Le monde académique s’est bien mis à l’intelligence artificielle et de nombreuses interrogations en découlent : comment les universitaires peuvent-ils l’utiliser de manière éthique et scientifique ? Quel avenir pour la recherche académique et pour la liberté des chercheurs dans un monde rempli d’algorithmes essentiellement anglo-saxons ? Étienne Cazin, directeur du centre Asie-Pacifique, Afrique, Moyen-Orient de la Direction des affaires internationales de Sciences Po, livre son analyse pour l’Observatoire de la tech et du numérique de la Fondation.
Dans certaines de ses œuvres, le poète Henri Michaux écrivait et dessinait sous mescaline et il l’indiquait. Aujourd’hui, les universitaires et autres chercheurs écrivent avec l’intelligence artificielle, mais tous ne le disent pas. Phénomène classique de Shadow-IA, comme n’importe quel salarié de n’importe quelle entreprise.
L’inflation d’articles dans les fameuses revues à comité de lecture en est l’une des preuves. L’IA permet de gagner du temps, de balayer plus largement les sources, de prérédiger, voire de rédiger un texte. Le monde académique s’y est donc mis.
Pour cet acte XIV de l’Observatoire de la tech et du numérique de la Fondation, Étienne Cazin, directeur du centre Asie-Pacifique, Afrique, Moyen-Orient de la Direction des affaires internationales de Sciences Po, planche sur ce thème. Comment le monde académique peut-il utiliser l’IA de manière éthique et scientifique ? Plus globalement, il pose la question de l’avenir de la recherche académique et de la liberté du chercheur dans un monde rempli d’algorithmes et de LLM essentiellement anglo-saxons.
François Backman, codirecteur de l’Observatoire de la tech et du numérique de la Fondation
L’intelligence artificielle n’est plus un simple outil d’appoint ou un correcteur de style pour les universitaires. Les grands modèles de langage rédigent désormais des pans entiers d’articles scientifiques et déplacent nos repères épistémologiques. Dès lors, comment penser la figure de l’auteur et la validité de la recherche face à cette écriture algorithmique ?
La machine a franchi le seuil
Dans une récente tribune publiée dans Le Monde1Antonin Broi et Thibaut Giraud, « Il devient urgent de réfléchir à ce que l’IA fait à la recherche académique », Le Monde, 29 août 2026., Antonin Broi et Thibaut Giraud notaient que les grands modèles de langage (LLM) ne sont plus de simples machines à corriger les virgules, à résumer les articles que nous n’avons pas eu le temps de lire ou à rédiger poliment les courriels auxquels nous n’avions déjà pas envie de répondre. L’intelligence artificielle (IA) est entrée dans l’atelier des chercheurs. Elle ouvre les tiroirs, déplace les fiches, propose des rapprochements, rédige parfois des pages entières. Elle ne boit pas le café froid du doctorant. Elle ne soupire jamais devant le sempiternel bourrage de l’imprimante. Elle ignore l’angoisse du dimanche soir devant le paragraphe vide, et cet émerveillement presque enfantin de retrouver une référence égarée depuis des mois.
Les deux auteurs évoquaient le cas du philosophe américain Simon Goldstein, l’un des premiers chercheurs à avoir assumé le fait de publier un article académique rédigé par une IA. Dans son travail, l’auteur ne remercie pas Claude comme on salue distraitement un collègue près de la machine à café. Il dit avoir fourni l’idée initiale, relu le texte plusieurs fois, formulé plusieurs centaines de commentaires et arrêté les grands choix de composition ; l’IA a rédigé l’essentiel de la prose et développé une partie de l’argumentation. Il renvoie même à un rapport détaillé sur cette collaboration homme-machine. Ce n’est pas une curiosité de cabinet. C’est une scène de travail qui deviendra le quotidien des universitaires.
Le LLM, ni auteur ni domestique invisible
Nous ne sommes plus devant le prête-plume d’autrefois, l’assistant de recherche invisible ou le bon génie de la lampe. Nous avons devant nous un texte dont la fabrication mêle des élans humains, des livres écrits par des générations d’auteurs disparus, des calculs automatiques et des choix éditoriaux. La métaphore de la collaboration est commode ; elle peut tromper. Un modèle accomplit des tâches d’écriture et de raisonnement sans devenir un collègue au sens moral ou juridique. Cela nous épargne au moins la cagnotte de départ et la tristesse feinte. Le « Je est un autre » prend ici des allures de formulaire administratif : il faut encore préciser quel autre a fait quoi.
La question de l’auteur ne se réduit donc pas à savoir qui a matériellement aligné les mots. Paul Valéry notait que « le lion est fait de mouton assimilé ». Tout auteur est fait de bibliothèques digérées, de conversations oubliées, d’objections essuyées en séminaire, de fulgurances empruntées sans savoir à qui. La philosophe et écrivaine Sylvia Wynter le rappelle : l’humain est un homo narrans, une espèce dont la conscience, la fragilité et la réalité sont forgées par les récits qu’elle produit. Déléguer une part de cette narration à la machine, ce n’est pas sous-traiter une mécanique. C’est toucher au processus même par lequel nous nous définissons comme humains.
