Pour Aeon, les sociologues Marion Fourcade et Kieran Healy, identifient un intéressant paradoxe, celui de l’authenticité. Dans leur livre, The Ordinal Society (Harvard University Press, 2024, voir notre critique), ils identifiaient déjà plusieurs paradoxes de la numérisation de nos sociétés, comme celui de la standardisation ou de l’individualisation. 

Dans la société ordinale (une société du score, comme le disaient déjà Daniele Citron et Frank Pasquale), rappellent-ils, tout est ordonné, classé, trié pour être apparié. « C’est grâce à leur capacité à observer, juger et gérer les individus dans différents contextes sociaux que les ordinateurs exercent leur influence la plus significative sur la société. Partout, la logique bureaucratique des organisations fusionne avec la logique calculatoire des machines. Partout les ordinateurs produisent des scores qui créent des différences, définissent des priorités, organisent les files d’attente et constituent une base d’action extrêmement utile et puissante. Ils instaurent l’ordre en catégorisant les personnes, les choses et les idées, puis en les associant entre elles, à des positions sociales, à des biens, des services et des prix. »

« Les schémas qui en résultent constituent ce que nous appelons structure sociale – une sorte de société ordinale où les données générées par ordinateur servent de repères pour nos choix. Dans le domaine économique, par exemple, ces méthodes contribuent à fixer les salaires et les horaires de travail. Elles calculent les loyers, le prix des assurances et déterminent l’admissibilité aux services sociaux. Elles facilitent de nouvelles formes de recherche de rente et accélèrent le développement de nouvelles classes d’actifs négociables sur les marchés financiers. Elles ont également modifié la relation entre les individus et les groupes qu’ils forment et auxquels ils appartiennent. Elles organisent la circulation de l’information, la distribution de l’influence sociale et les moyens de mobilisation politique. Notre capacité à tisser des liens sociaux significatifs et à agir collectivement s’en est trouvée profondément altérée. » L’ordonnancement algorithmique a une conséquence expliquent-ils : il transforme en retour notre perception de nous-même. Ce nouveau rapport semble libérer les personnes des affiliations sociales et les juger selon leurs qualités. « Il promet l’intégration aux exclus, la reconnaissance aux créatifs et une juste récompense aux entrepreneurs.» 

« Pourtant, cette promesse d’émancipation s’accomplit par des systèmes qui classent, trient et, surtout, hiérarchisent les individus avec une précision toujours plus grande et à une échelle auparavant inimaginable. L’ordre social qui en résulte est une sorte de paradoxe, caractérisé par des tensions constantes entre liberté individuelle et contrôle social, entre l’élan subjectif de l’authenticité intérieure et les forces objectives de la validation externe. Il donne naissance à une certaine manière d’être, à un nouveau type de soi, dont les expériences sont définies par la quête d’autonomie personnelle et l’attrait de la dépendance aux plateformes. » Derrière l’individualisation, la personnalisation du calcul, se cache en fait une catégorisation toujours plus élastique, granulaire. Comme nous le disions déjà il y a près de 10 ans, la personnalisation n’a rien de personnel : « les algorithmes ne cherchent pas à nous distinguer, mais à nous catégoriser. » Mais les effets de ces catégorisations, produites à la volée, inférées, recomposées ou profondes, sont bien réelles, tant d’un point de vue personnel que collectif. C’est ce que montrait par exemple la pertinente note de Melkom Boghossian pour la fondation Jean Jaurès quand il expliquait comment les algorithmes accentuent les clivages de genre. Mais, pour Marion Fourcade et Kieran Healy, les conséquences sont plus profondes encore, car ces catégorisations « exacerbent l’individualisme et la compétition interpersonnelle  à un point tel que notre capacité à tisser des liens sociaux significatifs et à agir collectivement s’en trouve profondément altérée ». Les sociologues parlent d’individualisme exacerbé. 

Polarisations identitaires

« Aux débuts d’Internet, être en ligne offrait certaines libertés. Non seulement l’anonymat ou le pseudonymat en ligne étaient courants, mais ils étaient célébrés comme une forme de libération. » Nous pouvions alors avoir plusieurs versions de nous-mêmes, plusieurs identités et naviguer dans leurs interstices, entre des profils qui ne communiquaient pas entre eux. « Vous bénéficiez d’une forme de confidentialité qui repose moins sur des protections juridiques explicites que sur les limitations techniques de systèmes connectés en théorie, mais non intégrés en pratique », votre profil de joueur ne communiquait pas avec votre profil sur tel ou tel forum. Un peu comme la séparation administrative, qui permettait aux Etats-Unis, aux immigrants sans papiers de payer leurs impôts en toute sécurité. « Cette séparation administrative délibérée permettait aux entreprises et aux gouvernements américains de tirer profit de la main-d’œuvre immigrée tout en créant un véritable sanctuaire où des millions de personnes pouvaient s’acquitter de leurs obligations fiscales (grâce à leur numéro d’identification fiscale individuel) sans craindre d’être expulsées. » 

Mais pour les sociologues, c’est là ce qui est en train de changer. Le Département de l’efficacité gouvernementale (Doge) a changé la donne et les informations fiscales sont désormais utilisées pour retrouver les sans-papiers. En fait, les espaces d’expression se réduisent quand d’innombrables agences utilisent les données des courtiers en données, ou quand les agences gouvernementales acquièrent le droit d’examiner les profils sur les réseaux sociaux. A mesure que les croisements de données sont rendues possibles entre institutions étatiques et privées, la surveillance devient non seulement omniprésente, mais surtout bien plus puissante. 

Mais plus encore que la possibilité d’identifiabilité, l’exploitation des profilages renvoie à chacun des questions sur son identité même. Qui sommes-nous vraiment ? Ne sommes-nous pas de plus en plus celle ou celui que nous renvoient l’exploitation de nos profils ? En exploitant notre soif de sociabilité et nos idéaux d’épanouissement personnel, les réseaux sociaux nous incitent à afficher nos convictions et à rallier des alliées pour les valider, dans une quête d’authenticité qui se retourne souvent contre ses auteurs. Dans un livre à paraître à l’automne sur les influenceurs (Gurus, Hucksters, Entertainers, Chicago university press, 2026), la sociologue Angèle Christin montre par exemple comment la nécessité de se distinguer peut conduire à la polarisation. « La dynamique des plateformes pousse les artistes du divertissement et les gourous à produire des contenus extrêmes et incendiaires pour maintenir l’engagement de l’audience, tandis que les marques et les spécialistes du marketing incitent les vendeurs à des prestations commerciales répétitives et convenues. Les inquiétudes concernant la manipulation algorithmique et les conflits entre créateurs engendrent par ailleurs des scandales nuisibles à la réputation, souvent marqués par le harcèlement. Angèle Christin révèle comment le travail sur ces plateformes favorise, de manière répétée et structurelle, la précarité et les inégalités, ainsi que les clashs destructeurs et la diffusion de contenus incendiaires en ligne. » 

Pour Fourcade et Healy, le piège de l’authenticité génère d’autres chausses-trappes encore. Ce que l’on y affiche devient la preuve de son identité. « Dans son ouvrage Ballad of the Bullet (Princeton university press, 2020), l’ethnographe Forrest Stuart a montré le décalage important entre les performances que les musiciens hip-hop de Chicago mettent en scène sur les réseaux sociaux et la réalité plus banale de leur vie. Les jeunes qui se donnent des airs de durs pour vendre leur musique sur YouTube risquent d’apprendre à leurs dépens que les forces de l’ordre et les juges ont tendance à interpréter ces signes au pied de la lettre, sans y voir les jeux de pouvoir et les affirmations identitaires dont ils surjouent. De même, le recours par l’administration Trump aux tatouages ​​comme preuve facilement mesurable et accessible d’appartenance à un gang transforme un marqueur souvent superficiel en un simple critère d’évaluation pour les expulsions. Dans un pays où le gouvernement s’arroge le droit d’instrumentaliser les opinions déclarées des citoyens dans les procédures d’immigration, l’effet est glaçant ». 

L’expressivité en ligne, renforcée par les contraintes algorithmiques, qui produisait des liens sociaux, s’apprête bien plus à générer des obstacles pour chacun d’entre nous.  

De l’authenticité à l’authentification

Les contenus génératifs viennent renforcer encore le phénomène en déstabilisant encore un peu plus l’authenticité, en floutant la distinction entre le vrai et le faux. « Tout cela a pour effet de déplacer l’accent de l’authenticité vers l’authentification, de la démonstration de la véracité de son identité vers la preuve de la véracité de son témoignage. La question n’est plus de savoir si les marqueurs d’identité sont authentiques (« Est-ce que ces données sont vraiment vous ? ») ni même sincère (« Qui êtes-vous vraiment ? »), mais si chaque élément de votre présence numérique est exempt de toute médiation artificielle (« Est-ce vraiment vous ? »). Ce nouveau régime d’authentification transforme les interactions, d’une série de performances à juger, en une succession d’actions à vérifier par des machines à chaque étape. Être légitime exige désormais d’être publiquement identifiable, authentique et, de plus en plus, pleinement authentifié. » 

« Ce qui a commencé comme une célébration de l’unicité individuelle, encourageant la production de preuves numériques, évolue vers un système de vérification complexe qui considère toute trace comme potentiellement suspecte. » Avec la circulation de fausses versions de nous-mêmes, nous risquons de nous retrouver pris dans un cycle sans fin de démonstration et de défense de notre existence, nous soumettant toujours davantage à un mécanisme de scepticisme institutionnalisé, venant renforcer (s’il en était besoin) la conviction administrative que chacun est coupable, fraudeur, bonimenteur… L’image que l’on donne de soi est à la fois perçue comme la réalité et comme un mensonge, nécessitant d’être toujours interrogée pour être utilisée à son encontre.  

De l’individualisation du savoir à la construction de croyances

« Ces crises politiques et techniques de l’authentification dépassent largement le cadre de l’individu. Avec l’avènement d’internet, le savoir s’est considérablement étendu et diversifié. Mais il est aussi devenu plus personnalisé et plus étriqué, car les internautes interagissent avec le web en s’appuyant sur leurs convictions personnelles et leurs conceptions de la réalité, et en les développant. L’arrivée de l’IA générative aggrave peut-être ce défi épistémique : quand tout doit être authentifié, mais que les contrefaçons sont de plus en plus sophistiquées, comment être sûr de quoi que ce soit ? » 

Nous vivons à l’ère de la désintermédiation du savoir. En un clic, nous pouvons consulter des documents juridiques originaux, télécharger de vastes ensembles de données, bénéficier de l’aide d’un assistant IA pour écrire le code nécessaire à leur analyse et rédiger rapidement les résultats. « Il ne faut pas sous-estimer à quel point cette transformation a été stupéfiante et incroyablement enrichissante à bien des égards. Malgré ses problèmes, si l’on demandait à un chercheur s’il reviendrait à un monde entièrement pré-numérique et pré-réseau pour le partage des connaissances, la communication académique et l’accès aux données, la réponse serait massivement « non ». Mais cette transformation du quotidien professionnel s’accompagne d’autre chose. La propension à la recherche est devenue, sans qu’on s’en rende compte, une seconde nature. » Aujourd’hui, « faire ses propres recherches » est plus qu’une simple habitude chez les universitaires. C’est un impératif moral, un devoir civique et, un peu comme être un bon conducteur, une compétence que chacun s’imagine posséder. Les individus capables d’explorer le réseau et d’interroger les bases de données de modèles de langage à grande échelle (LLM), et qui ont la confiance en eux et les moyens de diffuser leurs découvertes, tendent à devenir une source d’opinion faisant autorité. Du moins, c’est ainsi qu’ils le perçoivent. On comprend dès lors pourquoi les connaissances ainsi produites sont souvent si chargées d’émotion. Plus on s’investit dans la recherche et le développement de sa propre compréhension, plus cette quête de savoir prend de l’ampleur. »

« Le savoir se transforme en une forme de révélation personnelle, où chacun est à la fois celui qui cherche et celui qui interprète sa propre vérité ». « Ce qui a commencé comme un exercice de raisonnement autonome devient une question de croyance – une croyance défendue avec d’autant plus de ferveur qu’elle semble avoir été découverte par soi-même plutôt qu’imposée de l’extérieur. » Le problème est que cette quête individualisée de sens renforce la polarisation. « L’idée même de parvenir à un consensus largement partagé sur les faits semble de plus en plus hors de portée ». « En conséquence, les hiérarchies traditionnelles du savoir et les sources d’expertise sont contournées au profit de recherches algorithmiques autoguidées, qui génèrent une réponse précisément pertinente à une requête ou à une consigne, qu’il s’agisse d’une liste de liens ou d’un paragraphe de synthèse. Dans le meilleur des cas, cette pratique tend vers une forme d’idéal démocratique cher à John Dewey : elle semble revitaliser la production de savoir en tant qu’entreprise participative, animée par un esprit démocratique d’enquête ouverte et de recherche collective de la vérité. »… Tout en demeurant très individualisée et individualisante. C’est ce qu’espéraient beaucoup d’observateurs aux débuts du World Wide Web, y compris lors des premières vagues des réseaux sociaux, des blogs jusqu’à Twitter. Toutefois, dans le pire des cas, la diffusion du savoir finit par transiter par des plateformes qui personnalisent les résultats à grande échelle et favorisent l’engagement envers des contenus extrêmes ou trompeurs, car le sensationnalisme et la complaisance sont les moteurs des revenus publicitaires. 

