Dix thèses pour ceux qui n’ont pas remarqué que le sol se dérobait sous leurs pieds
Traduction de Academics Need to Wake Up on AI par Alexander Kustov sur Substack, le 2 mars 2026.
Cet article s’inspire d’une vague récente d’écrits sur l’IA rédigés par des personnes que je respecte : Dan Williams, Alex Imas, Ben Ansell, Tibor Rutar, Scott Cunningham, Kevin Munger, Hollis Robbins, Claude (oui !) Blattman, Kevin Bryan, Andy Hall, Kelsey Piper, Sean Westwood et bien d’autres. Je poursuis donc ici la tradition consistant à rédiger des articles dérangeants mais nécessaires.
Je m’intéresse à l’immigration et à l’opinion publique, pas à l’IA. Mais j’ai passé ces derniers mois à observer comment l’IA a transformé mon propre processus de recherche, et j’ai quelques choses à dire à mes collègues. Pour la première fois de ma vie, je ne sais vraiment pas à quoi ressemblera le monde universitaire dans cinq ans.1 Même si les progrès s’arrêtent complètement et que nous restons coincés avec les modèles actuels pour toujours, les changements déjà en cours transformeront mon domaine de recherche universitaire et de publication au point de le rendre méconnaissable. Le statu quo n’est pas viable. Cela prendra peut-être du temps, car le monde universitaire est l’institution la plus conservatrice de la planète. Mais il changera.
Voici dix thèses destinées à mes collègues, dont la plupart semblent encore inconscients.
1. L’IA est déjà capable de mener des recherches en sciences sociales mieux que la plupart des professeurs.
Ce n’est pas une exagération. Tibor Rutar a récemment décrit la création d’un article de recherche complet à l’aide de seules invites d’IA, produisant un travail qu’il considère comme publiable dans des revues du premier quartile. Paul Novosad aurait obtenu des résultats similaires en 2 à 3 heures. Yascha Mounk affirme que1Voir ma traduction : Les sciences humaines sont sur le point d’être automatisées Claude peut produire un article de théorie politique de qualité publiable en moins de deux heures avec un minimum de commentaires. Scott Cunningham estime que la création d’un manuscrit coûte désormais environ 100 dollars en services d’édition, plus un abonnement à Claude.
Et cela va bien au-delà du simple calcul de chiffres ou de l’exécution d’un code Stata préexistant. Oui, ce que j’affirme ici, c’est que les LLM produisent d’excellentes revues de littérature et génèrent des recombinaisons fructueuses d’idées existantes. Soyons honnêtes : les universitaires n’ont jamais été particulièrement doués pour l’écriture, et l’IA peut rendre vos idées beaucoup plus accessibles aux personnes qui en ont réellement besoin. Mais une utilisation efficace nécessite un investissement : Aziz Sunderji décrit la création d’un fichier d’instructions d’environ 200 lignes codant son flux de travail de recherche, ses décisions discrétionnaires et ses garde-fous comportementaux. Cela nécessite une certaine compétence.
2. L’article universitaire est un format en voie de disparition.
Sean Westwood le dit sans détour : « L’IA est plus efficace pour les revues de littérature. L’IA fera la révision par les pairs. Les utilisateurs parcourront les résumés de l’IA. La vraie science, ce sont les questions, le plan de pré-analyse et l’analyse. L’article de 30 pages n’est qu’un emballage vestigial. » Il a été critiqué sur Bluesky pour avoir dit cela. Mais il a tout à fait raison, et les réactions négatives prouvent son point de vue : le domaine ne peut même pas discuter de l’évidence sans se mettre en défense. Arthur Spirling a également raison de dire que nous devons discuter de ce qu’est un article, de ce que signifie « évaluation » et du rôle correct de l’IA générative. Ce serait peut-être une bonne chose si l’IA nous poussait enfin à abandonner un système dans lequel les universités dépensent l’argent des contribuables pour payer des éditeurs commerciaux afin qu’ils produisent très lentement des PDF payants2 contenant les résultats obsolètes de recherches financées par des fonds publics.
3. Le système des revues commerciales pourrait ne pas survivre à cela.
Le dernier article de Cunningham modélise les calculs. Si la création d’un manuscrit ne prend plus que quelques heures et coûte environ 100 dollars, les soumissions pourraient quintupler tandis que le nombre de places dans les revues resterait fixe. Les taux de rejet à la réception passeraient d’environ 50 % à environ 90 %. Le modèle de revenus s’effondrerait. La révision par les pairs, déjà mise à rude épreuve, deviendrait impossible à grande échelle. Kevin Munger plaide en faveur des frais de soumission, des réviseurs rémunérés, de la révision post-publication et de la sélection assistée par LLM. La question est de savoir si les revues s’adapteront ou seront contournées. Je parie que la plupart seront contournées.