La machine n’est pas seule à se nourrir de textes antérieurs. La différence tient à l’échelle, à la vitesse et à l’obscurité du processus : elle assimile à un rythme qui aurait donné le vertige à Jorge Luis Borges, et rend difficile d’identifier ce qu’elle a absorbé. Le lion de Valéry, au moins, ne prétendait pas avoir inventé le mouton.
Reste à savoir qui choisit le problème, rassemble les preuves, distingue l’or de la banalité, prend le risque de publier et répond de ses erreurs. L’auteur humain demeure seul responsable de ces vertiges. Cette responsabilité n’autorise pas à faire disparaître la machine derrière une formule convenue, comme un domestique qu’on prie de quitter la pièce avant l’arrivée des invités. Entre l’absurdité d’un logiciel promu auteur et l’orgueil mal placé qui dissimule son apport, une troisième voie existe : déclarer l’aide reçue et permettre d’en suivre les effets. Nous savons déjà distinguer, dans un article académique, l’auteur, l’éditeur scientifique, le statisticien, le traducteur. Rien n’interdit d’en faire autant pour les interventions automatisées.
Montaigne écrivait : « La parole est moitié à celui qui parle, moitié à celui qui l’écoute. » Quand l’interlocuteur est une machine, la seconde moitié n’acquiert pas d’âme. Elle appelle, pour l’auteur, à un devoir redoublé de lecture et de jugement.
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Abonnez-vousPour un journal de transformation
Tout travail scientifique substantiellement assisté par l’IA devrait s’accompagner d’un journal de transformation. Ce journal indiquerait les sources, les modèles employés, les consignes données, les doutes surmontés, les objections abandonnées et les décisions assumées par le chercheur. Pas des kilomètres de prompts que nul ne lirait : la bibliothèque de Babel est assez encombrée. Mais un contrôle proportionné à l’aide reçue.
Le journal montrerait le passage à gué : comment une source devient une affirmation, puis, avec un peu de chance, un argument. Une conjecture ne devient pas un fait parce qu’elle est formulée dans un français de cour. Une bibliographie inventée reste une fiction, non une note de bas de page. Comme Plume chez Henri Michaux, l’IA traverse parfois avec une parfaite courtoisie des situations logiquement catastrophiques. Elle invente avec grand sérieux des sources qui n’ont jamais existé. Elle raconte, de la voix suave d’un érudit, une bataille décisive qui n’a eu lieu que dans ses algorithmes.
Le journal aurait donc deux fonctions : scientifique et mémorielle. Les modèles mutent, leurs réponses varient, des services s’évaporent. Sans trace des opérations, un article scientifique assisté par l’IA devient une énigme inimitable, une expérience sublime dont on aurait jeté le protocole. La science moderne s’est construite en apprenant à consigner ses gestes. Il serait tragique qu’elle y renonce au moment précis où son nouvel instrument sait improviser de brillants mensonges sur sa propre utilisation. Le relevé doit seulement montrer au lecteur où la machine a pesé. Il n’exige ni le roman intégral des échanges ni l’inventaire de nos hésitations de minuit.
La photographie tournée et l’échelle des certitudes
Une photographie d’un tableau abandonné, maculé, dans une rue d’Aubervilliers, peut donner lieu à une description, à une hypothèse d’attribution, à une interprétation historique. L’IA peut y voir ce que l’œil n’a pas vu : le tableau a été photographié tourné de 90 degrés. Redressé, la bouteille retrouve la verticale, les livres cessent de défier la pesanteur, la signature regagne l’angle inférieur droit. Découverte modeste, mais exemplaire. La machine établit une relation qui avait échappé au premier regard. Elle ne peut pas transformer une signature devinée en certificat d’authenticité.
Son apport devient fécond dès que chaque proposition porte sa généalogie et sa fragilité. À la formule péremptoire, préférons l’humilité d’une échelle : observé, inféré, probable, possible, contredit. Cette discipline de l’incertitude est le pain quotidien des historiens, des philologues, des enquêteurs de terrain. L’IA ne crée pas l’exigence de méthode ; elle en aiguise l’urgence. Elle rend les erreurs plus rapides, plus nombreuses et dramatiquement plus élégantes. Elle excelle à faire se répondre les choses ; elle ne sait pas si la correspondance a l’épaisseur d’une vie ou le vernis d’une simple probabilité.
