MIT contredit ses propres règles en publiant une recherche générée par IA

Lorsque l’on découvre qu’une institution aussi renommée que le MIT vient de violer ses propres principes concernant la recherche fondée sur l’intelligence artificielle, cela soulève de sérieuses inquiétudes sur la crédibilité scientifique. Ce n’est pas seulement une question de respect des règles internes, mais bien de la préservation de l’intégrité du savoir. L’usage croissant de l’IA dans la rédaction de travaux académiques, surtout dans des domaines sensibles comme la santé mentale, menace gravement la fiabilité et l’authenticité de la recherche. Le problème ne réside pas seulement dans l’automatisation de certaines tâches — comme la rédaction de paragraphes ou la reformulation de phrases — mais dans la manière dont ces outils, souvent biaisés et dépourvus de compréhension réelle, peuvent produire des formulations creuses, répétitives et dénuées de substance. Ce que j’ai lu récemment dans un article du MIT sur l’IA en santé mentale en est un exemple frappant. Des phrases comme « une approche holistique qui intègre des mesures technologiques de sécurité avec des interventions sociétales plus larges visant à renforcer les liens humains significatifs » ne sont pas seulement vagues, elles sont typiques du style généré de manière procédurale. Ce genre de tournure, si courante dans les textes d’IA, trahit une absence de réflexion critique et de profondeur conceptuelle. Ces clichés ne sont pas anodins. Ils masquent souvent un manque de rigueur intellectuelle. Lorsqu’un chercheur laisse une IA rédiger une partie de son article, il ne fait pas seulement économiser du temps : il risque de transmettre des idées superficielles, de reproduire des biais algorithmiques, voire de compromettre la validité des conclusions. Et quand ces travaux sont publiés dans des revues prestigieuses ou par des institutions comme le MIT, leur impact est amplifié. Ils influencent les politiques publiques, les pratiques cliniques, et la perception du public — sans garantie que le fond soit solide. Ce qui est particulièrement inquiétant, c’est que ce n’est pas seulement une question de tricherie académique, comme celle des étudiants copiant des devoirs. Il s’agit d’une dérive plus profonde : la déshumanisation du processus de recherche. La science repose sur l’observation, la réflexion, l’expérimentation et la critique. L’IA peut aider à organiser des données ou formuler des hypothèses, mais elle ne remplace pas la pensée critique, la créativité ou l’éthique qui guident la démarche scientifique. Le vrai danger, c’est que l’on commence à confondre la fluidité du langage avec la profondeur de la pensée. Or, derrière chaque phrase bien tournée, il faut une intention, une expérience, une responsabilité. Lorsqu’un chercheur s’appuie sur une IA pour produire du contenu sans vérification, il se décharge de cette responsabilité. Et c’est là que la crédibilité du savoir s’effrite. Il est temps que les institutions académiques, y compris celles comme le MIT, renforcent leurs politiques et leurs contrôles. L’IA n’est pas un outil à utiliser sans discernement. Elle doit être encadrée, transparente, et toujours soumise à une validation humaine rigoureuse. Sinon, nous risquons de voir naître une science non pas fondée sur la vérité, mais sur des illusions bien tournées.