La revue scientifique TMLR a mis en lumière des lacunes préoccupantes chez certains auteurs de recherches en intelligence artificielle, incapables d’expliquer leurs propres travaux. Cette initiative soulève des questions sur la qualité des soumissions académiques.
Transactions on Machine Learning Research (TMLR) a mené une expérience en contactant les auteurs de dix articles initialement rejetés sans évaluation approfondie. L’objectif était de comprendre si les chercheurs pouvaient défendre et clarifier leurs soumissions lors d’un échange direct.
Les résultats, détaillés par TMLR, sont édifiants : un article a été retiré par ses auteurs, un autre auteur était indisponible, et un troisième n’a pas honoré son rendez-vous. Plus significativement, trois équipes d’auteurs se sont montrées incapables de répondre à des questions fondamentales sur leur propre papier. Les trois derniers articles, bien que leurs auteurs aient répondu, n’ont pas convaincu l’éditeur de la pertinence d’une évaluation complète.
Cette démarche de TMLR met en évidence des défis potentiels en matière d’intégrité académique ou de pression à la publication dans le domaine de l’IA. Elle pourrait inciter à une réflexion plus large sur les standards de soumission et d’évaluation des recherches.
Source : Reddit r/MachineLearning