Les cinq universités les plus actives en recherche, selon le nombre de modèles d’IA remarquables : Stanford et CMU à égalité avec 25 modèles

Dans l’AI Index 2025 compilé par Stanford HAI, l’université Stanford a recensé par établissement les modèles d’IA remarquables publiés entre 2014 et 2024. Parmi les universités, Stanford et l’université Carnegie Mellon (CMU) en comptent 25 chacune, l’université Tsinghua et l’université de Californie à Berkeley 22 chacune, et le MIT 15.

Dans cet article, nous nous penchons sur cinq universités où la recherche en IA est particulièrement dynamique, en nous appuyant sur ces chiffres.

Le nombre de modèles ne suffit pas à choisir une université

« Quelle université choisir pour étudier l’IA ? » C’est une question qui vient au moins une fois à l’esprit des étudiants qui réfléchissent à leur orientation, comme des professionnels qui cherchent à recruter des talents ou à trouver des partenaires de recherche. Mais les chiffres faciles à obtenir peuvent être trompeurs.

Le nombre de modèles d’IA remarquables utilisé ici indique combien de modèles marquants ont vu le jour dans le milieu de la recherche. Il ne mesure ni le nombre d’étudiants en spécialité IA ni la qualité des cours. Il vaut mieux y voir un point de départ pour observer le dynamisme de la recherche dans chaque établissement qu’un classement.

Stanford et CMU à égalité en tête

Avec 25 modèles chacune, Stanford et CMU arrivent en tête parmi les établissements universitaires. Sur les 11 années allant de 2014 à 2024, les deux universités ont donc produit 25 modèles remarquables.

À Stanford, la recherche dépasse les frontières disciplinaires

Impossible d’évoquer Stanford sans parler de Stanford HAI, créé en 2019. Avec pour ambition d’aborder l’IA sous un angle centré sur l’humain, cet institut est conçu comme une structure interdisciplinaire qui mène des travaux de recherche en faisant collaborer plusieurs facultés.

L’IA n’est plus un domaine qui se limite à l’informatique. À mesure que les liens se multiplient avec la médecine, le droit, l’économie et l’éthique, une organisation qui ne part pas du principe que les facultés doivent travailler en silos correspond bien à l’évolution de l’époque.

CMU à égalité

Avec 25 modèles, CMU fait jeu égal avec Stanford. Cette égalité montre aussi que le cœur de la recherche en IA n’est pas concentré dans une seule université.

Plutôt que d’y voir une absence de vainqueur, il est sans doute plus juste de considérer que deux universités aux orientations différentes avancent côte à côte.

Tsinghua et Berkeley suivent avec 22 modèles

Viennent ensuite l’université Tsinghua, en Chine, et l’université de Californie à Berkeley, aux États-Unis, qui en comptent chacune 22. Elles ne sont qu’à trois modèles de Stanford et de CMU.

Ce classement est intéressant parce qu’il place des universités américaines et chinoises parmi les premières. Les chiffres à l’échelle des établissements montrent que la recherche en IA ne se limite pas à un seul pays. Pour choisir où étudier ou avec qui mener des recherches, il peut donc être utile d’élargir son horizon au-delà des frontières nationales et régionales.

Au MIT, l’étendue de la recherche mérite l’attention

Le MIT compte 15 modèles d’IA remarquables, un chiffre plus modeste que celui des quatre universités en tête. Mais l’ampleur de ses recherches révèle un autre visage.

La page officielle du CSAIL, le laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT, recense 68 projets, 27 groupes de recherche et 111 personnes dans les domaines de l’IA et de l’apprentissage automatique. Les travaux qui appliquent l’apprentissage automatique à la robotique, à la médecine ou au traitement du langage font également partie de ses axes majeurs.

On peut se distinguer grâce à un grand modèle, ou choisir de développer les applications de l’IA dans de nombreux domaines grâce à une multitude de groupes de recherche. La seule mesure du nombre de modèles ne permet pas de rendre compte de toute la richesse de cette seconde approche.

Comment choisir au-delà des chiffres

Lorsque l’on compare ces cinq universités, l’écart entre leurs nombres de modèles ne dépasse pas dix. Il serait peut-être un peu hâtif de choisir son orientation sur la seule base de cette différence.

La question à se poser est plutôt celle du domaine dans lequel on souhaite utiliser l’IA. Si l’on accorde de l’importance aux liens avec la société, mieux vaut s’intéresser aux universités dotées de structures interdisciplinaires ; si l’on recherche un large éventail d’applications, aux instituts qui comptent de nombreux groupes de recherche. En prenant ces chiffres comme point de départ pour examiner l’organisation de la recherche, on peut voir les universités sous un autre jour.