L’IA révolutionne la science, mais les scientifiques sont-ils prêts?

L’intelligence artificielle (IA), l’une des plus grandes réalisations de la science, est sur le point de boucler la boucle pour révolutionner la science elle-même. Mais pour en exploiter pleinement les effets, il faudra améliorer la formation des chercheurs, soutient une recherche de la Kellogg School of Management de l’Université Northwestern.

Les chercheurs voulaient mieux comprendre comment l’IA profite à la science d’aujourd’hui, comment elle profitera à la science de demain, et si le système éducatif forme adéquatement la prochaine génération de scientifiques pour profiter de ses nouvelles possibilités. Après avoir analysé des dizaines de millions d’articles de recherche, ils apportent les premières réponses quantitatives à ces questions.

Ils constatent que, depuis 2015, l’influence de l’IA s’est effectivement étendue à presque tous les domaines scientifiques, de la biologie et de la chimie à la géologie et à la physique. De nombreux chercheurs qui utilisent des techniques d’IA bénéficient également d’une « prime de citation », ce qui signifie que leurs articles deviennent plus influents auprès de leurs pairs.

Toutefois, ils constatent également que les avantages de l’IA ne sont pas répartis de manière égale :

• Ils sont plus faibles dans les disciplines où la part des chercheurs femmes et issus des minorités est plus élevée.
• À l’exception de quelques disciplines, il existe un écart considérable entre le niveau de formation des scientifiques d’une discipline donnée pour utiliser l’IA dans leur travail et les avantages potentiels de l’IA dans cette discipline.

Après tout, l’IA ne peut être bénéfique à une discipline que si ses scientifiques ont les compétences et la formation nécessaires pour l’utiliser correctement.

L’IA a le potentiel de bénéficier à presque toutes les disciplines scientifiques. Cependant, il existe des différences significatives entre les sous-domaines d’une discipline particulière. Par exemple :

• Les tâches relevant du sous-domaine des systèmes biologiques (qui vise à modéliser informatiquement les interactions complexes au sein des organismes) étaient quatre fois plus susceptibles d’être affectées par l’IA que les tâches relevant d’autres sous-domaines de la biologie, comme l’horticulture ou la science alimentaire.

Également, lorsque les chercheurs ont analysé les modèles de collaboration dans des disciplines autres que l’informatique (par exemple, la biologie), ils ont découvert que :

• Le nombre de publications sur l’IA produites grâce à des collaborations entre des informaticiens et, par exemple, des biologistes augmentait plus rapidement que celles produites par les seuls biologistes.

En d’autres termes, les scientifiques d’un large éventail de disciplines trouvent de plus en plus utile de s’appuyer sur leurs pairs ayant des connaissances plus spécialisées en IA. Cela suggère que l’utilisation complète de l’IA dans la science pourrait nécessiter non seulement davantage de financement pour former des scientifiques, mais aussi davantage d’occasions de collaboration interdisciplinaire.

Dans une certaine mesure, cela se produit déjà. Mais pour maximiser le potentiel de l’IA, la collaboration croisée devra se faire à une échelle beaucoup plus grande.