Soumissions Record à la Conférence de Recherche en IA : NeurIPS 2025 Reçoit Plus de 27 000 Articles
Dans un développement marquant pour la communauté de la recherche en intelligence artificielle, la conférence Neural Information Processing Systems 2025 a reçu un nombre sans précédent de plus de 27 000 soumissions d'articles, pulvérisant tous les records précédents en matière de publication académique en IA. Ce chiffre impressionnant représente un moment décisif dans la recherche en apprentissage automatique, avec des soumissions provenant d'institutions académiques, de laboratoires de recherche d'entreprise et de chercheurs indépendants du monde entier.
La croissance exponentielle devient évidente en examinant les données historiques : en 2017, NeurIPS ne recevait que 3 297 soumissions, indiquant un taux de croissance annuel extraordinaire d'environ 26,3 %. À ce rythme, comme l'a noté avec humour un universitaire, nous pourrions théoriquement voir "une soumission par habitant sur Terre" dans environ 59 ans.
Les observateurs du secteur attribuent cette explosion principalement à la prolifération de la recherche sur les grands modèles linguistiques (LLM), qui a considérablement élargi le champ d'application et l'accessibilité du domaine. Un chercheur a judicieusement caractérisé le paysage actuel comme "LLM puissance cinq" – où les grands modèles linguistiques génèrent simultanément des données, écrivent du code, rédigent des articles, évaluent des soumissions et servent eux-mêmes de sujets de recherche.
L'augmentation spectaculaire des soumissions a déclenché un débat intense sur la durabilité de l'évaluation par les pairs, la qualité de la recherche et l'avenir de la publication académique en IA. Alors que les organisateurs de NeurIPS font face à ce volume sans précédent, la communauté de l'IA au sens large se demande si les structures de conférence traditionnelles peuvent gérer efficacement ce déluge de production de recherche.
Points Clés
- Volume record : Avec plus de 27 000 soumissions, NeurIPS 2025 a connu une croissance annuelle d'environ 26,3 % depuis 2017, reflétant l'expansion explosive de la recherche en IA à l'échelle mondiale.
- Crise de l'évaluation par les pairs : Le système traditionnel d'évaluation académique, basé en grande partie sur le travail bénévole, subit une forte pression sous ce volume, suscitant des inquiétudes quant à la qualité et à l'équité de l'évaluation.
- Des préoccupations de qualité apparaissent : Les chercheurs ont identifié des tendances préoccupantes, notamment des revues de littérature bâclées, des idées recyclées superficiellement améliorées par des LLMs, des comparaisons de benchmarks discutables et des soumissions en double dans différents lieux (conférences).
- Un changement de paradigme est nécessaire : Le modèle de publication actuel semble de plus en plus intenable, de nombreux experts prévoyant une période de transition douloureuse mais nécessaire vers de nouvelles méthodes de vérification et de nouveaux cadres de publication.
- L'influence de l'industrie croît : Les laboratoires de recherche d'entreprise contribuent de manière significative à l'augmentation des soumissions, pouvant potentiellement modifier les priorités de recherche et la culture des conférences d'une approche purement académique vers des approches plus axées sur les produits.
Analyse Approfondie
L'augmentation sans précédent des soumissions à NeurIPS révèle de profonds défis structurels auxquels est confrontée la recherche académique en IA. Alors que le nombre de soumissions grimpe verticalement, le système d'évaluation par les pairs — basé sur le travail bénévole d'universitaires — lutte pour maintenir le contrôle qualité et la rigueur.
Cette croissance reflète de multiples facteurs convergents. Premièrement, l'apprentissage automatique est devenu une technologie essentielle dans pratiquement tous les secteurs, attirant des chercheurs de diverses disciplines, y compris la biologie, la physique, l'économie et le droit. Deuxièmement, la démocratisation de l'éducation grâce aux plateformes d'apprentissage en ligne et aux ressources open source a considérablement abaissé les barrières à l'entrée. Troisièmement, la culture du "publier ou périr" de l'académie, combinée à la pression concurrentielle de l'industrie pour démontrer l'innovation, crée de puissantes incitations au volume de publication.
Peut-être plus important encore, l'explosion des soumissions met en évidence la surcentralisation du prestige dans la recherche en IA. NeurIPS, ainsi qu'ICML et ICLR, dominent l'économie de la reconnaissance dans le domaine, créant un goulot d'étranglement où les chercheurs doivent rivaliser pour un nombre limité de places d'acceptation. Les revues traditionnelles, perçues comme lentes et moins prestigieuses, n'ont pas réussi à proposer d'alternatives viables.
La communauté est confrontée à un défi fondamental du rapport signal/bruit. Avec des milliers d'articles soumis, la recherche véritablement révolutionnaire risque d'être ensevelie dans une avalanche de travaux incrémentaux. Cela désavantage particulièrement les nouveaux venus et les chercheurs d'institutions moins bien dotées qui manquent de réputations établies ou de relations.
De nombreux experts prévoient des changements structurels substantiels à l'horizon. NeurIPS pourrait éventuellement se diviser en sous-conférences spécialisées ou mettre en œuvre des mécanismes de pré-filtrage plus stricts. Les outils d'évaluation assistée par IA deviendront probablement essentiels pour le triage et l'appariement des évaluateurs. De manière plus radicale, nous pourrions assister à un basculement vers des approches de type "article avec docker" où les auteurs soumettent des environnements logiciels complets avec les articles, permettant une vérification simple des résultats.
Comme l'a noté avec une formule imagée un chercheur, "les LLMs sont véritablement la Tour de Babel de l'écriture scientifique", suggérant que le domaine risque de se déconnecter des applications pratiques à moins qu'il n'évolue au-delà de la communication traditionnelle des résultats basée sur les articles.
Le Saviez-vous ?
- Si le taux de croissance actuel se poursuit sans relâche (26,3 % par an), NeurIPS recevrait théoriquement plus d'un million de soumissions d'ici 2045 et potentiellement une soumission par être humain sur Terre d'ici 59 ans.
- Le volume actuel de soumissions signifie que si un évaluateur consacrait seulement 30 minutes à chaque article (bien en deçà des normes d'évaluation approfondie), l'évaluation de toutes les soumissions nécessiterait environ 13 500 heures-personnes, soit l'équivalent de plus de 6 années de travail à temps plein pour une seule personne.
- Certains chercheurs expérimentent des ressources informatiques mutualisées pour créer des clusters virtuels spécifiquement pour valider les soumissions d'apprentissage automatique, répondant ainsi aux préoccupations de reproductibilité qui affligent le domaine.
- Le terme "NeurIPS" lui-même représente un changement de marque de la conférence, qui était anciennement connue sous le nom de "NIPS" jusqu'en 2018, lorsque les organisateurs ont changé le nom pour éviter des connotations malheureuses.
- Malgré le nombre écrasant de soumissions, les taux d'acceptation dans les principales conférences d'IA sont restés relativement stables (entre 20 et 25 %), ce qui signifie que plus de 20 000 articles soumis à NeurIPS 2025 seront probablement rejetés — beaucoup contenant des idées précieuses qui n'atteindront peut-être jamais un public plus large.
- L'empreinte carbone du processus d'évaluation en IA lui-même est devenue une préoccupation, les énormes ressources computationnelles nécessaires aux expériences d'apprentissage automatique à grande échelle et la consommation d'énergie des déplacements mondiaux des chercheurs contribuant aux discussions sur l'impact climatique au sein de la communauté.