligence artificielle générale ressemble beaucoup à une théorie du complot et c’est peut-être la plus importante de notre époque  ». Obsédées par cette technologie hypothétique, les entreprises d’IA nous la vendent avec acharnement, explique le journaliste Will Douglas Heaven dans la Technology Review.

Pour élaborer une théorie du complot, il faut plusieurs ingrédients, rappelle-t-il : un schéma suffisamment flexible pour entretenir la croyance même lorsque les choses ne se déroulent pas comme prévu ; la promesse d’un avenir meilleur qui ne peut se réaliser que si les croyants découvrent des vérités cachées ; et l’espoir d’être sauvé des horreurs de ce monde. L’intelligence artificielle générale (IAG) remplit quasiment tous ces critères. Et plus on examine cette idée de près, plus elle ressemble à un complot. Ce n’en est pas totalement un, bien sûr, pas exactement, concède Heaven. « Mais en nous penchant sur les points communs entre l’IAG et les véritables théories du complot, je pense que nous pouvons mieux cerner ce concept et le révéler pour ce qu’il est : un délire techno-utopique (ou techno-dystopique, à vous de choisir) qui s’est ancré dans des croyances profondément enracinées et difficiles à déraciner  ».

Une histoire de l’IAG

Dans son article, Heaven retrace l’histoire du terme d’intelligence artificielle générale, initié par Ben Goertzel et Shane Legg. Quand ils discutent de cette idée, l’idée d’une IA capable d’imiter voire dépasser les capacités humaines était alors une plaisanterie. Mais Goertzel en tira un livre sous ce titre (Springer, 2006) qui se présentait sous les atours les plus sérieux, puis organisa en 2008 une conférence dédiée au sujet (une conférence devenue annuelle et qui continue encore). En rejoignant DeepMind en tant que cofondateur, Shane Legg y importe le terme, légitimant le concept. Proche de Peter Thiel et de Eliezer Yudkowsky, Goertzel a beaucoup discuté avec eux du concept. Mais si l’iconoclaste Ben Goertzel était enthousiaste, le sombre Yudkowsky, lui, était beaucoup plus pessimiste, voyant l’arrivée de l’AGI comme une catastrophe. Malgré tous ces efforts, le concept n’a alors rencontré que peu d’échos et semblait surtout tenir de la pure science-fiction.

C’est la publication de Superintelligence par le philosophe Nick Bostrom en 2014, qui  va changer les choses. Bostrom rend acceptable les concepts spécieux de Yudkowsky. Aujourd’hui, l’IAG est évoquée partout, que ce soit pour annoncer l’arrivée de temps immémoriaux ou pour prédire l’extermination de l’humanité.

Dans son récent livre, apocalyptique, If Anyone Builds It, Everyone Dies : why Superhuman AI Would Kill Us All (Si quelqu’un le construit, tout le monde meurt, Little Brown, 2025, non traduit), coécrit avec Nate Soares, Yudkowsky accumule les déclarations extravagantes pour une interdiction totale de l’IAG. Un ouvrage « décousu et superficiel  », comme l’explique le journaliste Adam Becker – auteur lui-même de More Everything Forever : AI Overlords, Space Empires, and Silicon Valley’s Crusade to Control the Fate of Humanity (Hachette, 2025, non traduit) – dans sa recension critique pour The Atlantic, qui « tente de nous faire croire que l’intelligence est un concept discret et mesurable, et que son accroissement est une question de ressources et de puissance de calcul  ». L’IA superintelligente hypothétique des Cassandre « fait ce dont rêvent toutes les start-ups technologiques : croître de façon exponentielle et éliminer ses concurrents jusqu’à atteindre un monopole absolu », expliquait déjà l’écrivain de science-fiction Ted Chiang. La superintelligence évoque bien plus un capitalisme débridé porté par des individus parfaitement néoréactionnaires qu’autre chose, comme l’analysait Elisabeth Sandifer dans son livre sur l’extrême-droite technologique américaine, ou encore les livres de Thibault Prévost ou Nastasia Hadjadji et Olivier Tesquet que nous avons déjà chroniqué. « En réalité, l’apocalypse de l’IA qui inquiète tant Yudkowsky et Soares n’est autre que notre propre monde, vu à travers le prisme déformant d’un miroir de science-fiction  », une « vision simpliste du salut technologique  », conclut Becker.

Malgré sa vacuité, l’ouvrage de Soares et Yudkowsky est un des bestsellers du New York Times. Pour Heaven, comme toutes les théories du complot les plus puissantes, l’intelligence artificielle générale s’est infiltrée dans le débat public et a pris racine.

Le mythe d’une machine plus intelligente que l’humain, capable de tout faire, se retrouve pourtant dès l’origine de l’IA, chez Alan Turing comme chez John McCarthy. « Mais l’IAG n’est pas une technologie, c’est un rêve  », affirme Becker. Comme nombre de théories du complot, il est impossible de réfuter une idée aussi protéiforme que l’IAG. Discuter d’IAG consiste en un affrontement de visions du monde, et non en un échange de raisonnements fondés sur des preuves, puisqu’il ne peut y en avoir autour d’un objet hypothétique pour lequel il n’existe pas de définition précise et partagée. Les prédictions sur l’avènement de l’IAG sont formulées avec la précision de numérologues annonçant la fin des temps. Sans véritable enjeu, les échéances sont repoussées sans conviction. « L’IAG, c’est toujours ce qui arrivera, la prochaine fois, mais son arrivée imminente est la vérité que partagent ses adeptes  ».

Du conspirationnisme

Pour l’anthropologue des religions Jeremy Cohen, qui étudie les théories du complot dans les milieux technologiques, la vérité cachée « est un élément fondamental de la pensée conspirationniste ». Pour Ben Goertzel et les thuriféraires de l’IAG, les raisons du scepticisme envers l’IAG tiennent du scepticisme global. « Avant chaque grande avancée technique, du vol humain à l’énergie électrique, des hordes de prétendus experts vous expliquaient pourquoi cela n’arriverait jamais. En réalité, la plupart des gens ne croient qu’à ce qu’ils voient. » Si vous n’êtes pas convaincus par l’IAG, c’est que vous êtes un idiot naïf disent ses partisans, inversant la charge de la preuve, alors qu’ils sont bien plus que d’autres les idiots utiles de ce qu’ils dénoncent et vénèrent à la fois.

« L’idée de donner naissance à des dieux-machines est évidemment très flatteuse pour l’ego », affirme la philosophe Shannon Vallor de l’Edinburgh Futures Institute (voir notre article sur son livre, « L’IA n’est qu’un miroir »). « C’est incroyablement séduisant de penser que l’on pose soi-même les fondements de cette transcendance ». C’est un autre point commun avec les théories du complot. Une partie de l’attrait réside dans le désir de trouver un sens à un monde chaotique et parfois dénué de sens et dans l’aspiration à être une personne consciente du danger. Pour David Krueger, chercheur à l’Université de Montréal et ancien directeur de recherche à l’Institut de sécurité de l’IA du Royaume-Uni, nombre de personnes travaillant sur l’IA considèrent cette technologie comme notre successeur naturel. « Ils voient cela comme une forme de maternité » dont ils ont la charge, explique-t-il. Jeremy Cohen, lui, dresse des parallèles entre de nombreuses théories du complot moderne et le mouvement New Age, qui connut son apogée dans les années 1970 et 1980. Ses adeptes croyaient que l’humanité était sur le point d’accéder à une ère de bien-être spirituel et d’éveil de la conscience, instaurant un monde plus paisible et prospère. L’idée était qu’en s’adonnant à un ensemble de pratiques pseudo-religieuses, les humains transcenderaient leurs limites et accéderaient à une sorte d’utopie hippie. Pour Cohen, nous sommes confrontés aux mêmes attentes à l’égard de l’IAG : que ce soit par la destruction ou la sublimation de l’humanité, elle seule permettra de surmonter les problèmes auxquels l’humanité est confrontée. Pour Yudkowsky et Soares, les enjeux de l’IAG sont plus importants que le risque nucléaire ou le risque climatique.

