L'intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner de nombreux domaines, et le milieu universitaire n'y échappe pas. Comme le rapporte un récent article d'Euronews, l'IA suscite à la fois un grand enthousiasme pour son potentiel, mais aussi des inquiétudes sur ses effets. Certains chercheurs sont cependant convaincus des avantages de ces technologies. C'est le cas du professeur Mushtaq Bilal de l'Université du Danemark du Sud, fervent promoteur de l'IA pour démocratiser l'éducation et faciliter la recherche académique. Examinons plus en détail les apports possibles de l'IA dans ce domaine.
Les promesses de l'IA pour la recherche
Selon Mushtaq Bilal, les modèles de langage comme ChatGPT peuvent révolutionner la recherche universitaire. En effet, ils permettent d'automatiser certaines tâches fastidieuses comme la recherche bibliographique ou la rédaction de synthèses. Ils peuvent aussi aider à générer des hypothèses ou poser de nouvelles questions de recherche.
Bilal suggère une méthode d'incitation incrémentielle pour utiliser efficacement ces outils: décomposer les tâches complexes en étapes plus simples que l'IA peut accomplir. Par exemple, lui demander d'abord un résumé d'un corpus, puis de lister les idées et concepts clés, avant de formuler des questions ou hypothèses de recherche.
L'IA peut ainsi accélérer considérablement le travail des chercheurs. Elle leur fait aussi gagner du temps pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée: concevoir des expériences, analyser des résultats, tirer des conclusions.
Des outils IA prometteurs
- Consensus: un moteur de recherche qui répond à des questions oui/non en s'appuyant sur le consensus de la communauté scientifique. Pour l'instant limité à 6 domaines, il pourrait s'avérer précieux pour vérifier rapidement des faits établis.
- Elicit: un assistant de recherche IA qui trouve et résume des articles pertinents, même sans mots-clés parfaitement correspondants. Un gain de temps appréciable pour les revues de littérature.
- Scite: cet outil fournit des réponses détaillées avec des listes d'articles cités, aidant à vérifier la validité d'affirmations. Utile pour confirmer ou infirmer des hypothèses.
- Research Rabbit: cet outil open source permet de créer des collections d'articles, avec des recommandations personnalisées. Il visualise aussi des réseaux scientifiques, ce qui peut suggérer de nouvelles collaborations.
- ChatPDF: cette application IA facilite la lecture d'articles de recherche en fournissant des résumés et des questions basées sur le texte. Elle accélère l'analyse et la compréhension des publications.
D'autres outils comme GPT-3 ou CoScreen sont également testés par des chercheurs pour générer des résumés, rédiger des introductions/conclusions, formuler des hypothèses, etc.
Des risques à anticiper
Si l'IA recèle un fort potentiel pour la recherche, son utilisation soulève également des inquiétudes. Certains craignent que les chercheurs se reposent trop sur ces outils, sans esprit critique. D'autres redoutent la production automatisée d'articles pseudo-scientifiques.
Des garde-fous sont nécessaires, comme la transparence des algorithmes employés et la sensibilisation des chercheurs à leurs limites. L'IA doit rester un assistant, l'humain gardant le contrôle final sur l'orientation et la validation des recherches.
Une utilisation éthique et raisonnée de ces technologies, en complément du travail humain, pourrait néanmoins faire progresser la science à une vitesse inédite. À condition de ne pas céder à la facilité d'une production massive non réfléchie.
Vers une charte éthique de l'IA dans la recherche?
Face à ces enjeux, des initiatives émergent pour encadrer l'utilisation de l'IA dans la recherche. La conférence NeurIPS 2022 a par exemple discuté d'une possible "charte éthique de l'IA" co-rédigée par les chercheurs.
L'enjeu est de définir des lignes directrices sur la transparence, l'explicabilité des algorithmes, la prévention des biais, le respect de la propriété intellectuelle, etc. L'association AAAI travaille aussi sur des recommandations pour un usage éthique de l'IA.
L'idée serait d'établir des principes communs, tout en laissant aux chercheurs la liberté d'explorer le potentiel de ces outils. Un équilibre délicat mais nécessaire pour que l'IA soit une chance et non un risque pour la recherche.
Conclusion
L'intelligence artificielle bouleverse déjà la recherche universitaire, avec des outils prometteurs mais aussi des risques à anticiper. Bien employée, l'IA pourrait accélérer considérablement le travail scientifique. Mais elle ne doit rester qu'un assistant, l'humain gardant le contrôle final.
Si cet équilibre est trouvé, dans un cadre éthique défini collectivement, ces technologies stimuleront très certainement l'innovation et le progrès des connaissances dans les années à venir, comme le prédit Bill Gates. L'enjeu est donc de réguler l'utilisation de l'IA de manière responsable, pour en faire un atout au service de la quête du savoir.
