Les articles scientifiques déferlent, les chercheurs croulent sous les vérifications : l’IA est en train de faire craquer le système
Le volume de publications scientifiques ne cesse de croître et l'IA accélère encore le rythme. Les relecteurs bénévoles de la relecture scientifique ne parviennent plus à suivre la cadence..
Depuis 2023, le nombre d'articles scientifiques publiés chaque année a connu une augmentation fulgurante, passant de 2,5 millions à plus de 10 millions en 2026. Cette explosion s'explique principalement par l'utilisation massive d'outils d'intelligence artificielle (IA) capables de générer des textes scientifiques en quelques secondes. Les chercheurs, submergés par ce déluge, peinent à vérifier la qualité et l'originalité de chaque étude, ce qui remet en cause le processus traditionnel de validation par les pairs (peer review), un système où des experts indépendants évaluent la rigueur des travaux avant publication.
L'IA joue un double rôle dans cette crise. D'une part, elle accélère la rédaction et la diffusion des articles en automatisant des tâches comme la recherche bibliographique ou la rédaction de sections méthodologiques. D'autre part, elle contribue à la surproduction en permettant à des acteurs peu scrupuleux de générer des articles de faible qualité, voire des faux papiers (fake papers), c'est-à-dire des études fictives ou plagiées présentées comme originales. En 2026, environ 15 % des articles soumis à des revues scientifiques seraient générés ou fortement influencés par des outils d'IA, selon des estimations citées dans l'article.
Les comités de rédaction des revues scientifiques et les évaluateurs indépendants sont débordés par le volume croissant de soumissions. Un chercheur interrogé dans l'article explique qu'il doit désormais consacrer jusqu'à 40 heures par semaine à la vérification de travaux, contre 5 à 10 heures auparavant. Cette charge de travail excessive entraîne des retards dans les publications et une baisse de la qualité des évaluations. Certains éditeurs ont même dû embaucher des équipes dédiées à la détection de contenus générés par IA, comme Crossref, une organisation internationale qui attribue des identifiants uniques aux publications scientifiques.
La fiabilité du système scientifique est aujourd'hui menacée. Plusieurs scandales récents ont révélé des cas de fraudes ou de manipulations, comme des articles rétractés après avoir été identifiés comme des faux papiers. En 2025, la revue Nature a dû retirer plus de 800 articles générés par IA, soit 0,5 % de ses publications annuelles. Cette situation érode la confiance du public et des institutions dans la recherche, alors que la science est plus que jamais sollicitée pour répondre aux défis globaux comme le changement climatique ou les pandémies.
Pour faire face à cette crise, plusieurs pistes sont explorées. Certains éditeurs, comme *Elsevier*, testent des outils de détection d'IA pour filtrer les soumissions suspectes avant évaluation. D'autres proposent de limiter le nombre d'articles qu'un chercheur peut publier par an, afin de réduire la surproduction. Enfin, des initiatives comme *Plan S*, une coalition d'institutions scientifiques, poussent pour un accès ouvert (*open access*) aux publications, afin de faciliter la vérification et la transparence. Cependant, ces mesures restent insuffisantes face à l'ampleur du problème, et leur mise en œuvre prendra des années.