Lorsque, en 2023, le gouvernement canadien a exigé des entreprises du numérique qu’elles rémunèrent les médias pour les liens renvoyant vers des actualités publiées sur leurs plateformes, Meta a tout simplement bloqué ces liens sur Facebook et Instagram. Le vide informationnel qui en a résulté a été rapidement comblé par des contenus non vérifiés et orientés à droite, ce qui a contribué à soutenir le candidat local de mouvance trumpiste. « Nous sommes désormais submergés d’exemples de plateformes technologiques usant de leur puissance de marché pour modeler les écosystèmes de l’information selon leurs impératifs commerciaux, au mépris des conséquences sociétales ». Google a révolutionné la recherche en traitant, de fait, les pages web comme un vaste réseau de réputation. L’autorité relative des sites était déterminée par une multitude de décisions indépendantes : celle de créer ou non un lien vers eux. Cependant, la volonté d’adapter les résultats aux préférences individuelles a été de plus en plus dictée par l’efficacité des titres accrocheurs (clickbait) ou du placement publicitaire. Il en a résulté une fragmentation des connaissances accessibles au public, désormais produites pour faciliter la manipulation du marché en confortant des croyances préexistantes. Si la perception de la recherche en ligne comme une forme de pensée critique et active a perduré, il peut s’avérer difficile, pour certains, de trouver des informations fiables. Cette situation rend d’autant plus ardue la construction d’une réalité partagée. Et l’idée même de parvenir à un consensus largement partagé sur les faits – quelle que soit leur teneur – semble s’éloigner toujours davantage. 

L’illusion de l’individu souverain : une identité centrée sur le soi

« C’est dans ces gouffres de la connaissance que se façonne le sentiment d’une identité centrée sur le « soi » nourri par la conviction que l’individu est l’unique source véritable de sa propre illumination ». La conjonction d’un égocentrisme épistémologique et de l’hyperconnectivité rend les individus perméables à des formes diffuses de construction de « super-sens » (pour reprendre une expression de Hannah Arendt). « En quête d’une vérité porteuse de sens, ils traquent des indices significatifs disséminés sur Internet, s’appuyant sur des algorithmes commerciaux et des systèmes de recommandation pour assembler des bribes d’information disparates en une vision du monde cohérente. Ce qui commence souvent comme une quête existentielle ludique peut aisément se cristalliser en croyances déformant la réalité » ; celles-ci prospèrent en favorisant l’émergence de nouveaux types sociaux et de regroupements politiquement influents. À son apogée, le mouvement QAnon a illustré l’interaction entre cette disposition à la quête de sens, les médiations numériques et le ciblage à but lucratif. Ses membres se percevaient comme des esprits critiques, seuls capables de mettre au jour des vérités cachées et de décrypter des indices complexes. Ils rejetaient avec véhémence l’idée d’appartenir à une secte, arguant – comme l’a expliqué l’un d’eux au chercheur Peter Forberg – qu’« aucune secte ne vous incite à penser par vous-même ». 

Le risque est fort que les grands modèles de langages (LLM) ne puissent résoudre le problème de la fiabilité des connaissances au sein d’une sphère publique fragmentée. « Tout comme les impératifs commerciaux ont engendré des contenus fallacieux et des bulles de filtres, les LLM seront probablement soumis aux mêmes pressions dans un contexte de rendement décroissant ». Les entreprises qui les entraînent ayant un besoin impérieux de rentabilité, les logiques commerciales classiques – telles que la personnalisation et la segmentation des services – risquent fort de s’imposer à nouveau, donnant lieu à des univers épistémiques sur mesure, générés par des modèles adaptés aux goûts et aux capacités financières de publics distincts. 

« En tant qu’individu, notre plus grande crainte culturelle est d’être englouti par la société de masse, tout comme votre plus grande crainte politique est celle d’une surveillance exercée par un État autoritaire ». Ces peurs sont toujours bien présentes. Toutefois, dans un monde saturé de catégories et d’identités, de nouveaux dilemmes surgissent, estiment les chercheurs.« Sur le plan individuel, tout – comportements publics, déclarations, mesures chiffrées – peut potentiellement devenir un facteur de différenciation et, par conséquent, une source d’identité. Du côté des organisations, les données générées par les utilisateurs conduisent à les regrouper ou à les segmenter selon des modalités de plus en plus spécifiques, éphémères et souvent incompréhensibles. Plus les classifications sociales (ou pseudo-sociales) se font précises, plus les occasions de distinctions et de jugements moraux se multiplient. La principale victime de cette évolution est la possibilité de nouer des alliances politiques stables et de grande envergure. Plus les citoyens sont traités individuellement comme des cibles d’interventions commerciales, plus la vie politique se fragmente. »

« Les méthodes traditionnelles de ciblage électoral partaient d’un message politique pour rechercher les individus susceptibles d’y adhérer. L’essor du big data inverse cette logique : on part des dispositions culturelles de l’électorat pour élaborer, en partant de la base, des messages qui résonnent avec ces attentes. »

Fourcade et Healy rappellent d’ailleurs que bien avant Cambridge Analytica, le Mouvement 5 étoiles (M5S) italien a sans doute été le pionnier de cette approche politique fondée sur les données, comme le raconte Giuliano da Empoli dans Les ingénieurs du chaos (2019). Tout a commencé en 2005, lorsque Gianroberto Casaleggio, spécialiste du marketing numérique féru de démocratie directe, a recruté l’humoriste et satiriste populaire Beppe Grillo pour lancer un blog éponyme, destiné à partager avec le public sa désillusion et son indignation politiques. Ce blog encourageait la participation citoyenne, permettant ainsi à Casaleggio – auquel a succédé son fils Davide après son décès en 2016 – de repérer les griefs et les propositions suscitant le plus d’écho grâce aux « j’aime », aux commentaires et aux retours des utilisateurs, tout en testant, adaptant et affinant le discours politique de Grillo. Il en a résulté la naissance du premier « parti algorithmique », dont l’idéologie chaotique a été façonnée à partir des enseignements tirés des données. Très vite, le peuple du blog a été invité à descendre dans la rue, soutenu par l’infrastructure des réseaux sociaux d’un autre outil numérique : l’application Meetup. En 2018, le M5S est devenu le premier parti d’Italie, contribuant à former un gouvernement de coalition de courte durée. Un petit groupe d’hommes ultra-riches a repris le contrôle de l’État en s’adressant directement aux masses. 

Les campagnes politiques modernes ont fait évoluer cette approche vers une forme plus sophistiquée et, sans doute, plus manipulatrice encore, soulignent les chercheurs. Les données issues des réseaux sociaux – concernant les pratiques culturelles, les émotions et les dispositions d’esprit sur une vaste gamme de sujets – permettent d’élaborer de nouveaux récits et de nouvelles esthétiques, de remodeler l’environnement informationnel et les liens sociaux des individus, et de susciter leur vote à des moments stratégiques. « L’objectif politique visé est généralement atteint grâce à une « architecture de persuasion » élaborée, reposant sur des messages personnalisés et une exposition répétée. Par exemple, les algorithmes publicitaires identifient des schémas d’actions efficaces (dons, « j’aime », achats, partages) et ciblent des utilisateurs similaires susceptibles de reproduire ces comportements ». Chaque itération exploite des données de réponse en temps réel pour dresser une cartographie toujours plus fine des cibles manipulables. « La mobilisation politique est, de fait, régie de manière cybernétique par des algorithmes. Sa logique opérationnelle émerge de constellations de variables difficiles à appréhender dans leur ensemble, conférant aux formations politiques qui en résultent un caractère émergent et ad hoc, relativement indépendant des instances de médiation traditionnelles telles que les partis politiques et les mouvements sociaux. L’affaiblissement de ces structures conventionnelles et la possibilité de personnaliser les messages politiques engendrent également des formes de domination sociale hautement individualisées. Les dirigeants populistes prospèrent grâce à l’idée qu’ils entretiennent un lien direct avec le public – bien que ce lien soit souvent entretenu par tout un écosystème, une « boucle de rétroaction de propagande » soigneusement élaborée. Les propriétaires de réseaux sociaux peuvent même imposer ce lien aux utilisateurs par le biais de manipulations algorithmiques servant leurs propres intérêts, comme l’auraient fait Elon Musk et Donald Trump sur leurs plateformes respectives. Grisés par l’idéal de l’« individu souverain », affranchi des frontières nationales, des normes sociales ou de la loi, quelques hommes ultra-riches ont réussi à reconquérir le pouvoir sur l’État et les élites traditionnelles en faisant appel directement aux masses et à la liberté du marché. » 

Trump lui-même semble s’être transformé en simple token, offrant son propre statut et sa réputation comme une opportunité d’investissement à ses abonnés enthousiastes… ironisent les chercheurs. Mais en réalité, pour la plupart d’entre nous, l’économie numérique exige de nous de travailler plus dur, même pour en tirer une célébrité rapide et en tirer profit. Les règles du jeu sont biaisées puisque nul ne maîtrise les catégories qui le propulsent ou l’invisibilisent, et l’argent, le temps et le capital social jouent un rôle majeur pour propulser certains individus au-dessus des autres. L’économie numérique repose de plus en plus sur la capacité à accéder et à payer des « accélérateurs algorithmiques » (publicité, comptes certifiés, cercle relationnel de personnes déjà visibles, affaiblissement des contenus pour booster leur viralité, usage des bots). L’essor du « personal branding » (la mise en scène de soi) témoigne en partie d’un désespoir, d’un écran de fumée idéologique masquant une réalité sociale bien plus sombre sur le terrain. 

« Alors que le déploiement des technologies numériques continue de générer des concentrations de richesse toujours plus stratosphériques, les masses s’enfoncent davantage dans le vide laissé par le démantèlement de la solidarité sociale et la montée de l’automatisation. Ce que l’on oublie souvent au sujet des « individus souverains », c’est que tout le monde ne peut pas en devenir un. »

Pour Aeon, les sociologues Marion Fourcade et Kieran Healy, identifient un intéressant paradoxe, celui de l’authenticité. Dans leur livre, The Ordinal Society (Harvard University Press, 2024, voir notre critique), ils identifiaient déjà plusieurs paradoxes de la numérisation de nos sociétés, comme celui de la standardisation ou de l’individualisation. 

Dans la société ordinale (une société du score, comme le disaient déjà Daniele Citron et Frank Pasquale), rappellent-ils, tout est ordonné, classé, trié pour être apparié. « C’est grâce à leur capacité à observer, juger et gérer les individus dans différents contextes sociaux que les ordinateurs exercent leur influence la plus significative sur la société. Partout, la logique bureaucratique des organisations fusionne avec la logique calculatoire des machines. Partout les ordinateurs produisent des scores qui créent des différences, définissent des priorités, organisent les files d’attente et constituent une base d’action extrêmement utile et puissante. Ils instaurent l’ordre en catégorisant les personnes, les choses et les idées, puis en les associant entre elles, à des positions sociales, à des biens, des services et des prix. »

« Les schémas qui en résultent constituent ce que nous appelons structure sociale – une sorte de société ordinale où les données générées par ordinateur servent de repères pour nos choix. Dans le domaine économique, par exemple, ces méthodes contribuent à fixer les salaires et les horaires de travail. Elles calculent les loyers, le prix des assurances et déterminent l’admissibilité aux services sociaux. Elles facilitent de nouvelles formes de recherche de rente et accélèrent le développement de nouvelles classes d’actifs négociables sur les marchés financiers. Elles ont également modifié la relation entre les individus et les groupes qu’ils forment et auxquels ils appartiennent. Elles organisent la circulation de l’information, la distribution de l’influence sociale et les moyens de mobilisation politique. Notre capacité à tisser des liens sociaux significatifs et à agir collectivement s’en est trouvée profondément altérée. » L’ordonnancement algorithmique a une conséquence expliquent-ils : il transforme en retour notre perception de nous-même. Ce nouveau rapport semble libérer les personnes des affiliations sociales et les juger selon leurs qualités. « Il promet l’intégration aux exclus, la reconnaissance aux créatifs et une juste récompense aux entrepreneurs.» 

« Pourtant, cette promesse d’émancipation s’accomplit par des systèmes qui classent, trient et, surtout, hiérarchisent les individus avec une précision toujours plus grande et à une échelle auparavant inimaginable. L’ordre social qui en résulte est une sorte de paradoxe, caractérisé par des tensions constantes entre liberté individuelle et contrôle social, entre l’élan subjectif de l’authenticité intérieure et les forces objectives de la validation externe. Il donne naissance à une certaine manière d’être, à un nouveau type de soi, dont les expériences sont définies par la quête d’autonomie personnelle et l’attrait de la dépendance aux plateformes. » Derrière l’individualisation, la personnalisation du calcul, se cache en fait une catégorisation toujours plus élastique, granulaire. Comme nous le disions déjà il y a près de 10 ans, la personnalisation n’a rien de personnel : « les algorithmes ne cherchent pas à nous distinguer, mais à nous catégoriser. » Mais les effets de ces catégorisations, produites à la volée, inférées, recomposées ou profondes, sont bien réelles, tant d’un point de vue personnel que collectif. C’est ce que montrait par exemple la pertinente note de Melkom Boghossian pour la fondation Jean Jaurès quand il expliquait comment les algorithmes accentuent les clivages de genre. Mais, pour Marion Fourcade et Kieran Healy, les conséquences sont plus profondes encore, car ces catégorisations « exacerbent l’individualisme et la compétition interpersonnelle  à un point tel que notre capacité à tisser des liens sociaux significatifs et à agir collectivement s’en trouve profondément altérée ». Les sociologues parlent d’individualisme exacerbé. 

