HUMEUR : PUBLIER VITE, COMPRENDRE LENTEMENT. QUE VAUT ENCORE l’ARTICLE SCIENTIFIQUE À L’ÈRE DE l’IAG

Temps de lecture :  15 minutes
mots-clés : Recherche, science, Slow Science, IAG, Kairos, Chronos
Nombre de pages « équivalent » : 4
Article rédigé avec l’aide de l’IA : oui

En bref : L’article explore l’impact des intelligences artificielles génératives (IAG) sur la recherche scientifique, interrogeant la valeur des articles scientifiques face à des outils capables de synthétiser des informations rapidement. Antonio Ayuso souligne que la science ne doit pas être perçue comme une source de certitudes, mais plutôt comme une méthode limitée et complexe. Il plaide pour une reconnexion à la « slow science », qui valorise le temps nécessaire à la réflexion, à l’échec et à la construction de savoirs robustes, tout en demandant un changement de contrat social autour de la science et de l’expertise.

Chers lecteurs, chères lectrices,
Chers abonné.e.s,

Introduction

Le 15 décembre 2025, l’ingénieur aérospatial Antonio Ayuso rappelle, dans une interview à Ethic (revue espagnole philosophique et de pensée critique sur notre siècle), une évidence que nous avons collectivement appris à oublier : croire que « la science a réponse à tout » relève moins d’un constat que d’un désir — « un anhelo » — et cette attente placée sur la science « la met dans un endroit qui ne lui appartient pas ».

Ce déplacement s’avère crucial, car il met en évidence une tension actuelle plus vaste que l’aérospatiale et même que l’université : la recherche est maintenant tenue de fournir des réponses rapides dans un monde où la patience fait défaut, où les informations abondent et où des intelligences artificielles génératives (IAG) peuvent, en quelques secondes, synthétiser, trier, reformuler et « raconter » des portions importantes de la littérature scientifique.

Dès lors, une question dérangeante surgit — et elle n’est pas seulement technologique : que vaut encore l’article scientifique lorsque l’une de ses fonctions centrales (établir un état de l’art, synthétiser un corpus, proposer une narration vers une réponse construite patiemment par le chercheur) peut être “traitée” en 30 secondes par une IAG ? Et, plus profondément ou conséquemment : que devient le chercheur quand la valeur sociale de l’expertise s’érode, quand les “experts” sont parfois perçus comme indésirables, et quand les nouvelles “vérités” circulent plus vite que les procédures de validation ?

Nous proposons ici une thèse simple : l’IAG ne rend pas l’article scientifique obsolète, mais elle dévalorise brutalement tout ce qui, dans l’article, relevait déjà de l’automatique (compilation, paraphrase, rhétorique standardisée). En échange, elle renforce et même vitalise ce qui ne peut être « généré » sans perte : la rigueur méthodologique, la traçabilité, le sens des limites, l’argumentation honnête, la capacité à formuler les bonnes questions et la responsabilité éthique. Autrement dit : elle nous oblige à revenir à une forme de tékhnê au sens grec qu’Ayuso, l’ingenieur interviewé dans Ethic, remet sur la table : savoir faire, mais aussi savoir pourquoi l’on fait (« Croire que dans la science, il y a des réponses pour que tout réponde plus à un désir qu’à une réalité. », 15 décembre 2025).

Pour s’en convaincre, nous vous faisons part d’une petite anecdote personnelle. Un jour, lors d’une présentation pour un poste académique dans une université, j’ai proposé une équation liant les questions d’entropie, de l’acte de bâtir et leurs relations avec les données. Ce sujet est vaste et encore peu exploré aujourd’hui. Une spécialiste de la thermodynamique et hautement placée dans la hiérarchie de l’université me précisa : votre équation est fausse ! Elle avait raison et je lui répondis : justement, si elle était juste, pourquoi vous me demandez quels sont les sujets sur lesquels je désire travailler en recherche ? Si cette équation était juste, cette recherche n’aurait plus de raison d’être. Elle n’a visiblement pas apprécié… IL lui fallait des réponses, pas des questions.

Que vaut un article scientifique si l’IAG résume tout en 30 secondes ?

Il y a quelque chose d’étrange dans notre ère actuelle : la science n’a jamais été aussi présente, le terme « preuve » n’a jamais été aussi utilisé, et pourtant, la position du chercheur n’a jamais été aussi précaire. On attend de lui qu’il tranche, qu’il rassure, qu’il confirme, qu’il optimise. Dans le même mouvement, on lui reproche sa complexité, ses nuances, ses « peut-être ». Comme si l’incertitude scientifique était une faiblesse morale. Comme si l’hésitation méthodique était une trahison du réel.

