Tendances émergentes qui façonnent les carrières scientifiques

Le Conseil international des sciences et son membre, l'Association chinoise pour la science et la technologie (CAST), en partenariat avec Nature, lancent une nouvelle série de podcasts en six parties explorant l'évolution des carrières en recherche. Au fil de cette série, des chercheurs en début et en milieu de carrière échangeront avec des scientifiques confirmés, partageant leurs expériences de développement, de collaboration et de résilience face à des changements rapides.

Dans ce troisième épisode, Mercè Crosas, directrice des sciences sociales et humaines computationnelles à l' Centre de calcul intensif de Barcelone, et Mohammad Hosseini, professeur adjoint d'éthique à Northwestern University, discutez de la manière dont l’IA et la numérisation transforment les carrières scientifiques et le processus de recherche.

La discussion met en lumière les opportunités et les défis que l'IA représente pour les chercheurs en début et en milieu de carrière. Si les nouvelles technologies permettent des avancées majeures et ouvrent des perspectives de recherche entièrement nouvelles, elles suscitent également des inquiétudes quant à l'égalité d'accès, à la dépendance excessive aux outils automatisés et à l'érosion de l'esprit critique.

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Transcription

Izzie Clarke : 00:01

Bonjour et bienvenue. Je suis la journaliste scientifique Izzie Clarke. Dans ce podcast, présenté en partenariat avec le Conseil international des sciences et avec le soutien de l'Association chinoise pour la science et la technologie, nous aborderons le pouvoir de l'aide numérique et de l'intelligence artificielle (IA), son importance pour les carrières scientifiques, ainsi que la menace qu'elle représente pour l'entreprise scientifique.

Aujourd'hui, je suis rejoint par Mercè Crosas, directrice des sciences sociales et humaines computationnelles au Barcelona Supercomputing Center et présidente du Comité des données du Conseil international des sciences, connu sous le nom de CODATA.

Mercè Crosas: 00:42

Bonjour.

Izzie Clarke : 00:43

Et Mohammad Hosseini, professeur adjoint d’éthique à l’Université Northwestern de Chicago et membre de la Global Young Academy.

Mohammed Hosseini : 00:51

Salut comment ca va?

Izzie Clarke : 00:52

Très bien, merci. Pour commencer, j'aimerais vous poser une question : pourquoi est-il crucial de réfléchir à l'impact du numérique et de l'IA sur les carrières scientifiques ?

Mohammed Hosseini : 01:05

Je pense que nous assistons de plus en plus à des prises de décision fondées sur les données par les chercheurs, qui se répercutent parfois également sur les prises de décision nationales ou locales, ce qui est une bonne chose, mais en termes de carrières scientifiques, cela signifie que nous devons former les chercheurs à de nouvelles compétences.

Et cela a toujours été le cas. Mais en raison du point de bascule, les choses évoluent si vite que nous avons du mal à rattraper notre retard. Les machines deviennent si performantes qu'elles peuvent supplanter, voire remplacer, la main-d'œuvre humaine dans le domaine scientifique. Nous nous trouvons aujourd'hui à un moment crucial pour débattre de la numérisation et déterminer qui bénéficie de ces technologies, qui risque d'être laissé pour compte et comment garantir la transparence et l'équité dans leur utilisation.

Izzie Clarke 01:54

Mercè, qu'en penses-tu ?

Mercè Crosas: 01:56

L'un des premiers points est que l'IA est utilisée en science depuis longtemps, et le changement s'opère progressivement. Il est vrai que l'utilisation de l'IA comme méthode dans une grande partie de la production scientifique est aujourd'hui exponentielle.

Ainsi, de l'exploration de la revue de la littérature à la définition de la question de recherche, en passant par le traitement et la collecte des données, puis l'analyse elle-même, et enfin la publication des résultats scientifiques, je pense que ce tournant décisif dont parlait Mohammad a un impact bien plus vaste que jamais.

Izzie Clarke : 02:34

Il y a beaucoup de choses à prendre en compte. Vous avez évoqué la publication, et nous y reviendrons dans un instant. Mais en termes d'opportunités, quelles sont, selon vous, les perspectives qui en découlent pour les chercheurs en début et en milieu de carrière, et comment cela transforme-t-il le paysage scientifique axé sur l'IA ?

Mohammed Hosseini : 02:55

Je suppose que les opportunités se situent principalement autour des découvertes et de la réalisation de projets qui auraient été un rêve il y a cinq ans. Dans tous les domaines où la modélisation pourrait être bénéfique, nous évoluons beaucoup plus rapidement aujourd'hui. C'est une opportunité, notamment pour les chercheurs en début et en milieu de carrière, plus à même d'utiliser l'IA, mais cela implique certains compromis. Saisir des opportunités dans cette nouvelle dynamique exige une curiosité nouvelle à laquelle nous ne sommes pas habitués. Mais je pense que nous devrions nous efforcer de trouver des tâches dans des contextes de recherche non automatisables et d'y exceller.

