L'IA peut-elle produire de la théorie scientifique ?

L'essayiste Axel Cypel, lauréat du Prix Roberval 2024, a été interrogé lors de la cérémonie sur la capacité de l'IA à générer des théories scientifiques. Il oppose l'induction des modèles d'apprentissage, qui généralisent à partir de données existantes, à la pensée théorique, capable de créer de nouveaux concepts avec peu d'informations. Selon lui, les grandes théories physiques se sont construites par une méthode hypothético-déductive, bien éloignée de l'approche inductive du machine learning.

Cypel illustre cette différence avec des exemples comme la théorie de l'évolution de Darwin ou la relativité générale d'Einstein, qui ont permis de prédire des phénomènes avant leur observation. Il souligne que l'IA, en revanche, produit des modèles par interpolation dans un espace de données, générant des résultats nouveaux mais sans réelle création conceptuelle. La question sous-jacente porte sur la nature même de la création, qu'elle soit scientifique ou artistique, et sur la possibilité pour l'IA de franchir ce seuil.

L'article rappelle aussi une note de la rédaction signalant la réfutation en octobre 2026 de l'hypothèse du temps exponentiel par OpenAI et Anthropic, sans lien direct avec le débat sur la théorie scientifique.