Imaginez un monde où les machines ne se contentent pas d’assister les chercheurs, mais rédigent elles-mêmes des études scientifiques, soumises à des conférences prestigieuses comme l’ICLR. Cela semble futuriste, presque utopique, n’est-ce pas ? Pourtant, ce scénario est bien réel et soulève une tempête dans le milieu académique en ce printemps 2025. Des startups spécialisées en intelligence artificielle, telles que Sakana, Intology et Autoscience, ont franchi une ligne invisible en utilisant l’IA pour produire des articles soumis à des ateliers de l’ICLR, une conférence renommée dans le domaine de l’apprentissage automatique. Mais ce qui aurait pu être une prouesse technologique s’est transformé en controverse brûlante : certains accusent ces entreprises de détourner le sacro-saint processus de **peer review** pour en faire un outil de promotion. Alors, innovation audacieuse ou manque d’éthique flagrant ? Plongeons dans cette affaire qui secoue le monde de la tech et de la recherche.

Quand l’IA S’invite dans les Conférences Académiques

L’International Conference on Learning Representations (ICLR) est un rendez-vous incontournable pour les experts en IA. Chaque année, des milliers de chercheurs y soumettent leurs travaux, espérant une validation par leurs pairs. En 2025, cette institution a vu débarquer une nouveauté inattendue : des études entièrement générées par des algorithmes. Sakana, une startup innovante, a ouvert la voie en informant les organisateurs de l’ICLR de son intention d’expérimenter avec des articles produits par IA, obtenant même le consentement des relecteurs. Une démarche transparente qui contraste avec celle d’Intology et d’Autoscience, deux autres laboratoires qui ont soumis leurs travaux sans prévenir quiconque. Résultat ? Une vague d’indignation chez les académiciens, qui y voient une exploitation éhontée du système.

Le **peer review**, ou révision par les pairs, est un pilier de la science. Il repose sur le bénévolat et exige des heures de travail minutieux. Selon une enquête récente de *Nature*, 40 % des universitaires passent entre deux et quatre heures à évaluer un seul article. Avec l’explosion du nombre de soumissions – NeurIPS, une autre grande conférence, a reçu 17 491 papiers en 2024 contre 12 345 l’année précédente –, la charge est déjà écrasante. Alors, quand des entreprises utilisent ce processus pour tester leurs IA sans accord préalable, les chercheurs crient au scandale.

Une Exploitation du Travail Bénévole ?

La polémique a éclaté sur les réseaux sociaux, où des voix influentes ont dénoncé ces pratiques. Prithviraj Ammanabrolu, professeur assistant à UC San Diego, a résumé le sentiment général dans un post percutant :

Tous ces articles d’IA utilisent les lieux de peer review comme des évaluations humaines gratuites, sans que personne n’ait consenti à offrir ce travail.

– Prithviraj Ammanabrolu, professeur à UC San Diego

Sa critique est claire : ces startups transforment un processus scientifique en banc d’essai pour leurs technologies, sans rémunérer ni même consulter les relecteurs. Ashwinee Panda, postdoctorante à l’Université du Maryland, va plus loin. Elle raconte avoir été contactée par Sakana pour participer à leur expérience, une offre qu’elle a déclinée. Pour elle, soumettre des travaux IA sans avertir les organisateurs témoigne d’un « manque de respect » envers le temps des relecteurs humains.

Intology, de son côté, s’est vanté sur X d’avoir reçu des critiques unanimement positives pour ses articles, vantant les « idées ingénieuses » saluées par les relecteurs. Une communication qui a jeté de l’huile sur le feu, beaucoup y voyant une tentative de publicité déguisée sous couvert de science.

Des Études IA Vraiment à la Hauteur ?

Mais au-delà de l’éthique, une question se pose : ces travaux générés par IA méritent-ils vraiment l’attention des pairs ? Sakana elle-même a admis que ses algorithmes avaient commis des erreurs de citation « embarrassantes ». Sur les trois articles soumis, un seul aurait franchi le seuil d’acceptation d’une conférence. Dans un geste de transparence, l’entreprise a finalement retiré son papier avant publication. Intology et Autoscience, en revanche, ont maintenu leurs soumissions, malgré les doutes sur leur qualité réelle.