Polarisations identitaires

« Aux débuts d’Internet, être en ligne offrait certaines libertés. Non seulement l’anonymat ou le pseudonymat en ligne étaient courants, mais ils étaient célébrés comme une forme de libération. » Nous pouvions alors avoir plusieurs versions de nous-mêmes, plusieurs identités et naviguer dans leurs interstices, entre des profils qui ne communiquaient pas entre eux. « Vous bénéficiez d’une forme de confidentialité qui repose moins sur des protections juridiques explicites que sur les limitations techniques de systèmes connectés en théorie, mais non intégrés en pratique », votre profil de joueur ne communiquait pas avec votre profil sur tel ou tel forum. Un peu comme la séparation administrative, qui permettait aux Etats-Unis, aux immigrants sans papiers de payer leurs impôts en toute sécurité. « Cette séparation administrative délibérée permettait aux entreprises et aux gouvernements américains de tirer profit de la main-d’œuvre immigrée tout en créant un véritable sanctuaire où des millions de personnes pouvaient s’acquitter de leurs obligations fiscales (grâce à leur numéro d’identification fiscale individuel) sans craindre d’être expulsées. » 

Mais pour les sociologues, c’est là ce qui est en train de changer. Le Département de l’efficacité gouvernementale (Doge) a changé la donne et les informations fiscales sont désormais utilisées pour retrouver les sans-papiers. En fait, les espaces d’expression se réduisent quand d’innombrables agences utilisent les données des courtiers en données, ou quand les agences gouvernementales acquièrent le droit d’examiner les profils sur les réseaux sociaux. A mesure que les croisements de données sont rendues possibles entre institutions étatiques et privées, la surveillance devient non seulement omniprésente, mais surtout bien plus puissante. 

Mais plus encore que la possibilité d’identifiabilité, l’exploitation des profilages renvoie à chacun des questions sur son identité même. Qui sommes-nous vraiment ? Ne sommes-nous pas de plus en plus celle ou celui que nous renvoient l’exploitation de nos profils ? En exploitant notre soif de sociabilité et nos idéaux d’épanouissement personnel, les réseaux sociaux nous incitent à afficher nos convictions et à rallier des alliées pour les valider, dans une quête d’authenticité qui se retourne souvent contre ses auteurs. Dans un livre à paraître à l’automne sur les influenceurs (Gurus, Hucksters, Entertainers, Chicago university press, 2026), la sociologue Angèle Christin montre par exemple comment la nécessité de se distinguer peut conduire à la polarisation. « La dynamique des plateformes pousse les artistes du divertissement et les gourous à produire des contenus extrêmes et incendiaires pour maintenir l’engagement de l’audience, tandis que les marques et les spécialistes du marketing incitent les vendeurs à des prestations commerciales répétitives et convenues. Les inquiétudes concernant la manipulation algorithmique et les conflits entre créateurs engendrent par ailleurs des scandales nuisibles à la réputation, souvent marqués par le harcèlement. Angèle Christin révèle comment le travail sur ces plateformes favorise, de manière répétée et structurelle, la précarité et les inégalités, ainsi que les clashs destructeurs et la diffusion de contenus incendiaires en ligne. » 

Pour Fourcade et Healy, le piège de l’authenticité génère d’autres chausses-trappes encore. Ce que l’on y affiche devient la preuve de son identité. « Dans son ouvrage Ballad of the Bullet (Princeton university press, 2020), l’ethnographe Forrest Stuart a montré le décalage important entre les performances que les musiciens hip-hop de Chicago mettent en scène sur les réseaux sociaux et la réalité plus banale de leur vie. Les jeunes qui se donnent des airs de durs pour vendre leur musique sur YouTube risquent d’apprendre à leurs dépens que les forces de l’ordre et les juges ont tendance à interpréter ces signes au pied de la lettre, sans y voir les jeux de pouvoir et les affirmations identitaires dont ils surjouent. De même, le recours par l’administration Trump aux tatouages ​​comme preuve facilement mesurable et accessible d’appartenance à un gang transforme un marqueur souvent superficiel en un simple critère d’évaluation pour les expulsions. Dans un pays où le gouvernement s’arroge le droit d’instrumentaliser les opinions déclarées des citoyens dans les procédures d’immigration, l’effet est glaçant ». 

L’expressivité en ligne, renforcée par les contraintes algorithmiques, qui produisait des liens sociaux, s’apprête bien plus à générer des obstacles pour chacun d’entre nous.  

De l’authenticité à l’authentification

Les contenus génératifs viennent renforcer encore le phénomène en déstabilisant encore un peu plus l’authenticité, en floutant la distinction entre le vrai et le faux. « Tout cela a pour effet de déplacer l’accent de l’authenticité vers l’authentification, de la démonstration de la véracité de son identité vers la preuve de la véracité de son témoignage. La question n’est plus de savoir si les marqueurs d’identité sont authentiques (« Est-ce que ces données sont vraiment vous ? ») ni même sincère (« Qui êtes-vous vraiment ? »), mais si chaque élément de votre présence numérique est exempt de toute médiation artificielle (« Est-ce vraiment vous ? »). Ce nouveau régime d’authentification transforme les interactions, d’une série de performances à juger, en une succession d’actions à vérifier par des machines à chaque étape. Être légitime exige désormais d’être publiquement identifiable, authentique et, de plus en plus, pleinement authentifié. » 

« Ce qui a commencé comme une célébration de l’unicité individuelle, encourageant la production de preuves numériques, évolue vers un système de vérification complexe qui considère toute trace comme potentiellement suspecte. » Avec la circulation de fausses versions de nous-mêmes, nous risquons de nous retrouver pris dans un cycle sans fin de démonstration et de défense de notre existence, nous soumettant toujours davantage à un mécanisme de scepticisme institutionnalisé, venant renforcer (s’il en était besoin) la conviction administrative que chacun est coupable, fraudeur, bonimenteur… L’image que l’on donne de soi est à la fois perçue comme la réalité et comme un mensonge, nécessitant d’être toujours interrogée pour être utilisée à son encontre.  

De l’individualisation du savoir à la construction de croyances

« Ces crises politiques et techniques de l’authentification dépassent largement le cadre de l’individu. Avec l’avènement d’internet, le savoir s’est considérablement étendu et diversifié. Mais il est aussi devenu plus personnalisé et plus étriqué, car les internautes interagissent avec le web en s’appuyant sur leurs convictions personnelles et leurs conceptions de la réalité, et en les développant. L’arrivée de l’IA générative aggrave peut-être ce défi épistémique : quand tout doit être authentifié, mais que les contrefaçons sont de plus en plus sophistiquées, comment être sûr de quoi que ce soit ? » 

Nous vivons à l’ère de la désintermédiation du savoir. En un clic, nous pouvons consulter des documents juridiques originaux, télécharger de vastes ensembles de données, bénéficier de l’aide d’un assistant IA pour écrire le code nécessaire à leur analyse et rédiger rapidement les résultats. « Il ne faut pas sous-estimer à quel point cette transformation a été stupéfiante et incroyablement enrichissante à bien des égards. Malgré ses problèmes, si l’on demandait à un chercheur s’il reviendrait à un monde entièrement pré-numérique et pré-réseau pour le partage des connaissances, la communication académique et l’accès aux données, la réponse serait massivement « non ». Mais cette transformation du quotidien professionnel s’accompagne d’autre chose. La propension à la recherche est devenue, sans qu’on s’en rende compte, une seconde nature. » Aujourd’hui, « faire ses propres recherches » est plus qu’une simple habitude chez les universitaires. C’est un impératif moral, un devoir civique et, un peu comme être un bon conducteur, une compétence que chacun s’imagine posséder. Les individus capables d’explorer le réseau et d’interroger les bases de données de modèles de langage à grande échelle (LLM), et qui ont la confiance en eux et les moyens de diffuser leurs découvertes, tendent à devenir une source d’opinion faisant autorité. Du moins, c’est ainsi qu’ils le perçoivent. On comprend dès lors pourquoi les connaissances ainsi produites sont souvent si chargées d’émotion. Plus on s’investit dans la recherche et le développement de sa propre compréhension, plus cette quête de savoir prend de l’ampleur. »

« Le savoir se transforme en une forme de révélation personnelle, où chacun est à la fois celui qui cherche et celui qui interprète sa propre vérité ». « Ce qui a commencé comme un exercice de raisonnement autonome devient une question de croyance – une croyance défendue avec d’autant plus de ferveur qu’elle semble avoir été découverte par soi-même plutôt qu’imposée de l’extérieur. » Le problème est que cette quête individualisée de sens renforce la polarisation. « L’idée même de parvenir à un consensus largement partagé sur les faits semble de plus en plus hors de portée ». « En conséquence, les hiérarchies traditionnelles du savoir et les sources d’expertise sont contournées au profit de recherches algorithmiques autoguidées, qui génèrent une réponse précisément pertinente à une requête ou à une consigne, qu’il s’agisse d’une liste de liens ou d’un paragraphe de synthèse. Dans le meilleur des cas, cette pratique tend vers une forme d’idéal démocratique cher à John Dewey : elle semble revitaliser la production de savoir en tant qu’entreprise participative, animée par un esprit démocratique d’enquête ouverte et de recherche collective de la vérité. »… Tout en demeurant très individualisée et individualisante. C’est ce qu’espéraient beaucoup d’observateurs aux débuts du World Wide Web, y compris lors des premières vagues des réseaux sociaux, des blogs jusqu’à Twitter. Toutefois, dans le pire des cas, la diffusion du savoir finit par transiter par des plateformes qui personnalisent les résultats à grande échelle et favorisent l’engagement envers des contenus extrêmes ou trompeurs, car le sensationnalisme et la complaisance sont les moteurs des revenus publicitaires. 

Lorsque, en 2023, le gouvernement canadien a exigé des entreprises du numérique qu’elles rémunèrent les médias pour les liens renvoyant vers des actualités publiées sur leurs plateformes, Meta a tout simplement bloqué ces liens sur Facebook et Instagram. Le vide informationnel qui en a résulté a été rapidement comblé par des contenus non vérifiés et orientés à droite, ce qui a contribué à soutenir le candidat local de mouvance trumpiste. « Nous sommes désormais submergés d’exemples de plateformes technologiques usant de leur puissance de marché pour modeler les écosystèmes de l’information selon leurs impératifs commerciaux, au mépris des conséquences sociétales ». Google a révolutionné la recherche en traitant, de fait, les pages web comme un vaste réseau de réputation. L’autorité relative des sites était déterminée par une multitude de décisions indépendantes : celle de créer ou non un lien vers eux. Cependant, la volonté d’adapter les résultats aux préférences individuelles a été de plus en plus dictée par l’efficacité des titres accrocheurs (clickbait) ou du placement publicitaire. Il en a résulté une fragmentation des connaissances accessibles au public, désormais produites pour faciliter la manipulation du marché en confortant des croyances préexistantes. Si la perception de la recherche en ligne comme une forme de pensée critique et active a perduré, il peut s’avérer difficile, pour certains, de trouver des informations fiables. Cette situation rend d’autant plus ardue la construction d’une réalité partagée. Et l’idée même de parvenir à un consensus largement partagé sur les faits – quelle que soit leur teneur – semble s’éloigner toujours davantage. 

L’illusion de l’individu souverain : une identité centrée sur le soi

« C’est dans ces gouffres de la connaissance que se façonne le sentiment d’une identité centrée sur le « soi » nourri par la conviction que l’individu est l’unique source véritable de sa propre illumination ». La conjonction d’un égocentrisme épistémologique et de l’hyperconnectivité rend les individus perméables à des formes diffuses de construction de « super-sens » (pour reprendre une expression de Hannah Arendt). « En quête d’une vérité porteuse de sens, ils traquent des indices significatifs disséminés sur Internet, s’appuyant sur des algorithmes commerciaux et des systèmes de recommandation pour assembler des bribes d’information disparates en une vision du monde cohérente. Ce qui commence souvent comme une quête existentielle ludique peut aisément se cristalliser en croyances déformant la réalité » ; celles-ci prospèrent en favorisant l’émergence de nouveaux types sociaux et de regroupements politiquement influents. À son apogée, le mouvement QAnon a illustré l’interaction entre cette disposition à la quête de sens, les médiations numériques et le ciblage à but lucratif. Ses membres se percevaient comme des esprits critiques, seuls capables de mettre au jour des vérités cachées et de décrypter des indices complexes. Ils rejetaient avec véhémence l’idée d’appartenir à une secte, arguant – comme l’a expliqué l’un d’eux au chercheur Peter Forberg – qu’« aucune secte ne vous incite à penser par vous-même ». 

Le risque est fort que les grands modèles de langages (LLM) ne puissent résoudre le problème de la fiabilité des connaissances au sein d’une sphère publique fragmentée. « Tout comme les impératifs commerciaux ont engendré des contenus fallacieux et des bulles de filtres, les LLM seront probablement soumis aux mêmes pressions dans un contexte de rendement décroissant ». Les entreprises qui les entraînent ayant un besoin impérieux de rentabilité, les logiques commerciales classiques – telles que la personnalisation et la segmentation des services – risquent fort de s’imposer à nouveau, donnant lieu à des univers épistémiques sur mesure, générés par des modèles adaptés aux goûts et aux capacités financières de publics distincts. 