Par exemple, dans mon domaine de recherche, je suis chercheur en éthique. Rédiger un article argumenté est déjà automatisé. En revanche, le mentorat, l'enseignement en présentiel, qui est également interactif et stimulant, ou la conduite d'entretiens pour recueillir des données et tirer de nouvelles perspectives du vécu des participants sont des tâches difficiles à automatiser. Je pense que nous devons identifier ces tâches dans notre propre contexte de recherche et nous efforcer d'y exceller.

Izzie Clarke : 04:06

Et Mercè ?

Mercè Crosas: 04:07

Je ne vois pas vraiment de risque de voir des scientifiques, qu'ils soient en début ou en milieu de carrière, se faire remplacer. Je vois plutôt des opportunités pour de nouvelles questions de recherche que beaucoup de scientifiques des générations précédentes n'auraient même pas osé poser, n'est-ce pas ? Donc, non, il ne s'agit pas seulement de pouvoir désormais appliquer ces outils, mais plutôt de pouvoir aborder certains domaines d'une manière totalement différente. En biomédecine, dans le domaine du changement climatique, en physique et en biologie (génétique), tout cela peut changer grâce à l'utilisation de l'IA et de nouveaux types de données.

Izzie Clarke : 04:39

Je pense que nous constatons qu'il existe de nombreuses façons de se tourner vers l'IA et d'aborder différentes tâches, et nous avons parlé de reconversion. Alors, à votre avis, à quoi les chercheurs en début et en milieu de carrière dans les domaines scientifiques doivent-ils prêter attention, et où peuvent-ils trouver du soutien ?

Mercè Crosas: 04:57

Il est plus important que jamais d'être très rigoureux en science et de comprendre qu'en fin de compte, que nous utilisions l'IA ou d'autres outils, la science est ce que nous faisons, et la science est une inférence, et elle doit être publique. Les méthodes, les données et la façon dont nous la pratiquons doivent être vérifiées par d'autres.

Cela signifie, encore une fois, que nous n'utilisons pas seulement les outils d'IA pour obtenir des réponses, mais que nous devons nous spécialiser davantage dans la validation de ces réponses. Et pour cela, nous devons être encore mieux préparés quant à la théorie des domaines dans lesquels nous menons nos recherches et à la rigueur des résultats.

Izzie Clarke : 05:33

Ouais, je veux dire, Mohammad, j'aimerais aussi avoir ton avis là-dessus parce que je sais que c'est quelque chose auquel tu prêtes beaucoup d'attention.

Mohammed Hosseini : 05:38

Oui, absolument. Et je voudrais aussi revenir sur ce que Mercè a dit ici. Oui, il est important de réfléchir à la théorie, et parallèlement, nombreux sont ceux qui affirment aujourd'hui qu'avec l'essor de la science fondée sur les données, nous assistons à la fin de la théorie sociale. La théorie n'est pas vraiment importante, car on peut simplement collecter des données et les explorer pour identifier ce qui est pertinent, sans même avoir formulé d'hypothèse au préalable.

Je pense qu'il s'agit d'une évolution remarquable qui exige une réflexion approfondie. L'un des défis que je souhaite également souligner est l'accès à des ressources différentes selon les lieux. Il existe également des disparités dans l'offre des établissements. J'ai le privilège d'être basé dans une université privée aisée aux États-Unis qui offre un accès gratuit à divers modèles d'IA, mais ce n'est pas le cas pour des millions d'autres chercheurs.

Cette disparité place de nombreuses autres personnes dans une situation désavantageuse. Nombre d'universités n'ont même pas de politique générale d'utilisation des modèles d'IA. Si j'étais dans une telle université, je m'efforcerais de contacter l'administration ou la bibliothèque pour leur demander de me fournir des conseils et des formations.

Mercè Crosas: 06:54

Pour en revenir au danger d'une approche trop axée sur les données, je ne pense pas que ce soit la voie à suivre, n'est-ce pas ? Les résultats sont à l'intersection du modèle théorique et de cette approche axée sur les données. Mais en ce qui concerne l'utilisation de l'IA générative ou de nouveaux types d'outils d'IA, je pense que l'Europe a une approche très différente des autres pays.

Une nouvelle stratégie d'IA en science et de science pour l'IA est actuellement en cours de développement. Nous devons être vigilants quant au type d'outils d'IA que nous utilisons : ils doivent définir clairement les données utilisées, être open source et privilégier une IA fiable, ce qui me semble essentiel.

