Pour ou contre l’utilisation de l’intelligence artificielle pour écrire les articles scientifiques soumis à Radioprotection
Year: 2024
Type: editorial
Abstract: Pour ou contre l'utilisation de l'intelligence artificielle pour écrire les articles scientifiques soumis à Radioprotection For or against the use of artificial intelligence to write scientific articles submitted to Radioprotection Nous avons reçu récemment un manuscrit de revue de littérature tellement bien fini qu'il semblait être le résultat d'un travail très soigné.Mais différentes erreurs nous ont amenés à penser que cet article pourrait être le fruit de l'utilisation d'un algorithme d'intelligence artificielle (IA) générative.Nous avons alors utilisé un logiciel de détection qui a confirmé une probabilité très élevée d'utilisation d'une IA générative.Cette soumission, la première que nous ayons détectée au sein du comité de rédaction de Radioprotection, nous conduit à faire le point sur l'utilisation de l'IA dans la publication scientifique.Notre première réaction, instinctive, a été de penser qu'il s'agissait de tricherie pure et simple, et que ce type de comportement devait être banni.En effet, en tant que membres du comité éditorial ou de relecteurs, notre expertise, nous permettant d'évaluer la qualité des manuscrits soumis à Radioprotection, est acquise en partie grâce à nos publications.Malheureusement, l'IA permet aujourd'hui à des novices (non-experts) de fournir des manuscrits sans expertise (ce qui est frauduleux) et à terme d'être considérés comme experts de façon indue.Dans ce contexte, l'utilisation des outils d'IA, quels qu'ils soient, nous interroge fortement.Le comité éditorial de Radioprotection, en lien avec notre éditeur EDP Sciences, s'est donc penché sur cette question.L'utilisation des outils d'IA est dans la ligne des évolutions scientifiques et techniques de notre société et va certainement impacter la radioprotection (Andresz et al., 2022).L'utilisation des technologies d'IA a été proposée par la plateforme NERIS afin de développer des outils avancés de préparation aux situations d'urgence, de réponse et de remédiation en cas d'accident nucléaire (Bexon et al., 2023).La Commission Internationale de Protection Radiologique (CIPR) envisage l'utilisation d'outils d'IA dans la révision actuelle du système de radioprotection (Clement et al., 2022).En imagerie médicale, de nombreuses solutions basées sur des méthodes d'apprentissage profond sont commercialisées pour des tâches de segmentation, de classification ou d'identification sur des images de radiographie, de tomodensitométrie ou d'IRM, par exemple pour détecter les fractures ou estimer l'âge osseux pédiatrique, etc... Ces nouveaux logiciels ont de véritables avantages cliniques dans la réduction des taux d'erreur, l'amélioration du flux de travail et la réduction de la fatigue des radiologues (Ruitenbeek et al., 2024 ;Kelly et al., 2022).De plus, au cours des cinq dernières années, la reconstruction des images de scanographie par apprentissage profond a été introduite pour améliorer la qualité des images et réduire la dose de rayonnement ionisant par rapport aux techniques de reconstruction classiques (Zhang et Seeram, 2020).Ces techniques doivent encore être validées de façon multicentrique pour plus de fiabilité.L'utilisation des outils d'IA pour la production de données ou pour la rédaction d'un manuscrit semble donc inéluctable.À chaque fois qu'un progrès a été fait, il s'est trouvé de bonnes et de mauvaises utilisations, mais surtout des intentions bonnes ou mauvaises.L'exemple de l'utilisation des rayonnements ionisants est caractéristique, presque caricatural, de ce point de vue.C'est donc bien l'intention de l'utilisateur qui doit être prise en compte.Souhaite-t-il simplement utiliser un outil performant pour lui permettre d'améliorer sa production scientifique, ou bien souhaite-t-il utiliser ces outils à des fins de malversation, scientifique ou autre ?Un parallèle intéressant peut être fait avec le plagiat, un autre aspect de l'intégrité scientifique.Les méthodes, la façon de présenter un corpus de données ou encore la rédaction de certaines parties d'articles ne peuvent éviter une certaine similitude, parfois importante, avec des écrits existants.Qui n'a pas déjà fait un copier-coller d'un paragraphe de matériels et méthodes ?Dans ce cas, il ne s'agit pas de plagiat, ni même d'intention de plagiat mais d'une difficulté à exprimer la même chose avec des mots différents.Par contre, le fait de volontairement copier des résultats, des interprétations de résultats jusqu'aux conclusions d'un article scientifique pour s'en approprier la paternité est clairement du plagiat et doit être banni des pratiques.Il résulte de cet exemple un élément essentiel : le plagiat est dans l'intention.Il en va de même pour l'utilisation des outils d'IA dans la publication scientifique.Ce n'est pas l'utilisation de l'outil qui est à remettre en cause.De toutes façons, comme tout progrès technologique, son utilisation devient inévitable, et ce sont ceux qui ne les utiliseront pas qui seront dépassés par l'évolution de la qualité augmentée des manuscrits générés avec l'aide de l'IA.En revanche, ce qui est important pour les éditeurs, c'est d'imposer que l'utilisation d'une IA dans un travail scientifique soit signalée, comme tout autre outil utilisé dans un travail scientifique, que ce soit un produit chimique, une souche de souris, un logiciel d'analyse statistique.C'est ainsi que les instructions aux auteurs de manuscrits soumis à Radioprotection, qui suit les principes du Comité d'éthique des publications (COPE) (https://publicationethics.org/),viennent d'être révisées.Les auteurs sont invités à se conformer aux recommandations pour la conduite, la présentation, l'écriture et la publication de travaux de recherche soumis à des revues
Source: Radioprotection
Language: French
Subfield: Safety Research
Field: Social Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W4402605591