L’IA Défie l’Intégrité de la Recherche Universitaire
L'avènement de l'intelligence artificielle générative bouscule de nombreux domaines, y compris celui de la recherche universitaire. Un phénomène inquiétant émerge : des articles générés par IA se retrouvent publiés dans des revues scientifiques, remettant en question la crédibilité des publications et menaçant les carrières des chercheurs.
Des Revues Bidons Remplies d'Articles Générés par IA
Récemment, les professeurs assistants de philosophie Tomasz Żuradzki et Leszek Wroński ont tiré la sonnette d'alarme. Ils ont identifié trois journaux publiés par Addleton Academic Publishers qui semblent entièrement constitués d'articles générés par IA. Ces publications suivent toutes le même modèle, avec une surabondance de mots-clés à la mode comme "blockchain", "metaverse", "internet des objets" ou "apprentissage profond".
Étonnamment, ces revues douteuses se classent dans le top 10 des recherches en philosophie selon le système d'évaluation CiteScore, largement utilisé. Comment est-ce possible ? Grâce à un référencement croisé massif. Sur les 541 citations d'un des journaux d'Addleton, 208 proviennent de ses autres fausses publications. Un cercle vicieux inquiétant.
L'Impact sur les Carrières des Chercheurs
Au-delà de l'aspect éthique, ces pratiques peuvent avoir des conséquences désastreuses sur les carrières des scientifiques. Les classements comme CiteScore sont utilisés par les universités et organismes de financement pour évaluer la qualité des recherches. Ils influencent les décisions d'embauche, de promotion et d'attribution de bourses.
Ces classements jouent un rôle crucial dans les décisions concernant les récompenses académiques, l'embauche et la promotion, et peuvent donc influencer les stratégies de publication des chercheurs.
– Tomasz Żuradzki et Leszek Wroński
Un Futur Inquiétant pour la Recherche
Deux scénarios se profilent. D'un côté, l'IA générative pourrait nous pousser à repenser les systèmes d'évaluation comme CiteScore pour les rendre plus équitables et inclusifs. De l'autre, une perspective plus sombre où l'IA continue de semer le chaos, détruisant des carrières au passage.
Il est urgent de trouver des solutions pour endiguer ces dérives. Cela passe par une meilleure détection des contenus générés par IA, mais aussi une réflexion de fond sur les critères d'évaluation des chercheurs. La crédibilité et l'avenir de la recherche en dépendent.
Quel Avenir pour les Publications Scientifiques ?
Face à cette menace, plusieurs pistes se dessinent :
- Renforcer les processus de peer review pour détecter les articles générés par IA.
- Sensibiliser la communauté scientifique aux dangers des revues prédatrices.
- Développer de nouveaux outils et métriques pour évaluer la qualité des recherches.
- Encourager l'open science et la transparence des données pour faciliter la vérification.
L'enjeu est de taille. Il en va de la confiance dans la science et de la carrière de milliers de chercheurs à travers le monde. La communauté scientifique doit se mobiliser dès maintenant pour relever ce défi éthique posé par l'IA générative. L'avenir de la recherche en dépend.
