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La science à l’ère de l’IA : connaissances, données et confiance

Conseil international de la science et Comité des données du CCI

Session 216

mardi, 7 juillet 2026 ∼ 17:00–17:45 (UTC+02:00) Participation physique (sur place) et virtuelle (à distance) Salle A, Bâtiment de la tour de l'UIT Session interactive

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Participation physique (sur place) et virtuelle (à distance)

Contexte
L’intelligence artificielle remodèle l’entreprise scientifique, mais les discussions actuelles sur la gouvernance n’ont pas accordé suffisamment d’attention aux implications systémiques de l’IA pour la science en tant que système de connaissances. Alors que les dimensions sociales, économiques, éthiques et techniques de l’IA sont débattues dans des forums multilatéraux, l’impact sur la production, la validation et le partage des connaissances scientifiques a été largement négligé. Cette lacune est particulièrement importante pour les institutions scientifiques et les chercheurs des pays du Sud, qui sont confrontés à des défis distincts : les données scientifiques librement disponibles générées dans leurs régions sont de plus en plus récoltées pour former des systèmes d’IA commerciaux sans avantages réciproques ni cadres de gouvernance des données qui protègent la souveraineté scientifique.

Le programme Science Systems Futures du Conseil international des sciences et l’initiative de divulgation de l’IA dans la recherche, ainsi que les travaux de CODATA sur les données FAIR et la gouvernance de l’IA, démontrent que la communauté scientifique internationale a commencé à se pencher sur ces questions. Cependant, ces initiatives restent dispersées dans les réseaux institutionnels. Le Forum du SMSI est un cadre essentiel pour faire ressortir cette base de données et la relier à des conversations plus larges sur la gouvernance numérique, en veillant à ce que les enjeux de la science dans le développement responsable de l’IA soient visibles pour les décideurs politiques et les processus multilatéraux.

Thèmes des séances
La session examine trois dimensions interconnectées : (1) l’IA et la production de connaissances – comment les rôles autonomes de l’IA dans la recherche affectent la méthode scientifique et qui compte comme producteur de connaissances ; (2) les données scientifiques et les modèles d’IA – la tension entre les principes de la science ouverte et la souveraineté des données, en particulier pour les pays du Sud ; et (3) la fiabilité et l’intégrité de la recherche – quels mécanismes de gouvernance sont nécessaires lorsque les résultats générés par l’IA entrent dans le dossier scientifique.

Projets et pratiques pertinents
La séance s’appuie sur des données probantes issues de multiples initiatives : le travail de SAC sur une norme mondiale de divulgation de l’IA pour la recherche (la norme de Vancouver) ; les groupes de travail de CODATA sur la qualité des données et la gouvernance pour l’IA ; et des exemples nationaux de systèmes scientifiques naviguant dans les partenariats public-privé autour des technologies émergentes dans les pays du Sud. Ces initiatives fournissent une base pratique pour des discussions sur les normes, les standards et les cadres nécessaires.

Vision du SMSI pour l’après-2025
L’engagement du SMSI en faveur de la science en tant que bien public mondial (voir la grande orientation C7 relative à la cyberscience) doit évoluer pour tenir compte du rôle de l’IA dans la détermination des connaissances produites, des créateurs et des bénéficiaires. Le SMSI après 2025 devrait faire de la communauté scientifique et de la recherche des acteurs centraux de la gouvernance de l’IA, en veillant à ce que les discussions sur la gouvernance des données (Objectif 4 de la GDC) et l’IA responsable (Objectif 5 de la GDC) soient fondées sur les besoins et les préoccupations d’équité de l’entreprise scientifique mondiale, en particulier dans les pays du Sud.

Prof. Vukosi Marivate Présidente(s) de la science des données de l’ABSA UP Université de Pretoria

Le professeur Vukosi Marivate est directeur d’AfriDSAI et Président(es) ABSA UP de science des données à l’Université de Pretoria. Il dirige Data Science for Social Impact et a cofondé Lelapa AI, Masakhane et Deep Learning Indaba, faisant progresser l’IA pour les Africains par les Africains.

