Sorin MS Krammer de l'Université de Southampton explore les problèmes créés par les articles universitaires automatisés.
Jusqu’à récemment, le rôle de l’IA dans la recherche ressemblait à celui d’un assistant utile. Il peut résumer un article, nettoyer un ensemble de données ou rédiger un résumé. Les chercheurs étaient toujours en charge de la réflexion.
Cela a changé fin 2025, lorsque la « frontière » de pointe IA les modèles sont devenus capables de raisonner et de planifier par eux-mêmes de manière fiable. Une caractéristique clé de ces modèles est «appel d'outil' – la capacité d’interagir avec des outils externes pour agir sur le monde et non seulement le décrire.
Cela marque la montée en puissance de IA agentique – des systèmes qui ne se contentent pas de répondre aux instructions mais peuvent indépendamment planifier, exécuter et itérer. En science, comme dans d’autres domaines, les chatbots sont devenus des collaborateurs capables d’accomplir un travail réel de manière autonome, de bout en bout.
Un exemple de ceci est celui de Sakana AI, basé à Tokyo. Le scientifique de l'IA. Dévoilé mi-2025 et maintenant dans sa deuxième itération, l’entreprise technologique japonaise le présente comme « le premier système complet de découverte scientifique entièrement automatique ».
Le scientifique en IA analyse la littérature existante, génère des hypothèses, écrit et exécute du code, analyse les résultats et produit un document de recherche complet – en grande partie sans implication humaine. Il raisonne, échoue et révise, tout comme le ferait un jeune scientifique.
La preuve ? Un article académique d’AI Scientist a été accepté en 2025 par un atelier du Conférence internationale sur les représentations de l'apprentissage. Cela représente quelque chose de véritablement nouveau : un système d'IA autonome passant une version plus douce du Test de Turing en démontrant une qualité scientifique, voire (encore) une intelligence artificielle. De plus, le système AI Scientist a fait l’objet d’une article publié dans Nature en mars 2026.
Parmi les autres réalisations importantes, citons la startup Analemma basée à Singapour qui a réalisé une démonstration en direct de son Système de recherche entièrement automatisé (Fars) en février. Il a produit 166 articles de recherche complets sur l'apprentissage automatique en 417 heures environ, soit un article toutes les 2 heures et demie, pour un coût d'environ 1 100 $ chacun.
Google Cloud AI Research récemment dévoilé PapierOrchestrequi prend les journaux expérimentaux bruts et les notes approximatives d'un chercheur et les convertit en un manuscrit prêt à être soumis, avec des chiffres et des citations vérifiées. Lors d’évaluations aveugles réalisées par 11 chercheurs en IA, il a facilement surpassé les systèmes autonomes existants dans ce domaine.
Après avoir passé deux décennies rechercher des innovations technologiques de ruptureje crois qu’un seuil important a été franchi. Même s’il reste encore du chemin à parcourir avant que les systèmes d’IA ne soient à la hauteur des meilleurs travaux produits par l’homme, l’ère de la recherche entièrement automatisée est arrivée.
Implications pour le monde universitaire
L’arrivée de systèmes de recherche autonomes se pose sur un système académique soumis à de fortes tensions dans de nombreux pays. Au cours de la dernière décennie, le nombre d'articles soumis à des revues universitaires a augmenté beaucoup plus rapidement que le pool de pairs évaluateurs qualifiésce qui laisse penser que le système de publication scientifique est en train d'être « accablé ».
Si des systèmes comme Fars peuvent produire des milliers d’articles par an, l’infrastructure de publication scientifique est confrontée à un volume pour lequel elle n’a jamais été conçue. Certaines revues universitaires ont déjà été identifiées comme utilisant Contenu généré par l'IA. À mesure que le nombre de soumissions continue d’augmenter, cela pourrait modifier le rôle d’un article universitaire publié en tant que signal définitif de la qualité et des compétences des chercheurs humains.
