Pour la première fois, une conférence scientifique accueillait les soumissions d’articles dans n’importe quel domaine scientifique, mais avec un problème : l’IA devait faire l’essentiel du travail. Appelé Agents4Science 2025, l'événement virtuel du 22 octobre s'est concentré sur le travail des agents d'intelligence artificielle – des systèmes qui associent de grands modèles de langage à d'autres outils ou bases de données pour effectuer des tâches en plusieurs étapes.
De la formulation d’hypothèses à l’analyse des données et à la première série d’examens par les pairs, les agents d’IA ont pris les devants. Des évaluateurs humains sont ensuite intervenus pour évaluer les meilleures soumissions. Au total, 48 articles sur 314 ont été retenus. Chacun devait détailler comment les gens et l’IA collaboraient à chaque étape du processus de recherche et de rédaction.
« Nous assistons à un changement de paradigme intéressant », a déclaré James Zou, informaticien à l'Université de Stanford qui a co-organisé la conférence. « Les gens commencent à explorer l'utilisation de l'IA en tant que co-scientifique. »
La plupart des revues et réunions scientifiques interdisent actuellement les coauteurs de l’IA et interdisent aux pairs évaluateurs de s’appuyer sur l’IA. Ces politiques visent à éviter les hallucinations et autres problèmes liés à l’utilisation de l’IA. Cependant, cette approche rend difficile l’évaluation de l’efficacité de l’IA en science. C'est ce que Agents4Science avait pour objectif d'explorer, a déclaré Zou, qualifiant la conférence d'expérience, avec tous les documents accessibles au public et accessibles à tous.
Lors de la réunion virtuelle, des humains ont présenté des travaux assistés par l’IA dans des domaines tels que l’économie, la biologie et l’ingénierie. Min Min Fong, économiste à l'Université de Californie à Berkeley, et son équipe ont collaboré avec AI pour étudier les données sur le remorquage de voitures à San Francisco. Leur étude a révélé que la suppression des frais de remorquage élevés aidait les personnes à faible revenu à conserver leur véhicule.
« L'IA nous a vraiment aidé avec l'accélération des calculs », a déclaré Fong. Mais, a-t-elle découvert, « il faut être très prudent lorsque l’on travaille avec l’IA ».
À titre d'exemple, l'IA n'a cessé de citer une date erronée pour l'entrée en vigueur de la règle de San Francisco renonçant aux frais de remorquage. Fong a dû vérifier cela dans la source originale pour découvrir l'erreur. « Le travail scientifique de base reste toujours dirigé par l’homme », a-t-elle déclaré.
Pour Risa Wechsler, astrophysicienne computationnelle à Stanford qui a aidé à examiner les soumissions, les résultats ont été mitigés. Les documents qu’elle a vus étaient techniquement corrects, a-t-elle déclaré, « mais ils n’étaient ni intéressants ni importants ». Elle était enthousiasmée par le potentiel de l'IA pour la recherche, mais n'était pas convaincue que les agents d'aujourd'hui puissent « concevoir des questions scientifiques solides ». Et, a-t-elle ajouté, les compétences techniques de l’IA peuvent « masquer un mauvais jugement scientifique ».
L’événement a néanmoins laissé entrevoir quelques lueurs d’espoir pour l’avenir de l’IA dans la science. Silvia Terragni, ingénieur en apprentissage automatique chez Upwork à San Francisco, a déclaré qu'elle avait donné à ChatGPT un certain contexte sur les types de problèmes auxquels son entreprise était confrontée et avait demandé au robot de proposer des idées de papier. « L'un d'eux a été le gagnant », a-t-elle déclaré, sélectionné parmi les trois meilleurs articles de la conférence. Il s'agissait d'une étude sur l'utilisation du raisonnement de l'IA sur le marché du travail. « Je pense [AI] peut réellement proposer de nouvelles idées », a-t-elle déclaré.