« En tant qu’individu, notre plus grande crainte culturelle est d’être englouti par la société de masse, tout comme votre plus grande crainte politique est celle d’une surveillance exercée par un État autoritaire ». Ces peurs sont toujours bien présentes. Toutefois, dans un monde saturé de catégories et d’identités, de nouveaux dilemmes surgissent, estiment les chercheurs.« Sur le plan individuel, tout – comportements publics, déclarations, mesures chiffrées – peut potentiellement devenir un facteur de différenciation et, par conséquent, une source d’identité. Du côté des organisations, les données générées par les utilisateurs conduisent à les regrouper ou à les segmenter selon des modalités de plus en plus spécifiques, éphémères et souvent incompréhensibles. Plus les classifications sociales (ou pseudo-sociales) se font précises, plus les occasions de distinctions et de jugements moraux se multiplient. La principale victime de cette évolution est la possibilité de nouer des alliances politiques stables et de grande envergure. Plus les citoyens sont traités individuellement comme des cibles d’interventions commerciales, plus la vie politique se fragmente. »

« Les méthodes traditionnelles de ciblage électoral partaient d’un message politique pour rechercher les individus susceptibles d’y adhérer. L’essor du big data inverse cette logique : on part des dispositions culturelles de l’électorat pour élaborer, en partant de la base, des messages qui résonnent avec ces attentes. »

Fourcade et Healy rappellent d’ailleurs que bien avant Cambridge Analytica, le Mouvement 5 étoiles (M5S) italien a sans doute été le pionnier de cette approche politique fondée sur les données, comme le raconte Giuliano da Empoli dans Les ingénieurs du chaos (2019). Tout a commencé en 2005, lorsque Gianroberto Casaleggio, spécialiste du marketing numérique féru de démocratie directe, a recruté l’humoriste et satiriste populaire Beppe Grillo pour lancer un blog éponyme, destiné à partager avec le public sa désillusion et son indignation politiques. Ce blog encourageait la participation citoyenne, permettant ainsi à Casaleggio – auquel a succédé son fils Davide après son décès en 2016 – de repérer les griefs et les propositions suscitant le plus d’écho grâce aux « j’aime », aux commentaires et aux retours des utilisateurs, tout en testant, adaptant et affinant le discours politique de Grillo. Il en a résulté la naissance du premier « parti algorithmique », dont l’idéologie chaotique a été façonnée à partir des enseignements tirés des données. Très vite, le peuple du blog a été invité à descendre dans la rue, soutenu par l’infrastructure des réseaux sociaux d’un autre outil numérique : l’application Meetup. En 2018, le M5S est devenu le premier parti d’Italie, contribuant à former un gouvernement de coalition de courte durée. Un petit groupe d’hommes ultra-riches a repris le contrôle de l’État en s’adressant directement aux masses. 

Les campagnes politiques modernes ont fait évoluer cette approche vers une forme plus sophistiquée et, sans doute, plus manipulatrice encore, soulignent les chercheurs. Les données issues des réseaux sociaux – concernant les pratiques culturelles, les émotions et les dispositions d’esprit sur une vaste gamme de sujets – permettent d’élaborer de nouveaux récits et de nouvelles esthétiques, de remodeler l’environnement informationnel et les liens sociaux des individus, et de susciter leur vote à des moments stratégiques. « L’objectif politique visé est généralement atteint grâce à une « architecture de persuasion » élaborée, reposant sur des messages personnalisés et une exposition répétée. Par exemple, les algorithmes publicitaires identifient des schémas d’actions efficaces (dons, « j’aime », achats, partages) et ciblent des utilisateurs similaires susceptibles de reproduire ces comportements ». Chaque itération exploite des données de réponse en temps réel pour dresser une cartographie toujours plus fine des cibles manipulables. « La mobilisation politique est, de fait, régie de manière cybernétique par des algorithmes. Sa logique opérationnelle émerge de constellations de variables difficiles à appréhender dans leur ensemble, conférant aux formations politiques qui en résultent un caractère émergent et ad hoc, relativement indépendant des instances de médiation traditionnelles telles que les partis politiques et les mouvements sociaux. L’affaiblissement de ces structures conventionnelles et la possibilité de personnaliser les messages politiques engendrent également des formes de domination sociale hautement individualisées. Les dirigeants populistes prospèrent grâce à l’idée qu’ils entretiennent un lien direct avec le public – bien que ce lien soit souvent entretenu par tout un écosystème, une « boucle de rétroaction de propagande » soigneusement élaborée. Les propriétaires de réseaux sociaux peuvent même imposer ce lien aux utilisateurs par le biais de manipulations algorithmiques servant leurs propres intérêts, comme l’auraient fait Elon Musk et Donald Trump sur leurs plateformes respectives. Grisés par l’idéal de l’« individu souverain », affranchi des frontières nationales, des normes sociales ou de la loi, quelques hommes ultra-riches ont réussi à reconquérir le pouvoir sur l’État et les élites traditionnelles en faisant appel directement aux masses et à la liberté du marché. » 

Trump lui-même semble s’être transformé en simple token, offrant son propre statut et sa réputation comme une opportunité d’investissement à ses abonnés enthousiastes… ironisent les chercheurs. Mais en réalité, pour la plupart d’entre nous, l’économie numérique exige de nous de travailler plus dur, même pour en tirer une célébrité rapide et en tirer profit. Les règles du jeu sont biaisées puisque nul ne maîtrise les catégories qui le propulsent ou l’invisibilisent, et l’argent, le temps et le capital social jouent un rôle majeur pour propulser certains individus au-dessus des autres. L’économie numérique repose de plus en plus sur la capacité à accéder et à payer des « accélérateurs algorithmiques » (publicité, comptes certifiés, cercle relationnel de personnes déjà visibles, affaiblissement des contenus pour booster leur viralité, usage des bots). L’essor du « personal branding » (la mise en scène de soi) témoigne en partie d’un désespoir, d’un écran de fumée idéologique masquant une réalité sociale bien plus sombre sur le terrain. 

« Alors que le déploiement des technologies numériques continue de générer des concentrations de richesse toujours plus stratosphériques, les masses s’enfoncent davantage dans le vide laissé par le démantèlement de la solidarité sociale et la montée de l’automatisation. Ce que l’on oublie souvent au sujet des « individus souverains », c’est que tout le monde ne peut pas en devenir un. »

Ce que l’IA accélère

Les promesses de l’IA pour découvrir de nouveaux matériaux ou révolutionner les découvertes scientifiques sont fortes. L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique, au risque d’augmenter la dépendance de la science à l’IA. 

Dans le domaine de la fabrication de médicament, on attend là encore que l’IA permette de nouvelles percées, explique The Economist. Pourtant, les partenariats entre entreprises pharmaceutiques et sociétés d’IA se multiplient, notamment dans l’espoir de mieux identifier des molécules, de raccourcir le temps de développement des essais cliniques et de diminuer le taux d’échec de ceux-ci (actuellement, « les médicaments candidats entrant en essais cliniques ont un taux d’échec de 90 %, ce qui porte le coût de développement d’un médicament efficace à la somme astronomique de 2,8 milliards de dollars »). « Même des gains d’efficacité marginaux représenteraient des avantages considérables. Des rapports provenant de l’ensemble du secteur suggèrent que l’IA a commencé à apporter ces gains. Elle a réduit la phase préclinique (celle qui précède les essais cliniques sur l’homme) à 12-18 mois, contre trois à cinq ans auparavant. Et elle a amélioré le taux de réussite. Une étude publiée en 2024, portant sur les performances de molécules proposées par l’IA lors des premiers essais cliniques, a révélé un taux de réussite de 80 à 90 %. À titre de comparaison, les moyennes historiques se situaient entre 40 et 65 %. »

« La conception d’un nouveau médicament commence généralement par le criblage de petites molécules organiques afin d’identifier celles présentant une activité biologique prometteuse afin de sélectionner les plus probables. L’IA peut analyser des bibliothèques de dizaines de milliards de molécules, en testant des propriétés telles que la puissance, la solubilité et la toxicité grâce à des émulations logicielles de ces molécules, sans qu’il soit nécessaire d’utiliser les molécules réelles en laboratoire. Jim Weatherall, l’un des responsables de cette activité chez AstraZeneca, une autre grande entreprise pharmaceutique, affirme que cette méthode permet de trier les molécules prometteuses deux fois plus vite qu’auparavant, et que plus de 90 % du processus de découverte de petites molécules de l’entreprise est désormais assisté par l’IA. »  

L’IA sert donc d’abord à optimiser les investissements. L’IA contribue également à améliorer la conception des essais cliniques. Par exemple en formulant une hypothèse sur une maladie et en tentant de confirmer ou d’infirmer ces hypothèses par une recherche bibliographique. 

L’IA se révèle également prometteuse dans la sélection des patients pour les essais cliniques. Elle peut analyser les dossiers médicaux, les biopsies et les examens d’imagerie des candidats afin d’identifier ceux qui pourraient tirer le meilleur parti d’un nouveau médicament. Une meilleure sélection des participants permet de réduire la taille des essais, et donc de les rendre plus rapides et moins coûteux. Un autre utilisation de l’IA consiste à créer des patients synthétiques permettant de comparer un patient réel et son double numérique pour comparer l’évolution prédite sans traitement par rapport au patient testé. A terme, les patients synthétiques permettrait de réduire les groupes témoins et leurs coûts (au risque tout de même que ces comparaisons aient une fiabilité relative). 

L’optimisation des essais cliniques via l’IA représente une réduction considérable des risques, avec une diminution concomitante des coûts de développement des médicaments. 

Mais si l’IA promet de produire de nouveaux médicaments, elle ne promet pas que nous ayons les capacités industrielles de le faire, comme le montrent les innombrables pénuries que nous traversons. Elle ne résout pas le risque d’abandon de la santé pour tous, qu’évoquait par exemple le philosophe Alexandre Monnin dans AOC il y a quelques mois (voire notre synthèse).

Au contraire. Dans le domaine de la médecine, comme le soulignaient l’avocate américaine des sans abris Leah Goodridge et la médecin et chercheuse, Oni Blackstock, directrice de l’association Health Justice, dans une tribune pour The Guardian, l’IA risque bien plus d’être utilisée pour refuser des soins que pour faire progresser la médecine. En Californie du Sud, où le nombre de personnes sans abris est l’un des plus élevé du pays, Akido Labs gère des cliniques pour les personnes sans domicile fixe et celles à faibles revenus. Mais ces patients sont vus par des assistants médicaux qui utilisent l’IA pour écouter les conversations, puis proposer des diagnostics et des plans de traitement potentiels, qui sont ensuite examinés par un médecin. L’objectif de l’entreprise, a déclaré son directeur technique à la Technology Review, est de « supprimer le médecin de la consultation ».

Cela s’inscrit dans une tendance plus large où l’IA générative est de plus en plus intégrée au système de santé, rappellent Goodridge et Blackstock. En 2025, une enquête de l’Association médicale américaine a révélé que deux médecins sur trois utilisaient l’IA dans leur travail quotidien, notamment pour diagnostiquer les patients. Une start-up spécialisée en IA (OpenEvidence, qui n’est pas accessible en Europe) a levé 200 millions de dollars pour fournir aux professionnels de santé un ChatGPT pour médecins. Et les législateurs américains examinent actuellement un projet de loi qui autoriserait l’IA à prescrire des médicaments. Bien que cette tendance à l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé affecte presque tous les patients, son impact est plus profond sur les personnes à faibles revenus, qui rencontrent déjà d’importants obstacles à l’accès aux soins. « Les personnes sans domicile fixe et à faibles revenus ne devraient pas servir de cobayes pour l’IA dans le domaine de la santé. Au contraire, leurs voix et leurs priorités devraient déterminer si, comment et quand l’IA sera mise en œuvre dans leurs soins ». 

La saturation des hôpitaux, les coûts d’accès au soin… expliquent en grande partie ces développements. D’autant que ces contraintes « sont souvent amplifiées dans les communautés économiquement défavorisées, où les établissements de santé sont souvent sous-financés et les patients non assurés, avec un fardeau plus lourd de maladies chroniques dû au racisme et à la pauvreté ». Les très documentés biais des IA de santé, « qui diagnostiquent bien moins les problèmes des patients noirs et hispaniques, des femmes et des patients bénéficiant de l’assurance Medicaid, promettent surtout d’aggraver les inégalités de santé pour les patients qui rencontrent déjà des obstacles à l’accès aux soins ». Pire, comme on le lit dans la TR, les patients ne sont même pas informés que leur professionnel de santé ou leur système de santé utilise l’IA. Un assistant médical explique ainsi que ses patients savent qu’un système d’IA les écoute, mais qu’il ne leur dit pas qu’elle formule des recommandations diagnostiques. Ces discriminations sont renforcées par la tendance croissante à l’utilisation de l’IA pour déterminer les remboursements de santé des personnes à faibles revenus (voir ce que nous disions d’United HealthCare connu pour sa politique de refus de remboursement de soins de santé). Bref, si l’IA d’un côté promet une amélioration de la production de médicaments, elle risque bien plus d’empêcher les publics d’y accéder. 

Il y a d’autres domaines que l’IA accélère, comme le pointait Cade Metz dans le New York Times. Notamment la recherche en mathématiques, en biologie et en chimie. Mais là encore, bien des annonces tonitruantes se révèlent souvent assez décevantes une fois que les spécialistes les décortiquent. C’était le cas notamment lorsqu’une startup d’IA, Harmonic a annoncé avoir résolu un problème mathématique, avant que les experts ne constatent que ses solutions ne différaient guère des travaux antérieurs de mathématiciens. L’IA parvient à identifier des solutions existantes, enfouies dans des décennies d’articles de recherche plus qu’elle n’en invente. « On a l’impression d’être face à un élève brillant qui a tout mémorisé pour l’examen, mais qui ne comprend pas vraiment le concept », assène le mathématicien Terence Tao. L’IA permet bien plus de suggérer des hypothèses ou des expériences qui permettent de cibler les recherches, explique un spécialiste du cancer, qui constate lui aussi que cela permet d’accélérer les processus. Mais un chercheur expérimenté est toujours nécessaire pour guider le système. Pour Terence Tao, interviewé dans Nature, l’IA peut commettre des erreurs invérifiables dans nombre de domaines, mais en maths, elles sont vérifiables. Les inconvénients sont donc bien plus limités. « On commence à voir des exemples où l’IA – peut-être par chance – résout des problèmes importants pour les mathématiciens. C’est encore très rare et l’IA présente encore de nombreuses faiblesses ; elle ne remplace pas le travail humain. Mais il devient de plus en plus difficile de nier l’efficacité de ces outils. » Mais définir de nouveaux concepts et déterminer les problèmes à résoudre restera probablement du ressort des mathématiciens humains… au moins pendant un certain temps encore, estime le médaillé Fields. 

