En septembre 2026, deux entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle ont annoncé des progrès considérables. Ces déclarations ont été interprétées par certains comme la preuve que l’IA a désormais l’habileté de conduire des recherches autonomes.
Or, cette vision est erronée. Les équipes humaines travaillaient déjà depuis plusieurs années sur ces problèmes, utilisant les outils d’intelligence artificielle pour accélérer leurs calculs et analyses. Ces entreprises affirment ne pas avoir bénéficié des efforts humains, mais leur réalité est plus complexe : les modèles actuels apprennent en partie grâce à des réflexions scientifiques antérieures.
Les avancées mentionnées reposent sur des fondations établies par des chercheurs humains. Les mathématiques et la biologie moléculaire, indispensables pour que les modèles d’IA fonctionnent, ont été développées par des scientifiques qui ont également défini les questions à résoudre. Lors de mes interactions avec divers systèmes génératifs, je constate clairement que l’intelligence artificielle n’est pas capable de poser des hypothèses pertinentes ou d’identifier des problématiques fondamentales avec la profondeur requise.
Ces exemples montrent que l’innovation scientifique progresse uniquement lorsque l’humain oriente l’intelligence artificielle, et non le contraire. En utilisant ces outils de manière collaborative, les équipes humaines augmentent leur efficacité sans compromettre la qualité des recherches. Il est donc vital que les acteurs de l’IA reconnaissent cette dépendance essentielle à l’intelligence humaine pour continuer d’avancer dans le domaine scientifique.
Peter Turchin