Dre Marion Mercier Gestionnaire de l’intégration de l’anticipation scientifique Genève Science and Diplomacy Anticipator (Suisse)

Marion Mercier est responsable de programme pour la revue de haut niveau GESDA Science Breakthrough Radar, où elle supervise et facilite l’évaluation et le développement stratégique du travail d’anticipation scientifique de GESDA. Auparavant, elle était directrice de recherche au Wellcome Trust, où elle gérait un portefeuille de recherche large et diversifié et dirigeait les travaux d’évaluation des nouvelles possibilités de financement en science de la découverte.

Professeur David Castle Professeur, Administration publique Université de Victoria (Canada) Modérateur

David Castle est professeur de science, de technologie et de politique de l’innovation à l’École d’administration publique de l’Université de Victoria. Ses recherches portent sur les aspects socio-économiques de la biodiversité, en particulier la comptabilité du capital naturel et l’accès et le partage des avantages des ressources génétiques.

Il est chercheur en résidence au Bureau du conseiller scientifique en chef, Canada, où il donne des conseils sur la politique scientifique, la science ouverte, la sécurité de la recherche, les grandes infrastructures de recherche et la biodiversité. Il Président(es) le Comité scientifique du World Data System (WDS) du Conseil international des sciences.

Dr Kamil Dziubek Assistante Universitaire Université de Vienne (Autriche)

J’étudie les effets de la haute pression sur la matière, allant des éléments aux protéines. Mes recherches visent à mieux comprendre la chimie dans des conditions extrêmes, ce qui va souvent au-delà des connaissances des manuels et nécessite de réviser les modèles de travail.

Dr Moses Thiga Directeur des TIC Université d’Egerton

Moses M. Thiga est un leader et un chercheur dynamique dans le domaine des TIC, il occupe actuellement les fonctions de Directeur des TIC à l’Université d’Egerton et de fondateur et directeur exécutif du Savannah Digital Research Institute. Titulaire d’un doctorat en systèmes informatiques, il possède une vaste expérience dans l’élaboration et la mise en œuvre de stratégies TIC, la supervision de projets et l’élaboration de politiques. Le Dr Thiga est également maître de conférences adjoint à l’European Business Institute, où il enseigne l’apprentissage profond, la science des données et l’IA.

M. Alistair Nolan Analyste principale des politiques OCDE (France)

Alistair Nolan est analyste principal des politiques à la Direction de la science, de la technologie et de l’innovation de l’OCDE. Avant de rejoindre l’OCDE, M. Nolan a dirigé divers projets d’analyse et d’assistance technique liés à l’industrie avec les Nations Unies. Pendant plusieurs années à l’OCDE, Alistair a participé à des travaux sur l’évaluation des compétences et de l’éducation, l’esprit d’entreprise, le développement du secteur privé et l’évaluation des politiques. Alistair coordonne actuellement divers axes de travail de l’OCDE sur l’intelligence artificielle et supervise les travaux sur la diffusion de l’IA dans le cadre du projet AI-WIPS. M. Nolan a supervisé la préparation de la publication de 2017 The Next Production Revolution : Implications for Governments and Business, qui examine diverses technologies émergentes, leurs impacts et leurs implications politiques, et qui a été citée au début du Plan d’action de Taormina du G7 de 2017. M. Nolan a dirigé les travaux sur la publication de 2020 The Digitalisation of Science, Technology and Innovation : Key Developments and Policies, qui aborde, entre autres, le rôle de l’IA dans la production avancée.

Dre Vanessa McBride Directeur scientifique Conseil international de la science Modérateur

Vanessa est titulaire d’un doctorat en astronomie de l’Université de Southampton. Elle a plus de quinze ans d’expérience, y compris divers rôles de direction, dans des universités, des infrastructures de recherche et des sciences pour le développement sur la scène internationale. Elle rejoint l’ISC après avoir travaillé au Bureau de l’astronomie pour le développement de l’Union astronomique internationale, où elle a comblé le fossé entre les communautés de l’astronomie universitaire et du développement. Vanessa apporte une passion pour la science et la société, un point de vue des pays du Sud et un lien avec les organisations membres de l’ISC.

