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Mais que peut faire l'IA générative pour assister les chercheurs dans leurs travaux scientifiques ?

Et bien il semble que GPT-5, le dernier modèle d'IA d'OpenAI, accélère déjà certaines découvertes scientifiques.

Véritable accélérateur de recherche scientifique, mais sous supervision

D'abord, il semble que l'IA générative soit un véritable accélérateur de recherche scientifique, mais sous supervision.

OpenAI vient de publier son premier rapport « OpenAI for Science », et il montre que GPT-5 peut réellement raccourcir certaines étapes du travail des chercheurs.

Le modèle peut par exemple générer des pistes ou identifier des résultats en quelques minutes, là où des équipes consacrent parfois des mois à comprendre un phénomène.

Mais attention. OpenAI insiste sur un point clé. GPT-5 ne conduit pas des projets de manière autonome. Il aide, il explore, il propose, mais il ne remplace pas les experts.

Immunologie, littérature scientifique, maths,...

Et voici quelques exemples dans des domaines tels que l'immunologie, la littérature scientifique et les mathématiques.

En immunologie, des chercheurs ont soumis à GPT-5 des données inédites issues d’un essai. Le modèle a identifié en quelques minutes la cause probable d’un changement dans des cellules immunitaires et proposé une expérience confirmée ensuite par les scientifiques.

Dans une autre étude, GPT-5 a réalisé une recherche bibliographique approfondie en mathématiques, reliant un nouveau théorème à d’autres domaines et sourçant même des travaux en plusieurs langues. De quoi produire un gain de temps majeur pour les équipes.

Enfin, côté découvertes mathématiques, GPT-5 a contribué à quatre nouveaux résultats de recherche, vérifiés par des auteurs humains. Dans un cas, il a trouvé l’étape manquante d’une preuve d’un problème. Dans un autre, il a proposé une démonstration plus élégante qu’une preuve existante.

Le modèle peut encore halluciner des références ou des mécanismes

Ces exemples montrent que les modèles d'IA ne se contentent plus de retrouver des conclusions connues. Ils commencent à proposer des éléments nouveaux.

Mais cet outil puissant reste faillible.

OpenAI rappelle que le modèle peut encore halluciner des références ou des mécanismes, manquer certains détails propres aux disciplines ou suivre des pistes non pertinentes si personne ne le recadre.

C’est pourquoi OpenAI encourage une approche en binôme. Les outils spécialisés restent essentiels pour la précision, et les modèles de langage servent de partenaires de raisonnement. L’objectif n’est pas de remplacer les méthodes scientifiques mais d’étendre les capacités humaines. Bref, l'IA est encore loin de mériter une co-signature scientifique.

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