Un auteur, une conférence AI de premier plan : combien de papiers est-il approprié de participer ?
La réponse donnée par ICLR est de 20 articles.
Récemment, ICLR 2027 a annoncé de nouvelles règles de soumission, stipulant explicitement qu'un auteur ne peut figurer sur au plus 20 soumissions. Les articles dépassant ce quota recevront une alerte lors de la soumission des résumés. Si aucune adjustment n'est effectuée avant la date limite de soumission des articles complets, la conférence rejettera aléatoirement certains articles jusqu'à ce que chaque auteur soit à nouveau dans les limites autorisées…
L'explication fournie par ICLR est simple : le nombre de soumissions a augmenté trop rapidement, et le système d'évaluation subit une pression considérable ; il est nécessaire de maintenir un équilibre équitable et informatif grâce à des quotas.
Et derrière cela se trouve la « crise » des soumissions et de l'évaluation issues de ICLR 2026.
Les données montrent que l'ICLR 2026 a reçu 19 525 soumissions valides, dont 13 763 ont reçu une décision finale d'acceptation ou de rejet, grâce à 76 139 avis fournis par 18 054 réviseurs.
En comparaison avec les environ 11 603 soumissions pour ICLR 2025, le nombre de soumissions en 2026 a augmenté d'environ 68 %. Cela signifie qu'en un an, la conférence doit traiter près de 8 000 articles supplémentaires ainsi que des dizaines de milliers de tâches d'évaluation...
La publication de ce message a suscité un vif débat en ligne. Dan Roy, chercheur invité chez Google DeepMind et professeur à l'Université de Toronto au Canada, a également remarqué ce changement et a lancé une « pétition » demandant la suppression de la limite de 20 soumissions par auteur pour la conférence ICLR.
Il a écrit sur X :
ICLR limite le nombre de soumissions par auteur à 20, c'est absurde ! Cela ralentira également le développement de l'intelligence artificielle.
Pourquoi exactement 20 ? C’est un chiffre complètement arbitraire. Aujourd’hui, les agents IA peuvent accomplir des recherches IA intéressantes mais progressives avec très peu de guidance. Nous devrions encourager tout le monde à terminer et soumettre le plus de papiers possible, surtout maintenant que toutes les évaluations sont gérées par des modèles linguistiques massifs… Admettons-le !
Cliquez sur le lien pour signer ma pétition !
Il est évident que Dan Roy est clairement mécontent de la limite de 20 articles, mais il ironise également subtilement sur l'impact actuel de l'IA sur l'environnement académique. Le message entier porte une tonalité ironique.
Par exemple, ICLR rappelle aux chercheurs que les agents IA actuels ne sont toujours pas capables de terminer de manière autonome un article répondant aux normes des conférences de haut niveau. Après l'amélioration de l'efficacité des assistants de code et de l'infrastructure de recherche, les chercheurs devraient s'attaquer à des problèmes plus ambitieux et soumettre des résultats plus complets et matures, réduisant ainsi le flot de publications progressistes qui inondent les conférences.
Mais Dan Roy a complètement inversé cette formulation.
ICLR souhaite voir un « slow science » plus complet ; Dan Roy prétend défendre l'idée que « les agents devraient produire autant de progrès progressifs que possible » ; ICLR tente de limiter les « inondations » de publications, et il prétend s'inquiéter que « cela ralentisse le développement de l'intelligence artificielle ».
En particulier, « maintenant, tout le travail d'évaluation est pris en charge par des modèles de langage à grande échelle... Admettez-le », est également une satire soulignant que les modèles de langage ne se limitent pas à la rédaction d'articles, mais sont également présents dans le processus de relecture par les pairs.
This point, Dan Roy did not exaggerate.
À la fin de l'année 2025, pendant le pic de révision de ICLR 2026, le célèbre chercheur en IA de l'Université Carnegie Mellon, Graham Neubig, après avoir reçu plusieurs avis de relecture, a détecté des anomalies et soupçonné la présence de « faux » générés par l'IA. Il a alors utilisé l'outil de détection de texte par IA d'EditLens, développé par Pangram Labs, pour analyser les avis de relecture rendus publics.
Les résultats montrent qu'après avoir analysé 75 800 avis, environ 21 % des avis sont fortement suspectés d'être « entièrement générés par l'IA ».
La nouvelle a suscité une vive réaction dans le milieu, suscitant également des inquiétudes chez les milieux académiques concernant la baisse de la qualité des évaluations et l'« utilisation abusive de l'IA ».
Peut-être que la véritable question que Dan Roy souhaite soulever dans cette « pétition » est que, lorsque la situation où « les agents génèrent massivement des articles, les chercheurs soumettent massivement des travaux et les relecteurs utilisent des grands modèles pour évaluer massivement » devient de plus en plus courante, imposer une solution « unique » en se limitant simplement au nombre de soumissions n’est peut-être pas la meilleure approche…
Et vous, qu'en pensez-vous de la démarche d'ICLR et de la « pétition » de Dan Roy ? N'hésitez pas à laisser un commentaire et à échanger !
Lien de référence :
https://iclr.cc/Conferences/2027/AuthorGuidelines
https://x.com/roydanroy/status/2083202134414102594
Cet article provient du compte WeChat « Machine Heart » (ID : almosthuman2014), auteur :關注AI的