… au risque de réduire le champ d’investigation de la science

Si l’IA pour la recherche scientifique promet, elle pourrait aussi avoir des effets délétères, rappelle la journaliste Grace Huckins pour la Technology Review et réduire à terme le dynamisme de la science. Une étude publiée dans Nature a révélé que si certains scientifiques perçoivent des avantages professionnels à adopter l’IA, la science dans son ensemble pourrait en pâtir, car l‘IA réduit le champ d’investigation de la communauté scientifique. Cela pourrait s’expliquer par le fait que l’IA excelle particulièrement dans l’analyse de données et de publications existantes, ce qui incite les scientifiques qui l’utilisent à se concentrer sur des domaines établis où des données à grande échelle sont disponibles. Il pourrait en résulter un nombre réduit de scientifiques disponibles pour étudier des problèmes moins adaptés à l’IA. Intégrer efficacement l’IA dans la science est plus qu’un simple défi technique : préserver le dynamisme et la diversité de la science à l’ère de l’IA pourrait nécessiter un effort concerté de la part de la communauté scientifique. 

Dans un éditorial pour Science, Julio Ottino et Brian Uzzi enfoncent le clou et dénoncent le risque d’une « progression sans progrès ». « Les progrès réalisés dans l’utilisation de l’intelligence artificielle pour faire progresser la découverte scientifique rendent de plus en plus réaliste l’idée de systèmes automatisés de « science de bout en bout » : des chaînes de traitement intégrées capables de générer des hypothèses, de mener des expériences (in silico ou robotisées), d’analyser les résultats et de produire des résultats publiables avec une intervention humaine minimale. La question cruciale n’est pas de savoir si l’IA peut « faire » de la science, mais si la science – en tant que système social et évolutif produisant des connaissances fiables – peut survivre à la manière dont l’IA la pratique. »

Or, « la science n’est pas simplement une suite de tâches optimisables. Elle progresse par un processus analogue à l’évolution darwinienne : variation à travers de nombreux efforts indépendants ; sélection par la critique, la réplication et la compétition ; et conservation des résultats robustes. Cette structure distribuée permet à la science de s’autocorriger et de générer de la nouveauté. L’indépendance n’est pas fortuite ; elle est le mécanisme qui produit à la fois la fiabilité et la découverte. »

Mais, la science n’a jamais pleinement atteint cet idéal, rappellent-ils. Elle a aussi été façonnée par les biais, les erreurs et la fraude. Les partisans de l’intelligence artificielle arguent que l’automatisation pourrait atténuer certaines de ces limitations tout en accélérant les découvertes et en élargissant la participation. Reste donc à savoir si l’IA en science réduit ces imperfections ou les amplifie à l’échelle des machines.

L’intégration de l’IA à la science risque de modifier fondamentalement la structure de la science. Notamment en favorisant des plateformes dominantes, entraînées sur des données similaires et optimisées pour certains objectifs. « Comme sur d’autres marchés de technologies numériques, la concentration est un résultat plausible. Le risque est fort qu’une poignée de systèmes façonnent la majorité de la production scientifique (…). La diversité simulée au sein d’un système ne saurait se substituer à la diversité épistémique entre des approches véritablement concurrentes.»

La conséquence n’est pas seulement institutionnelle ; elle est bien épistémique, c’est-à-dire qu’elle concerne toutes les connaissances. « Le système scientifique prospère grâce à l’inefficacité : efforts redondants, tentatives infructueuses et chemins divergents. Il ne s’agit pas de coûts à éliminer, mais de sources de découverte. À l’inverse, les pressions d’optimisation favorisent la convergence. Il risque d’en résulter une production accrue, mais une exploration moindre de l’inattendu.»

« Ce rétrécissement a des implications sur la créativité. Une grande partie de la force de l’IA réside dans l’exploration combinatoire, le réarrangement des connaissances existantes en de nouvelles configurations. Or, nombre d’avancées majeures en science ne sont pas des combinaisons ; ce sont des ruptures, des changements conceptuels qui contredisent les hypothèses des cadres antérieurs. Parce que ces avancées s’écartent des schémas encodés dans les données existantes, elles sont les moins susceptibles d’émerger de systèmes entraînés sur le passé. »

« L’indépendance n’est pas seulement une garantie de fiabilité ; elle est la condition de la rupture conceptuelle. » A l’inverse, « l’optimisation de chaque composant ne garantit pas l’intégrité de l’ensemble. » Au contraire, elle peut la compromettre.

« Il ne s’agit pas de rejeter l’IA, mais de la considérer comme un simple progrès technique. Préserver les propriétés fondamentales d’un système scientifique évolutif devient désormais une contrainte de conception. Les résultats scientifiques doivent garantir une traçabilité claire – une chaîne de responsabilité identifiable qui ne se dissout pas dans des systèmes opaques. Les dispositifs institutionnels et techniques doivent assurer des approches véritablement distinctes, et non de simples variations au sein d’une architecture partagée. »

« Ces exigences ne sont pas des inefficacités à éliminer par l’ingénierie. Elles représentent les solutions accumulées au problème de la fiabilité des connaissances. Un système d’IA peut produire des résultats impressionnants. Mais s’il remplace un processus évolutif par un processus artificiel, il risque de restreindre non seulement le champ de nos découvertes, mais aussi notre capacité de découverte tout court. »

Le financement de la recherche : submergé par l’IA

Geraint Rees et James Wilsdon pour Nature tirent la sonnette d’alarme. L’IA est en train de submerger les appels à projets et demandes de financement de la recherche, améliorant le nombre, la qualité, le volume des demandes au risque de provoquer l’effondrement même du système. Les réponses générées par l’IA peuvent être entraînées sur les publications des chercheurs, sur les critères d’attribution des subventions et même sur les projets retenus pour ajuster les demandes aux résultats attendus. Et l’effet se constate déjà, pointent les chercheurs. Dans une étude qui a regardé les projets de 12 organismes de financement de la recherche de l’Union européenne, les chercheurs montrent une augmentation des candidatures depuis 2022. 

« Les décideurs politiques et les organismes de financement vont devoir repenser l’allocation des fonds de recherche avant que le système ne devienne ingérable. » Confrontés à un afflux de réponses de qualité, ils devront alors faire des choix largement arbitraires quant aux projets à financer et aux candidats. 

Jusqu’à présent, les organismes de financement de la recherche ont principalement réagi à ces évolutions en restreignant l’utilisation de l’IA par les candidats et les évaluateurs, certains déclarant les demandes inéligibles si elles sont élaborées avec de l’IA. Mais ces préconisations sont impossibles à appliquer car la probabilité de détection est faible et ne constitue pas une réponse au problème. Le risque est fort que toutes les propositions répondent aux critères de financement et que les différences entre elles soient minimes. « Lorsque les propositions et les évaluations sont toutes deux gérées par des agents entraînés sur le même corpus de travaux déjà financés, le système n’évaluera plus la qualité des idées, mais plutôt la capacité des agents à simuler les idées précédemment récompensées par les financeurs.» 

« Parmi les propositions visant à remédier à la surcharge des systèmes de financement figurent le recours à des tirages au sort (attribution aléatoire de fonds à des demandes de subvention correspondant à un certain niveau de qualité) et des modèles distribués d’évaluation par les pairs, où les chercheurs qui soumettent des demandes de subvention sont chargés d’évaluer celles d’autres chercheurs. Ces mesures permettent de lutter contre le volume de demandes, mais elles restent inefficaces si les indicateurs de qualité deviennent peu fiables. »

Geraint Rees et James Wilsdon proposent plutôt que les organismes de financement envisagent de recentrer l’évaluation non plus sur les propositions écrites, mais sur le chercheur principal, son équipe et ses programmes de recherche passés et en cours. « Les financeurs devraient investir dans la vérification des antécédents afin d’examiner la performance de recherche d’un individu ou d’un groupe sur une période prolongée, ainsi que dans des entretiens et des évaluations de portefeuilles de la performance d’équipe sur la durée. » Mais cette solution écarte de fait les plus petites ou plus jeunes équipes : les aides risquent alors d’aller uniquement aux projets les plus établis. 

En mars, le Conseil de la recherche médicale du Royaume-Uni a annoncé le rétablissement des entretiens pour tous les candidats présélectionnés : une approche chronophage et laborieuse et peu adaptée aux grands volumes de candidatures. Le NIH américain, regroupant l’ensemble des Instituts nationaux de la santé, lui, a limité à 6 dépôts par an le nombre de candidatures individuelles, après avoir constaté que certains chercheurs en soumettaient plus de 40. Les financeurs pourraient également envisager des approches plus radicales, suggèrent les deux chercheurs.Il pourrait s’agir d’instaurer un quota fixe de propositions par chercheur ou pour l’ensemble de sa carrière, toutes sources de financement confondues. Ils pourraient aussi répartir le budget disponible entre les chercheurs éligibles à l’échelle nationale et attribuer le même montant à tous, éliminant ainsi la concurrence. 

D’autres solutions proposent aux organismes de recherche de s’appuyer sur l’IA pour l’évaluation. « L’IA pourrait ensuite servir à prioriser et à présélectionner les candidatures, en comparant les données selon ces différents profils afin d’identifier les candidats dont le parcours est cohérent avec les informations fournies dans leur dossier. Ce processus de présélection serait transparent, auditable et conçu pour favoriser la diversité, et non la freiner, à travers les différentes étapes de carrière, disciplines et institutions. » Mieux (ou pire, c’est selon), certains modèles proposent de prédire l’impact d’un article ou d’une recherche, fléchant les financements vers les projets les plus porteurs. 

Quelque soient les solutions retenues, la nécessaire transformation du financement de la recherche risque de se faire dans la douleur et la contestation, estiment les chercheurs. La mise en place d’infrastructures IA nécessite des investissements soutenus, des tests rigoureux et une gouvernance continue. Les financeurs confrontés à des contraintes budgétaires pourraient hésiter. C’est oublier pourtant que le système gaspille déjà des ressources considérables en comités d’experts et en nouvelles soumissions, sans parler du temps consacré par les chercheurs à répondre aux appels. Un système basé sur l’IA native et bien conçu pourrait constituer un investissement judicieux, défendent les chercheurs. Reste que des systèmes d’évaluation entraînés sur des données de financement historiques intégreront les inégalités passées, risquant d’amplifier, plutôt que de corriger, l’effet Matthieu, c’est-à-dire la concentration au profit des plus dotés. « Il s’agit d’un risque réel, mais nous pensons que la conception et la gouvernance peuvent contribuer à l’atténuer. Les biais dans les systèmes d’IA sont mesurables, ce qui permet de les examiner et d’y remédier », soulignent-ils, certainement trop rapidement car les biais ne sont ni  mesurables ni corrigeables facilement. Troisièmement, les chercheurs et les institutions pourraient se montrer réticents face aux décisions façonnées par des algorithmes qu’ils ne peuvent pas interroger. La transparence et les mécanismes d’appel pourraient contribuer à instaurer la confiance, défendent-ils encore.

Le système de financement par subventions conçu pour un monde pré-IA est devenu défaillant. Les financeurs doivent s’adapter, estiment les chercheurs. Il pourrait en résulter un système plus performant : un système qui exploite la puissance de l’IA et la combine à des connaissances spécialisées, et qui réduit le temps et l’énergie gaspillés dans la rédaction de demandes de subventions improductives pour les réorienter vers une recherche novatrice. Un constat plus facile à déclamer qu’à mettre au point. 

Prédire les résultats de la science… au risque de l’y enfermer

Certains modèles proposent de prédire l’impact d’un article ou d’une recherche, fléchant les financements vers les projets les plus porteurs, expliquaient donc Geraint Rees et James Wilsdon. Qu’en est-il ? 

Savoir si une étude changera le monde ? C’est pourtant l’idée que propose Funding the Frontier : un tableau de bord pour prédire l’impact de la recherche. L’outil (non disponible) utilise le Big data pour retracer l’impact sociétal des projets de recherche sur les politiques, les médicaments ou les produits, explique Nature (voir également l’article de recherche qui montre des captures d’écran du tableau de bord et la vidéo promotionnelle). Le projet porté par Dashun Wang « intègre des données sur les publications de recherche, les brevets, les documents d’orientation et les essais cliniques, et présente ces informations de manière visuelle et intuitive. Ils ont également combiné cet outil à un algorithme prédictif basé sur l’apprentissage automatique pour prédire les études et les domaines susceptibles d’apporter les plus grands bénéfices sociétaux à l’avenir – par exemple, les subventions les plus susceptibles de déboucher sur un brevet ». « Même sans son aspect prédictif, disposer d’un outil permettant de rechercher l’impact des recherches sur la société » est déjà une information importante, estime un chercheur. 