Pour beaucoup de ceux qui optent pour cette croyance, l’IAG arrivera d’un seul coup, sous la forme d’une singularité technologique introduite par l’auteur de science-fiction Vernor Vinge dans les années 80. Un moment transcendant où l’humanité, telle que nous la connaissons, changera à jamais. Pour Shannon Vallor, ce système de croyance est remarquable par la façon dont la foi en la technologie a remplacé la foi en l’humanité. Malgré son côté ésotérique, la pensée New Age était au moins motivée par l’idée que les gens avaient le potentiel de changer le monde par eux-mêmes, pourvu qu’ils puissent y accéder. Avec la quête de l’IA générale, nous avons abandonné cette confiance en nous et adhéré à l’idée que seule la technologie peut nous sauver, explique-t-elle. C’est une pensée séduisante, voire réconfortante, pour beaucoup. «  Nous vivons à une époque où les autres voies d’amélioration matérielle de la vie humaine et de nos sociétés semblent épuisées », affirme Vallor. La technologie promettait autrefois un avenir meilleur : le progrès était une échelle que nous devions gravir vers l’épanouissement humain et social. « Nous avons dépassé ce stade », déclare Vallor. « Je pense que ce qui redonne espoir à beaucoup et leur permet de retrouver cet optimisme quant à l’avenir, c’est l’IA générale. » Poussons cette idée à son terme et, une fois encore, l’IA générale devient une sorte de divinité, capable de soulager les souffrances terrestres, affirme Vallor. Kelly Joyce, sociologue à l’Université de Caroline du Nord, qui étudie comment les croyances culturelles, politiques et économiques façonnent notre rapport à la technologie, considère toutes ces prédictions extravagantes concernant l’IA générale comme quelque chose de plus banal : un exemple parmi d’autres de la tendance actuelle du secteur technologique à faire des promesses excessives. « Ce qui m’intrigue, c’est que nous nous laissions prendre au piège. »

« À chaque fois », dit-elle. « Il existe une conviction profonde que la technologie est supérieure aux êtres humains. » Joyce pense que c’est pourquoi, lorsque l’engouement s’installe, les gens sont prédisposés à y croire. « C’est une religion », dit-elle. « Nous croyons en la technologie. La technologie est divine. Il est très difficile de s’y opposer. Les gens ne veulent pas l’entendre. »

Le fantasme d’ordinateurs capables de faire presque tout ce qu’un humain peut faire est séduisant. Mais comme beaucoup de théories du complot répandues, elle a des conséquences bien réelles. Elle fausse notre perception des enjeux, déstabilise l’industrie pour l’éloigner d’applications immédiates… Et surtout, elle nous invite à la paresse. À quoi bon s’acharner à résoudre les problèmes du monde réel, quand les machines s’en chargeront demain ? Le projet pharaonique de l’IA engloutit désormais des centaines de milliards de dollars et détourne nombre d’investissements de technologies plus immédiates, capables de changer dès à présent la vie des gens.

Tina Law, spécialiste des politiques technologiques à l’Université de Californie à Davis, s’inquiète du fait que les décideurs politiques soient davantage influencés par le discours selon lequel l’IA finira par nous anéantir que par les préoccupations réelles concernant l’impact concret et immédiat de l’IA sur la vie des gens dès aujourd’hui. La question des inégalités est occultée par la notion de risque existentiel. « Le battage médiatique est une stratégie lucrative pour les entreprises technologiques », affirme Law. Ce battage médiatique repose en grande partie sur l’idée que ce qui se passe est inévitable : si nous ne le construisons pas, quelqu’un d’autre le fera. « Quand quelque chose est présenté comme inévitable », rappelle Law, « les gens doutent non seulement de leur capacité à résister, mais aussi de leur droit à le faire. » Tout le monde se retrouve piégé.

Selon Milton Mueller, du Georgia Institute of Technology, spécialiste des politiques et de la réglementation technologiques, le champ de distorsion lié à l’IAG ne se limite pas aux politiques technologiques. La course à l’IA générale est comparée à la course à la bombe atomique, explique-t-il. « Celui qui y parviendra en premier aura un pouvoir absolu sur tous les autres. C’est une idée folle et dangereuse qui faussera profondément notre approche de la politique étrangère. » Les entreprises (et les gouvernements) ont tout intérêt à promouvoir le mythe de l’IA générale, explique encore Mueller, car elles peuvent ainsi prétendre être les premières à y parvenir. Mais comme il s’agit d’une course sans consensus sur la ligne d’arrivée, le mythe peut être entretenu tant qu’il est utile. Ou tant que les investisseurs sont prêts à y croire. Il est facile d’imaginer comment cela se déroule. Ce n’est ni l’utopie ni l’enfer : c’est OpenAI et ses pairs qui s’enrichissent considérablement.

Voilà. Le grand complot de l’IAG est enfin résolu, ironise Heaven. « Et peut-être cela nous ramène-t-il à la question du complot, et à un rebondissement inattendu dans cette histoire. Jusqu’ici, nous avons ignoré un aspect courant de la pensée conspirationniste : l’existence d’un groupe de personnalités influentes tirant les ficelles en coulisses et la conviction que, par la recherche de la vérité, les croyants peuvent démasquer cette cabale ». L’IAG n’accuse publiquement aucune force occulte d’entraver son développement ou d’en dissimuler les secrets. Aucun complot n’est ourdi par les Illuminati ou le Forum économique mondial… ici, ceux-là même qui dénoncent les dangers fomentent la cabale. Ceux qui propagent la théorie du complot de l’IAG sont ses principaux instigateurs. Les géants de la Silicon Valley investissent toutes leurs ressources dans la création d’une IAG à des fins lucratives. Le mythe de l’IAG sert leurs intérêts plus que ceux de quiconque. Comme le souligne Vallor : « Si OpenAI affirme construire une machine qui rendra les entreprises encore plus puissantes qu’elles ne le sont aujourd’hui, elle n’obtiendra pas l’adhésion du public nécessaire. » « N’oubliez pas : vous créez un dieu et vous finissez par lui ressembler », ironise Heaven. « Beaucoup pensent que s’ils y parviennent en premier, ils pourront dominer le monde ».

À bien des égards, conclut Heaven, je pense que l’idée même d’IAG repose sur une vision déformée de ce que l’on attend de la technologie, et même de ce qu’est l’intelligence. En résumé, l’argument en faveur de l’IA générale repose sur le postulat qu’une technologie, l’IA, a progressé très rapidement et continuera de progresser. Mais abstraction faite des objections techniques – que se passera-t-il si les progrès cessent ? –, il ne reste plus que l’idée que l’intelligence est une ressource dont on peut augmenter la quantité grâce aux données, à la puissance de calcul ou aux réseaux neuronaux adéquats. Or, ce n’est pas le cas. L’intelligence n’est pas une quantité que l’on peut accroître indéfiniment. Des personnes intelligentes peuvent exceller dans un domaine et être moins douées dans d’autres. Tout comme les babioles dopées à l’IA peuvent exceller dans une tâche et être nulles dans bien d’autres, surtout toutes celles, innombrables, qui échappent à leurs données et continueront de leur échapper.

De l’IAG au fantasme des trombones

Ce fantasme d’automatisation totale que produirait l’IAG est aussi la symbolique du jeu du maximiseur de trombone. Le jeu met en scène, très concrètement, une idée développée par le chantre du transhumanisme d’extrême droite, Nick Bostrom, dès 2002, à savoir celle du « risque existentiel » que ferait peser sur nous cette intelligence artificielle superintelligente, capable de créer des situations pouvant détruire toute vie sur terre. Pour Bostrom, l’usine à trombone est un démonstrateur, où une IA qui aurait pour seul objectif de produire des trombones, pourrait exploiter toutes les ressources pour ce faire jusqu’à leur plus total épuisement, en optimisant son objectif sans limites.

Cette démonstration, pourtant extrêmement simpliste, a marqué les esprits. Son aporie même, qui fait d’un objectif absurde le démonstrateur ultime de l’intelligence des machines, demeure particulièrement problématique. Puisqu’il n’y a ici aucune intelligence des machines, mais bien au contraire, la démonstration de leur pure aberration. Or, la crainte que les systèmes d’IA puissent interpréter les commandes de manière catastrophique « repose sur des hypothèses douteuses quant au déploiement de la technologie dans le monde réel », comme le disaient les chercheurs Arvind Narayanan et Sayash Kapoor. Le jeu est bien plus un simulateur de marché qu’un jeu sur l’IA. Universal Paperclips incite les joueurs à l’empathie avec ses buts, notamment en proposant de nouvelles fonctionnalités pour les assouvir, et c’est bien notre empathie avec le jeu qui conduit l’IA à détruire l’humanité pour accomplir son but absurde de productivité sans limite. Son créateur, Frank Lantz, raconte d’ailleurs que ce n’est pas l’augmentation des chiffres, mais la manière dont ils augmentent qui incite les joueurs à cliquer et à faire cœur avec les objectifs du jeu. « Les jeux incrémentaux sont très bruts. Ils s’attachent à un processus pour faire que les joueurs deviennent obsédés par sa croissance ». L’interface épurée hypnotise par la répétition. « Le joueur détruit l’univers avec le même sentiment d’éloignement que lorsqu’on commande un pull en ligne ». Cette fiction est censée nous prévenir que l’IA pourrait avoir des motivations très différentes de l’homme.

