Quoi de neuf en AI & recherche
- Agents de recherche autonomes ou semi-autonomes
Des travaux récents montrent que les systèmes d'IA ne font pas qu'aider : ils commencent à générer des hypothèses, à concevoir des expériences, à analyser des données et même à rédiger des rapports scientifiques avec une intervention humaine minimale. Par exemple, De l'IA pour la science à la science agentique est une enquête (Wei et al., 2025) sur l'évolution de l'IA vers une « agence » en découverte scientifique — passer d'un outil d'aide à un partenaire. arXiv
Un autre exemple est Le scientifique de l'IA-v2, qui a soumis des manuscrits entièrement générés par l'IA aux ateliers d'examen par les pairs. Bien que la surveillance humaine soit encore nécessaire dans de nombreuses parties, il s'agit d'une étape importante : une IA faisant de nombreuses étapes qui étaient traditionnellement uniquement humaines. arXiv
- Grande échelle de données + amélioration des infrastructures
L'utilité de l'AI est étroitement liée aux données : plus de données, plus de données, des modalités plus variées (texte, image, vidéo, génomique) et de meilleurs outils de calcul pour les gérer. Les rapports montrent des choses comme les super-ordinateurs dédiés à soutenir la recherche sur l'IA (par exemple "Doudna" au Berkeley Lab) et des investissements pour construire des "lits d'essai prêts à l'IA" où les chercheurs peuvent expérimenter en toute sécurité avec les systèmes d'IA. AP Nouvelles+ 1 De plus, l'échelle des modèles d'IA augmente rapidement (ensembles de données, calcul) bien qu'avec des préoccupations concernant l'efficacité et les coûts environnementaux. Stanford HAI - Outils d'IA pour l'examen de la littérature, la génération d'hypothèses et la détection de biais
Parce qu'il y a une explosion de publications, l'IA est utilisée pour aider les chercheurs à passer la littérature plus rapidement. Par exemple, des outils émergent pour détecter les revues prédateurs, signaler les pratiques de citation problématiques ou les biais dans la littérature de recherche. Crescendo.ai+1
Il existe également des « assistants de recherche virtuels » (p. ex. à Oxford) qui réduisent la charge de travail en filtrant les pistes prometteuses dans les grands ensembles de données (comme les signaux astronomiques) afin que les scientifiques puissent concentrer leurs efforts. Windows Central
- Les préoccupations en matière d'éthique, de fiabilité et de surveillance se concentrent davantage
À mesure que l'IA joue un rôle plus important, les préoccupations deviennent plus visibles. Les enjeux comprennent les extrants inexacts ou trompeurs (« hallucinations »), les biais dans les données, la reproductibilité, les questions éthiques (qui obtient du crédit, qui est responsable lorsque l'IA est erronée) et les coûts environnementaux. Nature+2Stanford HAI+2
Ce que cela signifie (pour nous, en thérapie & éducation & recherche) — "et alors"
- Des examens plus rapides de la littérature, la génération d'hypothèses et l'analyse de données pourraient signifier que les cliniciens et les chercheurs-thérapeutes (comme nous) peuvent rester plus à jour avec moins de temps.
- L'IA peut aider à identifier de nouvelles orientations ou lacunes de recherche (p. ex. dans les résultats d'intervention, dans les populations sous-estimées) que nous n'avons pas remarquées.
- Mais nous devons être prudents : nous ne voulons pas trop faire confiance aux résultats de l'IA sans vérifier ; les erreurs peuvent se propager. De plus, certaines tâches (telles que le diagnostic, la détermination des objectifs) nécessitent encore une expertise humaine et un jugement éthique.
- En outre, les questions d'accès et d'équité sont importantes : qui peut utiliser ces outils d'IA plus avancés (grands établissements ou petites cliniques)? La confidentialité, le consentement et la transparence des données ne disparaissent pas.
Que regarder après
Voici quelques sujets sur lesquels j'ai l'intention de plonger dans les futurs enjeux :
- Plongée profonde: sciences chimiques vs modèles humains dans la boucle — quels sont les avantages, les limites et les compromis éthiques.
- Des études de cas sur l'IA qui détectent des biais ou une méthodologie erronée dans la recherche publiée.
- Outils pratiques pour la recherche en orthophonie : ce qui est maintenant disponible pour nous.
- Lignes directrices et normes: comment les organismes professionnels réagissent à l'IA dans la recherche, en particulier pour des choses comme la paternité, l'attribution et les droits.
Références
Wei, J., Yang, Oui, Zhang, X., Chen, Y., Zhuang, X., Gao, Y., Zhou, D., Ouyang, W., Dong, A. Cheng, Y., Sun, Y., Bai, L., Bowen, Z., Dong, N., Toi, C., Sun, L., Zheng, S., Ning, D., ... et Zhou, D. (2025). De l'IA pour la science à la science agentique : une enquête sur la découverte scientifique autonome. arXiv. arXiv
Yamada, Y., Lange, R. T., Lu, C., Hu, S., Lu, C., Foerster, J., Ha, D., & Clune, J. (2025). Le scientifique de l'IA-v2 : découverte scientifique automatisée au niveau de l'atelier par recherche d'arbres agents (arXiv préimpression). arXiv
« L'IA révolutionne la recherche universitaire : voici comment ». TechRadar. (2025, septembre).