Un chef de projet d’une importante agence de financement américaine l’a utilisée pour examiner les impacts sociaux généraux des subventions de l’agence, lui permettant de constater l’impact de certaines recherches ailleurs dans le monde. « Un autre utilisateur, investisseur dans le domaine de la recherche biomédicale, a constaté que dans le domaine de la recherche sur la maladie d’Alzheimer, l’impact clinique le plus important au cours des 20 dernières années provenait d’études visant à comprendre la maladie, mais que l’impact futur le plus important prévu se concentrait sur les études portant sur les systèmes de soutien social des personnes atteintes de la maladie, ce qui laisse entrevoir de nouvelles opportunités d’investissement ». 

L’aspect prédictif est pourtant préoccupant, estime le même James Wilsdon qui en évoquait les perspectives précédemment. Le spécialiste des politiques de recherche estime que ce tableau de bord pourrait créer des prophéties autoréalisatrices et des décisions d’investissements plus conservatrices, au détriment de recherches plus originales, capables d’ouvrir d’autres possibilités. 

Coincés dans l’Academic Slop ? 

En attendant, le travail académique commence à crouler sous la « prolifération métastatique de publications » truffées d’hallucinations et de distorsions de contenus, comme s’en plaint sur Facebook la philosophe du droit, Antoinette Rouvroy. L’Academic Slop est arrivé, constate également le chercheur Seva Gunitsky dans sa newsletter. Il raconte que dans la revue dont il s’occupait le nombre de soumission a doublé voire triplé depuis l’apparition de l’IA générative, et que le taux de rejet s’est envolé. Techniquement compétents, certains de ces articles respectent les normes et sont tout à fait convenables. Faciles à produire et exigeant peu de créativité, ils constituent néanmoins le type de travail incrémental légitime que le philosophe des sciences Thomas Kuhn appelait la fabrique de la « science normale ». Pour Gunitsky la valeur d’une théorie originale va continuer à prendre de l’importance. « Les travaux quantitatifs de qualité deviennent bon marché et abondants ; une bonne théorie reste difficile à élaborer ».

Mais l’effet le plus important est que l’évaluation par les pairs repose désormais davantage sur le discernement. Si n’importe qui peut produire un article empirique compétent sur n’importe quel sujet, le principal obstacle devient l’identification des questions importantes à poser. « Dans ce contexte, la question pour les évaluateurs et les éditeurs n’est plus tant « est-ce juste ?» que « pourquoi est-ce important ? ». Cette question est inévitablement subjective, mais pas totalement, car elle exige une solide connaissance des débats en cours. Elle nécessite néanmoins de connaître les tensions et les lacunes productives, les énigmes intéressantes et les idées reçues apparemment établies. »

« Ce concept porte un nom : la phronesis. C’était le terme employé par Aristote pour désigner la sagesse pratique, ou la capacité à discerner la conduite à tenir dans des circonstances particulières. Contrairement à l’épistémè (la connaissance scientifique) ou à la technè (le savoir-faire technique), la phronesis ne peut se réduire à des règles ou à des algorithmes. Elle requiert de l’expérience, du jugement et ce qu’Aristote appelait la « perception ». Cela signifie non seulement l’intelligence, mais aussi la capacité intellectuelle de percevoir les caractéristiques essentielles d’une situation donnée. »

La philosophe Isaiah Berlin appelait cette qualité « le sens du réel » dans le jugement politique : la capacité de percevoir ce qui est possible et ce qui compte à un moment historique donné. Or, il n’est pas certain que les IA possèdent cette capacité voire ne la possèdent jamais. « Si le discernement devient le critère ultime de qualité, nous nous dirigeons encore davantage vers un système à deux vitesses dans l’édition scientifique. Les revues les plus prestigieuses privilégieront les articles d’une originalité remarquable ou présentant des avancées théoriques ou empiriques majeures, tandis que toutes les autres publieront les articles produits par l’IA qui font progresser, de manière graduelle, notre compréhension de sujets spécifiques. Et peut-être que la théorie gagnera en prestige au détriment des méthodes sophistiquées d’analyse des données. »

Pas sûr que la théorie et l’empirisme puissent ainsi si facilement se scinder en deux. Le risque que les publications automatisées se transforment en matière noire scientifique, que personne ne lit ni ne consulte est fort. A nouveau, ici aussi, le risque est fort que s’accentue  davantage les hiérarchies de prestige comme critère d’importance. « Paradoxalement, l’effet uniformisant de l’IA pourrait rendre le monde universitaire plus élitiste encore ».

« La technologie qui nous a inondés de dissertations étudiantes façonnées avec l’IA va maintenant inonder de nos propres travaux, et nous aurons besoin de ce même discernement dont nous nous plaignons de l’absence chez nos étudiants. » Pas sûr que ce soit plus facile pour les experts. L’IA fait peut-être gagner beaucoup de temps à certains, mais la pollution des travaux de recherche qu’elle engendre en fait perdre énormément aux lectrices et lecteurs. Le goulot d’étranglement de la lecture et de la vérification s’annonce plus reserré que jamais. 

La seule chose dont on soit sûr, en observant toutes ces perspectives… ce n’est pas que l’IA apporte un progrès scientifique notable, c’est que l’IA en science renforce les inégalités dans toutes les couches de la science.  

Hubert Guillaud

MAJ du 02/06/2026 : Une analyse de 7,3 millions d’articles de revues scientifiques publiés entre 2020 et 2025 révèle qu’en 2025, un peu plus de la moitié présentent des signes d’influence des LLM, avec des variations importantes d’utilisation selon la région du monde, le prestige de l’établissement, l’éditeur et la discipline. « Le développement économique et la proximité de l’anglais comme langue principale sont des facteurs prédictifs clés de ces variations régionales. Les établissements moins bien classés affichent des taux d’adoption plus élevés que les universités d’élite, les jeunes éditeurs à but lucratif présentent des taux supérieurs à ceux de leurs concurrents, et l’adoption varie considérablement selon les disciplines universitaires. L’adoption des LLM dans la rédaction académique est répandue, mais socialement stratifiée. »

MAJ du 21/06/2026 : Dans leur newsletter, Tim O’Reilly et Ilan Strauss, proposent de garantir un exosquelette pour appliquer l’IA à la science. Cet exosquelette est constitué d’innombrables systèmes permettant de garantir les références, comme le DOI (l’identifiant d’objets numériques qui attribue un numéro à chaque publication scientifique), RetractationWatch (la base de données des articles scientifique dépubliés et rétractés), Orcid (qui founit un identifiant unique aux chercheurs), Open Alex (un graphe de connaissances scientifiques)… ou encore le projet Vraix du MIT (cherchant à créer une toile du savoir pour distinguer les contenus possiblement génératifs des autres)… et nombres d’autres, qui n’ont pas été intégrés aux systèmes d’IA, alors qu’ils pourraient permettre de résoudre de nombreux problèmes : diminuer les citations erronées, réduire l’emprise de la littérature scientifique non valide… une infrastructure fondée sur des principes ouverts qui cherchent à garantir que les contenus scientifiques ne puissent être ni accaparés ni dégradés. Ces infrastructures sont des biens publics que les entreprises d’IA ignorent pour la plupart ou, pire, fragilisent. « À l’heure actuelle, la relation entre l’IA et l’infrastructure scientifique est presque exclusivement extractive. Les entreprises d’IA entraînent leurs modèles sur des articles scientifiques. Elles créent des produits capables de générer et de manipuler des textes scientifiques. Elles se disputent le marché de l’« IA au service de la science ». Pourtant, elles ne contribuent pratiquement pas à l’infrastructure qui, à la base, garantit la fiabilité des connaissances scientifiques. »

Les entreprises d’IA consomment du contenu scientifique sans rien apporter en retour. Strauss et O’Reilly font une analogie avec Content ID de YouTube : face à l’utilisation non autorisée de leurs œuvres, la première réaction de l’industrie musicale a été d’exiger leur retrait. La réponse de YouTube a été : « Et si nous vous aidions plutôt à les monétiser ? » Cette approche a permis d’aligner les intérêts et de créer une économie dynamique pour les créateurs. Nous devrions appliquer le même raisonnement à la science. Les entreprises d’IA ne devraient pas seulement utiliser l’infrastructure scientifique pour améliorer leurs produits (elles le devraient pourtant), mais elles devraient surtout chercher à aider la science à gagner en valeur, en pérennité et en exhaustivité.

Pour cela, les systèmes d’IA devraient améliorer la validation de leurs sources et références. L’infrastructure existe, il leur suffit de l’utiliser. Ils pourraient également réinjecter les métadonnées extraites dans OpenAlex, améliorant ainsi le graphe de données pour tous. Ils pourraient utiliser et financer RetractationWatch pour améliorer leurs modèles et réponses. Les fournisseurs d’IA pourraient également financer cette infrastructure scientifique très fragile qui constitue le socle technique de la crédibilité de la science. « Les entreprises d’IA, qui génèrent des milliards de revenus grâce à des produits reposant sur la crédibilité scientifique, devraient contribuer à l’infrastructure qui garantit cette crédibilité. Il ne s’agit pas de philanthropie, mais d’un intérêt bien compris.» Elles pourraient également contribuer a améliorer cette chaîne qui identifie la provenance du contenu scientifique. « Lorsque l’IA contribue à un article scientifique, cette contribution doit être traçable : elle ne doit pas simplement faire l’objet d’une déclaration standard, mais être liée à des affirmations, des sources et des étapes de vérification précises. »

« Les entreprises d’IA qui s’appuieront sur cette infrastructure créeront de meilleurs produits. Mais surtout, elles investiront dans l’infrastructure civilisationnelle qui rend possible, à la base, l’existence de connaissances fiables. À condition toutefois que les entreprises d’IA cessent de considérer cette question comme le problème d’autrui et commencent à la voir comme un socle sur lequel bâtir — un socle dont dépend leur propre succès dans le domaine scientifique.»

Ce que l’IA accélère

Les promesses de l’IA pour découvrir de nouveaux matériaux ou révolutionner les découvertes scientifiques sont fortes. L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique, au risque d’augmenter la dépendance de la science à l’IA. 

Dans le domaine de la fabrication de médicament, on attend là encore que l’IA permette de nouvelles percées, explique The Economist. Pourtant, les partenariats entre entreprises pharmaceutiques et sociétés d’IA se multiplient, notamment dans l’espoir de mieux identifier des molécules, de raccourcir le temps de développement des essais cliniques et de diminuer le taux d’échec de ceux-ci (actuellement, « les médicaments candidats entrant en essais cliniques ont un taux d’échec de 90 %, ce qui porte le coût de développement d’un médicament efficace à la somme astronomique de 2,8 milliards de dollars »). « Même des gains d’efficacité marginaux représenteraient des avantages considérables. Des rapports provenant de l’ensemble du secteur suggèrent que l’IA a commencé à apporter ces gains. Elle a réduit la phase préclinique (celle qui précède les essais cliniques sur l’homme) à 12-18 mois, contre trois à cinq ans auparavant. Et elle a amélioré le taux de réussite. Une étude publiée en 2024, portant sur les performances de molécules proposées par l’IA lors des premiers essais cliniques, a révélé un taux de réussite de 80 à 90 %. À titre de comparaison, les moyennes historiques se situaient entre 40 et 65 %. »

« La conception d’un nouveau médicament commence généralement par le criblage de petites molécules organiques afin d’identifier celles présentant une activité biologique prometteuse afin de sélectionner les plus probables. L’IA peut analyser des bibliothèques de dizaines de milliards de molécules, en testant des propriétés telles que la puissance, la solubilité et la toxicité grâce à des émulations logicielles de ces molécules, sans qu’il soit nécessaire d’utiliser les molécules réelles en laboratoire. Jim Weatherall, l’un des responsables de cette activité chez AstraZeneca, une autre grande entreprise pharmaceutique, affirme que cette méthode permet de trier les molécules prometteuses deux fois plus vite qu’auparavant, et que plus de 90 % du processus de découverte de petites molécules de l’entreprise est désormais assisté par l’IA. »  

L’IA sert donc d’abord à optimiser les investissements. L’IA contribue également à améliorer la conception des essais cliniques. Par exemple en formulant une hypothèse sur une maladie et en tentant de confirmer ou d’infirmer ces hypothèses par une recherche bibliographique. 

L’IA se révèle également prometteuse dans la sélection des patients pour les essais cliniques. Elle peut analyser les dossiers médicaux, les biopsies et les examens d’imagerie des candidats afin d’identifier ceux qui pourraient tirer le meilleur parti d’un nouveau médicament. Une meilleure sélection des participants permet de réduire la taille des essais, et donc de les rendre plus rapides et moins coûteux. Un autre utilisation de l’IA consiste à créer des patients synthétiques permettant de comparer un patient réel et son double numérique pour comparer l’évolution prédite sans traitement par rapport au patient testé. A terme, les patients synthétiques permettrait de réduire les groupes témoins et leurs coûts (au risque tout de même que ces comparaisons aient une fiabilité relative). 

L’optimisation des essais cliniques via l’IA représente une réduction considérable des risques, avec une diminution concomitante des coûts de développement des médicaments. 

Mais si l’IA promet de produire de nouveaux médicaments, elle ne promet pas que nous ayons les capacités industrielles de le faire, comme le montrent les innombrables pénuries que nous traversons. Elle ne résout pas le risque d’abandon de la santé pour tous, qu’évoquait par exemple le philosophe Alexandre Monnin dans AOC il y a quelques mois (voire notre synthèse).