Pourtant le jeu, très scripté, ne montre en rien que l’IA pourrait raisonner, planifier ou comprendre le monde physique ou le dominer. Il masque surtout que des fonctionnalités déclenchent des possibilités et que celles-ci sont prévues par l’interface et le concepteur du jeu. La fable du maximiseur de trombone ne démontre en rien que l’IA pourrait prendre le contrôle du monde, mais que ses objectifs et fonctions, eux, sont le produit de celui qui les a programmés. Le maximiseur de trombone n’accomplit aucune démonstration qu’une intelligence artificielle générale conduirait à l’extermination du genre humain. Comme l’ont dit Kate Crawford ou Melanie Mitchell, les voix les plus fortes qui débattent des dangers potentiels de la superintelligence sont celles d’hommes blancs aisés et racistes, et, pour eux, la plus grande menace est peut-être l’émergence d’un prédateur au sommet de l’intelligence artificielle, mais qui est certainement personne d’autre qu’eux-mêmes. Le capitalisme est un bien plus grand maximiseur que l’IA. Les entreprises maximisent le cours de leurs actions sans se soucier des coûts, qu’ils soient humains, environnementaux ou autres. Ce processus d’optimisation est bien plus incontrôlable et pourrait bien rendre notre planète inhabitable bien avant que nous sachions comment créer une IA optimisant les trombones.

Hubert Guillaud

MAJ du 8/12/2025 : « L’intelligence artificielle générale n’aura pas lieu. Il n’y a pas de marché de l’IA, rien qu’une poignée d’entreprises qui fait mine de gagner de l’argent le temps d’en finir avec la démocratie ». Thibault Prévost.

MAJ du 27/12/2025  : Cessons de considérer l’intelligence artificielle générale comme l’objectif ultime de la recherche en IA, préviennent un collectif de chercheurs. L’IAG compromet notre capacité à choisir des objectifs efficaces, expliquent-ils en pointant 6 pièges majeurs : l’illusion du consensus, la promotion de recherches scientifiques erronées, la présomption de neutralité axiologique, la loterie des objectifs, la dette de généralité et l’exclusion normalisée.

Pour éviter ces écueils, les chercheurs soutiennent que la communauté de recherche en IA doit :

  • privilégier la spécificité des objectifs techniques et sociétaux ;
  • placer le pluralisme au centre des préoccupations, en considérant la pluralité des approches pertinentes pour atteindre de multiples objectifs importants ;
  • et encourager l’innovation par une plus grande inclusion des disciplines et des communautés.
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17.08.2026 à 07:42

Khrys’presso du lundi 17 août 2026

Khrys

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16.08.2026 à 10:00

L’IA appliquée à la science… rêve de progrès

Framasoft

L’application de l’IA à la science ne promet pas tant des progrès qu’une concentration renforcée.
Texte intégral (7082 mots)

Cet article est une republication, avec l’accord de l’auteur, Hubert Guillaud. Il a été publié en premier le 02 juin 2026 sur le site Dans Les Algorithmes sous licence CC BY-NC-SA.

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Hubert Guillaud

L’application de l’IA à la science ne promet pas tant des progrès qu’une concentration renforcée.

 

 

 

 

 

 

Ce que l’IA accélère

Les promesses de l’IA pour découvrir de nouveaux matériaux ou révolutionner les découvertes scientifiques sont fortes. L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique, au risque d’augmenter la dépendance de la science à l’IA.

Dans le domaine de la fabrication de médicament, on attend là encore que l’IA permette de nouvelles percées, explique The Economist. Pourtant, les partenariats entre entreprises pharmaceutiques et sociétés d’IA se multiplient, notamment dans l’espoir de mieux identifier des molécules, de raccourcir le temps de développement des essais cliniques et de diminuer le taux d’échec de ceux-ci (actuellement, « les médicaments candidats entrant en essais cliniques ont un taux d’échec de 90 %, ce qui porte le coût de développement d’un médicament efficace à la somme astronomique de 2,8 milliards de dollars »). « Même des gains d’efficacité marginaux représenteraient des avantages considérables. Des rapports provenant de l’ensemble du secteur suggèrent que l’IA a commencé à apporter ces gains. Elle a réduit la phase préclinique (celle qui précède les essais cliniques sur l’homme) à 12-18 mois, contre trois à cinq ans auparavant. Et elle a amélioré le taux de réussite. Une étude publiée en 2024, portant sur les performances de molécules proposées par l’IA lors des premiers essais cliniques, a révélé un taux de réussite de 80 à 90 %. À titre de comparaison, les moyennes historiques se situaient entre 40 et 65 %. »

« La conception d’un nouveau médicament commence généralement par le criblage de petites molécules organiques afin d’identifier celles présentant une activité biologique prometteuse afin de sélectionner les plus probables. L’IA peut analyser des bibliothèques de dizaines de milliards de molécules, en testant des propriétés telles que la puissance, la solubilité et la toxicité grâce à des émulations logicielles de ces molécules, sans qu’il soit nécessaire d’utiliser les molécules réelles en laboratoire. Jim Weatherall, l’un des responsables de cette activité chez AstraZeneca, une autre grande entreprise pharmaceutique, affirme que cette méthode permet de trier les molécules prometteuses deux fois plus vite qu’auparavant, et que plus de 90 % du processus de découverte de petites molécules de l’entreprise est désormais assisté par l’IA. » 

L’IA sert donc d’abord à optimiser les investissements. L’IA contribue également à améliorer la conception des essais cliniques. Par exemple en formulant une hypothèse sur une maladie et en tentant de confirmer ou d’infirmer ces hypothèses par une recherche bibliographique.

L’IA se révèle également prometteuse dans la sélection des patients pour les essais cliniques. Elle peut analyser les dossiers médicaux, les biopsies et les examens d’imagerie des candidats afin d’identifier ceux qui pourraient tirer le meilleur parti d’un nouveau médicament. Une meilleure sélection des participants permet de réduire la taille des essais, et donc de les rendre plus rapides et moins coûteux. Une autre utilisation de l’IA consiste à créer des patients synthétiques permettant de comparer un patient réel et son double numérique pour comparer l’évolution prédite sans traitement par rapport au patient testé. À terme, les patients synthétiques permettraient de réduire les groupes témoins et leurs coûts (au risque tout de même que ces comparaisons aient une fiabilité relative).

L’optimisation des essais cliniques via l’IA représente une réduction considérable des risques, avec une diminution concomitante des coûts de développement des médicaments.

Mais si l’IA promet de produire de nouveaux médicaments, elle ne promet pas que nous ayons les capacités industrielles de le faire, comme le montrent les innombrables pénuries que nous traversons. Elle ne résout pas le risque d’abandon de la santé pour tous, qu’évoquait par exemple le philosophe Alexandre Monnin dans AOC il y a quelques mois (voire notre synthèse).

Au contraire. Dans le domaine de la médecine, comme le soulignaient l’avocate américaine des sans-abris Leah Goodridge et la médecin et chercheuse, Oni Blackstock, directrice de l’association Health Justice, dans une tribune pour The Guardian, l’IA risque bien plus d’être utilisée pour refuser des soins que pour faire progresser la médecine. En Californie du Sud, où le nombre de personnes sans abris est l’un des plus élevés du pays, Akido Labs gère des cliniques pour les personnes sans domicile fixe et celles à faibles revenus. Mais ces patients sont vus par des assistants médicaux qui utilisent l’IA pour écouter les conversations, puis proposer des diagnostics et des plans de traitement potentiels, qui sont ensuite examinés par un médecin. L’objectif de l’entreprise, a déclaré son directeur technique à la Technology Review, est de « supprimer le médecin de la consultation ».

Cela s’inscrit dans une tendance plus large où l’IA générative est de plus en plus intégrée au système de santé, rappellent Goodridge et Blackstock. En 2025, une enquête de l’Association médicale américaine a révélé que deux médecins sur trois utilisaient l’IA dans leur travail quotidien, notamment pour diagnostiquer les patients. Une start-up spécialisée en IA (OpenEvidence, qui n’est pas accessible en Europe) a levé 200 millions de dollars pour fournir aux professionnels de santé un ChatGPT pour médecins. Et les législateurs américains examinent actuellement un projet de loi qui autoriserait l’IA à prescrire des médicaments. Bien que cette tendance à l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé affecte presque tous les patients, son impact est plus profond sur les personnes à faibles revenus, qui rencontrent déjà d’importants obstacles à l’accès aux soins. « Les personnes sans domicile fixe et à faibles revenus ne devraient pas servir de cobayes pour l’IA dans le domaine de la santé. Au contraire, leurs voix et leurs priorités devraient déterminer si, comment et quand l’IA sera mise en œuvre dans leurs soins ».

