La communauté scientifique se tient au seuil d’un tournant majeur. D’ici septembre 2026, OpenAI prévoit d’introduire des systèmes d’IA capables d’agir comme des stagiaires de recherche, des outils qui vont au‑delà de la simple analyse de données pour assister activement la synthèse de la littérature, la génération d’hypothèses et la conception expérimentale. Ce développement n’est pas qu’une mise à niveau technologique ; c’est la première étape vers un futur où l’intelligence artificielle devient un partenaire à part entière du processus de recherche. Pour les psychologues, neuroscientifiques et éducateurs, cette évolution pourrait signifier des insights plus rapides, des études plus efficaces et des opportunités de découvertes inédites, mais elle exige aussi de repenser en profondeur notre manière de conduire, de valider et d’appliquer le savoir scientifique.
L’idée d’un stagiaire de recherche IA peut paraître abstraite, mais ses applications pratiques sont à la fois immédiates et profondes. Prenez l’exemple d’un·e psychologue clinicien·ne qui étudie de nouvelles thérapies pour les troubles anxieux. Aujourd’hui, le processus commence par des mois de revue de littérature, à passer au crible des centaines d’études pour repérer les lacunes et les pistes. Un·e stagiaire IA pourrait accomplir cela en quelques heures, non seulement en résumant la recherche existante, mais aussi en mettant en lumière des connexions inexplorées par exemple en remarquant que certains groupes démographiques répondent différemment aux interventions basées sur la pleine conscience, ou que les thérapies combinées sont prometteuses dans des populations peu étudiées. À partir de là, l’IA pourrait proposer des hypothèses précises (« Ajouter un module de compétences sociales améliorerait‑il les résultats chez les adolescents présentant anxiété et autisme comorbides ? ») et même esquisser des plans d’étude préliminaires, avec calculs de taille d’échantillon et considérations méthodologiques. Pour des chercheurs habitués au rythme lent et laborieux du monde académique, ce niveau de soutien pourrait accélérer spectaculairement la découverte, en leur permettant de se concentrer sur les dimensions créatives et interprétatives plutôt que sur les tâches mécaniques.
Pourtant, l’arrivée des stagiaires IA ne relève pas seulement de l’efficacité, elle transforme la nature même de la collaboration en recherche. Le travail scientifique traditionnel s’appuie sur l’intuition humaine, les connexions fortuites et une expertise de terrain profonde, des qualités qui manquent encore à l’IA. L’usage le plus efficace de ces outils émergera sans doute d’une approche hybride, où l’IA prend en charge les tâches répétitives et intensives en données, tandis que les chercheurs humains apportent compréhension contextuelle, supervision éthique et résolution créative de problèmes. Par exemple, une IA peut identifier une corrélation statistique entre le temps d’écran précoce et des difficultés d’attention ultérieures ; mais il faudra un·e psychologue du développement pour interpréter s’il s’agit d’un lien causal, de variables confondantes ou de biais culturels dans les données. De même, en recherche en éducation spécialisée, une IA pourrait analyser d’immenses jeux de données sur les interventions en lecture, mais un·e enseignant·e expérimenté·e devra juger comment appliquer ces résultats à des élèves particuliers aux besoins complexes et multiformes.
L’intégration de stagiaires IA soulève aussi des questions éthiques et pratiques cruciales que la communauté scientifique doit aborder de façon proactive. L’une des préoccupations majeures est la validation. Comment s’assurer que les hypothèses générées par l’IA sont rigoureuses et reproductibles, plutôt que des artefacts de données défaillantes ou de biais algorithmiques ? Les processus d’évaluation par les pairs devront peut‑être s’adapter, en intégrant la littératie en IA comme exigence standard pour les évaluateurs. Les agences de financement pourraient élaborer de nouveaux critères pour la recherche assistée par IA, afin de garantir un usage responsable de ces outils. Et les revues auront à relever le défi de l’attribution et de la transparence, faut‑il créditer les systèmes d’IA comme contributeurs ? Si oui, comment distinguer l’apport dirigé par l’humain de celui guidé par l’IA ?
Autre considération majeure : l’équité. Les stagiaires IA pourraient démocratiser la recherche en offrant à de petits laboratoires et à des institutions sous‑financées un accès à des capacités analytiques puissantes ; mais ils pourraient aussi creuser les inégalités si seuls les groupes bien dotés peuvent s’offrir les systèmes les plus avancés. OpenAI et d’autres organisations similaires ont la responsabilité de prioriser l’accessibilité, par exemple via des modèles open source ou un accès subventionné pour les chercheurs académiques. Par ailleurs, il existe un risque que des systèmes entraînés principalement sur des données issues de populations occidentales, éduquées et industrialisées négligent ou déforment d’autres groupes, renforçant des biais dans la littérature scientifique. Y répondre suppose des jeux de données d’entraînement diversifiés et des équipes de développement inclusives, conscientes des limites des modèles actuels.
L’impact le plus profond des stagiaires IA touchera sans doute la prochaine génération de scientifiques. Les doctorant·e·s et jeunes chercheurs pourraient évoluer dans un environnement de formation radicalement différent, où des compétences traditionnelles comme les revues de littérature manuelles deviendront moins essentielles, tandis que la littératie en IA, l’ingénierie de prompts et l’évaluation critique des résultats générés par machine gagneront en importance. Les cursus académiques devront évoluer, en apprenant aux étudiant·e·s non seulement à utiliser ces outils, mais à penser avec eux, quand faire confiance à leurs sorties, quand les questionner, et comment les intégrer dans un processus de recherche centré sur l’humain. Ce changement pourrait aussi remodeler le mentorat : les chercheurs seniors guideront les juniors non seulement sur la conception expérimentale, mais sur la navigation des défis éthiques et pratiques de la collaboration homme‑IA.
À l’approche du jalon 2026, la communauté scientifique aurait tout intérêt à se préparer plutôt qu’à réagir. Les chercheurs peuvent commencer à expérimenter les outils d’IA actuels, comme des plateformes de synthèse de littérature telles qu’Elicit ou des assistants d’analyse de données comme IBM Watson, afin d’en comprendre les forces et les limites. Les institutions devraient élaborer des lignes directrices pour la recherche assistée par IA, en traitant les questions d’attribution, de validation et d’atténuation des biais. Et surtout, il faut encourager le dialogue interdisciplinaire, en réunissant informaticiens, éthiciens, experts métier et décideurs publics pour que ces outils soient conçus et déployés de manière responsable.
L’arrivée des stagiaires de recherche IA n’est pas seulement une avancée technologique, c’est un changement culturel dans notre manière de poursuivre la connaissance. Si nous embrassons ce tournant avec discernement, il pourrait libérer les chercheurs des tâches fastidieuses, accélérer des découvertes significatives et ouvrir de nouveaux horizons scientifiques. Mais si nous négligeons ses défis, nous risquons de créer un système où la vitesse de la recherche dépasse sa qualité, où les biais algorithmiques restent impunis, et où l’expertise humaine est sous‑valorisée. Le choix n’est pas entre rejeter l’IA ou l’accepter sans recul, il s’agit d’en façonner le rôle pour qu’il renforce, plutôt qu’il n’affaiblisse, la quête de vérité. Le compte à rebours vers 2026 a commencé ; le moment de se préparer, c’est maintenant.