Sujets

Intelligence artificielle Technologies émergentes Transformation numérique

Lignes d'action du SMSI

C2. L'infrastructure de l'information et de la communication
C3. L'accès à l'information et au savoir
C4. Le renforcement des capacités
C6. Créer un environnement propice
C7. Les applications TIC et leur apport dans tous les domaines — Cyberscience
C10. Dimensions éthiques de la société de l'information
C11. Coopération internationale et régionale

C2 (Infrastructure de l’information et de la communication) : La gouvernance de l’IA nécessite de comprendre comment l’infrastructure de données (où elle est stockée, qui la contrôle, comment elle circule) façonne les capacités scientifiques dans différentes régions.
C3 (Accès à l’information et au savoir) : Les principes de la science ouverte recoupent l’utilisation des données scientifiques par l’IA ; les cadres de gouvernance doivent concilier ouverture, contrôle équitable et partage des avantages.
C4 (Renforcement des capacités) : Les institutions scientifiques ont besoin de nouvelles compétences et de capacités de gouvernance pour naviguer dans l’intégration de l’IA dans la recherche, en particulier dans les pays du Sud.
C6 (Environnement propice) : Des cadres politiques sont nécessaires pour soutenir une utilisation responsable de l’IA dans la recherche tout en protégeant l’intégrité scientifique et la souveraineté des données.
• C7 (Applications TIC, cyberscience) – Il s’agit de la principale grande orientation ; la session aborde directement la façon dont l’IA, en tant que TIC émergente, remodèle les systèmes de découverte et de recherche scientifiques.
– C10 (Dimensions éthiques de la société de l’information) : L’intelligence artificielle dans la science soulève des questions fondamentales sur l’éthique de la recherche, la responsabilité et l’intérêt public.
C11 (Coopération internationale et régionale) : Une gouvernance équitable de l’IA pour la science nécessite une coopération multilatérale et des cadres qui servent toutes les régions.

Objectifs de développement durable

Objectif 4: Garantir une éducation de qualité et des possibilités d’apprentissage tout au long de la vie pour tous
Objectif 9: Bâtir une infrastructure résiliente, promouvoir une industrialisation durable et encourager l’innovation
Objectif 16: Promouvoir l’avènement de sociétés pacifiques, l’accès de tous à la justice et des institutions efficaces
Objectif 17: Renforcer les moyens du partenariat mondial pour le développement durable et le revitaliser

ODD 4 (Éducation de qualité) : Le rôle de l’IA dans la production de connaissances influe sur l’évolution de l’enseignement des sciences et de la formation à la recherche.
ODD 9 (Industrie, innovation, infrastructure) : L’innovation scientifique et technologique dépend de plus en plus de l’IA ; La gouvernance de cette intersection façonne les voies d’innovation à l’échelle mondiale.
ODD 16 (Paix, justice et institutions efficaces) : L’intégrité de la recherche et des connaissances fiables sont les fondements de l’élaboration de politiques fondées sur des données probantes.
ODD 17 (Partenariats pour les objectifs) : Des partenariats public-privé équitables dans les secteurs des sciences et des technologies dépendent de cadres de gouvernance qui protègent l’intérêt public et l’équité dans les pays du Sud.

Objectifs du GDC

Objectif 1 : Combler toutes les fractures numériques et accélérer les progrès vers la réalisation des Objectifs de développement durable
Objectif 4 : Promouvoir des approches de gouvernance des données responsables, équitables et interopérables
Objectif 5 : Améliorer la gouvernance internationale de l'intelligence artificielle au bénéfice de l'humanité

Liens

https://council.science/events/wsis-forum-2026/

https://council.science/our-work/science-systems-futures/