La saturation des hôpitaux, les coûts d’accès au soin… expliquent en grande partie ces développements. D’autant que ces contraintes « sont souvent amplifiées dans les communautés économiquement défavorisées, où les établissements de santé sont souvent sous-financés et les patients non assurés, avec un fardeau plus lourd de maladies chroniques dû au racisme et à la pauvreté ». Les très documentés biais des IA de santé, « qui diagnostiquent bien moins les problèmes des patients noirs et hispaniques, des femmes et des patients bénéficiant de l’assurance Medicaid, promettent surtout d’aggraver les inégalités de santé pour les patients qui rencontrent déjà des obstacles à l’accès aux soins ». Pire, comme on le lit dans la TR, les patients ne sont même pas informés que leur professionnel de santé ou leur système de santé utilise l’IA. Un assistant médical explique ainsi que ses patients savent qu’un système d’IA les écoute, mais qu’il ne leur dit pas qu’elle formule des recommandations diagnostiques. Ces discriminations sont renforcées par la tendance croissante à l’utilisation de l’IA pour déterminer les remboursements de santé des personnes à faibles revenus (voir ce que nous disions d’United HealthCare connu pour sa politique de refus de remboursement de soins de santé). Bref, si l’IA d’un côté promet une amélioration de la production de médicaments, elle risque bien plus d’empêcher les publics d’y accéder. 

Il y a d’autres domaines que l’IA accélère, comme le pointait Cade Metz dans le New York Times. Notamment la recherche en mathématiques, en biologie et en chimie. Mais là encore, bien des annonces tonitruantes se révèlent souvent assez décevantes une fois que les spécialistes les décortiquent. C’était le cas notamment lorsqu’une startup d’IA, Harmonic a annoncé avoir résolu un problème mathématique, avant que les experts ne constatent que ses solutions ne différaient guère des travaux antérieurs de mathématiciens. L’IA parvient à identifier des solutions existantes, enfouies dans des décennies d’articles de recherche plus qu’elle n’en invente. « On a l’impression d’être face à un élève brillant qui a tout mémorisé pour l’examen, mais qui ne comprend pas vraiment le concept », assène le mathématicien Terence Tao. L’IA permet bien plus de suggérer des hypothèses ou des expériences qui permettent de cibler les recherches, explique un spécialiste du cancer, qui constate lui aussi que cela permet d’accélérer les processus. Mais un chercheur expérimenté est toujours nécessaire pour guider le système. Pour Terence Tao, interviewé dans Nature, l’IA peut commettre des erreurs invérifiables dans nombre de domaines, mais en maths, elles sont vérifiables. Les inconvénients sont donc bien plus limités. « On commence à voir des exemples où l’IA – peut-être par chance – résout des problèmes importants pour les mathématiciens. C’est encore très rare et l’IA présente encore de nombreuses faiblesses ; elle ne remplace pas le travail humain. Mais il devient de plus en plus difficile de nier l’efficacité de ces outils. » Mais définir de nouveaux concepts et déterminer les problèmes à résoudre restera probablement du ressort des mathématiciens humains… au moins pendant un certain temps encore, estime le médaillé Fields.

… au risque de réduire le champ d’investigation de la science

Si l’IA pour la recherche scientifique promet, elle pourrait aussi avoir des effets délétères, rappelle la journaliste Grace Huckins pour la Technology Review et réduire à terme le dynamisme de la science. Une étude publiée dans Nature a révélé que si certains scientifiques perçoivent des avantages professionnels à adopter l’IA, la science dans son ensemble pourrait en pâtir, car l‘IA réduit le champ d’investigation de la communauté scientifique. Cela pourrait s’expliquer par le fait que l’IA excelle particulièrement dans l’analyse de données et de publications existantes, ce qui incite les scientifiques qui l’utilisent à se concentrer sur des domaines établis où des données à grande échelle sont disponibles. Il pourrait en résulter un nombre réduit de scientifiques disponibles pour étudier des problèmes moins adaptés à l’IA. Intégrer efficacement l’IA dans la science est plus qu’un simple défi technique : préserver le dynamisme et la diversité de la science à l’ère de l’IA pourrait nécessiter un effort concerté de la part de la communauté scientifique.

Dans un éditorial pour Science, Julio Ottino et Brian Uzzi enfoncent le clou et dénoncent le risque d’une « progression sans progrès ». « Les progrès réalisés dans l’utilisation de l’intelligence artificielle pour faire progresser la découverte scientifique rendent de plus en plus réaliste l’idée de systèmes automatisés de « science de bout en bout » : des chaînes de traitement intégrées capables de générer des hypothèses, de mener des expériences (in silico ou robotisées), d’analyser les résultats et de produire des résultats publiables avec une intervention humaine minimale. La question cruciale n’est pas de savoir si l’IA peut « faire » de la science, mais si la science – en tant que système social et évolutif produisant des connaissances fiables – peut survivre à la manière dont l’IA la pratique. »

Or, « la science n’est pas simplement une suite de tâches optimisables. Elle progresse par un processus analogue à l’évolution darwinienne : variation à travers de nombreux efforts indépendants ; sélection par la critique, la réplication et la compétition ; et conservation des résultats robustes. Cette structure distribuée permet à la science de s’autocorriger et de générer de la nouveauté. L’indépendance n’est pas fortuite ; elle est le mécanisme qui produit à la fois la fiabilité et la découverte. »

Mais, la science n’a jamais pleinement atteint cet idéal, rappellent-ils. Elle a aussi été façonnée par les biais, les erreurs et la fraude. Les partisans de l’intelligence artificielle arguent que l’automatisation pourrait atténuer certaines de ces limitations tout en accélérant les découvertes et en élargissant la participation. Reste donc à savoir si l’IA en science réduit ces imperfections ou les amplifie à l’échelle des machines.

L’intégration de l’IA à la science risque de modifier fondamentalement la structure de la science. Notamment en favorisant des plateformes dominantes, entraînées sur des données similaires et optimisées pour certains objectifs. « Comme sur d’autres marchés de technologies numériques, la concentration est un résultat plausible. Le risque est fort qu’une poignée de systèmes façonnent la majorité de la production scientifique […]. La diversité simulée au sein d’un système ne saurait se substituer à la diversité épistémique entre des approches véritablement concurrentes. »

La conséquence n’est pas seulement institutionnelle ; elle est bien épistémique, c’est-à-dire qu’elle concerne toutes les connaissances. « Le système scientifique prospère grâce à l’inefficacité : efforts redondants, tentatives infructueuses et chemins divergents. Il ne s’agit pas de coûts à éliminer, mais de sources de découverte. À l’inverse, les pressions d’optimisation favorisent la convergence. Il risque d’en résulter une production accrue, mais une exploration moindre de l’inattendu. »

« Ce rétrécissement a des implications sur la créativité. Une grande partie de la force de l’IA réside dans l’exploration combinatoire, le réarrangement des connaissances existantes en de nouvelles configurations. Or, nombre d’avancées majeures en science ne sont pas des combinaisons ; ce sont des ruptures, des changements conceptuels qui contredisent les hypothèses des cadres antérieurs. Parce que ces avancées s’écartent des schémas encodés dans les données existantes, elles sont les moins susceptibles d’émerger de systèmes entraînés sur le passé. »

« L’indépendance n’est pas seulement une garantie de fiabilité ; elle est la condition de la rupture conceptuelle. » À l’inverse, « l’optimisation de chaque composant ne garantit pas l’intégrité de l’ensemble. » Au contraire, elle peut la compromettre.

