Ces dernières années, l’intelligence artificielle ne cesse de progresser, et l’idée qu’elle puisse un jour “remplacer” les chercheurs dans les laboratoires suscite à la fois fascination et inquiétude. Aujourd’hui, avec des systèmes comme Kosmos d’Edison Scientific, cette hypothèse paraît moins sortie de la science-fiction. Pour moi, je perçois l’IA comme un agent extrêmement puissant – capable d’accélérer radicalement la recherche – mais cela ne veut pas dire qu’elle peut envoyer les chercheurs au chômage.
Un “scientifique” surboosté
Kosmos, présenté par Sam Rodriques et Michaela Hinks chez Edison Scientific, incarne cette vision d’une IA “super-intelligente” au service de la science. Sam Rodrigez explique que Kosmos est capable de lire environ 1 500 articles scientifiques en une seule session, tout en exécutant 42 000 lignes de code d’analyse.
Michaela Hinks souligne une autre donnée frappante : “nos bêta-utilisateurs estiment que Kosmos peut faire en une journée ce qui leur prendrait six mois de travail.”
Au-delà de la vitesse, Kosmos garantit aussi la traçabilité : chaque conclusion qu’il tire est liée précisément à des passages dans la littérature ou à des extraits de code.
Par ses découvertes – neurosciences, science des matériaux, génétique – Kosmos montre qu’il ne se contente pas de résumer, mais peut proposer des hypothèses nouvelles ou confirmer des résultats inédits.
Cette capacité d’analyse massive et de production rapide le transforme, à mes yeux, en un agent super intelligent du développement technologique et de l’optimisation de la recherche scientifique.
Mais peut-elle vraiment remplacer un chercheur humain ?
Cette perspective pose une question essentielle : d’après vous, quelle place devrait occuper l’humain dans la recherche scientifique, avec des performances en constante évolution de l’IA ? Peut-on imaginer un monde où les chercheurs seraient totalement superflus ?
Certes, des outils commes Kosmos peuvent accomplir un travail phénoménal, mais ils ne sont pas exempt de limites. Comme l’admet l’équipe d’Edison, certains “trous de raisonnement” apparaissent, des corrélations statistiquement significatives mais scientifiquement peu pertinentes.
En réalité, même si 79,4 % de ses conclusions ont été jugées exactes par des experts lors de bêtas tests, cela signifie que près de 20 % des résultats peuvent mériter un examen plus critique.
C’est là où l’humain entre en jeu. Le raisonnement, l’intuition, l’expérience et l’éthique d’un chercheur restent irremplaçables pour évaluer les résultats, corriger les erreurs, identifier les idées scientifiquement solides et juger de leur pertinence dans la vie réelle.
L’IA, un assistant plus qu’un remplaçant
Pour moi, l’IA de type Kosmos est surtout un assistant extrêmement puissant, pas un substitut complet. Elle permet d’optimiser les résultats, d’accélérer les recherches et de libérer les scientifiques des tâches répétitives ou très lourdes. Mais elle ne remplace pas la nuance, la créativité, la supervision humaine.
Prenons un exemple concret : dans l’annonce d’Edison, Kosmos a retravaillé des données multi-omiques pour proposer des mécanismes moléculaires dans la maladie d’Alzheimer, mais les chercheurs doivent encore valider ces hypothèses “sur le terrain” en laboratoire.
Cette validation humaine est essentielle : sans elle, des conclusions issues d’une IA, aussi optimisées soient elles, risquent de manquer de fiabilité ou d’avoir des implications éthiques non anticipées.
L’IA excelle dans le traitement massif d’informations, mais elle peut “descendre dans des terriers analytiques”, comme le reconnaît l’équipe de Kosmos. Seul un humain peut juger si ces explorations sont réellement pertinentes pour un projet scientifique concret, les corriger ou les orienter vers des voies plus utiles.
Si l’IA devient de plus en plus performante, c’est essentiellement pour faciliter le travail des chercheurs, non pour les remplacer. Elle permet d’augmenter la productivité, de relever de grands défis technologiques, de favoriser l’innovation, tout en repoussant les limites de la pensée humaine.En même temps, le rôle de l’humain dans la recherche doit évoluer : il ne s’agit plus seulement d’expérimenter, mais aussi d’interpréter et d’optimiser les résultats de l’IA. Pour garder sa place, le chercheur doit devenir très compétent dans l’usage des outils IA.
