L’intelligence artificielle gagne du terrain dans les universités. De nombreux chercheurs s’y opposent cependant. Ils défendent leur choix de produire une science 100 % humaine malgré la pression de leurs collègues.
L’adoption de l’intelligence artificielle générative (IAg) progresse de plus en plus dans le milieu académique. Selon un sondage de l’éditeur scientifique Elsevier, le taux d’utilisation de l’IA par les chercheurs est passé de 37 % à 58 % en un an. Les scientifiques utilisent surtout l’IA pour faire des recherches de documents, synthétiser des textes, générer du code ou rédiger des e-mails. L’intelligence artificielle les aident aussi à rédiger leurs demandes de financement. Une partie scientifique s’oppose pourtant à cet engouement. Ces derniers utilisent les arguments éthiques, pédagogiques et techniques pour défendre leurs décisions.
Pourquoi l’IA générative menace-t-elle la rigueur scientifique ?
L’IA générative menace l’univers scientifique à cause des graves erreurs qu’elle peut commettre. Elle peut également inventer des données crédibles qui peuvent nous tromper. Ce phénomène, analysé dans un article sur les hallucinations de l’IA, pollue les travaux de recherche. Le mathématicien Hugh Possingham a découvert par exemple un mémoire de master où l’IA citait un auteur qui était déjà mort depuis dix ans avant la publication de l’article.
De plus, l’IA ne maîtrise pas les lois fondamentales des sciences dures. En chimie, la chercheuse Audrey Moores constate que les algorithmes dessinent des molécules totalement absurdes. Elle compare les performances de l’IA à celles d’un enfant de trois ans. Par conséquent, les chercheurs doivent consacrer du temps à la vérification des données. L’IA ne tient pas ainsi la promesse d’un gain de temps optimisé. Tanisha Jowsey, chercheuse en sciences sociales, affirme aussi que contrôler le travail de la machine prend plus de temps que de réaliser la tâche soi-même dans 95 % des cas.
Quels sont les impacts écologiques et éthiques de l’IA ?
L’utilisation de l’IA a un important impact sur l’environnement. Le déploiement de la technologie consomment en effet des volumes gigantesques d’eau et d’électricité. Cela génère une empreinte carbone mondiale équivalente à celle de la ville de New York, selon une étude publiée en décembre 2025 dans la revue scientifique Patterns.
Les serveurs doivent tourner jour et nuit pour permettre à l’IA de fonctionner correctement. Ces infrastructures nécessitent de ce fait, une alimentation électrique en continue et ainsi que des systèmes de refroidissement massifs. Comme le souligne une enquête sur l’impact écologique de l’IA par l’institut Green IT, cette surconsommation de ressources s’accélère de manière exponentielle. Par conséquent, l’utilisation de cette technologie crée une contradiction éthique majeure pour les climatologues. Ces chercheurs se retrouvent obligés d’exploiter un outil hautement polluant pour étudier le réchauffement de la planète.
La psycholinguiste Michaela Socolof qualifie le fonctionnement de l’IA de plagiat de masse. Les entreprises entraînent en effet leurs modèles sans le consentement des auteurs. Ce système exploite en outre le travail des universitaires. Selon le chercheur Juan Rocha, les scientifiques nourrissent gratuitement les algorithmes de firmes privées. Cela risque risque de détruire leurs propres emplois à long terme.
Préserver l’apprentissage et le développement de la pensée
Au-delà des données, l’IA peut avoir un impact sur la formation des futurs chercheurs. Danielle Crowley refuse de déléguer le code informatique à une machine. La chercheuse souhaite développer cette compétence par elle-même avec ses propres erreurs.
L’écologue Elizabeth Wolkovich refuse aussi de son côté de siéger dans les comités de thèse si les étudiants utilisent l’IA pour rédiger leurs textes. L’écriture constitue le moteur même de la pensée scientifique selon elle. Confier la rédaction à un algorithme prive l’étudiant d’une étape essentielle, qui consiste à structurer son raisonnement. Elle s’inquiète aussi, à l’image des débats actuels sur l’impact de l’IA générative, de la perte de compétences fondamentales chez les étudiants. L’IA ne dispose pas des capacités requises pour former des esprits critiques et autonomes.
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