« Il ne s’agit pas de rejeter l’IA, mais de la considérer comme un simple progrès technique. Préserver les propriétés fondamentales d’un système scientifique évolutif devient désormais une contrainte de conception. Les résultats scientifiques doivent garantir une traçabilité claire – une chaîne de responsabilité identifiable qui ne se dissout pas dans des systèmes opaques. Les dispositifs institutionnels et techniques doivent assurer des approches véritablement distinctes, et non de simples variations au sein d’une architecture partagée. »

« Ces exigences ne sont pas des inefficacités à éliminer par l’ingénierie. Elles représentent les solutions accumulées au problème de la fiabilité des connaissances. Un système d’IA peut produire des résultats impressionnants. Mais s’il remplace un processus évolutif par un processus artificiel, il risque de restreindre non seulement le champ de nos découvertes, mais aussi notre capacité de découverte tout court. »

Le financement de la recherche : submergé par l’IA

Geraint Rees et James Wilsdon pour Nature tirent la sonnette d’alarme. L’IA est en train de submerger les appels à projets et demandes de financement de la recherche, améliorant le nombre, la qualité, le volume des demandes au risque de provoquer l’effondrement même du système. Les réponses générées par l’IA peuvent être entraînées sur les publications des chercheurs, sur les critères d’attribution des subventions et même sur les projets retenus pour ajuster les demandes aux résultats attendus. Et l’effet se constate déjà, pointent les chercheurs. Dans une étude qui a regardé les projets de 12 organismes de financement de la recherche de l’Union européenne, les chercheurs montrent une augmentation des candidatures depuis 2022.

« Les décideurs politiques et les organismes de financement vont devoir repenser l’allocation des fonds de recherche avant que le système ne devienne ingérable. » Confrontés à un afflux de réponses de qualité, ils devront alors faire des choix largement arbitraires quant aux projets à financer et aux candidats.

Jusqu’à présent, les organismes de financement de la recherche ont principalement réagi à ces évolutions en restreignant l’utilisation de l’IA par les candidats et les évaluateurs, certains déclarant les demandes inéligibles si elles sont élaborées avec de l’IA. Mais ces préconisations sont impossibles à appliquer, car la probabilité de détection est faible et ne constitue pas une réponse au problème. Le risque est fort que toutes les propositions répondent aux critères de financement et que les différences entre elles soient minimes. « Lorsque les propositions et les évaluations sont toutes deux gérées par des agents entraînés sur le même corpus de travaux déjà financés, le système n’évaluera plus la qualité des idées, mais plutôt la capacité des agents à simuler les idées précédemment récompensées par les financeurs. »

« Parmi les propositions visant à remédier à la surcharge des systèmes de financement figurent le recours à des tirages au sort (attribution aléatoire de fonds à des demandes de subvention correspondant à un certain niveau de qualité) et des modèles distribués d’évaluation par les pairs, où les chercheurs qui soumettent des demandes de subvention sont chargés d’évaluer celles d’autres chercheurs. Ces mesures permettent de lutter contre le volume de demandes, mais elles restent inefficaces si les indicateurs de qualité deviennent peu fiables. »

Geraint Rees et James Wilsdon proposent plutôt que les organismes de financement envisagent de recentrer l’évaluation non plus sur les propositions écrites, mais sur le chercheur principal, son équipe et ses programmes de recherche passés et en cours. « Les financeurs devraient investir dans la vérification des antécédents afin d’examiner la performance de recherche d’un individu ou d’un groupe sur une période prolongée, ainsi que dans des entretiens et des évaluations de portefeuilles de la performance d’équipe sur la durée. » Mais cette solution écarte de fait les plus petites ou plus jeunes équipes : les aides risquent alors d’aller uniquement aux projets les plus établis.

En mars, le Conseil de la recherche médicale du Royaume-Uni a annoncé le rétablissement des entretiens pour tous les candidats présélectionnés : une approche chronophage et laborieuse et peu adaptée aux grands volumes de candidatures. Le NIH américain, regroupant l’ensemble des Instituts nationaux de la santé, lui, a limité à 6 dépôts par an le nombre de candidatures individuelles, après avoir constaté que certains chercheurs en soumettaient plus de 40. Les financeurs pourraient également envisager des approches plus radicales, suggèrent les deux chercheurs. Il pourrait s’agir d’instaurer un quota fixe de propositions par chercheur ou pour l’ensemble de sa carrière, toutes sources de financement confondues. Ils pourraient aussi répartir le budget disponible entre les chercheurs éligibles à l’échelle nationale et attribuer le même montant à tous, éliminant ainsi la concurrence.

D’autres solutions proposent aux organismes de recherche de s’appuyer sur l’IA pour l’évaluation. « L’IA pourrait ensuite servir à prioriser et à présélectionner les candidatures, en comparant les données selon ces différents profils afin d’identifier les candidats dont le parcours est cohérent avec les informations fournies dans leur dossier. Ce processus de présélection serait transparent, auditable et conçu pour favoriser la diversité, et non la freiner, à travers les différentes étapes de carrière, disciplines et institutions. » Mieux (ou pire, c’est selon), certains modèles proposent de prédire l’impact d’un article ou d’une recherche, fléchant les financements vers les projets les plus porteurs.

Quelles que soient les solutions retenues, la nécessaire transformation du financement de la recherche risque de se faire dans la douleur et la contestation, estiment les chercheurs. La mise en place d’infrastructures IA nécessite des investissements soutenus, des tests rigoureux et une gouvernance continue. Les financeurs confrontés à des contraintes budgétaires pourraient hésiter. C’est oublier pourtant que le système gaspille déjà des ressources considérables en comités d’experts et en nouvelles soumissions, sans parler du temps consacré par les chercheurs à répondre aux appels. Un système basé sur l’IA native et bien conçu pourrait constituer un investissement judicieux, défendent les chercheurs. Reste que des systèmes d’évaluation entraînés sur des données de financement historiques intégreront les inégalités passées, risquant d’amplifier, plutôt que de corriger, l’effet Matthieu, c’est-à-dire la concentration au profit des plus dotés. « Il s’agit d’un risque réel, mais nous pensons que la conception et la gouvernance peuvent contribuer à l’atténuer. Les biais dans les systèmes d’IA sont mesurables, ce qui permet de les examiner et d’y remédier », soulignent-ils, certainement trop rapidement, car les biais ne sont ni  mesurables ni corrigeables facilement. Troisièmement, les chercheurs et les institutions pourraient se montrer réticents face aux décisions façonnées par des algorithmes qu’ils ne peuvent pas interroger. La transparence et les mécanismes d’appel pourraient contribuer à instaurer la confiance, défendent-ils encore.

Le système de financement par subvention conçu pour un monde pré-IA est devenu défaillant. Les financeurs doivent s’adapter, estiment les chercheurs. Il pourrait en résulter un système plus performant : un système qui exploite la puissance de l’IA et la combine à des connaissances spécialisées, et qui réduit le temps et l’énergie gaspillés dans la rédaction de demandes de subventions improductives pour les réorienter vers une recherche novatrice. Un constat plus facile à déclamer qu’à mettre au point.

Prédire les résultats de la science… au risque de l’y enfermer

Certains modèles proposent de prédire l’impact d’un article ou d’une recherche, fléchant les financements vers les projets les plus porteurs, expliquaient donc Geraint Rees et James Wilsdon. Qu’en est-il ?

Savoir si une étude changera le monde ? C’est pourtant l’idée que propose Funding the Frontier : un tableau de bord pour prédire l’impact de la recherche. L’outil (non disponible) utilise le Big data pour retracer l’impact sociétal des projets de recherche sur les politiques, les médicaments ou les produits, explique Nature (voir également l’article de recherche qui montre des captures d’écran du tableau de bord et la vidéo promotionnelle). Le projet porté par Dashun Wang « intègre des données sur les publications de recherche, les brevets, les documents d’orientation et les essais cliniques, et présente ces informations de manière visuelle et intuitive. Ils ont également combiné cet outil à un algorithme prédictif basé sur l’apprentissage automatique pour prédire les études et les domaines susceptibles d’apporter les plus grands bénéfices sociétaux à l’avenir – par exemple, les subventions les plus susceptibles de déboucher sur un brevet ». « Même sans son aspect prédictif, disposer d’un outil permettant de rechercher l’impact des recherches sur la société » est déjà une information importante, estime un chercheur.

Un chef de projet d’une importante agence de financement américaine l’a utilisée pour examiner les impacts sociaux généraux des subventions de l’agence, lui permettant de constater l’impact de certaines recherches ailleurs dans le monde. « Un autre utilisateur, investisseur dans le domaine de la recherche biomédicale, a constaté que dans le domaine de la recherche sur la maladie d’Alzheimer, l’impact clinique le plus important au cours des 20 dernières années provenait d’études visant à comprendre la maladie, mais que l’impact futur le plus important prévu se concentrait sur les études portant sur les systèmes de soutien social des personnes atteintes de la maladie, ce qui laisse entrevoir de nouvelles opportunités d’investissement ».

L’aspect prédictif est pourtant préoccupant, estime le même James Wilsdon qui en évoquait les perspectives précédemment. Le spécialiste des politiques de recherche estime que ce tableau de bord pourrait créer des prophéties autoréalisatrices et des décisions d’investissements plus conservatrices, au détriment de recherches plus originales, capables d’ouvrir d’autres possibilités.