Dans l’entretien d’Antonio Ayuso (ingénieur aérospatial), une phrase agit comme un pivot : croire que “la science a réponse à tout” relève davantage d’un désir — presque d’une nostalgie de certitude — que d’une réalité. Il ne s’agit pas de rabaisser la science, mais de la remettre à sa place : celle d’une méthode puissante, exigeante, et… limitée. Et c’est justement cette limite qui la rend précieuse : la science ne remplace ni la poésie, ni l’éthique, ni l’expérience vécue ; elle n’est pas une religion de substitution. Elle est un art de l’enquête.

Toutefois, la génération scientifique d’après-guerre, qui nous influence encore aujourd’hui, s’appuyait sur la guerre entre foi et science. Elle semble avoir gagné la guerre, mais à quel prix ? Celle des Fakes en tous genres, des vérités alternatives ou encore des experts de n’importe quoi.

D’un autre côté, si nous analysons les articles extraordinaires de la science de la fin du 19^e siècle et début du 20^e siècle, ce siècle qui a profondément transformé notre vision du monde, les scientifiques publiaient rarement, peux d’articles. Cependant ils échangeaient souvent entre eux. Aujourd’hui, le courrier est remplacé par les plateformes de publications. Aujourd’hui, nous sommes jugés et non encouragés par des échanges, certes, parfois rugueux, mais toujours constructifs. La bataille d’A. Le conflit entre Einstein et N. Bohr au sujet de la mécanique quantique au début des années 1920 constitue l’un des épisodes les plus fascinants de l’histoire des sciences. Il oppose deux visions du monde, deux manières de concevoir la réalité physique et, au-delà, la nature même de la connaissance scientifique. Leurs échanges épistolaires sont, en soi, un monde de science, peut-être encore plus que leurs articles scientifiques respectifs.

Ces échanges sont aujourd’hui résumés en 30 secondes par une IA et ce n’est qu’un début. Des outils tel SCITE.ai, une IA basée sur les API de plusieurs modèles LLM (Perplexity, Open AI, …) vous permettent d’élaborer un état de l’art de la question que vous vous posez en moins d’une minute. En bon prince, il peut même vous en faire un résumé.

A minima, cela doit nous poser question alors que ces outils n’en sont qu’à leurs balbutiements. D’autre part, aujourd’hui, l’IAG est déjà comparable aux publications de niveau moyen, celle qui vous informe, mais ne vous révèle pas vraiment quelque chose. Autrement dit, celle dont vous connaissez déjà la réponse, mais vous êtes parfois contents que quelqu’un ait pris le temps de l’expliquer clairement et avec des résultats plausibles… Sauf que cela, les IAG le font déjà.

“Publish or Perish” rencontre l’IAG : l’effondrement du texte moyen

Ces 25 dernières années, la culture académique a longtemps confondu quantité de production et qualité de recherche. Les mesures bibliométriques — facteur d’impact, h-index, comptage d’articles — ont été utilisées comme substituts à l’évaluation du contenu. Les universités ont emboîté le pas pour répondre aux classements, le plus célèbre étant celui de Shanghai. En rédigeant cet article, nous nous sommes même rendu compte qu’il y avait un Center for University Rankings…
Pourtant, DORA (Déclaration de San Francisco) rappelle justement que le Journal Impact Factor a été conçu à l’origine comme un outil de bibliothécaires, et qu’il ne doit pas servir à mesurer la valeur d’un article ou d’un chercheur ! l’association va même plus loin avec son ReformSCAPE : DORA s’engage à soutenir l’élaboration de nouvelles politiques et pratiques pour une évaluation responsable de la recherche (ERR). Reformscape est une base de données consultable recensant les critères et normes d’embauche, d’évaluation, de promotion et de titularisation dans les établissements d’enseignement supérieur. En effet, il faut rappeler la Doxa : pas d’articles (on parle du nombre et non de la qualité) , pas de promotion.

Dans le même esprit, le Leiden Manifesto plaide pour une métrique au service du jugement expert (et non l’inverse).(Nature, 22 avril 2015)

Mais dans tous les cas et dans beaucoup de disciplines, l’article “standard” contient une part considérable de matière ritualisée : introduction codifiée, revue de littérature narrative, transitions rhétoriques, discussions “au format”. Cette couche textuelle était déjà en partie une forme de conformité à des attentes éditoriales. Désormais, une IAG peut la produire très vite — parfois très bien — et donc la valeur marginale d’un texte “moyen” chute, parce que dans le même temps l’IAG rend l’état de l’art à la fois plus facile… et plus fragile : oui, on peut explorer un champ plus vite, repérer des thèmes, générer des plans, comparer des approches. Des outils se présentent explicitement comme des assistants de revue systématique. Mais cette vitesse s’achète au prix d’un risque critique : l’illusion de savoir.