Izzie Clarke : 07:36

Je voulais également aborder un point. Nous parlons également de l'utilisation de l'IA dans le travail et la publication. Alors, Mohammad, quels sont, selon vous, les points que les chercheurs en début et en milieu de carrière devraient prendre en compte en matière de publication et d'utilisation de l'IA ?

Mohammed Hosseini : 07:54

Oui, je pense qu'il est important de se demander quelle tâche nous confions à l'IA. Quelle tâche lui confions-nous ? Lorsque l'IA a connu son essor, elle était principalement utilisée en fin de recherche, notamment pour la révision et l'amélioration de la lisibilité.

Mais maintenant, nous déléguons ces tâches importantes à l'IA. La prochaine fois que vous voudrez réfléchir à votre prochaine question de recherche, au lieu d'approfondir les manuels ou les articles que vous lisez, vous vous direz : « Ah, laissez-moi vous demander ce que l'IA en pense. » Cela devient très addictif, et j'encourage les chercheurs à être conscients des tâches qu'ils délèguent et à se demander : est-ce que cela en vaut la peine ?

Je vous conseille de ne pas publier quelque chose juste pour le plaisir de publier, à moins d'avoir quelque chose de vraiment important à dire. Réfléchissez à qui vous citez. Si vous utilisez l'IA pour trouver des ouvrages, assurez-vous de lire le contenu que vous citez, car ces citations sont souvent hors sujet.

Izzie Clarke : 09:03

Et je pense que c'est une bonne remarque. Certes, l'IA peut s'avérer utile à certains égards, mais il est important de maintenir certaines de ces compétences actives et de veiller également à effectuer d'autres vérifications préalables.

Et je pense que cela nous amène probablement à une discussion sur la crédibilité. Alors, dans votre domaine et auprès du grand public, que faut-il pour maintenir sa crédibilité à l'ère du numérique ? Merci ?

Mercè Crosas: 09:30

Eh bien, je pense que c'est très simple. On était crédible lorsqu'on pouvait communiquer, lorsqu'on comprenait parfaitement son travail et ses enjeux, et qu'il n'était pas le fruit d'une expérience externe. Pour en revenir aux valeurs de la science et de la science ouverte, il faut une transparence maximale, la possibilité pour chacun de vérifier son travail, la façon dont on a appliqué le modèle d'IA, la méthode, les données utilisées, les flux de travail, les principes d'équité pour des données trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables. Mais il faut aussi des logiciels permettant de partager, de retrouver et de vérifier ce que l'on utilise.

Izzie Clarke : 10:06

Mais il existe de nombreuses façons passionnantes d'utiliser cet outil pour transformer la science et la numérisation. Alors, Mercè, comment voyez-vous le rôle croissant de la communication scientifique à mesure que la technologie progresse ?

Mercè Crosas: 10:20

En ce qui concerne la communication scientifique, nous devons encore beaucoup travailler sur ce sujet pour la société. Il existe déjà des attentes quant aux possibilités ou opportunités que l'IA puisse jouer un rôle dans la synthèse d'une grande partie de la production scientifique et sa diffusion à un public plus large. Je pense donc que cela peut être intéressant.

Izzie Clarke : 10:41

Et enfin, qu'est-ce qui vous donne à tous les deux de l'espoir pour l'avenir de la science dans ce monde numérique ? Mohammad ?

Mohammed Hosseini : 10:47

Je pense que ce qui me donne de l'espoir, c'est une nouvelle génération de chercheurs qui s'expriment. Nous observons une nouvelle génération qui ose dire ce qu'elle pense et qui est prête à en payer le prix. Je suis aux États-Unis et je vois toutes sortes de grandes entreprises et leur influence sur le paysage de la recherche, les universités et tout le reste. C'est donc très important pour moi de voir cela.

Izzie Clarke : 11:12

Et Mercè ?

Mercè Crosas: 11:15

Je pense donc que nous disposons de davantage d'outils pour comprendre notre façon de travailler, notre façon de collaborer et les nouvelles questions que nous pouvons poser en science. Cela nous donne de l'espoir pour une science meilleure, à condition de préserver notre essence et les valeurs de la science ouverte, et aussi de tirer parti de ces nouvelles méthodes d'IA.

Izzie Clarke : 11:34

Merci beaucoup à vous deux de m'avoir rejoint.

Si vous êtes un chercheur en début ou en milieu de carrière et que vous souhaitez participer à la conversation sur l'avenir de l'IA, rejoignez le Forum du Conseil international des sciences pour les scientifiques émergents.

Visite: conseil.science/forum pour en savoir plus.

Je m'appelle Izzie Clarke, et la prochaine fois, nous discuterons de la manière dont les chercheurs en début et en milieu de carrière peuvent contribuer à la protection de nos océans, ainsi que de l'importance d'une approche transdisciplinaire pour y parvenir. À bientôt !

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