Coincés dans l’Academic Slop ?

En attendant, le travail académique commence à crouler sous la « prolifération métastatique de publications  » truffées d’hallucinations et de distorsions de contenus, comme s’en plaint sur Facebook la philosophe du droit, Antoinette Rouvroy. L’Academic Slop est arrivé, constate également le chercheur Seva Gunitsky dans sa newsletter. Il raconte que dans la revue dont il s’occupait le nombre de soumission a doublé voire triplé depuis l’apparition de l’IA générative, et que le taux de rejet s’est envolé. Techniquement compétents, certains de ces articles respectent les normes et sont tout à fait convenables. Faciles à produire et exigeant peu de créativité, ils constituent néanmoins le type de travail incrémental légitime que le philosophe des sciences Thomas Kuhn appelait la fabrique de la « science normale ». Pour Gunitsky la valeur d’une théorie originale va continuer à prendre de l’importance. « Les travaux quantitatifs de qualité deviennent bon marché et abondants ; une bonne théorie reste difficile à élaborer ».

Mais l’effet le plus important est que l’évaluation par les pairs repose désormais davantage sur le discernement. Si n’importe qui peut produire un article empirique compétent sur n’importe quel sujet, le principal obstacle devient l’identification des questions importantes à poser. « Dans ce contexte, la question pour les évaluateurs et les éditeurs n’est plus tant « est-ce juste ? » que « pourquoi est-ce important ? ». Cette question est inévitablement subjective, mais pas totalement, car elle exige une solide connaissance des débats en cours. Elle nécessite néanmoins de connaître les tensions et les lacunes productives, les énigmes intéressantes et les idées reçues apparemment établies. »

« Ce concept porte un nom : la phronesis. C’était le terme employé par Aristote pour désigner la sagesse pratique, ou la capacité à discerner la conduite à tenir dans des circonstances particulières. Contrairement à l’épistémè (la connaissance scientifique) ou à la technè (le savoir-faire technique), la phronesis ne peut se réduire à des règles ou à des algorithmes. Elle requiert de l’expérience, du jugement et ce qu’Aristote appelait la « perception ». Cela signifie non seulement l’intelligence, mais aussi la capacité intellectuelle de percevoir les caractéristiques essentielles d’une situation donnée. »

La philosophe Isaiah Berlin appelait cette qualité « le sens du réel » dans le jugement politique : la capacité de percevoir ce qui est possible et ce qui compte à un moment historique donné. Or, il n’est pas certain que les IA possèdent cette capacité voire ne la possèdent jamais. « Si le discernement devient le critère ultime de qualité, nous nous dirigeons encore davantage vers un système à deux vitesses dans l’édition scientifique. Les revues les plus prestigieuses privilégieront les articles d’une originalité remarquable ou présentant des avancées théoriques ou empiriques majeures, tandis que toutes les autres publieront les articles produits par l’IA qui font progresser, de manière graduelle, notre compréhension de sujets spécifiques. Et peut-être que la théorie gagnera en prestige au détriment des méthodes sophistiquées d’analyse des données. »

Pas sûr que la théorie et l’empirisme puissent ainsi si facilement se scinder en deux. Le risque que les publications automatisées se transforment en matière noire scientifique, que personne ne lit ni ne consulte est fort. À nouveau, ici aussi, le risque est fort que s’accentue  davantage les hiérarchies de prestige comme critère d’importance. « Paradoxalement, l’effet uniformisant de l’IA pourrait rendre le monde universitaire plus élitiste encore ».

« La technologie qui nous a inondés de dissertations étudiantes façonnées avec l’IA va maintenant inonder de nos propres travaux, et nous aurons besoin de ce même discernement dont nous nous plaignons de l’absence chez nos étudiants. » Pas sûr que ce soit plus facile pour les experts. L’IA fait peut-être gagner beaucoup de temps à certains, mais la pollution des travaux de recherche qu’elle engendre en fait perdre énormément aux lectrices et lecteurs. Le goulot d’étranglement de la lecture et de la vérification s’annonce plus resserré que jamais.

La seule chose dont on soit sûr, en observant toutes ces perspectives… ce n’est pas que l’IA apporte un progrès scientifique notable, c’est que l’IA en science renforce les inégalités dans toutes les couches de la science. 

Hubert Guillaud

MAJ du 02/06/2026 : Une analyse de 7,3 millions d’articles de revues scientifiques publiés entre 2020 et 2025 révèle qu’en 2025, un peu plus de la moitié présentent des signes d’influence des LLM, avec des variations importantes d’utilisation selon la région du monde, le prestige de l’établissement, l’éditeur et la discipline. « Le développement économique et la proximité de l’anglais comme langue principale sont des facteurs prédictifs clés de ces variations régionales. Les établissements moins bien classés affichent des taux d’adoption plus élevés que les universités d’élite, les jeunes éditeurs à but lucratif présentent des taux supérieurs à ceux de leurs concurrents, et l’adoption varie considérablement selon les disciplines universitaires. L’adoption des LLM dans la rédaction académique est répandue, mais socialement stratifiée. »

MAJ du 21/06/2026 : Dans leur newsletter, Tim O’Reilly et Ilan Strauss, proposent de garantir un exosquelette pour appliquer l’IA à la science. Cet exosquelette est constitué d’innombrables systèmes permettant de garantir les références, comme le DOI (l’identifiant d’objets numériques qui attribue un numéro à chaque publication scientifique), RetractationWatch (la base de données des articles scientifique dé-publiés et rétractés), Orcid (qui fournit un identifiant unique aux chercheurs), Open Alex (un graphe de connaissances scientifiques)… ou encore le projet Vraix du MIT (cherchant à créer une toile du savoir pour distinguer les contenus possiblement génératifs des autres)… et nombres d’autres, qui n’ont pas été intégrés aux systèmes d’IA, alors qu’ils pourraient permettre de résoudre de nombreux problèmes : diminuer les citations erronées, réduire l’emprise de la littérature scientifique non valide… une infrastructure fondée sur des principes ouverts qui cherchent à garantir que les contenus scientifiques ne puissent être ni accaparés ni dégradés. Ces infrastructures sont des biens publics que les entreprises d’IA ignorent pour la plupart ou, pire, fragilisent. « À l’heure actuelle, la relation entre l’IA et l’infrastructure scientifique est presque exclusivement extractive. Les entreprises d’IA entraînent leurs modèles sur des articles scientifiques. Elles créent des produits capables de générer et de manipuler des textes scientifiques. Elles se disputent le marché de l’« IA au service de la science ». Pourtant, elles ne contribuent pratiquement pas à l’infrastructure qui, à la base, garantit la fiabilité des connaissances scientifiques. »

Les entreprises d’IA consomment du contenu scientifique sans rien apporter en retour. Strauss et O’Reilly font une analogie avec Content ID de YouTube : face à l’utilisation non autorisée de leurs œuvres, la première réaction de l’industrie musicale a été d’exiger leur retrait. La réponse de YouTube a été : « Et si nous vous aidions plutôt à les monétiser ? » Cette approche a permis d’aligner les intérêts et de créer une économie dynamique pour les créateurs. Nous devrions appliquer le même raisonnement à la science. Les entreprises d’IA ne devraient pas seulement utiliser l’infrastructure scientifique pour améliorer leurs produits (elles le devraient pourtant), mais elles devraient surtout chercher à aider la science à gagner en valeur, en pérennité et en exhaustivité.

Pour cela, les systèmes d’IA devraient améliorer la validation de leurs sources et références. L’infrastructure existe, il leur suffit de l’utiliser. Ils pourraient également réinjecter les métadonnées extraites dans OpenAlex, améliorant ainsi le graphe de données pour tous. Ils pourraient utiliser et financer RetractationWatch pour améliorer leurs modèles et réponses. Les fournisseurs d’IA pourraient également financer cette infrastructure scientifique très fragile qui constitue le socle technique de la crédibilité de la science. « Les entreprises d’IA, qui génèrent des milliards de revenus grâce à des produits reposant sur la crédibilité scientifique, devraient contribuer à l’infrastructure qui garantit cette crédibilité. Il ne s’agit pas de philanthropie, mais d’un intérêt bien compris. » Elles pourraient également contribuer à améliorer cette chaîne qui identifie la provenance du contenu scientifique. « Lorsque l’IA contribue à un article scientifique, cette contribution doit être traçable : elle ne doit pas simplement faire l’objet d’une déclaration standard, mais être liée à des affirmations, des sources et des étapes de vérification précises. »

« Les entreprises d’IA qui s’appuieront sur cette infrastructure créeront de meilleurs produits. Mais surtout, elles investiront dans l’infrastructure civilisationnelle qui rend possible, à la base, l’existence de connaissances fiables. À condition toutefois que les entreprises d’IA cessent de considérer cette question comme le problème d’autrui et commencent à la voir comme un socle sur lequel bâtir — un socle dont dépend leur propre succès dans le domaine scientifique. »

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10.08.2026 à 07:42

Khrys’presso du lundi 10 août 2026

Khrys

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09.08.2026 à 10:00

IA et science : du pliage de protéines… à l’illusion de la connaissance

Framasoft

L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique.
Texte intégral (3863 mots)

Cet article est une republication, avec l’accord de l’auteur, Hubert Guillaud. Il a été publié en premier le 30 septembre 2025 sur le site Dans Les Algorithmes sous licence CC BY-NC-SA.