Le plausible prend l’ascenseur
La multiplication des articles « IA Inside » procède d’une asymétrie cruelle : produire une illusion brillante devient instantané ; la démasquer reste un sacerdoce. Le mensonge prend l’ascenseur. La critique des sources monte par l’escalier, les bras chargés de cartons d’archives, et s’arrête à chaque palier pour reprendre son souffle. Une seule personne peut désormais produire en une matinée plus de textes que plusieurs comités de lecture n’en traiteraient en un mois.
Mais l’IA ne prend pas toujours l’ascenseur du plausible. On peut toutefois lui confier la rude tâche de vérifier, d’éprouver, de douter à notre place. La machine peut emprunter l’escalier et porter quelques cartons, à condition qu’on lui montre les marches, qu’on recompte les boîtes à l’arrivée et qu’on vérifie qu’elle n’a pas discrètement altéré le protocole pour le plaisir probabiliste de nous raconter une belle histoire. Les revues scientifiques devront donc reconnaître la vérification comme une contribution scientifique à part entière. Publier moins, peut-être. Mais publier de sorte que le cheminement reste visible, avec toutes ses cicatrices.
Qui gouvernera la production du savoir ?
La question décisive est politique : qui contrôlera la matrice ? Par leurs classements, leurs silences et leurs biais, les modèles dictent ce qu’il est commode de penser, puis de publier. Ils infléchissent le savoir avec la discrétion redoutable d’une évidence bien rédigée. L’asymétrie entre laboratoires de recherche, dans toutes les disciplines de sciences dites dures ou de sciences humaines et sociales, riches et pauvres, touche à la liberté de choisir ses objets et de contester les réponses.
Elle est aussi linguistique. Quand l’anglais des infrastructures IA domine les matériaux disponibles, les références les mieux indexées et les échanges techniques, il devient la langue par défaut des rapprochements et des catégories. Or une langue n’est pas un code de substitution. Que comprend la machine de la musicalité viscérale du thaï, langue tonale où un infime glissement de la voix bouleverse le sens et l’intention ? Que saisit-elle de l’épaisseur philologique, silencieuse et millénaire du grec ancien ? Lue avec Sylvia Wynter, cette dynamique menace de systématiser ce qu’elle nomme la « surreprésentation de l’Homme » : un modèle d’intelligence et de rationalité hégémonique pris pour l’universel. Une traduction n’y suffit pas. Une langue porte des traditions savantes, des découpages du réel, des souffles, des archives. La souveraineté scientifique ne désigne pas une IA tricolore coiffée d’un béret et baguette au bras : elle désigne une capacité de résister à une colonialité technologique. Sans elle, la magnifique cacophonie des savoirs humains sera poliment aplanie, digérée, réduite au seul format lisible par l’épistémologie dominante.
Des institutions, des communs et des étudiants
Refusons que des outils propriétaires décident à notre place des mystères qui méritent d’être percés. Une recherche guidée par ce que les modèles digèrent facilement délaisserait les manuscrits raturés, les dialectes anciens, les traditions orales, les voix oubliées dont nul ne connaît encore l’importance. Or la trouvaille du chercheur commence souvent là : dans un carton d’archives mal étiqueté, par une voix chevrotante d’un interviewé ou via une question jugée saugrenue par l’orthodoxie mandarinale. Un modèle fondé sur les probabilités n’abolit pas la beauté du hasard. Il lui coud seulement un costume très présentable.
L’enseignement devra changer. Interdire l’IA, c’est enseigner la navigation en confisquant les étoiles. L’autoriser sans méthode, c’est distribuer des boussoles affolées. L’exercice décisif ne sera plus seulement « Rédigez », mais « Racontez comment vous avez avancé, quelles fausses pistes vous avez écartées, et prouvez que vous étiez bien là ».
La philosophie change de lieu
La philosophie ne disparaît pas devant la machine ; elle déménage. Elle se loge dans le choix de la question, le refus du lieu commun, l’éthique de la méthode. Comme le rappelait Pierre Hadot, elle demeure une manière de vivre.
L’IA peut composer un traité bouleversant sur la mort ; elle n’a jamais tremblé à l’idée de disparaître. Elle peut commenter Rimbaud ; elle n’a jamais été « un autre ». Elle possède le vocabulaire de la ruine ; elle n’en a jamais respiré la poussière. Elle reconstruira sans peine les certitudes de l’histoire et les bibliographies savantes, et effacera l’hésitation humaine sous un vernis statistique. Face à cette oblitération, le journal de transformation n’est pas une contrainte bureaucratique. C’est le seul sédiment vivant qui nous reste. Quand la machine aura digéré toute la production scientifique, il ne subsistera que nos ratures, nos doutes consignés, nos impasses et l’irrationalité fulgurante de nos choix initiaux : plus frêles, mais plus fidèles, l’unique trace de notre passage dans l’atelier.
- 1Antonin Broi et Thibaut Giraud, « Il devient urgent de réfléchir à ce que l’IA fait à la recherche académique », Le Monde, 29 août 2026.
