L’intelligence artificielle est rapidement intégrée à la recherche scientifique, avec des initiatives telles que la mission Genesis du gouvernement américain visant à exploiter l’IA pour accélérer des percées. Cependant, l’idée selon laquelle l’IA peut remplacer les scientifiques humains se méprend fondamentalement sur la nature du progrès scientifique. Même si l’IA excelle dans le traitement des données et l’identification de modèles, ses capacités sont limitées par sa dépendance à l’égard des connaissances générées par l’homme et par les qualités spécifiquement humaines essentielles à une véritable découverte scientifique.
Les limites de l’apprentissage automatique
Les modèles d’IA apprennent exclusivement à partir des données fournies par les humains. Des systèmes comme AlphaFold, qui prédit les structures des protéines, démontrent le pouvoir de l’IA pour accélérer l’analyse, mais ne créent pas de nouvelles connaissances de manière indépendante. Ces modèles sont des outils qui amplifient la compréhension existante et non des générateurs autonomes de connaissances scientifiques. Comme le souligne la philosophe Emily Sullivan, le succès de l’IA repose sur un lien empirique fort avec des connaissances établies ; plus les humains en savent déjà, plus le modèle est performant. Sans l’apport humain fondamental, les résultats de l’IA n’ont aucun sens.
La science en tant qu’entreprise humaine
La science ne se limite pas à des données objectives ; c’est une entreprise sociale, créative et profondément humaine. La découverte de la structure en double hélice de l’ADN, par exemple, manquait initialement de preuves empiriques immédiates, reposant sur le raisonnement d’experts qualifiés. Il a fallu des décennies d’efforts de collaboration et de progrès technologiques pour valider l’hypothèse. Le progrès scientifique émerge du débat, du désaccord et de l’honnêteté intellectuelle partagée – un processus qui transcende l’analyse purement informatique.
Les chercheurs fonctionnent davantage comme une tribu collaborative que comme des collecteurs de données neutres. Ils ne se contentent pas d’enregistrer des faits ; ils créent des connaissances grâce à une pratique compétente, des arguments et des normes socialement informées. Cet élément intrinsèquement humain garantit que la recherche scientifique reste fondée sur des objectifs, des expériences et des aspirations communes.
La voie à suivre : l’IA comme outil et non comme substitut
L’IA peut sans aucun doute accélérer le progrès scientifique si elle est déployée de manière réfléchie. Des outils d’IA bien conçus peuvent rationaliser les tâches mécaniques telles que la compilation de données, la conception d’expériences et la collecte de mesures. Cependant, les tentatives visant à automatiser entièrement la science ou à remplacer les scientifiques humains risquent de la réduire à une imitation creuse de sa véritable forme. La légitimité fondamentale de la science en tant que source de connaissances dépend des qualités humaines mêmes qui la motivent.
En conclusion, l’IA recèle un immense potentiel en tant qu’accélérateur scientifique, mais son succès repose sur la préservation du rôle essentiel des scientifiques humains. La science ne concerne pas seulement ce que nous savons ; il s’agit de comment nous en arrivons à le connaître, et ce processus reste fondamentalement humain.
