Printemps 2026. Un chercheur reçoit huit papiers à réviser pour la plus grande conférence mondiale de machine learning. Trois semaines, sans rémunération. Il ouvre son assistant IA pour aller plus vite. En face de lui, le papier qu'il doit évaluer a lui aussi été rédigé avec une IA. Personne ne triche. Et personne ne lit.

Une étude du printemps 2026 a montré que 21 % des révisions soumises à l'ICLR ont été entièrement générées par une intelligence artificielle — avec des citations inventées, des auteurs fictifs, des articles que personne n'a jamais publiés. Ce n'est pas un scandale. C'est un mécanisme.

Dans cet épisode, on remonte à l'affaire Sokal de 1996 pour comprendre pourquoi ce qui se passe aujourd'hui est structurellement différent — et beaucoup plus difficile à corriger. On suit le cercle vicieux : les modèles d'IA apprennent sur la littérature scientifique, cette littérature contient désormais des erreurs que personne n'a lues, et les modèles futurs absorbent ces erreurs. Le domaine le plus exposé à ce cercle, c'est la recherche sur la sécurité de l'IA elle-même.

On finit par une question que personne n'a encore décidé de poser officiellement : qui vérifie que la recherche qui guide le développement des systèmes les plus puissants de l'histoire est réellement solide ?

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