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Un professeur de Harvard forme Claude pour qu'il devienne étudiant en deuxième année de master de physique en seulement deux semaines
L'évolution rapide de l'intelligence artificielle dans la recherche universitaire repousse les limites de l'imagination humaine.
Lors d’une expérience récente, le professeur Schwartz de l’université de Harvard a réalisé un exploit remarquable : après deux semaines de formation sous forme de « mentorat », il a transformé le modèle d’IA Claude en un chercheur d’un niveau équivalent à celui d’un étudiant en deuxième année de master de physique. Cela montre que les grands modèles linguistiques dépassent le simple cadre de la recherche de connaissances pour devenir des partenaires de recherche capables de s’impliquer profondément dans l’exploration scientifique de pointe.
Le parcours d’évolution : de « novice » à « chercheur indépendant »
Au cours de cette expérience de 14 jours, Claude a fait preuve d’une courbe d’apprentissage très similaire à celle d’un étudiant de troisième cycle humain :
Décomposition des tâches : confronté à des problèmes complexes de physique, Claude a activement collaboré avec des modèles tels que GPT-5.2 et Gemini3.0 pour organiser ses idées, décomposant le sujet principal en 102 tâches plus petites.
Dialogue intensif : au cours de l’expérience, le tuteur a mené environ 270 conversations approfondies avec l’IA, utilisant quelque 36 millions de tokens.
Itération de l’article de recherche : après 110 ébauches, l’IA a produit de manière autonome un article de recherche de niveau professionnel.
Le rôle du tuteur : les humains ne fournissent que des « conseils » et des « corrections »
Tout au long de la recherche, le professeur Schwartz a agi uniquement en tant que « tuteur » :
Définition des limites : il a signalé les erreurs logiques, défini les limites de la recherche et orienté la direction générale.
Refus de la « rédaction fantôme » : le professeur n’est jamais intervenu dans les calculs ou les déductions spécifiques ; l’IA a relevé tous les défis fondamentaux de manière autonome.
Solutions ciblées : lorsque l’IA prenait parfois des raccourcis ou sautait des étapes, le professeur l’aidait à s’autocorriger grâce à des rappels précis.
Un nouveau paradigme de recherche : un « post-doctorant IA » chargé d’une double mission
Au cours de la phase critique de l’expérience, Claude a fait preuve d’une capacité à mener plusieurs tâches de front qui serait difficile à atteindre pour un être humain : tout en dérivant des formules physiques complexes, elle écrivait simultanément le code informatique sous-jacent. Cette collaboration à deux volets entre « la dérivation théorique » et « le calcul par programmation » a considérablement raccourci le cycle de recherche.
Conclusion : l’avènement de l’ère des écoles doctorales en IA
Cette expérience menée par le professeur de Harvard envoie un signal clair à la communauté universitaire : l’IA a déjà acquis la capacité de gérer des tâches de recherche de haut niveau et non standardisées. Lorsque les grands modèles pourront se développer rapidement grâce à une « expérience pratique », à l’instar des doctorants, les futures découvertes scientifiques pourraient entrer dans une ère de « conduite autonome », où les humains fixeraient les orientations et l’IA se chargerait de l’exécution en profondeur.
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