{"id":191461,"date":"2026-08-31T13:00:35","date_gmt":"2026-08-31T17:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/la-memoire-scientifique-cachee-lintelligence-artificielle-comme-moteur-de-redecouverte-des-connaissances-oubliees\/"},"modified":"2026-08-31T13:00:35","modified_gmt":"2026-08-31T17:00:35","slug":"la-memoire-scientifique-cachee-lintelligence-artificielle-comme-moteur-de-redecouverte-des-connaissances-oubliees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/la-memoire-scientifique-cachee-lintelligence-artificielle-comme-moteur-de-redecouverte-des-connaissances-oubliees\/","title":{"rendered":"La m\u00e9moire scientifique cach\u00e9e: l\u2019intelligence artificielle comme moteur de red\u00e9couverte des connaissances oubli\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Zouha\u00efr Ben Amor.<\/strong><\/span> Universitaire<\/span><\/em> –<\/span><\/strong><\/span> L\u2019humanit\u00e9 scientifique vit aujourd\u2019hui une situation paradoxale. Jamais dans l\u2019histoire les connaissances n\u2019ont \u00e9t\u00e9 produites avec une telle rapidit\u00e9, jamais les chercheurs n\u2019ont dispos\u00e9 d\u2019un acc\u00e8s aussi large aux publications, aux bases de donn\u00e9es et aux outils num\u00e9riques. Pourtant, cette abondance extraordinaire produit un ph\u00e9nom\u00e8ne inattendu: une partie importante du savoir humain devient progressivement invisible. La science moderne ne souffre plus seulement d\u2019un manque d\u2019informations; elle souffre \u00e9galement d\u2019un exc\u00e8s d\u2019informations qu\u2019elle n\u2019arrive plus \u00e0 explorer compl\u00e8tement.<\/strong><\/p>\n

Chaque jour, des milliers d\u2019articles scientifiques sont publi\u00e9s dans des domaines toujours plus sp\u00e9cialis\u00e9s. Le chercheur contemporain \u00e9volue dans un oc\u00e9an documentaire o\u00f9 la d\u00e9couverte d\u2019une id\u00e9e pertinente d\u00e9pend souvent davantage de la capacit\u00e9 \u00e0 naviguer dans cette masse de donn\u00e9es que de la simple disponibilit\u00e9 des connaissances. Ainsi appara\u00eet une nouvelle forme d\u2019oubli scientifique: non pas un oubli provoqu\u00e9 par la disparition des documents, mais un oubli cr\u00e9\u00e9 par leur accumulation.<\/p>\n

Cette situation pose une question fondamentale: combien d\u2019id\u00e9es scientifiques importantes dorment encore dans les archives de la connaissance humaine?<\/strong> Combien d\u2019hypoth\u00e8ses formul\u00e9es il y a plusieurs d\u00e9cennies pourraient aujourd\u2019hui trouver une nouvelle vie gr\u00e2ce aux technologies modernes? Combien de relations entre disciplines diff\u00e9rentes restent invisibles parce que les chercheurs travaillent dans des communaut\u00e9s scientifiques trop s\u00e9par\u00e9es?<\/p>\n

L\u2019hypoth\u00e8se d\u00e9velopp\u00e9e dans cet article est que la connaissance scientifique poss\u00e8de une forme de m\u00e9moire cach\u00e9e, comparable \u00e0 une immense biblioth\u00e8que dont une partie des ouvrages reste inaccessible non pas parce qu\u2019elle est perdue, mais parce qu\u2019elle n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 v\u00e9ritablement relue avec les outils appropri\u00e9s. L\u2019intelligence artificielle pourrait devenir le nouvel instrument capable d\u2019explorer cette m\u00e9moire collective, de reconnecter des fragments dispers\u00e9s du savoir et de r\u00e9v\u00e9ler des possibilit\u00e9s scientifiques encore inexploit\u00e9es.<\/p>\n