Une vision optimiste est que l’IA pourrait détourner le monde universitaire de sa forte dépendance à l’égard de mesures basées sur la quantité, en faveur de l’influence ou de l’innovation des publications. C'est une réforme critiques du système actuel réclament depuis longtemps.
De manière moins optimiste, à mesure que la recherche sur l’IA se développe, un système universitaire conçu pour des contributions cohérentes et méthodologiquement défendables pourrait gonfler la proportion de contributions scientifiques supplémentaires, plutôt que radicalement nouvelles. La qualité et l’originalité de la recherche pourraient en souffrir.
La science a toujours eu besoin de ses hérétiques pour progresser. L'astronome italien Galilée, le « père de la science moderne », a été contraint de renier sa défense de l'héliocentrisme avant l'Inquisition de l'Église catholique. Le médecin hongrois Ignaz Semmelweis est décédé dans un établissement psychiatrique, n'ayant pas réussi à convaincre ses collègues que se laver les mains pourrait sauver des vies.
Pourtant, historiquement, la capacité des institutions scientifiques à encourager des approches radicales a également été un pilier du progrès de la science. Pour maintenir cela, les systèmes d’IA devront être formés pour maximiser la nouveauté et la transformation, plutôt que la plausibilité et les progrès progressifs.
L'impact de l'IA sur les industries créatives
Les effets transformateurs de cette nouvelle génération d’IA s’étendent bien au-delà de la recherche scientifique. Un exemple frappant est Les dossiers Epstein. Ce podcast entièrement généré par l’IA a atteint la première place des classements Apple Podcasts et Spotify au Royaume-Uni début 2026, attirant 700 000 téléchargements au cours de sa première semaine.
La musique est plus avancée et plus conflictuelle. D’ici mi-2025, le groupe entièrement généré par l’IA Le coucher de soleil de velours avait rassemblé plus d'un million d'auditeurs mensuels sur Spotify. En 2026, la plateforme a été contrainte d'introduire des fonctionnalités de protection des artistes après que les pistes IA ont commencé à remplacer la musique humaine dans les listes de lecture populaires, tandis que Deezerconfronté quotidiennement à environ 50 000 téléchargements générés par l’IA, a commencé à les exclure des listes organisées.
La propriété reste l’éléphant dans la pièce. Les tribunaux américains ont gouverné que les œuvres générées par l’IA ne peuvent pas être protégées par le droit d’auteur, puisque la paternité humaine reste une exigence légale. L’IA peut produire à l’échelle industrielle, mais personne ne peut légalement en posséder la production.
Cela va bien au-delà du droit de la propriété intellectuelle. Dans les industries créatives, cela menace les flux de redevances, les accords de licence et la valorisation des catalogues sur lesquels les artistes, les labels et les éditeurs ont construit l’ensemble de leur modèle économique depuis des générations.
Dans le domaine scientifique, cela déstabilise l’ensemble de l’architecture des incitations, qui repose sur l’hypothèse fondamentale selon laquelle la connaissance est à la fois générée et détenue par les humains. Lorsque cette hypothèse se dissout, une grande partie de la logique institutionnelle qui a régi la manière dont nous produisons, récompensons et faisons confiance à l’expertise disparaît également.
La question, dans tous ces domaines, n’est plus de savoir si l’IA peut produire le travail. Il s’agit plutôt de savoir si nous avons suffisamment réfléchi à ce que nous gagnerons et perdrons lorsque cela se produira.
Sorin MS Krammer
Sorin MS Krammer est professeur de stratégie et de commerce international à l'Université Université de Southampton et professeur invité Otto Mønsted à la Copenhagen Business School. Ses recherches portent sur divers aspects de la stratégie et de la gestion dans des contextes comparatifs internationaux et ont déjà été publiées dans des médias tels que le Journal of Management, le Journal of International Business Studies, Research Policy, Academy of Management Learning and Education, entre autres.