Au contraire. Dans le domaine de la médecine, comme le soulignaient l’avocate américaine des sans abris Leah Goodridge et la médecin et chercheuse, Oni Blackstock, directrice de l’association Health Justice, dans une tribune pour The Guardian, l’IA risque bien plus d’être utilisée pour refuser des soins que pour faire progresser la médecine. En Californie du Sud, où le nombre de personnes sans abris est l’un des plus élevé du pays, Akido Labs gère des cliniques pour les personnes sans domicile fixe et celles à faibles revenus. Mais ces patients sont vus par des assistants médicaux qui utilisent l’IA pour écouter les conversations, puis proposer des diagnostics et des plans de traitement potentiels, qui sont ensuite examinés par un médecin. L’objectif de l’entreprise, a déclaré son directeur technique à la Technology Review, est de « supprimer le médecin de la consultation ».

Cela s’inscrit dans une tendance plus large où l’IA générative est de plus en plus intégrée au système de santé, rappellent Goodridge et Blackstock. En 2025, une enquête de l’Association médicale américaine a révélé que deux médecins sur trois utilisaient l’IA dans leur travail quotidien, notamment pour diagnostiquer les patients. Une start-up spécialisée en IA (OpenEvidence, qui n’est pas accessible en Europe) a levé 200 millions de dollars pour fournir aux professionnels de santé un ChatGPT pour médecins. Et les législateurs américains examinent actuellement un projet de loi qui autoriserait l’IA à prescrire des médicaments. Bien que cette tendance à l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé affecte presque tous les patients, son impact est plus profond sur les personnes à faibles revenus, qui rencontrent déjà d’importants obstacles à l’accès aux soins. « Les personnes sans domicile fixe et à faibles revenus ne devraient pas servir de cobayes pour l’IA dans le domaine de la santé. Au contraire, leurs voix et leurs priorités devraient déterminer si, comment et quand l’IA sera mise en œuvre dans leurs soins ». 

La saturation des hôpitaux, les coûts d’accès au soin… expliquent en grande partie ces développements. D’autant que ces contraintes « sont souvent amplifiées dans les communautés économiquement défavorisées, où les établissements de santé sont souvent sous-financés et les patients non assurés, avec un fardeau plus lourd de maladies chroniques dû au racisme et à la pauvreté ». Les très documentés biais des IA de santé, « qui diagnostiquent bien moins les problèmes des patients noirs et hispaniques, des femmes et des patients bénéficiant de l’assurance Medicaid, promettent surtout d’aggraver les inégalités de santé pour les patients qui rencontrent déjà des obstacles à l’accès aux soins ». Pire, comme on le lit dans la TR, les patients ne sont même pas informés que leur professionnel de santé ou leur système de santé utilise l’IA. Un assistant médical explique ainsi que ses patients savent qu’un système d’IA les écoute, mais qu’il ne leur dit pas qu’elle formule des recommandations diagnostiques. Ces discriminations sont renforcées par la tendance croissante à l’utilisation de l’IA pour déterminer les remboursements de santé des personnes à faibles revenus (voir ce que nous disions d’United HealthCare connu pour sa politique de refus de remboursement de soins de santé). Bref, si l’IA d’un côté promet une amélioration de la production de médicaments, elle risque bien plus d’empêcher les publics d’y accéder. 

Il y a d’autres domaines que l’IA accélère, comme le pointait Cade Metz dans le New York Times. Notamment la recherche en mathématiques, en biologie et en chimie. Mais là encore, bien des annonces tonitruantes se révèlent souvent assez décevantes une fois que les spécialistes les décortiquent. C’était le cas notamment lorsqu’une startup d’IA, Harmonic a annoncé avoir résolu un problème mathématique, avant que les experts ne constatent que ses solutions ne différaient guère des travaux antérieurs de mathématiciens. L’IA parvient à identifier des solutions existantes, enfouies dans des décennies d’articles de recherche plus qu’elle n’en invente. « On a l’impression d’être face à un élève brillant qui a tout mémorisé pour l’examen, mais qui ne comprend pas vraiment le concept », assène le mathématicien Terence Tao. L’IA permet bien plus de suggérer des hypothèses ou des expériences qui permettent de cibler les recherches, explique un spécialiste du cancer, qui constate lui aussi que cela permet d’accélérer les processus. Mais un chercheur expérimenté est toujours nécessaire pour guider le système. Pour Terence Tao, interviewé dans Nature, l’IA peut commettre des erreurs invérifiables dans nombre de domaines, mais en maths, elles sont vérifiables. Les inconvénients sont donc bien plus limités. « On commence à voir des exemples où l’IA – peut-être par chance – résout des problèmes importants pour les mathématiciens. C’est encore très rare et l’IA présente encore de nombreuses faiblesses ; elle ne remplace pas le travail humain. Mais il devient de plus en plus difficile de nier l’efficacité de ces outils. » Mais définir de nouveaux concepts et déterminer les problèmes à résoudre restera probablement du ressort des mathématiciens humains… au moins pendant un certain temps encore, estime le médaillé Fields. 

… au risque de réduire le champ d’investigation de la science

Si l’IA pour la recherche scientifique promet, elle pourrait aussi avoir des effets délétères, rappelle la journaliste Grace Huckins pour la Technology Review et réduire à terme le dynamisme de la science. Une étude publiée dans Nature a révélé que si certains scientifiques perçoivent des avantages professionnels à adopter l’IA, la science dans son ensemble pourrait en pâtir, car l‘IA réduit le champ d’investigation de la communauté scientifique. Cela pourrait s’expliquer par le fait que l’IA excelle particulièrement dans l’analyse de données et de publications existantes, ce qui incite les scientifiques qui l’utilisent à se concentrer sur des domaines établis où des données à grande échelle sont disponibles. Il pourrait en résulter un nombre réduit de scientifiques disponibles pour étudier des problèmes moins adaptés à l’IA. Intégrer efficacement l’IA dans la science est plus qu’un simple défi technique : préserver le dynamisme et la diversité de la science à l’ère de l’IA pourrait nécessiter un effort concerté de la part de la communauté scientifique. 

Dans un éditorial pour Science, Julio Ottino et Brian Uzzi enfoncent le clou et dénoncent le risque d’une « progression sans progrès ». « Les progrès réalisés dans l’utilisation de l’intelligence artificielle pour faire progresser la découverte scientifique rendent de plus en plus réaliste l’idée de systèmes automatisés de « science de bout en bout » : des chaînes de traitement intégrées capables de générer des hypothèses, de mener des expériences (in silico ou robotisées), d’analyser les résultats et de produire des résultats publiables avec une intervention humaine minimale. La question cruciale n’est pas de savoir si l’IA peut « faire » de la science, mais si la science – en tant que système social et évolutif produisant des connaissances fiables – peut survivre à la manière dont l’IA la pratique. »

Or, « la science n’est pas simplement une suite de tâches optimisables. Elle progresse par un processus analogue à l’évolution darwinienne : variation à travers de nombreux efforts indépendants ; sélection par la critique, la réplication et la compétition ; et conservation des résultats robustes. Cette structure distribuée permet à la science de s’autocorriger et de générer de la nouveauté. L’indépendance n’est pas fortuite ; elle est le mécanisme qui produit à la fois la fiabilité et la découverte. »

Mais, la science n’a jamais pleinement atteint cet idéal, rappellent-ils. Elle a aussi été façonnée par les biais, les erreurs et la fraude. Les partisans de l’intelligence artificielle arguent que l’automatisation pourrait atténuer certaines de ces limitations tout en accélérant les découvertes et en élargissant la participation. Reste donc à savoir si l’IA en science réduit ces imperfections ou les amplifie à l’échelle des machines.

L’intégration de l’IA à la science risque de modifier fondamentalement la structure de la science. Notamment en favorisant des plateformes dominantes, entraînées sur des données similaires et optimisées pour certains objectifs. « Comme sur d’autres marchés de technologies numériques, la concentration est un résultat plausible. Le risque est fort qu’une poignée de systèmes façonnent la majorité de la production scientifique (…). La diversité simulée au sein d’un système ne saurait se substituer à la diversité épistémique entre des approches véritablement concurrentes.»

La conséquence n’est pas seulement institutionnelle ; elle est bien épistémique, c’est-à-dire qu’elle concerne toutes les connaissances. « Le système scientifique prospère grâce à l’inefficacité : efforts redondants, tentatives infructueuses et chemins divergents. Il ne s’agit pas de coûts à éliminer, mais de sources de découverte. À l’inverse, les pressions d’optimisation favorisent la convergence. Il risque d’en résulter une production accrue, mais une exploration moindre de l’inattendu.»

« Ce rétrécissement a des implications sur la créativité. Une grande partie de la force de l’IA réside dans l’exploration combinatoire, le réarrangement des connaissances existantes en de nouvelles configurations. Or, nombre d’avancées majeures en science ne sont pas des combinaisons ; ce sont des ruptures, des changements conceptuels qui contredisent les hypothèses des cadres antérieurs. Parce que ces avancées s’écartent des schémas encodés dans les données existantes, elles sont les moins susceptibles d’émerger de systèmes entraînés sur le passé. »

« L’indépendance n’est pas seulement une garantie de fiabilité ; elle est la condition de la rupture conceptuelle. » A l’inverse, « l’optimisation de chaque composant ne garantit pas l’intégrité de l’ensemble. » Au contraire, elle peut la compromettre.

« Il ne s’agit pas de rejeter l’IA, mais de la considérer comme un simple progrès technique. Préserver les propriétés fondamentales d’un système scientifique évolutif devient désormais une contrainte de conception. Les résultats scientifiques doivent garantir une traçabilité claire – une chaîne de responsabilité identifiable qui ne se dissout pas dans des systèmes opaques. Les dispositifs institutionnels et techniques doivent assurer des approches véritablement distinctes, et non de simples variations au sein d’une architecture partagée. »

« Ces exigences ne sont pas des inefficacités à éliminer par l’ingénierie. Elles représentent les solutions accumulées au problème de la fiabilité des connaissances. Un système d’IA peut produire des résultats impressionnants. Mais s’il remplace un processus évolutif par un processus artificiel, il risque de restreindre non seulement le champ de nos découvertes, mais aussi notre capacité de découverte tout court. »

Le financement de la recherche : submergé par l’IA

Geraint Rees et James Wilsdon pour Nature tirent la sonnette d’alarme. L’IA est en train de submerger les appels à projets et demandes de financement de la recherche, améliorant le nombre, la qualité, le volume des demandes au risque de provoquer l’effondrement même du système. Les réponses générées par l’IA peuvent être entraînées sur les publications des chercheurs, sur les critères d’attribution des subventions et même sur les projets retenus pour ajuster les demandes aux résultats attendus. Et l’effet se constate déjà, pointent les chercheurs. Dans une étude qui a regardé les projets de 12 organismes de financement de la recherche de l’Union européenne, les chercheurs montrent une augmentation des candidatures depuis 2022. 

« Les décideurs politiques et les organismes de financement vont devoir repenser l’allocation des fonds de recherche avant que le système ne devienne ingérable. » Confrontés à un afflux de réponses de qualité, ils devront alors faire des choix largement arbitraires quant aux projets à financer et aux candidats. 

Jusqu’à présent, les organismes de financement de la recherche ont principalement réagi à ces évolutions en restreignant l’utilisation de l’IA par les candidats et les évaluateurs, certains déclarant les demandes inéligibles si elles sont élaborées avec de l’IA. Mais ces préconisations sont impossibles à appliquer car la probabilité de détection est faible et ne constitue pas une réponse au problème. Le risque est fort que toutes les propositions répondent aux critères de financement et que les différences entre elles soient minimes. « Lorsque les propositions et les évaluations sont toutes deux gérées par des agents entraînés sur le même corpus de travaux déjà financés, le système n’évaluera plus la qualité des idées, mais plutôt la capacité des agents à simuler les idées précédemment récompensées par les financeurs.» 

« Parmi les propositions visant à remédier à la surcharge des systèmes de financement figurent le recours à des tirages au sort (attribution aléatoire de fonds à des demandes de subvention correspondant à un certain niveau de qualité) et des modèles distribués d’évaluation par les pairs, où les chercheurs qui soumettent des demandes de subvention sont chargés d’évaluer celles d’autres chercheurs. Ces mesures permettent de lutter contre le volume de demandes, mais elles restent inefficaces si les indicateurs de qualité deviennent peu fiables. »

Geraint Rees et James Wilsdon proposent plutôt que les organismes de financement envisagent de recentrer l’évaluation non plus sur les propositions écrites, mais sur le chercheur principal, son équipe et ses programmes de recherche passés et en cours. « Les financeurs devraient investir dans la vérification des antécédents afin d’examiner la performance de recherche d’un individu ou d’un groupe sur une période prolongée, ainsi que dans des entretiens et des évaluations de portefeuilles de la performance d’équipe sur la durée. » Mais cette solution écarte de fait les plus petites ou plus jeunes équipes : les aides risquent alors d’aller uniquement aux projets les plus établis. 

En mars, le Conseil de la recherche médicale du Royaume-Uni a annoncé le rétablissement des entretiens pour tous les candidats présélectionnés : une approche chronophage et laborieuse et peu adaptée aux grands volumes de candidatures. Le NIH américain, regroupant l’ensemble des Instituts nationaux de la santé, lui, a limité à 6 dépôts par an le nombre de candidatures individuelles, après avoir constaté que certains chercheurs en soumettaient plus de 40. Les financeurs pourraient également envisager des approches plus radicales, suggèrent les deux chercheurs.Il pourrait s’agir d’instaurer un quota fixe de propositions par chercheur ou pour l’ensemble de sa carrière, toutes sources de financement confondues. Ils pourraient aussi répartir le budget disponible entre les chercheurs éligibles à l’échelle nationale et attribuer le même montant à tous, éliminant ainsi la concurrence. 