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L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique.

 

 

 

 

 

 

« Le discours selon lequel l’intelligence artificielle révolutionne la science est désormais quasiment incontournable », rappelle William Burns, consultant en politique scientifique, pour Tech Policy Press. « L’histoire raconte déjà que l’IA n’est pas seulement l’avenir : elle révolutionne les découvertes scientifiques ». Même des gens assez critiques de l’IA et de ses développements disent qu’elle possède des « capacités prometteuses » pour la recherche scientifique, justifiant son développement. Pourtant, l’IA, telle qu’elle est actuellement déployée en science, occulte plus qu’elle ne révèle, exacerbant les problèmes qu’elle prétend résoudre.

Les chercheuses Lisa Messeri et Molly J. Crockett affirmaient l’année dernière dans Nature que « la prolifération des outils d’IA en science risque d’introduire une phase de recherche scientifique où nous produisons davantage, mais comprenons moins ». Mais surtout, l’usage de l’IA pourrait compromettre la capacité à produire des connaissances fiables, sur lesquelles repose tout l’édifice scientifique. Cette crise annoncée prolonge celle que traverse la recherche depuis le début du XXIe siècle, notamment liée à la stagnation des découvertes pharmaceutiques. Burns rappelle par exemple que le Projet Génome Humain dans les années 90 a été lancé en promettant une prolifération de nouveaux médicaments qui n’est jamais advenue. Un chercheur d’une grande entreprise scientifique expliquait en 2008 que « rien de ce que les entreprises ont fait pour accroître la production de nouveaux médicaments n’a fonctionné, y compris les fusions, les acquisitions, les réorganisations et l’amélioration des processus ».

Le microbiologiste américain, Carl Woese, opposant à l’ingénierie biologique, estimait, en 2004, que la crise de l’innovation était liée à la généralisation de l’ingénierie du vivant. En 2011, l’économiste Philip Mirowski estimait que le néolibéralisme, obsédé par la technologie, avait tué la rigueur scientifique. La promesse de renouveau scientifique par l’IA s’inscrit pleinement en prolongement de cette crise. En 2023, l’OCDE expliquait que l’IA pourrait venir aider une science devenue « plus difficile ». À l’image d’AlphaFold, le système de pliage des protéines de Google DeepMind, pour lequel Demis Hassabis et John Jumper ont reçu le prix Nobel de chimie en 2024.

Les protéines ne sont pas des puces de silicium

AlphaFold a permis de prédire la structure de 200 millions de protéines, mais il serait expérimentalement impossible d’en vérifier n’en serait-ce qu’une fraction. Pour ce faire, « il faudrait généralement isoler des protéines des cellules en quantités importantes – un processus capricieux – puis les soumettre à des techniques telles que la diffraction des rayons X et la résonance magnétique nucléaire. Ces étapes pourraient prendre des années, même pour une seule protéine ». Néanmoins, la philosophe Daria Zakharova a affirmé dans un pré-print que si les prédictions d’AlphaFold sont considérées comme fiables et sont utilisées par les scientifiques, cette « connaissance » est bien imparfaite. « D’un point de vue strictement matériel, AlphaFold n’est pas une représentation du comportement des protéines, mais plutôt du comportement des puces de silicium (sur lesquelles repose le calcul). En ce sens, les inventeurs d’AlphaFold ont avancé l’hypothèse que des puces de silicium pourraient imiter les protéines. Cela soulève la question de savoir comment des matériaux sans lien entre eux, tant chimiquement que spatialement et temporellement, pourraient s’imiter. Au minimum, des preuves substantielles seraient nécessaires pour le prouver. Pourtant, lorsque des efforts ont été déployés pour le vérifier, les résultats ont été mitigés », rappelle Burns. Une étude récente de Garrido-Rodríguez et ses collègues a par exemple soutenu que le calcul d’AlphaFold ne « correspondait pas aux modèles déterminés expérimentalement », faisant référence à une classe de protéines omniprésentes et biologiquement vitales appelées serpines. « De toute évidence, des recherches plus approfondies pourraient être nécessaires sur la fiabilité de l’IA en tant qu’outil prédictif ». Pour Burns, les preuves ne sont pas suffisamment solides à ce stade. Bien sûr, le repliement des protéines est complexe. Leur modélisation est ancienne et repose sur des hypothèses manifestement différentes de leur réalité. Longtemps, ces modèles servaient à interpréter des données d’observation issues de la diffraction des rayons X, et non à créer un modèle informatique, comme avec AlphaFold. Le problème, estime le chercheur en cancérologie et lauréat du prix Nobel de physiologie ou médecine 2019, William G. Kaelin Jr., c’est que la publication doit construire son savoir sur des briques plutôt que sur de la paille.

Au Royaume-Uni, la UK Biobank, une entreprise publique qui détient des données génétiques sur un sous-ensemble de la population britannique, aurait conclu en mars dernier un partenariat avec des sociétés pharmaceutiques et Calico, filiale d’Alphabet, qui auront accès à ces données pour des études menées avec l’IA. Le projet a été décrit par le Financial Times comme « un exemple emblématique de la manière dont les ordinateurs avancés et les modèles d’intelligence artificielle peuvent exploiter de vastes ensembles de données biologiques pour étudier en profondeur le fonctionnement du corps humain et ses dysfonctionnements potentiels ». Une question se pose cependant : l’exploitation de ces ensembles de données est-elle susceptible de produire des connaissances fiables, même en théorie ? En 2017, ces données ont été décrites comme « non représentatives de la population générale… Les participants à la UK Biobank vivent généralement dans des zones socio-économiquement moins défavorisées ; sont moins susceptibles d’être obèses, de fumer et de consommer de l’alcool quotidiennement ; et présentent moins de problèmes de santé auto-déclarés ». La structure de ces ensembles de données de santé, et d’autres similaires, qui ne sont certainement pas secrets, suscite des doutes. Même les observateurs optimistes doivent l’admettre : si les données sont inadéquates et l’IA opaque, quelle est la valeur épistémique réelle de ces projets ? Le prix Nobel Kaelin Jr. a conseillé : « La question… devrait être de savoir si… les conclusions sont susceptibles d’être correctes, et non de savoir s’il serait important qu’elles soient vraies. »

Ralentir la science

Si l’on veut sauver la science de son malaise actuel, des solutions sont déjà possibles, conclut Burns. « Des propositions comme la « slow science » d’Isabelle Stenger semblent valoir la peine d’être tentées, car elles pourraient élargir la charge de la preuve aux affirmations scientifiques et encourager un esprit de service public parmi les scientifiques. Pourtant, si une rénovation épistémique a eu lieu jusqu’à présent dans le domaine scientifique, elle est restée extrêmement timide et n’a pas produit d’effets escomptés. 

Il faut dire que pour les investisseurs, l’idée que l’IA puisse nous sortir de l’impasse actuelle et donner naissance à toutes sortes d’inventions rentables est doublement séduisante. L’IA est une méthode qui ne nécessite que des capitaux pour sa mise en œuvre et qui peut être réalisée à grande échelle, contrairement à la recherche empirique, centrée sur l’humain et fastidieuse, où l’ingéniosité et la chance (qui ne s’achètent pas si facilement) semblent prédominer. Mais investir dans l’IA est aussi un moyen efficace de maintenir le statu quo, tout en semblant le bouleverser, car il pose l’hypothèse d’un avenir technologique sans les changements systémiques qu’impliquent d’autres réformes. 