4. Les universitaires appliquent à l’IA un double standard absurde.
Les contenus hallucinatoires sont préoccupants, et les chercheurs devraient toujours vérifier leurs sources. Mais tout comme pour les voitures autonomes, nous avons besoin d’un point de référence : les auteurs humains citent depuis toujours des articles en se basant superficiellement sur leur résumé. Les revues publient déjà à un rythme alarmant des études contenant des erreurs de données, des résultats p-hackés et des conclusions non reproductibles. Une estimation évalue la part des articles publiés véritablement utiles à environ 4 %. Un LLM qui hallucine occasionnellement une citation est en concurrence avec un système qui produit régulièrement de la science bidon habillée d’un jargon suffisant pour passer la revue. Si nous appliquions le même scepticisme aux recherches produites par des humains qu’aux résultats de l’IA, nous fermerions la moitié des revues dès demain.
5. Les jeunes chercheurs sont confrontés à la plus grande perturbation et à la plus grande opportunité.
C’est probablement une mauvaise nouvelle pour les jeunes universitaires qui tentent de faire avancer leur carrière au milieu de cette réorganisation. Jason Fletcher soutient que la logique stratégique de la titularisation n’a pas changé (survivre d’abord à la sélection), mais que l’IA modifie fondamentalement la manière d’y parvenir. Les coûts de préparation des cours diminuent. Le nettoyage et le débogage des données sont délégués à l’IA. Le goulot d’étranglement passe de l’exécution à la vérification et à la réflexion originale.
Gauti Eggertsson observe que les retours sur la réflexion conceptuelle et les idées originales sont désormais relativement plus élevés que ceux sur le travail technique fastidieux. Un jeune chercheur ayant de bonnes idées et Claude Code peut désormais produire des recherches à un rythme qui aurait nécessité un laboratoire complet il y a quelques années. Mais tout le monde peut en faire autant, et les critères d’évaluation n’ont pas suivi.3
6. Je n’envisage plus de rôle d’assistant de recherche dans mon flux de travail.
Je continue de penser qu’il est inestimable d’avoir des mentorés et des coauteurs. Mais leur rôle évolue rapidement. Je ne vais pas embaucher quelqu’un pour nettoyer des données, effectuer des régressions ou rédiger des revues de littérature alors que l’IA fait tout cela plus rapidement et à un coût négligeable. Ce que j’attends de mes collaborateurs, c’est une réflexion originale, une expertise dans leur domaine et un défi intellectuel. Il s’agit d’une véritable perte pour le modèle d’apprentissage traditionnel, et je n’ai pas de réponse claire quant à la manière de le remplacer. Le cadre complémentaire de Fletcher — l’IA produit les analyses initiales, les chercheurs humains les reproduisent indépendamment à partir de zéro — indique une direction prometteuse. Mais il est clair que la tendance à l’augmentation du nombre de coauteurs dans les sciences sociales, par exemple, pourrait s’inverser très bientôt.
7. Une grande partie de l’opposition à l’IA est une protection du statut déguisée en principe.
Je me suis récemment demandé sur Twitter dans quelle mesure le dégoût pour les signes révélateurs de l’IA n’était pas en fait une nouvelle version du contrôle grammatical, c’est-à-dire des personnes qui imposent des marqueurs de statut par le biais du contrôle du langage. Kevin Bryan l’a dit clairement : « Je comprends le désir d’une recherche artisanale, faite à la main, avec des matrices inversées à la main. Mais notre travail consiste à repousser les frontières de la connaissance, pas à nous réaliser nous-mêmes. »
Dan Williams a écrit de manière convaincante sur la façon dont la désinformation intellectuelle prospère au sein d’institutions où presque tout le monde partage les mêmes préjugés. Je pense qu’il se passe quelque chose de similaire avec le déni de l’IA. De nombreux universitaires, en particulier ceux qui se concentrent sur Bluesky4 et, je suppose, ceux qui sont complètement déconnectés, sont dans le déni total de ce qui se passe déjà. Chris Blattman est passé de sceptique à l’égard de Claude Code à la création d’une boîte à outils complète pour l’IA en quelques semaines. Robert Wright a récemment reçu Alex Hanna et Emily Bender, qui ont affirmé que les LLM étaient inutiles. Des personnes intelligentes prétendent qu’un outil que des millions de personnes trouvent utile est fondamentalement défaillant. Cette attitude suffisante est précisément la raison pour laquelle les populistes gagnent, et elle s’applique tout autant au déni de l’IA qu’à la politique.
8. Les préoccupations productives concernent la sécurité et la vérification.
Mon défi à tous ceux qui rejettent les capacités de l’IA : passez une semaine seul dans une pièce avec Claude Code ou Codex. Pas le chatbot, mais l’agent. La plupart des gens considèrent encore l’IA comme un moteur de recherche qui invente parfois des choses. Ils n’ont aucune idée de ce que les systèmes d’IA agentique peuvent faire.