D’autres solutions proposent aux organismes de recherche de s’appuyer sur l’IA pour l’évaluation. « L’IA pourrait ensuite servir à prioriser et à présélectionner les candidatures, en comparant les données selon ces différents profils afin d’identifier les candidats dont le parcours est cohérent avec les informations fournies dans leur dossier. Ce processus de présélection serait transparent, auditable et conçu pour favoriser la diversité, et non la freiner, à travers les différentes étapes de carrière, disciplines et institutions. » Mieux (ou pire, c’est selon), certains modèles proposent de prédire l’impact d’un article ou d’une recherche, fléchant les financements vers les projets les plus porteurs. 

Quelque soient les solutions retenues, la nécessaire transformation du financement de la recherche risque de se faire dans la douleur et la contestation, estiment les chercheurs. La mise en place d’infrastructures IA nécessite des investissements soutenus, des tests rigoureux et une gouvernance continue. Les financeurs confrontés à des contraintes budgétaires pourraient hésiter. C’est oublier pourtant que le système gaspille déjà des ressources considérables en comités d’experts et en nouvelles soumissions, sans parler du temps consacré par les chercheurs à répondre aux appels. Un système basé sur l’IA native et bien conçu pourrait constituer un investissement judicieux, défendent les chercheurs. Reste que des systèmes d’évaluation entraînés sur des données de financement historiques intégreront les inégalités passées, risquant d’amplifier, plutôt que de corriger, l’effet Matthieu, c’est-à-dire la concentration au profit des plus dotés. « Il s’agit d’un risque réel, mais nous pensons que la conception et la gouvernance peuvent contribuer à l’atténuer. Les biais dans les systèmes d’IA sont mesurables, ce qui permet de les examiner et d’y remédier », soulignent-ils, certainement trop rapidement car les biais ne sont ni  mesurables ni corrigeables facilement. Troisièmement, les chercheurs et les institutions pourraient se montrer réticents face aux décisions façonnées par des algorithmes qu’ils ne peuvent pas interroger. La transparence et les mécanismes d’appel pourraient contribuer à instaurer la confiance, défendent-ils encore.

Le système de financement par subventions conçu pour un monde pré-IA est devenu défaillant. Les financeurs doivent s’adapter, estiment les chercheurs. Il pourrait en résulter un système plus performant : un système qui exploite la puissance de l’IA et la combine à des connaissances spécialisées, et qui réduit le temps et l’énergie gaspillés dans la rédaction de demandes de subventions improductives pour les réorienter vers une recherche novatrice. Un constat plus facile à déclamer qu’à mettre au point. 

Prédire les résultats de la science… au risque de l’y enfermer

Certains modèles proposent de prédire l’impact d’un article ou d’une recherche, fléchant les financements vers les projets les plus porteurs, expliquaient donc Geraint Rees et James Wilsdon. Qu’en est-il ? 

Savoir si une étude changera le monde ? C’est pourtant l’idée que propose Funding the Frontier : un tableau de bord pour prédire l’impact de la recherche. L’outil (non disponible) utilise le Big data pour retracer l’impact sociétal des projets de recherche sur les politiques, les médicaments ou les produits, explique Nature (voir également l’article de recherche qui montre des captures d’écran du tableau de bord et la vidéo promotionnelle). Le projet porté par Dashun Wang « intègre des données sur les publications de recherche, les brevets, les documents d’orientation et les essais cliniques, et présente ces informations de manière visuelle et intuitive. Ils ont également combiné cet outil à un algorithme prédictif basé sur l’apprentissage automatique pour prédire les études et les domaines susceptibles d’apporter les plus grands bénéfices sociétaux à l’avenir – par exemple, les subventions les plus susceptibles de déboucher sur un brevet ». « Même sans son aspect prédictif, disposer d’un outil permettant de rechercher l’impact des recherches sur la société » est déjà une information importante, estime un chercheur. 

Un chef de projet d’une importante agence de financement américaine l’a utilisée pour examiner les impacts sociaux généraux des subventions de l’agence, lui permettant de constater l’impact de certaines recherches ailleurs dans le monde. « Un autre utilisateur, investisseur dans le domaine de la recherche biomédicale, a constaté que dans le domaine de la recherche sur la maladie d’Alzheimer, l’impact clinique le plus important au cours des 20 dernières années provenait d’études visant à comprendre la maladie, mais que l’impact futur le plus important prévu se concentrait sur les études portant sur les systèmes de soutien social des personnes atteintes de la maladie, ce qui laisse entrevoir de nouvelles opportunités d’investissement ». 

L’aspect prédictif est pourtant préoccupant, estime le même James Wilsdon qui en évoquait les perspectives précédemment. Le spécialiste des politiques de recherche estime que ce tableau de bord pourrait créer des prophéties autoréalisatrices et des décisions d’investissements plus conservatrices, au détriment de recherches plus originales, capables d’ouvrir d’autres possibilités. 

Coincés dans l’Academic Slop ? 

En attendant, le travail académique commence à crouler sous la « prolifération métastatique de publications » truffées d’hallucinations et de distorsions de contenus, comme s’en plaint sur Facebook la philosophe du droit, Antoinette Rouvroy. L’Academic Slop est arrivé, constate également le chercheur Seva Gunitsky dans sa newsletter. Il raconte que dans la revue dont il s’occupait le nombre de soumission a doublé voire triplé depuis l’apparition de l’IA générative, et que le taux de rejet s’est envolé. Techniquement compétents, certains de ces articles respectent les normes et sont tout à fait convenables. Faciles à produire et exigeant peu de créativité, ils constituent néanmoins le type de travail incrémental légitime que le philosophe des sciences Thomas Kuhn appelait la fabrique de la « science normale ». Pour Gunitsky la valeur d’une théorie originale va continuer à prendre de l’importance. « Les travaux quantitatifs de qualité deviennent bon marché et abondants ; une bonne théorie reste difficile à élaborer ».

Mais l’effet le plus important est que l’évaluation par les pairs repose désormais davantage sur le discernement. Si n’importe qui peut produire un article empirique compétent sur n’importe quel sujet, le principal obstacle devient l’identification des questions importantes à poser. « Dans ce contexte, la question pour les évaluateurs et les éditeurs n’est plus tant « est-ce juste ?» que « pourquoi est-ce important ? ». Cette question est inévitablement subjective, mais pas totalement, car elle exige une solide connaissance des débats en cours. Elle nécessite néanmoins de connaître les tensions et les lacunes productives, les énigmes intéressantes et les idées reçues apparemment établies. »

« Ce concept porte un nom : la phronesis. C’était le terme employé par Aristote pour désigner la sagesse pratique, ou la capacité à discerner la conduite à tenir dans des circonstances particulières. Contrairement à l’épistémè (la connaissance scientifique) ou à la technè (le savoir-faire technique), la phronesis ne peut se réduire à des règles ou à des algorithmes. Elle requiert de l’expérience, du jugement et ce qu’Aristote appelait la « perception ». Cela signifie non seulement l’intelligence, mais aussi la capacité intellectuelle de percevoir les caractéristiques essentielles d’une situation donnée. »

La philosophe Isaiah Berlin appelait cette qualité « le sens du réel » dans le jugement politique : la capacité de percevoir ce qui est possible et ce qui compte à un moment historique donné. Or, il n’est pas certain que les IA possèdent cette capacité voire ne la possèdent jamais. « Si le discernement devient le critère ultime de qualité, nous nous dirigeons encore davantage vers un système à deux vitesses dans l’édition scientifique. Les revues les plus prestigieuses privilégieront les articles d’une originalité remarquable ou présentant des avancées théoriques ou empiriques majeures, tandis que toutes les autres publieront les articles produits par l’IA qui font progresser, de manière graduelle, notre compréhension de sujets spécifiques. Et peut-être que la théorie gagnera en prestige au détriment des méthodes sophistiquées d’analyse des données. »

Pas sûr que la théorie et l’empirisme puissent ainsi si facilement se scinder en deux. Le risque que les publications automatisées se transforment en matière noire scientifique, que personne ne lit ni ne consulte est fort. A nouveau, ici aussi, le risque est fort que s’accentue  davantage les hiérarchies de prestige comme critère d’importance. « Paradoxalement, l’effet uniformisant de l’IA pourrait rendre le monde universitaire plus élitiste encore ».

« La technologie qui nous a inondés de dissertations étudiantes façonnées avec l’IA va maintenant inonder de nos propres travaux, et nous aurons besoin de ce même discernement dont nous nous plaignons de l’absence chez nos étudiants. » Pas sûr que ce soit plus facile pour les experts. L’IA fait peut-être gagner beaucoup de temps à certains, mais la pollution des travaux de recherche qu’elle engendre en fait perdre énormément aux lectrices et lecteurs. Le goulot d’étranglement de la lecture et de la vérification s’annonce plus reserré que jamais. 

La seule chose dont on soit sûr, en observant toutes ces perspectives… ce n’est pas que l’IA apporte un progrès scientifique notable, c’est que l’IA en science renforce les inégalités dans toutes les couches de la science.  

Hubert Guillaud

MAJ du 02/06/2026 : Une analyse de 7,3 millions d’articles de revues scientifiques publiés entre 2020 et 2025 révèle qu’en 2025, un peu plus de la moitié présentent des signes d’influence des LLM, avec des variations importantes d’utilisation selon la région du monde, le prestige de l’établissement, l’éditeur et la discipline. « Le développement économique et la proximité de l’anglais comme langue principale sont des facteurs prédictifs clés de ces variations régionales. Les établissements moins bien classés affichent des taux d’adoption plus élevés que les universités d’élite, les jeunes éditeurs à but lucratif présentent des taux supérieurs à ceux de leurs concurrents, et l’adoption varie considérablement selon les disciplines universitaires. L’adoption des LLM dans la rédaction académique est répandue, mais socialement stratifiée. »

MAJ du 21/06/2026 : Dans leur newsletter, Tim O’Reilly et Ilan Strauss, proposent de garantir un exosquelette pour appliquer l’IA à la science. Cet exosquelette est constitué d’innombrables systèmes permettant de garantir les références, comme le DOI (l’identifiant d’objets numériques qui attribue un numéro à chaque publication scientifique), RetractationWatch (la base de données des articles scientifique dépubliés et rétractés), Orcid (qui founit un identifiant unique aux chercheurs), Open Alex (un graphe de connaissances scientifiques)… ou encore le projet Vraix du MIT (cherchant à créer une toile du savoir pour distinguer les contenus possiblement génératifs des autres)… et nombres d’autres, qui n’ont pas été intégrés aux systèmes d’IA, alors qu’ils pourraient permettre de résoudre de nombreux problèmes : diminuer les citations erronées, réduire l’emprise de la littérature scientifique non valide… une infrastructure fondée sur des principes ouverts qui cherchent à garantir que les contenus scientifiques ne puissent être ni accaparés ni dégradés. Ces infrastructures sont des biens publics que les entreprises d’IA ignorent pour la plupart ou, pire, fragilisent. « À l’heure actuelle, la relation entre l’IA et l’infrastructure scientifique est presque exclusivement extractive. Les entreprises d’IA entraînent leurs modèles sur des articles scientifiques. Elles créent des produits capables de générer et de manipuler des textes scientifiques. Elles se disputent le marché de l’« IA au service de la science ». Pourtant, elles ne contribuent pratiquement pas à l’infrastructure qui, à la base, garantit la fiabilité des connaissances scientifiques. »

Les entreprises d’IA consomment du contenu scientifique sans rien apporter en retour. Strauss et O’Reilly font une analogie avec Content ID de YouTube : face à l’utilisation non autorisée de leurs œuvres, la première réaction de l’industrie musicale a été d’exiger leur retrait. La réponse de YouTube a été : « Et si nous vous aidions plutôt à les monétiser ? » Cette approche a permis d’aligner les intérêts et de créer une économie dynamique pour les créateurs. Nous devrions appliquer le même raisonnement à la science. Les entreprises d’IA ne devraient pas seulement utiliser l’infrastructure scientifique pour améliorer leurs produits (elles le devraient pourtant), mais elles devraient surtout chercher à aider la science à gagner en valeur, en pérennité et en exhaustivité.

Pour cela, les systèmes d’IA devraient améliorer la validation de leurs sources et références. L’infrastructure existe, il leur suffit de l’utiliser. Ils pourraient également réinjecter les métadonnées extraites dans OpenAlex, améliorant ainsi le graphe de données pour tous. Ils pourraient utiliser et financer RetractationWatch pour améliorer leurs modèles et réponses. Les fournisseurs d’IA pourraient également financer cette infrastructure scientifique très fragile qui constitue le socle technique de la crédibilité de la science. « Les entreprises d’IA, qui génèrent des milliards de revenus grâce à des produits reposant sur la crédibilité scientifique, devraient contribuer à l’infrastructure qui garantit cette crédibilité. Il ne s’agit pas de philanthropie, mais d’un intérêt bien compris.» Elles pourraient également contribuer a améliorer cette chaîne qui identifie la provenance du contenu scientifique. « Lorsque l’IA contribue à un article scientifique, cette contribution doit être traçable : elle ne doit pas simplement faire l’objet d’une déclaration standard, mais être liée à des affirmations, des sources et des étapes de vérification précises. »

« Les entreprises d’IA qui s’appuieront sur cette infrastructure créeront de meilleurs produits. Mais surtout, elles investiront dans l’infrastructure civilisationnelle qui rend possible, à la base, l’existence de connaissances fiables. À condition toutefois que les entreprises d’IA cessent de considérer cette question comme le problème d’autrui et commencent à la voir comme un socle sur lequel bâtir — un socle dont dépend leur propre succès dans le domaine scientifique.»