Une enquête menée auprès de 1 260 chercheurs en sciences sociales a révélé que 81 % d'entre eux utilisent des outils d'intelligence artificielle dans leur travail, mais seulement 20 % ont adopté des agents de codage — des programmes comme Claude Code capables d'écrire et de déboguer du code de manière autonome. Ces résultats indiquent que, bien que l'IA soit devenue courante dans la recherche en sciences sociales, les outils de codage spécialisés rencontrent encore une courbe d'adoption abrupte.
Utilisation générale de l'IA vs. agents de codage
L'enquête, menée auprès de chercheurs en sociologie, psychologie et science politique, leur a demandé d'indiquer leur utilisation de divers outils d'IA. Huit sur dix ont déclaré utiliser l'IA pour des tâches comme les revues de littérature, l'analyse de données ou l'aide à la rédaction. Mais lorsque les questions ont porté sur les agents de codage — des outils qui génèrent ou modifient du code à partir d'instructions en langage naturel — la proportion est tombée à seulement un sur cinq.
Les agents de codage diffèrent des assistants IA généralistes. Alors qu'un outil comme ChatGPT peut aider à rédiger du texte ou à générer des idées, un agent de codage est conçu pour interpréter des instructions et produire du code fonctionnel. Pour les chercheurs en sciences sociales qui travaillent avec des données dans des langages comme R ou Python, de tels outils pourraient abaisser la barrière à l'entrée pour effectuer des analyses complexes. Pourtant, l'enquête suggère que la plupart des chercheurs ne les ont pas intégrés à leur flux de travail.
Adoption inégale selon le genre et le stade de carrière
L'enquête a révélé des disparités frappantes dans l'utilisation des agents de codage. Les hommes étaient plus susceptibles que les femmes de déclarer les utiliser, et les chercheurs en début de carrière adoptaient ces outils à un taux plus élevé que leurs collègues plus expérimentés. Les auteurs de l'enquête n'ont pas publié de pourcentages exacts pour ces sous-groupes, mais ont décrit les différences comme "frappantes".
Ces schémas reflètent des tendances plus larges dans l'adoption des technologies, où les femmes et les professionnels plus âgés sont souvent en retard. Les résultats suscitent des inquiétudes : si les agents de codage deviennent de plus en plus importants dans la recherche, les inégalités existantes pourraient se creuser. Parmi les femmes interrogées, le taux d'adoption était nettement inférieur à celui des hommes. Et les chercheurs ayant obtenu leur doctorat il y a plus d'une décennie étaient moins susceptibles d'utiliser ces outils que ceux qui ont obtenu leur doctorat récemment.
Ce que l'enquête laisse sans réponse
L'enquête a mesuré l'utilisation mais n'a pas exploré les raisons pour lesquelles les chercheurs choisissent de ne pas utiliser les agents de codage. Les raisons possibles pourraient inclure un manque de sensibilisation, une formation insuffisante ou des préoccupations concernant la fiabilité. Les données ne permettent pas de tirer des conclusions sur les causes de la faible adoption ou des disparités.
Ce qui est clair, c'est qu'une grande majorité de chercheurs en sciences sociales sont déjà à l'aise avec les outils d'IA. La prochaine étape — les amener à adopter les agents de codage — semble être un défi plus grand. L'enquête offre un aperçu de l'état actuel du domaine, mais laisse ouverte la question de savoir comment combler l'écart.
