Cet article aborde le développement de systèmes scientifiques d'IA basés sur des modèles de langage à grande échelle (MLH) et leur potentiel pour la découverte scientifique automatisée. Il met en lumière l'acceptation des articles de recherche générés par l'IA lors de l'atelier ICLR 2025 et souligne le potentiel des scientifiques en IA de niveau humain pour découvrir des phénomènes jusqu'alors inconnus. Cet article analyse en profondeur les performances des systèmes scientifiques d'IA actuels, identifie les éléments clés et les freins des agents scientifiques qui permettent des découvertes révolutionnaires, et présente une perspective sur les progrès que les scientifiques en IA peuvent accomplir avant de transformer le monde et de remodeler les paradigmes de la recherche scientifique. Cet article vise à contribuer à une meilleure compréhension des limites et des lacunes des systèmes scientifiques d'IA actuels, ainsi que des objectifs ultimes de l'IA scientifique.
