May 2024

Envisionner le Futur : Le Rôle des Chercheurs dans l'Ère de l'Intelligence Artificielle

Par Cylien Gibert et Audrey Rouzies

Au tournant des années 2000, nos mentors de thèse nous ont vanté les avantages prodigués par la révolution numérique, offrant un accès instantané à une vaste somme de connaissances scientifiques via des bases de données. Ils évoquaient avec nostalgie "le monde d'avant", où l'obtention d'un ouvrage nécessitait un déplacement jusqu'à une bibliothèque, suivi de longues heures de photocopies. Pour ces guides académiques, ces rituels participaient à la formation des jeunes chercheurs, et ils s'interrogeaient sur l'évolution de ces pratiques à l'ère numérique.

L'essor fulgurant de l'Intelligence Artificielle (IA) nous confronte aujourd'hui à des questionnements analogues : les futurs chercheurs risquent-ils de perdre les compétences et savoir-faire essentiels à leur métier ? Si les opportunités et menaces de l'IA dans l'enseignement ont rapidement été discernées, cette avancée technologique soulève également des défis considérables pour la formation des chercheurs, qui restent pour l'heure largement méconnus.

Automatisation du Traitement des Données

La maîtrise des méthodes de collecte et d'analyse de données complexes constitue un pilier de la formation doctorale. Cela inclut la capacité à coder d'énormes ensembles de données, à concevoir des expérimentations adéquates, et à manier des outils statistiques sophistiqués. Or, l'IA, à l'instar de ChatGPT et de son module "data analyst", automatise et accélère considérablement ces processus.

Se passeront les générations futures de ces compétences, en externalisant ces tâches à l'IA ? Cette dépendance technologique pourrait les rendre vulnérables dans des contextes où l'IA serait inopérante ou inaccessible. Plus grave encore, elle pourrait altérer leur esprit critique, en acceptant passivement les résultats générés : un chercheur ayant systématiquement confié ses analyses à l'IA pourrait être incapable de détecter les erreurs.

Par ailleurs, l'utilisation d'une IA entraîne des préoccupations éthiques. Le recours à une IA formée sur des données existantes pourrait-il reproduire des erreurs et biais déjà présents dans ces données, créant ainsi un risque de récursivité ? Cette utilisation généralisée de l'IA pourrait-elle conduire à des résultats conformistes, limitant la nouveauté des futures découvertes scientifiques ?

Éthique de la Recherche

Face à ces défis, une approche équilibrée s'impose. Il est impératif de valoriser les nouvelles compétences techniques tout en adoptant une posture critique envers l'utilisation de l'IA. Renforcer les compétences analytiques fondamentales des doctorants et les sensibiliser à l'éthique de la recherche sont des démarches essentielles.

Dans les écoles doctorales, renforcer les cours dédiés à la pensée critique et à l'éthique de la recherche est primordial. L'objectif est de garantir que l'usage de l'IA ne compromette pas les valeurs fondamentales de la recherche : rigueur méthodologique, esprit critique et réflexivité.