Nous avons tous déjà repéré de nombreuses hallucinations, car la conception même des LLM oblige l’IAG à fournir une réponse… même s’il n’y en a pas. Plusieurs travaux les documentent, tel un article publié dans Nature/Scientific Reports a même mesuré des taux élevés de citations fabriquées ou d’erreurs substantielles selon les versions testées (Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT, 7 septembre 2023).

Finalement, que nous reste-t-il ? Que vaut un article scientifique à l’ère des IAG ?

Si l’on accepte cette provocation — “une bonne partie est déjà traitée en 30 secondes” — on peut aussi y voir une opportunité : l’IAG agit comme un révélateur. Elle nous force à distinguer ce qui est générable de ce qui est scientifique. Toutefois, reste aujourd’hui la question, certes un peu incongrue : c’est quoi « scientifique ». Car on recherche systématiquement la robustesse du propos, ce que les sciences dures ne rencontrent aucune difficulté à argumenter… et de plus en plus l’IAG. Cependant, les sciences dites « molles », sciences sociales et humaines travaillent souvent et avec difficulté sur l’expérience et le ressenti : ce qui est énoncé ici ne peut probablement pas être répliqué ailleurs, car le contexte de l’expérience est différent.

Toutefois, ces sciences itératives et contextuelles sont peut-être la piste intéressante à approfondir pour répondre aux enjeux de l’IAG. En effet, un LLM ne pourra que s’inspirer de ce qu’il a déjà appris dans sa base de données, loin des contextes locaux et immédiats. Le Kairos viendrait aider l’humain alors que l’instantané est la force de l’IAG ? Paradoxale s’il en est. Pourtant, si nous nous aventurons à approfondir la question, notre définition personnelle du chercheur est celle qui est capable d’utiliser la base de données expérimentée pour faire face à de nouveaux paradigmes. Ce fut vrai pour les sciences dures au début du 20^e siècle et les innombrables enjeux des nouvelles théories, c’est aujourd’hui le cas des sociologues, psychologues, et autres chercheurs de l’humain et ses interactions. Il y aurait probablement beaucoup à apprendre de ces sciences et de la manière dont les chercheurs ont tenté de « scienciser » leurs recherches par rapport aux études concrètes dans la physique, les mathématiques, etc.

Car la valeur d’un article ne devrait jamais être sa belle rédaction. Elle devrait être sa capacité à tenir debout dans le réel : données, méthode, protocole, choix, limites, reproductibilité, chaîne de raisonnement dans un contexte singulier. En d’autres termes, faire de la science et de la recherche comme au siècle des Lumières et s’extirper rapidement des rankings, peer review de scientifiques esclaves de la méthode plus que du fond.

Tout ce dont nous vous parlons, c’est un peu ce que l’on retrouve dans la « slow science ».

Slow Science : remettre du temps là où l’on a mis de la vitesse

Le terme a été popularisé notamment par le Slow Science Manifesto (2010), associé à la Slow Science Academy (Berlin) (Slow Science – la désxecellence, Genèse, 2020) , qui réclame une évidence oubliée : la science a besoin de temps (Chronos). Du temps pour lire vraiment, pour échouer, pour recommencer, pour laisser décanter. Du temps pour se tromper sans être disqualifié. Du temps pour faire de la science, pas seulement pour en produire l’apparence.

Dans un registre plus philosophique, Isabelle Stengers — avec Another Science is Possible (manifeste pour un “ralentissement”, (Polity Press, Cambridge, libre en PDF, 178 pages, 2018 ) — propose de sortir la science de l’urgence permanente, de la reconnecter à ses enjeux publics, de refuser le réflexe solutionniste et l’obligation d’être immédiatement utile. Ralentir, ici, n’est pas une posture romantique : c’est une condition de vigilance. Uta Frith, dans un texte court et incisif (“Fast science is bad for scientists and bad for science”, Science Direct, janvier 2020), pointe la mécanique : à force de courir, on se fatigue. Elle transforme l’enquête en sprint, la nuance en faiblesse, l’incertitude en défaut. Ce que la slow science remet au centre, c’est un principe simple : la connaissance n’est pas un flux, c’est une construction. Et toute construction a besoin de temps de prise, comme le béton, comme une ville. Une analogie bâtimentaire qui prend sens car, dans l’aménagement du territoire, accélérer peut produire des infrastructures rapides, mais fragiles ; ralentir peut permettre des systèmes plus robustes, plus adaptatifs et mieux acceptés. La science fonctionne de manière similaire : elle n’est pas seulement une production d’objets, c’est un entretien de conditions.