Cette id\u00e9e s\u2019inscrit dans le d\u00e9veloppement r\u00e9cent de la Literature-Based Discovery<\/strong> (LBD), une approche qui cherche \u00e0 d\u00e9couvrir de nouvelles relations scientifiques \u00e0 partir de publications existantes. D\u00e8s les travaux pionniers de Swanson (1986), il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que des liens inattendus pouvaient \u00eatre identifi\u00e9s entre des domaines scientifiques apparemment \u00e9loign\u00e9s. Son c\u00e9l\u00e8bre exemple reliant les propri\u00e9t\u00e9s de l\u2019huile de poisson au syndrome de Raynaud a montr\u00e9 qu\u2019une d\u00e9couverte pouvait \u00e9merger non pas d\u2019une nouvelle exp\u00e9rimentation, mais d\u2019une nouvelle lecture intelligente de connaissances d\u00e9j\u00e0 disponibles.<\/p>\n

Aujourd\u2019hui, l\u2019intelligence artificielle ouvre une nouvelle \u00e9tape dans cette d\u00e9marche. Les mod\u00e8les capables d\u2019analyser des millions de textes scientifiques peuvent d\u00e9passer les limites humaines de m\u00e9moire et d\u2019attention. Ils ne remplacent pas le chercheur, mais deviennent une extension cognitive permettant d\u2019explorer des territoires intellectuels trop vastes pour un seul esprit humain. Les travaux r\u00e9cents sur l\u2019intelligence artificielle appliqu\u00e9e \u00e0 la science soulignent justement le potentiel de ces m\u00e9thodes pour passer de l\u2019extraction d\u2019informations \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de nouvelles hypoth\u00e8ses scientifiques (OECD, 2023).<\/p>\n

Quand la connaissance devient invisible: une nouvelle forme d\u2019amn\u00e9sie scientifique<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

Pendant longtemps, la production scientifique \u00e9tait limit\u00e9e par la capacit\u00e9 humaine \u00e0 lire, m\u00e9moriser et transmettre les connaissances. Les grandes biblioth\u00e8ques repr\u00e9sentaient le c\u0153ur de la m\u00e9moire collective. Aujourd\u2019hui, cette m\u00e9moire est devenue num\u00e9rique, mondiale et presque infinie. Pourtant, la transformation num\u00e9rique n\u2019a pas automatiquement cr\u00e9\u00e9 une meilleure compr\u00e9hension du savoir.<\/p>\n

Un article scientifique peut \u00eatre accessible en quelques secondes, mais cela ne signifie pas qu\u2019il sera r\u00e9ellement d\u00e9couvert. La visibilit\u00e9 d\u2019une publication d\u00e9pend souvent de facteurs sociaux : le prestige de la revue, le r\u00e9seau des auteurs, le nombre de citations ou encore la tendance dominante d\u2019un domaine. Une id\u00e9e pertinente peut ainsi rester marginale simplement parce qu\u2019elle appara\u00eet dans un contexte scientifique qui ne lui permet pas d\u2019\u00eatre reconnue.
Cette situation cr\u00e9e une diff\u00e9rence essentielle entre information disponible<\/strong> et connaissance active.<\/strong> Une information existe physiquement dans une base de donn\u00e9es, mais elle n\u2019acquiert une v\u00e9ritable valeur scientifique que lorsqu\u2019elle entre en relation avec d\u2019autres connaissances.<\/p>\n

La science avance souvent par connexions inattendues. La d\u00e9couverte de nouvelles propri\u00e9t\u00e9s d\u2019une mol\u00e9cule peut venir d\u2019une observation en biologie, d\u2019un concept en physique ou d\u2019une m\u00e9thode d\u00e9velopp\u00e9e en informatique. Pourtant, la sp\u00e9cialisation croissante des disciplines a progressivement cr\u00e9\u00e9 des fronti\u00e8res intellectuelles. Le biologiste lit rarement les travaux du physicien, le chimiste ignore parfois les avanc\u00e9es de l\u2019intelligence artificielle, et le m\u00e9decin n\u2019a pas toujours acc\u00e8s aux innovations issues des math\u00e9matiques appliqu\u00e9es.<\/p>\n