Les chercheurs sceptiques soulignent un problème plus large : l’IA, bien qu’impressionnante, manque encore de la rigueur nécessaire pour rivaliser avec la pensée humaine. Entre 6,5 % et 16,9 % des articles soumis à des conférences IA en 2023 contenaient déjà du texte synthétique, selon une analyse récente. Si cette tendance s’amplifie, le risque est de saturer le système avec des travaux médiocres, rendant le **peer review** encore plus ardu.

Une Nouvelle Ère pour l’Évaluation des IA ?

Face à ce chaos, des solutions émergent. Alexander Doria, co-fondateur de la startup Pleias, propose une alternative radicale : créer une agence publique ou privée pour évaluer les études générées par IA, avec des chercheurs rémunérés. Une idée qui pourrait soulager les académiciens tout en offrant aux entreprises un cadre légitime pour tester leurs innovations.

Les évaluations devraient être réalisées par des chercheurs pleinement compensés pour leur temps. L’académie n’est pas là pour externaliser des tests gratuits.

– Alexander Doria, co-fondateur de Pleias

Ce débat dépasse le cadre de l’ICLR. Il interroge la place de l’IA dans la recherche et son impact sur les processus traditionnels. Les startups technologiques, en quête de visibilité, pourraient-elles transformer la science en vitrine marketing ? Ou assistons-nous à une révolution où l’IA deviendra un collaborateur à part entière ?

Les Leçons à Tirer pour les Startups et le Marketing

Pour les entrepreneurs et marketeurs, cette affaire offre des enseignements précieux. L’innovation est essentielle, mais elle ne doit pas se faire au détriment de l’éthique. Les entreprises comme Intology ou Autoscience auraient pu transformer cette expérience en succès en jouant la carte de la transparence, comme l’a fait Sakana. À l’ère du numérique, où la réputation est un actif clé, contourner les règles peut coûter cher en crédibilité.

Voici quelques pistes pour les startups qui souhaitent intégrer l’IA dans leurs stratégies :

• Communiquez clairement sur vos méthodes, surtout si elles impliquent des technologies disruptives.
• Impliquez les parties prenantes dès le départ pour éviter les malentendus.
• Valorisez l’innovation sans exploiter les systèmes existants à votre seul profit.

Le site TechCrunch, qui a couvert cette affaire, montre comment une couverture médiatique peut amplifier une controverse. Les startups doivent anticiper ces retombées et soigner leur image publique.

Vers une Régulation de l’IA en Recherche ?

Ce scandale pourrait accélérer l’émergence de nouvelles normes. Les conférences comme l’ICLR pourraient imposer des règles strictes sur les soumissions IA, exigeant une divulgation préalable. Les entreprises, elles, devront peut-être investir dans des évaluations internes avant de se tourner vers le **peer review**. Une chose est sûre : le statu quo n’est plus tenable.

En attendant, les académiciens appellent à une vigilance accrue. Le risque ? Que la science, déjà fragilisée par la pression des publications, ne devienne un terrain de jeu pour les ambitions commerciales des géants de la tech.

Et Si l’IA Redéfinissait la Science ?

Et si, au lieu de condamner ces initiatives, nous y voyions une opportunité ? L’IA pourrait alléger la charge des chercheurs en automatisant certaines tâches, comme la rédaction de brouillons ou l’analyse de données. Mais pour cela, elle doit être encadrée. Les startups technologiques ont un rôle à jouer : prouver que leurs outils peuvent enrichir la recherche sans la dénaturer.

Pour les professionnels du marketing et des affaires, cette saga est un rappel : l’IA est un levier puissant, mais mal maîtrisée, elle peut se retourner contre vous. Le site TechCrunch continuera sans doute à suivre ces évolutions, et nous aussi. Car au fond, cette controverse n’est que le début d’une transformation profonde de la science et de la technologie.