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L’intelligence artificielle peut générer des idées de recherches plus innovantes et originales que les chercheurs humains eux-mêmes. C’est ce que révèle une étude surprenante de Stanford, à l’issue d’une expérience fascinante !
La créature a-t-elle surpassé son créateur ? Les chercheurs humains ont créé l’intelligence artificielle. Toutefois, à présent, l’IA pourrait générer des idées de recherche plus innovantes que les chercheurs humains !
C’est ce que démontre une récente étude de Stanford intitulée « Can LLM Generate Novel Research Ideas ? ». Selon cette recherche, les idées proposées par les Larges Modèles de Langage (LLM) ont été jugées significativement plus novatrices que celles des chercheurs humains.
Pour en arriver à cette conclusion, plus de 100 chercheurs en NLP (traitement naturel du langage) ont été mis à contribution.
Leur tâche était d’inventer de nouvelles idées, puis d’évaluer aussi bien des propositions générées par d’autres humains que par des LLM. Et ce, sans savoir qui avait produit quoi.
Verdict ? Les idées issues de l’IA ont été perçues comme plus innovantes, avec une différence statistiquement significative de p < 0,05. Elles étaient toutefois un peu moins faisables.
L’IA bientôt capable de découvertes révolutionnaires ?
Générer de nouvelles idées se révèle plutôt simple pour les LLM. Leur secret ? Ils ont été entraînés sur d’immenses quantités de données, ce qui leur permet de combiner divers concepts d’une manière assez unique.
Cependant, quand il s’agit de raisonnement avancé, ça se complique. D’ailleurs, OpenAI semble avoir pris conscience de ce point faible avec son nouveau modèle o1 alias Strawberry qui promet d’être capable de mieux raisonner.
Par ailleurs, la startup de biologie Chai Discovery, justement fondée par un ancien employé d’OpenAI, a lancé récemment Chai-1 : un modèle de base capable de prédire des structures cruciales pour la découverte de médicaments.
Des innovations telles que celles-ci montrent que les LLM ne sont plus très loin de générer des découvertes majeures et révolutionnaires…
Selon Anthony Scaffeo, le fondateur de DigitalVibes.ai, « la capacité des LLM à combiner des concepts de vastes ensembles de données, d’une manière que les humains n’imagineraient pas, peut donner naissance à des idées plus novatrices ».
Il estime que « l’IA n’est pas limitée par les biais cognitifs ou les schémas de pensée conventionnels auxquels nous sommes souvent confrontés ».
Pour faire simple, elles sont capables de faire des liens entre des champs différents ou des domaines apparemment sans rapports. Des connexions auxquelles on ne penserait pas forcément nous-mêmes.
Dans une récente interview, Sam Altman a d’ailleurs prédit que l’IA serait un jour capable de soigner le cancer en collaboration avec les humains !
Pour accomplir cette prouesse, elle pourra suggérer des expériences à faire en laboratoire, puis analyser les résultats pour y réfléchir…
Plusieurs défis restent encore à relever
À l’heure actuelle, les chercheurs se servent principalement des LLM pour relire des articles de recherche plutôt que pour générer de nouvelles idées.
Le responsable de Meta AI, Yann LeCun, reste d’ailleurs assez réservé quant à leur capacité à raisonner ou planifier. Il pense que ces modèles sont principalement utiles pour évaluer des articles.
Selon lui, « les relecteurs devraient pouvoir utiliser les outils qu’ils souhaitent pour rédiger leurs critiques. Ce qui importe, c’est la qualité du résultat, pas la méthode ».
D’ailleurs, en novembre 2022, juste avant l’explosion de ChatGPT, Meta avait lancé Galactica : un LLM spécialement dédié à la recherche.
Toutefois, après trois jours seulement, il a été retiré sous le feu des critiques pour avoir généré des informations trompeuses ou offensantes. Un échec que LeCun ne semble toujours pas avoir digéré.
De son côté, Michael Black, directeur de l’Institut Max Planck pour les systèmes intelligents, est encore moins optimiste. Il considère que « les revues scientifiques générées par l’IA se multiplient, mais elles sont souvent creuses et doivent être stoppées rapidement ».
Pour cause, « elles sapent la confiance des auteurs envers le processus de relecture ». À ses yeux, l’IA pourrait donc être plus néfaste que bénéfique au monde de la recherche.
Sakana AI : la première IA scientifique capable de faire ses recherches
Cette expérience n’est pas sans rappeler la startup Sakana AI, considérée comme le champion japonais de l’intelligence artificielle. Celle-ci a créé une « IA scientifique » capable d’automatiser tout le cycle de recherche.
Elle génère des idées novatrices, écrit le code nécessaire, mène les expériences, résume les résultats, visualise les données, et compile le tout dans un manuscrit scientifique.
Le coût d’une étude est seulement de 15 dollars environ. De quoi créer une concurrence féroce pour les chercheurs humains…
Les chercheurs remplacés par l’IA ? Ils réagissent avec humour
Les résultats de l’étude menée par Stanford ont eu un petit effet piquant pour certains chercheurs. Le professeur en informatique de l’Arizona State University, Subbarao Kambhampati, s’est permis une plaisanterie.
Il a déclaré que « le commentaire de mon étudiant sur le papier disant que les LLM génèrent des idées plus novatrices que les humains circule pas mal en ce moment, mais je pense que ça en dit plus sur les chercheurs en NLP que les LLM ». Aïe !
Il ajoute que « je ne vais pas laisser un LLM me battre pour générer des idées de recherche en NLP ! ». Par le passé, il a pourtant souvent critiqué les LLM en estimant qu’ils ne sont pas très bons en raisonnement et en planification.
Indéniablement, on assiste de plus en plus à l’utilisation des LLM pour écrire des articles. D’ailleurs, une tendance intéressante a été relevée récemment…
L’utilisation du mot « approfondir » dans les résumés de recherche a progressivement augmenté en 2022, a fait un bond en 2023 (lorsque ChatGPT est devenu largement disponible), et continue de croître en 2024.
Tout porte donc à croire que ChatGPT est de plus en plus utilisé. Quoi qu’il en soit, en fin de compte, la meilleure voie semble être une collaboration entre humains et LLM pour générer des idées véritablement innovantes.
Selon l’étude de Stanford, les idées humaines mettent souvent l’accent sur la faisabilité et l’efficacité, au détriment de la nouveauté et de l’audace.
De l’autre côté, les LLM ont du mal à juger la qualité des idées. En combinant les forces des humains et des IA, on peut donc ouvrir la voie à une recherche beaucoup plus passionnante.
Rien ne vaut donc un bon vieux brainstorming entre humains, avec une touche d’IA pour ajouter un peu de folie et d’idées surprenantes…
Et vous, qu’en pensez-vous ? L’IA va-t-elle faire des découvertes scientifiques révolutionnaires qui vont changer nos vies ? Partagez votre avis en commentaire !
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