L\u2019une des missions majeures de l\u2019intelligence artificielle pourrait donc \u00eatre de reconstruire ces ponts invisibles.<\/p>\n

Les approches modernes de d\u00e9couverte bas\u00e9e sur la litt\u00e9rature utilisent des techniques d\u2019apprentissage automatique, d\u2019analyse s\u00e9mantique et de repr\u00e9sentation des connaissances pour identifier des associations qui n\u2019apparaissent pas explicitement dans les publications. Elles cherchent notamment \u00e0 d\u00e9couvrir ce que Swanson appelait d\u00e9j\u00e0 \u00abl\u2019undiscovered public knowledge\u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire une connaissance pr\u00e9sente publiquement mais jamais v\u00e9ritablement reconnue comme telle.<\/p>\n

Cette id\u00e9e change profond\u00e9ment notre conception de la d\u00e9couverte scientifique. Une d\u00e9couverte ne serait pas toujours la cr\u00e9ation d\u2019une information nouvelle, mais parfois la r\u00e9v\u00e9lation d\u2019une relation cach\u00e9e entre des informations existantes.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle: une m\u00e9moire augment\u00e9e de l\u2019humanit\u00e9 scientifique<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

L\u2019\u00eatre humain poss\u00e8de une capacit\u00e9 exceptionnelle d\u2019imagination, d\u2019intuition et de raisonnement abstrait. Cependant, sa m\u00e9moire reste limit\u00e9e. Aucun chercheur ne peut lire plusieurs millions d\u2019articles, comparer simultan\u00e9ment des milliers de concepts ou d\u00e9tecter toutes les relations possibles entre disciplines.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle poss\u00e8de pr\u00e9cis\u00e9ment cette capacit\u00e9 d\u2019exploration massive. Elle peut analyser des volumes documentaires impossibles \u00e0 traiter individuellement et identifier des motifs invisibles \u00e0 l\u2019\u0153il humain.<\/p>\n

Mais il serait erron\u00e9 de consid\u00e9rer l\u2019IA comme une simple machine de recherche bibliographique. Son potentiel le plus int\u00e9ressant r\u00e9side dans sa capacit\u00e9 \u00e0 produire des hypoth\u00e8ses nouvelles \u00e0 partir de connaissances existantes.<\/p>\n

Un syst\u00e8me d\u2019intelligence artificielle pourrait, par exemple, d\u00e9tecter qu\u2019un m\u00e9canisme mol\u00e9culaire \u00e9tudi\u00e9 en canc\u00e9rologie pr\u00e9sente des similitudes avec un ph\u00e9nom\u00e8ne observ\u00e9 en \u00e9cologie microbienne. Il pourrait signaler qu\u2019une m\u00e9thode math\u00e9matique ancienne pourrait r\u00e9soudre un probl\u00e8me actuel en ing\u00e9nierie. Il pourrait encore retrouver une th\u00e9orie oubli\u00e9e qui retrouve aujourd\u2019hui une pertinence gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019apparition de nouvelles technologies.<\/p>\n

Cette fonction repr\u00e9sente une rupture conceptuelle: l\u2019IA ne serait plus seulement un outil permettant d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer la recherche humaine, mais un instrument permettant d\u2019\u00e9largir l\u2019espace m\u00eame des questions scientifiques.<\/p>\n

Selon Kastrin et Hristovski (2020), l\u2019\u00e9volution de la d\u00e9couverte bas\u00e9e sur la litt\u00e9rature montre un d\u00e9placement progressif depuis les simples analyses bibliographiques vers des m\u00e9thodes int\u00e9grant r\u00e9seaux, apprentissage automatique et compr\u00e9hension s\u00e9mantique.<\/p>\n