Se concentrer sur la question de savoir si les LLM « comprennent vraiment » ou produisent des connaissances « réelles » est une indulgence philosophique qui détourne l’attention des choses qui méritent d’être prises au sérieux. Comment vérifier à grande échelle les affirmations générées par l’IA ? Comment empêcher le p-hacking ? (L’équipe d’Andy Hall a découvert que les agents IA sont étonnamment résistants au p-hacking sycophantique, mais qu’ils peuvent être piratés avec un effort modeste). Comment protéger les données sensibles lorsque les outils d’IA accèdent aux référentiels institutionnels ? Comment s’assurer que les répondants aux enquêtes en ligne sont réels ? Il s’agit là de problèmes d’ingénierie et de conception institutionnelle qui peuvent être résolus, du type de ceux que Hollis Robbins appelle les défis du « dernier kilomètre », c’est-à-dire des questions qui se situent à la limite de l’expertise, dans le contexteuel et l’incertain. Débattre de la question de savoir si Claude est « vraiment » intelligent revient à débattre de la question de savoir si une calculatrice « vraiment » fait des mathématiques pendant que votre concurrent termine la série de problèmes.
9. Nous sommes sur le point d’obtenir une science bien meilleure.
Il y a toutefois quelques points positifs. Dans mon domaine, l’immigration, nous pouvons désormais cataloguer automatiquement les changements de politique et d’opinion dans les différents pays et proposer des solutions en temps réel. Nous pouvons créer des algorithmes pour mieux mettre en relation les réfugiés et les migrants avec les communautés d’accueil. Nous pouvons nous assurer que les recherches et les preuves sont accessibles aux décideurs politiques et aux électeurs qui ne lisent jamais de revues universitaires.
Plus concrètement, Yamil Velez et Patrick Liu élaborent depuis 2022 des modèles expérimentaux générés par l’IA ; des expériences Qualtrics sur mesure peuvent désormais être créées en 15 minutes à l’aide d’invites. Les travaux de M. Velez soulignent un aspect encore plus important : l’IA ne se contente pas d’accélérer les méthodes d’enquête existantes, elle rend possible des formes entièrement nouvelles d’enquêtes interactives et adaptatives, dont la conception aurait été impossible à programmer manuellement. David Yanagizawa-Drott est allé encore plus loin en lançant un projet visant à produire 1 000 articles économiques à l’aide de l’IA, non pas comme un coup de pub, mais comme un test de résistance pour voir ce qui se passe lorsque le coût de la recherche tombe à presque zéro.
Les locuteurs non natifs de l’anglais ont également beaucoup à y gagner : les chercheurs du Caire, de São Paulo et de Jakarta peuvent désormais produire des textes aussi bons que ceux publiés à Cambridge ou à Stanford. Eggertsson soupçonne que l’IA va éroder le monopole dont jouissent depuis longtemps les meilleures écoles américaines, car leur avantage reposait en partie sur la transmission des connaissances, qui est désormais quasi instantanée. Si vous vous souciez de la démocratisation de la science, cela importe plus que la plupart des dépenses des universités.
10. Mis à part les scénarios apocalyptiques, l’IA est vraiment passionnante.
Oui, il existe des risques réels. La perte d’emploi pour certains universitaires (et la plupart des autres personnes) n’est pas hypothétique. Les préoccupations en matière d’alignement et de sécurité sont réelles, même si elles ont peu de chances de se concrétiser dans les pires scénarios. Je les prends au sérieux et je crains quelque peu notre avenir incertain.
Mais voici ce à quoi je reviens sans cesse : l’IA est utile et amusante. J’ai le sentiment que ceux qui affirment que « l’IA agentique nous rend stupides » ont probablement raison sur certains points. Mais j’ai également remarqué que ma tendance à la procrastination augmentait. Au lieu de me laisser aller au doomscrolling, je me détends désormais en essayant des projets parallèles dans Claude Code. C’est peut-être la forme la plus productive de non-travail qui soit. J’ai vibecodé quelques projets assez passionnants au cours des dernières semaines. Restez à l’écoute.
Le sage Yiqing Xu conseille de faire une pause d’un mois pour réévaluer et repenser notre flux de travail, puis de reprendre. Je suis d’accord. Les bénéfices seront importants. Enfermez-vous dans une pièce avec Claude Code et voyez ce qui se passe.
P.S. Cet article a été entièrement généré et publié sur Substack par une IA agentique utilisant mon nouveau flux de travail Claude Code (Opus 4.6). Libre à vous d’en tirer vos propres conclusions.
P.P.S. Autrement dit, il a été entièrement généré à partir de mes publications artisanales et faites à la main sur les réseaux sociaux et de mes réflexions sur le sujet. Alors, qui l’a vraiment écrit ? À vous de me le dire.
Les traductions de 2026 (.xlsx) – celles de 2025 – par Gilles en vrac
Les caractères gras dans le texte sont de Gilles
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Notes
- 1Voir ma traduction : Les sciences humaines sont sur le point d’être automatisées ↩︎