L’attention collective en recherche

OOndine

Une équipe de recherche publie sur arXiv une étude qui demande si la concentration des chercheurs sur l’intelligence artificielle peut réduire la diversité des idées utiles aux découvertes scientifiques. Pour étudier la question, l’équipe analyse 36 ans de recherche en informatique. Elle examine 7,2 millions d’articles, 73 089 évaluations par les pairs et les changements de sujet de 3,7 millions de chercheurs. L’idée est de regarder non seulement la quantité de recherche produite, mais aussi la variété des pistes suivies. Imaginez une ville où chacun choisit son chemin. Si presque tout le monde emprunte la même rue, les autres itinéraires sont moins explorés. Selon l’étude, l’informatique s’est développée, tandis que l’attention portée aux sujets s’est fortement resserrée après l’arrivée des Transformers. Plus de la moitié des chercheurs qui ont changé de sujet se sont tournés vers l’intelligence artificielle. Le mouvement concerne particulièrement les chercheurs en milieu de carrière. L’étude relève aussi une baisse d’un point, sur une échelle de cinq, de la confiance des évaluateurs. Les auteurs décrivent un cycle : une percée attire l’attention, puis les idées disponibles pour les recherches suivantes s’épuisent plus vite. Ils citent une succession allant d’AlexNet aux grands modèles de langage. Selon leur analyse, ces percées élargissent la capacité du domaine à accueillir des idées, mais chacune est suivie d’un épuisement plus marqué. Les auteurs observent également un cycle comparable en biologie structurale après la cryomicroscopie électronique et AlphaFold. Leurs simulations suggèrent que certaines règles d’évaluation réciproque peuvent favoriser les auteurs les plus prolifiques et resserrer encore les travaux acceptés. Ils ne démontrent pas que toute recherche en intelligence artificielle freine les découvertes. À retenir : les auteurs défendent la préservation de plusieurs pistes de recherche, plutôt que la concentration des efforts sur un seul paradigme gagnant.