Cependant, cette nouvelle forme de m\u00e9moire scientifique ne doit pas \u00eatre comprise comme une autonomie totale de la machine. La science n\u2019est pas uniquement un traitement de donn\u00e9es. Elle implique une interpr\u00e9tation, une validation exp\u00e9rimentale et une r\u00e9flexion critique. Une intelligence artificielle peut proposer une relation inattendue, mais seul le chercheur peut d\u00e9terminer si cette relation poss\u00e8de une v\u00e9ritable signification scientifique.
La valeur de l\u2019IA r\u00e9side donc moins dans son remplacement du scientifique que dans son r\u00f4le de partenaire intellectuel.<\/p>\n

De la recherche d\u2019informations \u00e0 la red\u00e9couverte d\u2019id\u00e9es perdues
<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Pendant plusieurs si\u00e8cles, la d\u00e9marche scientifique a \u00e9t\u00e9 fond\u00e9e sur un principe relativement simple: observer, formuler une hypoth\u00e8se, exp\u00e9rimenter et produire une nouvelle connaissance. Ce mod\u00e8le a permis des avanc\u00e9es extraordinaires, mais il repose sur une hypoth\u00e8se implicite : ce qui est n\u00e9cessaire \u00e0 la d\u00e9couverte doit encore \u00eatre cr\u00e9\u00e9. Or, l\u2019\u00e9mergence de l\u2019intelligence artificielle conduit aujourd\u2019hui \u00e0 remettre en question cette vision. Peut-\u00eatre qu\u2019une partie des d\u00e9couvertes futures ne r\u00e9sidera pas uniquement dans la production de nouvelles donn\u00e9es, mais dans la capacit\u00e9 \u00e0 retrouver, r\u00e9interpr\u00e9ter et reconnecter des connaissances d\u00e9j\u00e0 existantes.<\/p>\n

La m\u00e9moire scientifique humaine ressemble \u00e0 une immense biblioth\u00e8que dont les rayonnages s\u2019\u00e9tendent sans limite. Cependant, une biblioth\u00e8que sans syst\u00e8me intelligent d\u2019exploration devient progressivement un espace d\u2019oubli. Les ouvrages ne disparaissent pas, mais ils cessent d\u2019\u00eatre consult\u00e9s. La connaissance scientifique conna\u00eet ainsi un ph\u00e9nom\u00e8ne comparable \u00e0 celui observ\u00e9 dans la m\u00e9moire individuelle: certaines informations restent pr\u00e9sentes mais deviennent difficilement accessibles.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle pourrait agir comme un m\u00e9canisme de rappel collectif. Elle pourrait jouer un r\u00f4le comparable \u00e0 celui d\u2019une m\u00e9moire augment\u00e9e capable de r\u00e9veiller des concepts oubli\u00e9s et de leur donner un nouveau contexte.<\/p>\n

Cette id\u00e9e est particuli\u00e8rement importante dans les p\u00e9riodes de transition scientifique. L\u2019histoire des sciences montre que certaines d\u00e9couvertes majeures ont souvent \u00e9t\u00e9 pr\u00e9c\u00e9d\u00e9es par des observations ou des th\u00e9ories rest\u00e9es incomprises pendant longtemps. Le g\u00e9nie scientifique ne consiste pas toujours \u00e0 inventer une id\u00e9e totalement nouvelle, mais parfois \u00e0 reconna\u00eetre la valeur d\u2019une id\u00e9e qui existait d\u00e9j\u00e0 mais qui n\u2019avait pas trouv\u00e9 son moment historique.
L\u2019exemple de Gregor Mendel est souvent cit\u00e9 comme illustration de ce ph\u00e9nom\u00e8ne. Ses travaux sur l\u2019h\u00e9r\u00e9dit\u00e9, publi\u00e9s au XIXe si\u00e8cle, sont rest\u00e9s largement ignor\u00e9s pendant plusieurs d\u00e9cennies avant d\u2019\u00eatre red\u00e9couverts au d\u00e9but du XXe si\u00e8cle lorsque les conditions scientifiques \u00e9taient devenues favorables. Ce cas historique montre que la connaissance poss\u00e8de une temporalit\u00e9 propre: une id\u00e9e peut \u00eatre scientifiquement juste mais socialement invisible.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle pourrait acc\u00e9l\u00e9rer ce processus de maturation scientifique. En analysant les trajectoires historiques des concepts, elle pourrait identifier des th\u00e9ories dont la valeur n\u2019a pas encore \u00e9t\u00e9 pleinement reconnue. Elle pourrait \u00e9galement rep\u00e9rer des domaines o\u00f9 certaines questions restent sans r\u00e9ponse malgr\u00e9 l\u2019existence de fragments de solutions dispers\u00e9s dans diff\u00e9rentes publications.<\/p>\n

