Une récente enquête de la revue Nature, à laquelle ont participé plus de 1 600 chercheurs du monde entier, a mis en lumière le rôle croissant de l'IA dans la science et la recherche.
L'enquête a révélé que si beaucoup sont optimistes quant aux avantages potentiels de l'IA dans le domaine scientifique, la façon dont l'IA modifie l'industrie scientifique dans son ensemble suscite de plus en plus d'inquiétudes.
Les étude Les participants étaient les suivants :
- Ceux qui développent ou étudient activement l'IA (48%)
- Ceux qui utilisent des outils d'IA pour leurs recherches mais ne les développent pas (30%)
- Ceux qui n'utilisent pas l'IA dans leurs activités scientifiques (22%)
L'essor de l'IA dans la recherche scientifique
L'étude a révélé qu'au cours de la dernière décennie, le nombre de documents de recherche faisant référence à des termes liés à l'IA a considérablement augmenté.
L'analyse des données et les techniques statistiques utilisant l'apprentissage automatique sont devenues la norme.
En outre, l'IA générative, en particulier les grands modèles de langage (LLM), est utilisée pour générer du texte, des images et du code pour la recherche scientifique.
Quelques chiffres clés sur les avantages de l'IA dans la recherche :
- 66% des chercheurs constatent que l'IA permet un traitement plus rapide des données
- 58% estime qu'il permet d'accélérer des calculs auparavant impossibles à réaliser.
- 55% estiment qu'il s'agit d'une solution rentable qui permet de gagner du temps
Irene Kaplow, biologiste informaticienne à l'université de Duke, a déclaré : "L'IA m'a permis de progresser dans la réponse à des questions biologiques pour lesquelles les progrès étaient auparavant impossibles".
Préoccupations
Cependant, il y a un revers à la médaille. Les chercheurs ont fait part de leurs inquiétudes sur les points suivants :
- Dépendance accrue à l'égard de la reconnaissance des formes sans véritable compréhension (69%)
- Risque de perpétuer les préjugés ou la discrimination dans les résultats (58%)
- La facilité avec laquelle des activités frauduleuses peuvent être menées (55%)
- Le risque de résultats de recherche non reproductibles en raison d'une utilisation négligente de l'IA (53%)
Jeffrey Chuang, expert en analyse d'images de cancer au Jackson Laboratory, a souligné que "le principal problème est que l'IA remet en question nos normes actuelles en matière de preuve et de vérité".
Les LLM sous les feux de la rampe
Les LLM, en particulier les ChatGPT, ont souvent été cités comme des outils d'IA inestimables dans le domaine scientifique. Toutefois, ces modèles figuraient également en tête de la liste des outils d'IA préoccupants.
Parmi les principales inquiétudes, on peut citer
- Prolifération de la désinformation (68%).
- Facilitation du plagiat (68%).
- Introduction d'erreurs dans les documents de recherche (66%).
Isabella Degen, chercheuse sur l'IA en médecine à l'université de Bristol, a déclaré : "Il y a clairement une mauvaise utilisation des grands modèles de langage. Nous ne comprenons pas bien où se situe la frontière entre le bon et le mauvais usage".
En outre, la propriété des outils d'IA et les ressources informatiques ont été considérées comme des obstacles à la recherche moderne. Les GPU sont exceptionnellement coûteux, et il est difficile pour les institutions de recherche de former leurs puissants modèles en interne.
Comme le décrit Garrett Morris, chimiste à l'Université d'Oxford, "seul un très petit nombre d'entités sur la planète a la capacité d'entraîner les très grands modèles. Cette contrainte limite la capacité de la science à faire des découvertes".
Dans l'ensemble, la plupart des chercheurs estiment que l'IA est une force irréversible dans la science.
Comme l'a conclu Yury Popov, spécialiste des maladies du foie au Beth Israel Deaconess Medical Center, "l'IA est un facteur de transformation. Nous devons maintenant nous concentrer sur la manière de nous assurer qu'elle apporte plus d'avantages que de problèmes."
