Étude : l'utilisation de l'IA dans les thèses est associée à une rétention académique plus faible

Un nouveau document de travail du National Bureau of Economic Research (NBER) indique que les diplômés américains en sciences, technologies, ingénierie et mathématiques (STIM) qui ont utilisé l'intelligence artificielle pour aider à rédiger leurs thèses sont moins susceptibles de poursuivre une carrière dans le milieu académique. L'étude, qui n'a pas été évaluée par les pairs, suggère que ces diplômés sont plutôt plus susceptibles de trouver un emploi dans l'industrie.

Augmentation de l'utilisation de l'IA dans les thèses

Les chercheurs ont analysé les thèses de plus de 226 000 diplômés doctoraux en STIM des universités américaines, achevées entre janvier 2019 et mai 2026. À l'aide du service de détection de l'IA Pangram, l'équipe a évalué les résumés soumis à une base de données en ligne. Ils ont classé les résumés comme étant soit générés par l'IA, soit non générés par l'IA, sans distinguer le texte qui était entièrement ou partiellement généré par l'IA. Daniel Gross, économiste au NBER et co-auteur de l'article, déclare que 90 % des résumés signalés comme générés par l'IA ont été classés par Pangram comme étant entièrement générés par l'IA.

Les données montrent une augmentation marquée du texte généré par l'IA dans les résumés de thèses depuis 2023. La présence de ce type de texte est passée de 1,7 % en 2023 à 18,8 % en 2025. Pour les thèses déposées au cours des cinq premiers mois de 2026, 29,4 % des résumés contenaient du texte généré par l'IA. L'étude a constaté que l'utilisation de l'IA était la plus élevée en mathématiques et en informatique, où 36 % des résumés avaient été rédigés à l'aide de l'IA. De plus, environ 41 % des thèses des diplômés formés dans des pays non anglophones présentaient des résumés générés par l'IA, contre 23 % pour ceux des diplômés issus de pays anglophones.

Impact sur les parcours professionnels

Les chercheurs ont également examiné les profils d'éducation et d'emploi des diplômés doctoraux sur la plateforme de réseaux sociaux LinkedIn. Parmi les diplômés doctoraux ayant obtenu leur licence aux États-Unis, ceux dont les résumés étaient générés par l'IA avaient 17 % moins de chances d'être employés dans le milieu académique que les diplômés qui n'avaient pas utilisé l'IA. Inversement, l'utilisation de l'IA rendait ces diplômés 16 % plus susceptibles d'être employés dans l'industrie que ceux qui ne l'avaient pas utilisée.

Les auteurs ont noté que le lien entre l'utilisation de l'IA et l'obtention d'un emploi dans le milieu académique était moins prononcé pour les diplômés qui avaient effectué leurs études de premier cycle à l'extérieur des États-Unis. Daniel Gross s'interroge sur les implications à long terme de cette tendance pour la formation scientifique. « Si nos étudiants ne font que la moitié du travail et confient le reste à l'IA, ont-ils vraiment la profondeur de compréhension » pour être de bons scientifiques ? demande Gross.

Préoccupations concernant la formation à la recherche

Ang Liu, ingénieur à l'Université de Nouvelle-Galles du Sud à Sydney, en Australie, met en évidence un défi spécifique lié à l'utilisation d'outils d'IA générative par les étudiants doctoraux. Il note que les chercheurs sont censés explorer des domaines dans lesquels les réponses ne sont pas encore connues. Bien que l'IA puisse être utile dans les domaines disposant d'un corpus substantiel de connaissances existantes, Liu soutient que le problème survient lorsque la recherche s'oriente vers des domaines où les connaissances sont incomplètes ou incertaines. « C'est là que la formation rigoureuse à la recherche devient encore plus importante », dit-il.

Pourquoi c'est important

Les résultats suggèrent un changement potentiel dans les trajectoires de carrière des doctorants en STIM, l'utilisation de l'IA étant corrélée à un éloignement des rôles académiques. À mesure que le texte généré par l'IA devient plus répandu dans la littérature scientifique, l'étude soulève des questions sur la capacité des méthodes de formation actuelles à préparer adéquatement les étudiants à l'enquête indépendante et rigoureuse requise dans la recherche académique. Le document de travail sert d'indicateur précoce de la manière dont l'intégration de l'IA dans l'enseignement supérieur pourrait remodeler la main-d'œuvre scientifique au cours des décennies à venir.

Sources (en anglais)

• nature.com: PhD students who write dissertation with AI less likely to stay in academia | Nature

Traduction réalisée par IA de l’article original en anglais, vérifiée automatiquement pour dire la même chose que l’original. Les sources ont été vérifiées en anglais.