Cette approche pourrait transformer profond\u00e9ment la mani\u00e8re dont les chercheurs explorent la litt\u00e9rature scientifique. Aujourd\u2019hui, une recherche bibliographique commence g\u00e9n\u00e9ralement par des mots-cl\u00e9s d\u00e9finis par le chercheur lui-m\u00eame. Cette m\u00e9thode pr\u00e9sente une limite majeure: elle d\u00e9pend des connaissances pr\u00e9alables de celui qui effectue la recherche. Si le chercheur ignore l\u2019existence d\u2019un concept, il ne pourra pas le rechercher.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle permettrait de d\u00e9passer cette limite en explorant non seulement ce que nous cherchons, mais aussi ce que nous ignorons devoir chercher.<\/p>\n

Cette diff\u00e9rence est fondamentale. La recherche classique r\u00e9pond \u00e0 une question connue. L\u2019intelligence artificielle pourrait contribuer \u00e0 formuler des questions nouvelles.<\/p>\n

Dans cette perspective, les mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique deviennent des instruments de cartographie du savoir humain. Ils peuvent repr\u00e9senter les publications scientifiques sous forme de r\u00e9seaux o\u00f9 les concepts, les m\u00e9thodes et les r\u00e9sultats sont reli\u00e9s entre eux. Des zones inattendues apparaissent alors: des \u00eelots de connaissances s\u00e9par\u00e9s qui pourraient pourtant communiquer.<\/p>\n

Ce passage d\u2019une logique de recherche \u00e0 une logique de d\u00e9couverte repr\u00e9sente une \u00e9volution majeure. La science du XXIe si\u00e8cle pourrait \u00eatre moins caract\u00e9ris\u00e9e par l\u2019accumulation de nouvelles informations que par l\u2019intelligence des connexions \u00e9tablies entre elles.<\/p>\n

Vers une nouvelle philosophie de la d\u00e9couverte scientifique<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

L\u2019introduction de l\u2019intelligence artificielle dans la recherche scientifique ne constitue pas seulement une innovation technique. Elle provoque \u00e9galement une interrogation philosophique profonde: qu\u2019est-ce qu\u2019une d\u00e9couverte scientifique?<\/p>\n

Pendant longtemps, la d\u00e9couverte a \u00e9t\u00e9 associ\u00e9e \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019un \u00e9l\u00e9ment nouveau: une nouvelle mol\u00e9cule, une nouvelle th\u00e9orie, une nouvelle technologie. Mais l\u2019hypoth\u00e8se de la m\u00e9moire scientifique cach\u00e9e propose une autre d\u00e9finition: une d\u00e9couverte peut \u00e9galement \u00eatre la r\u00e9v\u00e9lation d\u2019une relation qui existait d\u00e9j\u00e0 mais qui n\u2019avait jamais \u00e9t\u00e9 per\u00e7ue.<\/p>\n

