De la conception de nouveaux médicaments candidats en médecine à l’élaboration de nouvelles politiques fiscales en sciences sociales, les avantages de l’intelligence artificielle (IA) dans la recherche scientifique sont omniprésents.
Cette semaine encore, deux scientifiques connus pour leurs recherches pionnières sur l’IA ont remporté le prix Nobel de physique, et trois scientifiques ont remporté le prix Nobel de chimie, qui reconnaît l’utilisation de technologies avancées, notamment l’IA, pour prédire la forme des protéines. Malgré ses progrès rapides et ses vastes applications, de nombreux chercheurs ne comprennent pas systématiquement comment l’IA peut bénéficier à leurs recherches, et le scepticisme demeure quant à sa capacité à faire progresser la science dans tous les domaines.
Une nouvelle étude de l’Université Northwestern analysant 74,6 millions de publications, 7,1 millions de brevets et 4,2 millions de programmes de cours universitaires révèle que les articles qui utilisent l’IA présentent une « prime d’impact sur les citations ». Cependant, les avantages de l’IA ne s’étendent pas équitablement aux femmes et aux chercheurs issus de minorités et, dans la mesure où l’IA joue un rôle plus important dans l’accélération de la science, elle peut exacerber les disparités existantes dans le domaine scientifique, avec des implications pour la constitution d’une main-d’œuvre de recherche diversifiée, équitable et inclusive.
L’équipe de recherche, dirigée par Dashun Wang et Jian Gao de la Kellogg School of Management, a développé un cadre de mesure pour estimer l’utilisation directe et les avantages potentiels de l’IA dans la recherche scientifique en appliquant des techniques de traitement du langage naturel (NLP) à ces vastes ensembles de données.
Wang est professeur de gestion et d’organisations à Kellogg et de génie industriel et de sciences de gestion à McCormick, directeur du Centre pour la science, la science et l’innovation (CSSI) de Kellogg et codirecteur du Ryan Institute on Complexity de Kellogg. Gao est professeur adjoint de recherche au Kellogg CSSI.
L’étude intitulée « Quantifier l’utilisation et les avantages potentiels de l’intelligence artificielle dans la recherche scientifique » a été publié Le 11 octobre dans le journal Comportement humain.
« Ces progrès soulèvent la possibilité que, à mesure que l’IA continue de s’améliorer en termes de précision, de robustesse et de portée, elle puisse apporter des avantages encore plus significatifs à la science, propulsant le progrès scientifique dans un large éventail de domaines de recherche tout en augmentant considérablement les capacités d’innovation des chercheurs », a déclaré Gao. dit.
Recherche la plus marquante
L’étude a révélé que les récents succès de l’IA, dans tous les domaines, ont été remarquables pour la recherche. Il y a eu une utilisation croissante de l’IA dans la recherche disciplinaire depuis 2015, comme en témoigne la mention de termes liés à l’IA (tels que « intelligence artificielle », « apprentissage profond » et « réseau neuronal convolutif ») dans le titre ou le résumé des publications.
De 2015 à 2019, des disciplines dont l’informatique (37%), l’ingénierie (24%), la physique (24%), la biologie (22%), la psychologie (24%), l’économie (14%), la sociologie (30%) et les sciences politiques (27 %) ont toutes montré une augmentation notable des scores d’utilisation directe de l’IA en raison du développement de nouvelles capacités d’IA.
Les chercheurs examinent le nombre de fois qu’un article est cité et définissent un « article à succès » comme étant dans le top 5 % des citations d’articles publiés dans le même domaine et la même année. Quelle que soit la discipline, les articles disciplinaires qui mentionnent des termes liés à l’IA dans leur titre ou leur résumé reçoivent plus de citations, étant plus susceptibles d’être un succès, et reçoivent une fraction plus élevée de citations provenant d’autres disciplines.
« En plus de son expansion, l’utilisation et les avantages de l’IA dans la recherche sont omniprésents dans toutes les disciplines, mais nous avons constaté un désalignement systémique dans l’enseignement de l’IA », a déclaré Gao. « L’investissement dans l’IA dans l’enseignement supérieur n’est pas au même rythme que les bénéfices de l’IA dans la science. »
Ces résultats suggèrent que l’offre de talents et de connaissances en IA dans la plupart des disciplines semble insuffisante compte tenu des avantages que ces disciplines peuvent tirer des capacités de l’IA, mettant en évidence un écart important entre l’utilisation de l’IA et la formation en IA.
« L’utilisation de l’IA dans les disciplines scientifiques a progressé dans l’ensemble de la science, tandis que l’accent mis sur l’éducation sur l’IA pour perfectionner les futurs scientifiques dans chaque discipline a pris du retard », a déclaré Gao.
Groupes sous-représentés dans les domaines STEM
L’étude souligne également les effets inégaux sur les femmes et les chercheurs issus de minorités que pourrait entraîner l’augmentation constante de l’utilisation de l’IA dans la recherche scientifique.
« Historiquement, nous savons que les femmes et les minorités sont moins représentées dans certains domaines, notamment dans les domaines STEM », a déclaré Gao. « Nous avons constaté qu’à mesure que l’utilisation de l’IA dans le domaine scientifique continue de croître, ces mêmes groupes sont moins susceptibles de bénéficier des nouvelles technologies. »
Les chercheurs suggèrent qu’investir pour garantir que la formation derrière l’IA est équitable pourrait avoir un impact positif sur la réduction de l’écart démographique.
Quelle est la prochaine étape ?
À mesure que l’IA évolue rapidement, les chercheurs ont déclaré que nous devions continuellement surveiller et mettre à jour ses avantages pour la science.
« Les femmes et les minorités sont celles qui en bénéficient le moins, alors comment pouvons-nous atténuer ces disparités démographiques ? dit Gao.
L’analyse de l’équipe de recherche soutient l’hypothèse selon laquelle la collaboration entre les experts du domaine et les chercheurs en IA pourrait représenter un moyen significatif de faciliter l’utilisation de l’IA dans la science et de combler le fossé entre l’utilisation de l’IA et la formation en IA.
« Il y a un avantage à accroître la formation en IA dans toutes les disciplines, ce qui aiderait probablement les disciplines à développer une expertise en IA spécifique à un domaine, leur permettant de bénéficier de bénéfices plus importants et plus rapides des avancées de l’IA », a déclaré Gao.
Plus d’informations :
Jian Gao et al, Quantification de l’utilisation et des avantages potentiels de l’intelligence artificielle dans la recherche scientifique, Comportement humain (2024). DOI : 10.1038/s41562-024-02020-5