C’est un développement exponentiel. L’Intelligence artificielle (IA) générative, qui permet de créer des contenus (textes, images…), a conquis un grand nombre d’utilisateurs à travers le monde en l’espace d’un an. Une expansion largement impulsée par l’ouverture au grand public du robot conversationnel ChatGPT en novembre 2022. À elle seule, la solution d’OpenAI compte plus de 100 millions d’utilisateurs. Des particuliers, mais aussi des professionnels désirant confier à l’IA des tâches qu’ils effectuaient jusqu’alors. Et parmi eux, de plus en plus de chercheurs, qui explorent ses potentialités pour leurs travaux scientifiques.
31 % des chercheurs postdoctoraux ont recours aux robots conversationnels comme ChatGPT.
Une récente étude internationale de la revue Nature en apporte la confirmation. 31 % des chercheurs postdoctoraux ont recours, selon elle, aux robots conversationnels comme ChatGPT dans le cadre de leur travail. Parmi ces utilisateurs, 43 % s’en servent au moins une fois par semaine, 17 % tous les jours. Ils travaillent dans des disciplines variées -les plus représentées étant l’ingénierie (44 %) et les sciences sociales (41 %).
Veille scientifique et travaux rédactionnels
À quoi servent ces chatbots ? Ils leur donnent avant tout la possibilité d’affiner leurs textes (63 % des sondés), de générer, modifier ou « dépanner » du code informatique (56 %) ou encore de trouver et résumer la littérature scientifique (29 %). L’IA générative permet ainsi d’ores et déjà d’accompagner les chercheurs dans leurs travaux, en les assistant dans certaines de leurs activités « annexes » (veille scientifique…) et en réduisant le temps passé à des tâches chronophages (traduction d’articles étrangers par exemple). Elle devrait rapidement jouer un rôle plus central encore, en favorisant l’avancée des scientifiques sur leur sujet de recherche lui-même.
D’ici 2025, plus de 30 % des nouveaux médicaments seront découverts à l’aide de l’IA générative.
« Les premiers modèles de base comme ChatGPT se concentrent sur la capacité de l’IA générative à enrichir les tâches créatives, mais d’ici 2025, nous prévoyons que plus de 30 % des nouveaux médicaments et matériaux seront systématiquement découverts à l’aide de techniques d’IA générative », confirme Brian Burke, vice-président de la recherche en matière d’innovation technologique au sein du cabinet de conseil et de recherche Gartner.
Pour ce faire, les scientifiques pourront s’appuyer sur le fait que « l’IA générative peut analyser toutes les possibilités de conception d’un objet afin de trouver le modèle qui convient le mieux, indique une analyse de Gartner de janvier 2023. Elle permet non seulement d’améliorer et d’accélérer la conception dans de nombreux domaines, mais aussi « d’inventer » de nouveaux types de conceptions ou de nouveaux objets que les concepteurs humains n’auraient, autrement, peut-être pas identifiés ».
Réduire les délais de mise au point de médicaments
Beaucoup de disciplines scientifiques vont ainsi bénéficier de l’apport de l’IA générative dans les années qui viennent. Certains lui ont d’ailleurs d’ores et déjà ouverts les portes de leurs laboratoires. C’est le cas, par exemple, de la biologie. Des chercheurs utilisent désormais l’intelligence artificielle pour conduire leurs travaux, au vu de son potentiel considérable. Elle devrait, en effet, permettre de répondre à deux enjeux cruciaux de la filière pharmaceutique dans son ensemble : la compression des coûts et la réduction des délais de mise au point de médicaments.
Le développement généralisé comporte également des risques : droits d’auteur, usages malveillants…
Autre secteur concerné : la science des matériaux, avec la promesse de créer des matières totalement inédites, dotées de spécificités physiques prédéfinies. Pour ce faire, les scientifiques peuvent se baser sur un « processus que l’on dénomme ingénierie inversée, explique le cabinet Gartner. [Il] définit les propriétés requises et recherche des matériaux susceptibles de les posséder, plutôt que de s’en remettre uniquement au hasard pour identifier un matériau qui les possède ». Cela peut permettre, par exemple, de découvrir un matériau présentant une meilleure conductivité ou une plus grande attraction magnétique que ceux utilisés jusqu’alors dans certaines industries du secteur de l’énergie ou des transports.
L’IA générative devrait ainsi permettre aux laboratoires de recherche et aux entreprises d’accélérer leurs processus d’innovation. Une solution prometteuse, mais dont le développement généralisé comporte également des risques qu’il convient d’avoir à l’esprit, rappelle Gartner qui évoque notamment les problèmes de droits d’auteur et usages malveillants (fraudes, contrefaçons, risques pour la réputation…). Tout comme les débouchés potentiels, « les menaces sont, elles aussi, bien réelles », conclut le cabinet américain.