Cette conception rapproche la science d\u2019une activit\u00e9 d\u2019exploration plut\u00f4t que de simple construction. Le chercheur ne cr\u00e9e pas toujours une v\u00e9rit\u00e9 nouvelle; il d\u00e9couvre parfois une structure cach\u00e9e dans l\u2019immense r\u00e9seau des connaissances existantes.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle pourrait devenir un explorateur de cet espace invisible. Elle pourrait r\u00e9v\u00e9ler des chemins intellectuels que les limites humaines emp\u00eachent encore d\u2019emprunter.<\/p>\n

Cependant, cette perspective soul\u00e8ve plusieurs questions importantes. La premi\u00e8re concerne la cr\u00e9ativit\u00e9 scientifique. Une machine peut-elle r\u00e9ellement \u00eatre cr\u00e9ative? Peut-elle produire une id\u00e9e originale ou ne fait-elle que recombiner des informations existantes?<\/p>\n

Cette question reste ouverte. Certains consid\u00e8rent que la cr\u00e9ativit\u00e9 humaine repose justement sur la capacit\u00e9 \u00e0 \u00e9tablir des connexions inhabituelles entre des \u00e9l\u00e9ments connus. Dans cette perspective, une intelligence artificielle capable de cr\u00e9er de nouvelles associations pourrait poss\u00e9der une forme particuli\u00e8re de cr\u00e9ativit\u00e9, diff\u00e9rente mais compl\u00e9mentaire de celle de l\u2019\u00eatre humain.<\/p>\n

Pour Boden (2004), la cr\u00e9ativit\u00e9 peut \u00eatre analys\u00e9e comme une exploration d\u2019espaces conceptuels permettant de produire des combinaisons nouvelles. L\u2019intelligence artificielle pourrait ainsi participer \u00e0 une cr\u00e9ativit\u00e9 scientifique en explorant des espaces de possibilit\u00e9s trop vastes pour l\u2019esprit humain.
La deuxi\u00e8me question concerne la confiance accord\u00e9e aux d\u00e9couvertes propos\u00e9es par les machines. Une relation identifi\u00e9e par une intelligence artificielle ne constitue pas automatiquement une v\u00e9rit\u00e9 scientifique. Elle repr\u00e9sente une hypoth\u00e8se qui doit \u00eatre examin\u00e9e, test\u00e9e et discut\u00e9e.<\/p>\n

Le danger serait de cr\u00e9er une science d\u00e9pendante de syst\u00e8mes opaques dont les raisonnements ne seraient pas compris par les chercheurs. La transparence des algorithmes et l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les deviennent donc des conditions essentielles pour une utilisation responsable de l\u2019intelligence artificielle dans la recherche.<\/p>\n

La troisi\u00e8me question concerne l\u2019organisation future de la communaut\u00e9 scientifique. Si l\u2019intelligence artificielle devient capable d\u2019explorer toute la litt\u00e9rature mondiale, le r\u00f4le du chercheur pourrait \u00e9voluer. Le scientifique ne serait plus uniquement celui qui cherche une information, mais celui qui dialogue avec un syst\u00e8me capable de r\u00e9v\u00e9ler des perspectives inattendues.<\/p>\n

Nous pourrions assister \u00e0 l\u2019\u00e9mergence d\u2019un nouveau mod\u00e8le de recherche: une collaboration entre intelligence biologique et intelligence artificielle. L\u2019une apporterait la compr\u00e9hension, l\u2019intuition, l\u2019exp\u00e9rience et le jugement critique; l\u2019autre offrirait une capacit\u00e9 exceptionnelle d\u2019exploration et de connexion.
Cette compl\u00e9mentarit\u00e9 pourrait devenir l\u2019une des caract\u00e9ristiques majeures de la science future.<\/p>\n

Conclusion: Une intelligence artificielle au service de la m\u00e9moire du savoir<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

L\u2019histoire scientifique de l\u2019humanit\u00e9 n\u2019est pas seulement une histoire d\u2019accumulation, mais aussi une histoire d\u2019oubli. Derri\u00e8re les millions de publications, de th\u00e9ories et d\u2019exp\u00e9riences existe un immense patrimoine intellectuel dont une partie demeure silencieuse.<\/p>\n

