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

Axel Cypel, lauréat du Prix Roberval 2024 pour son essai *Voyage au bout de l'IA*, a été interrogé sur la capacité de l'intelligence artificielle à générer des théories scientifiques. Selon lui, les modèles actuels, comme ChatGPT, manipulent des données sans en comprendre le sens, se limitant à une induction formelle. Il souligne que les grandes théories physiques, de Galilée à Einstein, ont émergé par une approche hypothético-déductive, bien différente de l'apprentissage automatique.

L'auteur rappelle que les théories scientifiques agissent comme des « treuils ontologiques », capables de faire émerger de nouveaux concepts ou données. Il s'interroge sur la possibilité pour l'IA de reproduire ce processus, alors qu'elle se nourrit principalement de données existantes. Cypel évoque aussi l'analogie entre la création artistique et la théorisation scientifique, soulignant que les deux nécessitent une forme de nouveauté radicale.

Pour l'auteur, la question dépasse le cadre technique : elle interroge la nature même de la création et de l'innovation. Il conclut en invitant à combiner les forces de l'IA avec le travail humain pour explorer de nouvelles théories, sans trancher définitivement sur la capacité de la machine à penser.