L’utilisation croissante de l’IA dans le monde académique
Les chatbots alimentés par l’IA, tout comme certains écrivains peu inspirés, tendent à utiliser certains mots de manière excessive. Cette tendance n’est pas passée inaperçue et, selon des chercheurs, elle pourrait aider à identifier les travaux académiques qui ont été rédigés avec l’assistance de l’intelligence artificielle.
Une étude révélatrice
Un article du New York Times a rapporté que, suite à une analyse de ces mots trop fréquents, les scientifiques pensent qu’il existe déjà des centaines de milliers d’articles académiques ayant été aidés par l’IA. Une étude récente, publiée dans la revue Science Advances, a permis à des chercheurs de l’Université de Tübingen en Allemagne de découvrir près de 454 mots fréquemment utilisés par les modèles linguistiques de grande taille (LLMs). Parmi ces mots, on trouve des termes tels que « récolté », « englobant » et « prospérant ». Les résultats ont montré qu’entre 13,5 et 40 % des résumés d’articles biomédicaux avaient été rédigés en tout ou partie grâce à l’IA.
Un volume impressionnant de publications
Avec environ 1,5 million d’articles indexés chaque année dans la base de données académique PubMed, cela signifie qu’au moins 200 000 articles pourraient avoir été rédigés avec l’aide des LLMs. Ce chiffre, déjà énorme, pourrait en réalité être sous-estimé, comme le souligne le NYT, en raison des modifications intentionnelles apportées aux textes générés par l’IA.
Transparence ou indifférence ?
Certaines publications académiques essaient de dissimuler leur utilisation de l’IA, tandis que d’autres semblent moins soucieuses de ce que les lecteurs en pensent. Par exemple, un chercheur de l’Arizona State University, Subbarao Kambhampati, a partagé un cas où un journal de radiologie de mauvaise qualité a clairement mentionné dans ses remerciements qu’un chatbot était responsable de la rédaction de son contenu. Une citation provenant de cet article disait : « Je suis désolé, mais je n’ai pas accès à des informations en temps réel ni à des données spécifiques sur les patients, car je suis un modèle de langage IA. »
Détections subtiles dans des revues respectées
Tous les indices d’un usage inapproprié de l’IA ne sont pas toujours évidents. Un élément comme le choix du terme « régénérer la réponse », une option sur ChatGPT, pourrait passer inaperçu dans des revues académiques réputées. Le blog Retraction Watch a relevé en 2023 des exemples d’articles contenant des références complètement fictives, ainsi qu’un autre incident où un journal a dû se rétracter après qu’il a été découvert qu’il contenait des informations illogiques, y compris une image générée par l’IA d’un rat avec des attributs exagérés.
De nouvelles stratégies d’écriture
Face à la prolifération d’articles influencés par l’IA, les chercheurs commencent à modifier leur manière d’écrire. Kambhampati indique que certains universitaires s’efforcent de changer leur terminologie pour éviter que leur travail soit perçu comme étant produit par un algorithme, en évitant par exemple des mots comme « approfondir » qui sont trop souvent utilisés par les LLMs.
Un impact sans précédent
L’étude des chercheurs de Tübingen suggère que cette forte dépendance à l’IA dans les journaux académiques pourrait avoir un impact sans précédent sur l’écriture scientifique, dépassant même les effets de la pandémie de COVID-19. Cependant, pour Dmitry Kobak, l’un des co-auteurs de l’étude, cette situation soulève des interrogations. Il a exprimé sa surprise en disant : « Pour quelque chose d’aussi crucial que la rédaction du résumé de votre article, je ne comprendrais pas pourquoi on opterait pour cela. »
FAQ
Quels sont les principaux mots utilisés par l’IA dans les articles académiques ?
Les modèles d’IA ont tendance à répéter des mots tels que « réuni », « intégrant » et « croissant », ce qui peut alléger le contenu.
Pourquoi est-il problématique d’utiliser l’IA pour rédiger des articles ?
L’usage de l’IA peut nuire à l’originalité de la recherche et engendrer des contenus peu fiables. Cela peut également poser des questions d’éthique dans le milieu académique.
Comment les chercheurs peuvent-ils prouver qu’ils n’ont pas utilisé l’IA ?
Ils peuvent recourir à des méthodes d’auto-vérification ou utiliser des outils pour détecter et signaler le contenu généré par des modèles linguistiques.
Existe-t-il des protocoles pour l’utilisation de l’IA dans la recherche académique ?
Bien que des discussions existent pour encadrer l’usage de l’IA en recherche, il n’y a pas encore de directives universelles reconnues dans le milieu académique.
Comment l’IA va-t-elle transformer l’avenir de la recherche ?
L’IA pourrait améliorer l’efficacité de la recherche, mais elle risque aussi d’engendrer des défis éthiques et des impacts négatifs sur l’intégrité académique.