Une conséquence collatérale : l’expert indésirable.

Les experts sont parfois devenus des figures suspectes : trop techniques, trop institutionnelles, trop “en chambre”, trop nuancées. Et, en miroir, certaines opinions circulent comme des vérités parce qu’elles sont simples, virales, identitaires.

Le chercheur se retrouve alors dans une position paradoxale :

• on l’appelle quand il faut “garantir” ;
• on le repousse quand il faut “convaincre” ;
• on l’utilise comme alibi quand il faut décider ;
• on le rend responsable quand la décision déplaît.

Dans ce contexte, la science subit une demande impossible : fournir de la certitude dans un monde qui refuse la complexité. D’où la tentation fatale de simplifier à l’excès, de promettre trop, d’habiller l’incertitude, de produire un discours qui ressemble à ce que l’on attend.

C’est exactement ce qu’Ayuso met en garde : placer la science à l’endroit où elle ne doit pas être — comme si elle pouvait combler le désir de vérité total, comme si elle pouvait remplacer d’autres formes de sens. La science perd alors sur deux tableaux : elle devient arrogante aux yeux de certains, et décevante aux yeux des autres.

Sur cette base, la sortie n’est pas de renoncer à l’expertise et surtout, à la diffuser. La sortie est de changer de contrat social : ne plus vendre la science comme une machine à certitudes, mais comme une discipline de la connaissance, honnête sur ses limites, fortes sur ses méthodes. C’est ce que nous tentons de faire avec ce Blog et nos interventions pédagogiques sur les groupes liés aux réseaux sociaux. Un travail fort d’une expérience de… 17 ans ! En effet, notre premier projet itératif de formation par l’information continue et structurée scientifiquement par l’expertise fut la création d’un blog pour la rénovation des espaces publics dans le centre de La Louvière, en 2008. Ensuite, nous avons commencé à surfer sur les réseaux sociaux… pour comprendre comme cela fonctionnait socialement dans un contexte où les gens sont rarement d’accord et contre toute attente, nous en sommes devenus un acteur d’information. En retour, nous apprenons sur les villes, les usages. Toutefois, cela implique un engagement, celui de travailler sur le temps long. Bernard Steigler nous a clairement inspiré dans le cadre du projet Plaine Commune en Seine-Saint-Denis, étalé sur dix ans et plus.

Le dernier mot

Paradoxalement, et comme souvent, ce type d’article de blog est un instant et nécessiterait beaucoup plus de travail pour devenir un objet à caractère scientifique. Mais ce n’est pas le but, la seule ambition de ce travail est de transférer des idées, des concepts, des ressentis. Une petite brique à l’évolution de la réflexion. Mais il ne faut pas non plus s’y tromper. Cet article de blog est en gestation depuis longtemps dans notre questionnement face à la course aux peer review. Tous les scientifiques l’on fait à un moment ou un autre de leur vie de chercheur et nous assumons encore le faire, car c’est aussi une manière d’informer, de communiquer et d’aider à apprendre. Toutefois, le refus n’est pas un accident grave, c’est juste une évolution dans le temps de la recherche. Nous avons 3-4 articles en stock pour publication, nous cherchons juste le bon moment, le bon colloque pour rencontrer, échanger, débattre. Mieux qu’une revue prestigieuse et sans âme, mais avec de l’IA.

Bonne et belle journée à vous.

Merci pour le suivi de notre blog-à-idées ou à réflexions, c’est toujours agréable d’être lu et vous êtes de plus en plus nombreux (+ de 1 000 par mois en, moyenne). N’hésitez pas à commenter, c’est aussi une place de débats. Et surtout, merci de partager/liker si vous soutenez nos réflexions ou recherches. C’est un véritable soutien de votre part et il est apprécié à sa juste valeur.

Dr. Pascal SIMOENS, Architecte et urbaniste, data Scientist.
J’ai commencé ma vie en construisant des villes en Lego, j’en ai fait mon métier. Geek invétéré, aujourd’hui je joins mes passions du numérique et de la ville au travers d’une expertise smart Cities et smart-buildings comme responsable » R&D au sein du groupe Pirnay (Charleroi-Bruxelles) et plus particulièrement de sa section S²Enginnering (smart & sustainable) . En même temps, j’enseigne cette expertise  et continue la recherche dans les domaines de l’IA, l’architecture et la réduction de l’entropie du processus constructif au sien de l’UMONS. Je représente également les universités d’Etat de la communauté Française au sein du Conseil National de l’Ordre des architectes et du Conseil francophone et germanophone.

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