L\u2019hypoth\u00e8se de la m\u00e9moire scientifique cach\u00e9e propose de consid\u00e9rer la connaissance mondiale comme un organisme vivant poss\u00e9dant une m\u00e9moire profonde, parfois inaccessible, mais toujours potentiellement exploitable.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle offre aujourd\u2019hui une possibilit\u00e9 nouvelle: transformer cette m\u00e9moire dormante en source active de d\u00e9couvertes. Elle pourrait permettre de retrouver des id\u00e9es oubli\u00e9es, de connecter des disciplines s\u00e9par\u00e9es et de r\u00e9v\u00e9ler des relations invisibles entre ph\u00e9nom\u00e8nes scientifiques.
Cependant, la v\u00e9ritable r\u00e9volution ne r\u00e9side pas dans la puissance informatique elle-m\u00eame. Elle r\u00e9side dans une nouvelle mani\u00e8re de penser la science. Le futur de la recherche ne d\u00e9pendra peut-\u00eatre pas seulement de notre capacit\u00e9 \u00e0 produire davantage de donn\u00e9es, mais de notre capacit\u00e9 \u00e0 donner un sens nouveau aux connaissances que nous poss\u00e9dons d\u00e9j\u00e0.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle pourrait ainsi devenir non pas une rempla\u00e7ante du chercheur, mais une nouvelle forme de m\u00e9moire collective permettant \u00e0 l\u2019humanit\u00e9 scientifique de red\u00e9couvrir une partie d\u2019elle-m\u00eame.<\/p>\n

La grande question du XXIe si\u00e8cle pourrait alors \u00eatre la suivante: combien de d\u00e9couvertes attendent encore dans les archives silencieuses de notre propre savoir?<\/strong><\/p>\n

Zouha\u00efr Ben Amor<\/strong><\/p>\n

Bibliographie<\/strong><\/p>\n

\u2022 Boden, M. A. (2004). The Creative Mind: Myths and Mechanisms.<\/em> Routledge.
<\/span><\/p>\n

\u2022 OECD (2023). Artificial Intelligence in Science: Challenges, Opportunities and the Future of Research.<\/em> OECD Publishing.
<\/span><\/p>\n

\u2022 Swanson, D. R. (1986). Fish oil, Raynaud\u2019s syndrome, and undiscovered public knowledge. Perspectives in Biology and Medicine,<\/em> 30(1), 7\u201318.
<\/span><\/p>\n

\u2022 Kastrin, A., & Hristovski, D. (2020). Literature-based discovery: a systematic review. Journal of Biomedical Informatics,<\/em> 103, 103404.<\/span><\/p>\n

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Zouha\u00efr Ben Amor. Universitaire – L\u2019humanit\u00e9 scientifique vit aujourd\u2019hui une situation paradoxale. Jamais dans l\u2019histoire les connaissances n\u2019ont \u00e9t\u00e9 produites avec une telle rapidit\u00e9, jamais les chercheurs n\u2019ont dispos\u00e9 d\u2019un acc\u00e8s aussi large aux publications, aux bases de donn\u00e9es et aux outils num\u00e9riques. Pourtant, cette abondance extraordinaire produit un ph\u00e9nom\u00e8ne inattendu: une partie importante du […]<\/p>\n","protected":false},"author":1772,"featured_media":191462,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"fifu_image_url":"https:\/\/www.leaders.com.tn\/uploads\/content\/thumbnails\/178790406929_content.jpg","fifu_image_alt":"La m\u00e9moire scientifique cach\u00e9e: l\u2019intelligence artificielle comme moteur de red\u00e9couverte des connaissances oubli\u00e9es","footnotes":""},"categories":[73,55],"tags":[],"class_list":["post-191461","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualite","category-tunisie"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/191461","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1772"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=191461"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/191461\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/media\/191462"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=191461"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=191461"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=191461"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}