Dans cette optique, nous devons résister au spectacle. L’IA fait vendre une vision du progrès où les algorithmes peuvent révéler les secrets plus rapidement, mieux et à moindre coût ; pourtant, les secrets de la nature ne sont pas si facilement révélés, et la connaissance sans compréhension n’est pas une connaissance du tout. »

S’il y avait besoin d’une explication supplémentaire, Alberto Romero dans sa newsletter algorithmic Bridge, revient sur une étude du MIT et de Harvard, où les chercheurs se sont demandé si les modèles d’IA pouvaient passer de la simple prédiction au « développement de modèles fiables », en les faisant travailler sur un problème de physique assez classique ? Mais au lieu de tester avec le langage, qui est assez complexe et difficile à analyser, ils se sont concentrés sur la physique classique. Ils voulaient voir si le modèle utiliserait les lois de Newton pour prédire les vecteurs de force à l’origine du mouvement de révolution de la terre autour du soleil ou s’il inventerait simplement ses prédictions sans comprendre la physique réelle. Ils ont conclu que les modèles d’IA font des prédictions précises, mais ne parviennent pas à encoder le modèle universel de Newton et recourent plutôt à des heuristiques spécifiques à chaque cas, non généralisables et fortement incohérents. L’étude montre que « les modèles d’IA sont tout simplement incapables de coder un ensemble de lois robustes pour régir leurs prédictions : ils sont non seulement incapables de retrouver des modèles du monde, mais intrinsèquement mal équipés pour le faire ». Un modèle d’IA d’apprentissage profond est peut-être architecturalement incapable de développer des modèles du monde corrects estiment-ils. Même le rêve que l’IA puisse être utilisée pour améliorer la prédictibilité des modèles climatiques est battue en brèche. Dans leur livre, AI Snake Oil (voir notre recension), les chercheurs Arvind Narayanan et Sayash Kapoor montraient que son amélioration était assez limitée et qu’elle pourrait même atteindre un palier indépassable, à mesure que les phénomènes deviennent plus extrêmes. La croyance dans un progrès scientifique exponentiel porté par l’IA ne sert qu’à raviver les promesses des technosciences comme le disaient déjà Marc Audétat et les chercheurs invités dans Sciences et technologies émergentes : pourquoi tant de promesses ? (Hermann, 2015, voir notre recension). L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique.

MAJ du 25/01/2026 : L’IA va-t-elle tuer la science ou, au contraire, engendrer une révolution scientifique ? C’est la question que pose l’astrobiologiste Sara Imari Walker dans un article pour Noema. Si l’IA peut résoudre le problème du pliage des protéines comme le promettent beaucoup de recherches, que pourrait-elle accomplir d’autre ? Mais si « AlphaFold prédit les structures 3D, il n’explique ni la physique sous-jacente, ni les mécanismes de repliement, ni les ensembles conformationnels dynamiques. Il fonctionne bien pour les protéines composées de la vingtaine d’acides aminés présents dans la biologie terrestre. Pour étudier les protéines issues des centaines d’acides aminés contenus dans les matériaux météoriques, ou pour concevoir de nouvelles protéines thérapeutiques, ce modèle a besoin de données supplémentaires. La limitation ne réside ni dans l’algorithme ni dans sa capacité de mise à l’échelle : les données nécessaires n’existent pas. » 

Si l’on considère la science uniquement comme la méthode scientifique (observation, hypothèse, vérification, analyse), alors l’automatisation semble inévitable, avance-t-elle. Les algorithmes d’IA réalisent de manière démontrée bon nombre, voire la totalité, de ces étapes, et leurs performances s’améliorent lorsqu’ils sont guidés par des scientifiques.

Pourtant, si la mise à l’échelle était notre seul besoin, l’IA actuelle offrirait une solution banale à la science : nous pourrions faire plus grâce à des modèles à plus grande échelle. Cependant, l’optimisme autour de l’IA ne se limite pas à l’automatisation et à la mise à l’échelle ; il concerne aussi la théorie de l’esprit. La science diffère radicalement de l’expérience : elle est fondamentalement intersubjective. Si une chose n’existe que dans un seul esprit et ne peut être partagée, elle ne peut devenir une connaissance scientifique. La science exige la vérification mutuelle des observations, la construction d’un héritage de découvertes passées et l’élaboration d’un consensus intergénérationnel sur la réalité. Les modèles scientifiques doivent donc être exprimables par des symboles, des mathématiques et le langage, car ils doivent être reproductibles et interprétables d’un esprit à l’autre. La science est par définition instable car elle n’est pas une caractéristique objective de la réalité : elle se comprend plus justement comme un système culturel évolutif, nourri par la représentation consensuelle et adaptable aux nouvelles connaissances que nous produisons. Notre principal mode de communication des idées scientifiques est la représentation symbolique. Nous communiquons des modèles du monde, et non le monde lui-même.

Plus fondamentalement, le discours actuel, optimiste, voire arrogant, autour de l’IA et de l’intelligence artificielle générale laisse entendre que ces algorithmes seront « plus qu’humains » dans leur capacité à comprendre et à expliquer le monde, dépassant ainsi ce que certains perçoivent comme les limites de l’intelligence imposées par la biologie humaine. Or, cela est impossible, de par les fondements mêmes de la théorie du calcul et l’héritage de l’abstraction humaine dont ces technologies sont directement issues. Comme l’écrit le physicien David Deutsch, si l’univers est effectivement explicable, les humains sont déjà des « explicateurs universels », car nous sommes capables de comprendre tout ce qu’un système informatique peut comprendre : en termes de capacités de calcul, ordinateurs et cerveaux sont tout aussi universels.

Les changements de paradigme révèlent que la puissance de la pensée scientifique ne réside pas dans la vérité littérale des théories, mais dans notre capacité à identifier de nouvelles façons de décrire le monde et dans la persistance des structures que nous décrivons à travers différents schémas de représentation.

Ceci nous amène à comprendre pourquoi l’IA ne peut remplacer les scientifiques. Les controverses et les débats sur le langage et la représentation en science ne sont pas des anomalies ; ils sont inhérents à un système sociétal qui détermine les modèles qu’il privilégie. Les milliards de paramètres d’AlphaFold 3 suggèrent que la parcimonie et la simplicité ne sont peut-être pas les seules voies possibles pour la science. Si nous voulons des modèles qui cartographient le monde avec la plus grande précision possible, la complexité est peut-être nécessaire.

C’est cette profondeur de sens, inhérente à nos théories, que la science découvre en construisant de nouvelles perceptions sociétales. Une vision superficielle, où la science se contente de créer des modèles prédictifs dépourvus de profondeur et de signification, ne peut la saisir. Lorsqu’un scientifique élabore une théorie, même avant l’évaluation par les pairs, il y a un acte intentionnel d’explication et un travail intérieur de confrontation avec l’intuition et sa représentation. Les modèles d’IA, en revanche, génèrent des prédictions par reconnaissance statistique de formes, un processus très différent.

« La question fondamentale n’est pas de savoir si l’IA peut faire de la science, mais si les sociétés peuvent construire des représentations partagées et des significations consensuelles avec des algorithmes dépourvus de la création intentionnelle de sens qui a toujours été au cœur de l’explication scientifique.  » L’IA transformera-t-elle la science ? Certainement. Remplacera-t-elle les scientifiques ? Certainement pas, clame Sara Imari Walker. Si nous nous méprenons sur la nature de la science, en confondant l’automatisation des méthodes avec le projet humain de construction, de débat et d’affinage collectifs des représentations symboliques qui nous permettent de comprendre la réalité, l’IA risque d’annoncer la mort de la science : nous manquerons alors l’occasion de l’intégrer pleinement aux systèmes culturels de la science.

« La science ne se résume pas à la prédiction et à l’automatisation ; l’histoire nous enseigne qu’elle est bien plus que cela. Elle repose sur un consensus explicatif et une négociation humaine permanente quant aux descriptions du monde que nous adopterons collectivement. Cette négociation, cette articulation intersubjective des observations en une signification partagée, est fondamentalement sociale et, pour l’instant, fondamentalement humaine. »

MAJ du 26/01/2026 : L’IA peut-elle générer de nouvelles idées en science ?, interroge Cade Metz pour le New York Times, en revenant sur une polémique récente où une startup, Harmonic, affirmait que son IA aurait résolu un problème de math resté insoluble (voir les explications de Numerama). En fait, des mathématiciens et des chercheurs en IA ont rapidement souligné que le système avait identifié des solutions existantes, enfouies dans des décennies d’articles de recherche et de manuels, par exemple en trouvant une solution enfouie dans un article en allemand. “Un chercheur expérimenté est toujours nécessaire pour interroger le système, lui expliquer ce qu’il doit rechercher et, finalement, extraire les informations pertinentes du reste des données produites”.

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