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

Dans l’AI Index 2025, compilé par Stanford HAI à l’université Stanford, le nombre de modèles d’IA marquants publiés entre 2014 et 2024 est ventilé par institution. 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 active, à la lumière de ces chiffres.

Le nombre de modèles ne suffit pas à choisir une université

« Quelle université choisir pour étudier l’IA ? » C’est une question que se posent tôt ou tard les étudiants qui réfléchissent à leur orientation, comme les professionnels à la recherche de talents ou d’un partenaire pour des travaux de recherche. Mais les chiffres faciles à trouver peuvent être trompeurs.

Le nombre de modèles d’IA marquants utilisé ici indique combien de modèles remarqués ont vu le jour dans le milieu de la recherche. Il ne correspond ni au nombre d’étudiants spécialisés en IA ni à la qualité des enseignements. Plutôt qu’un classement, il vaut mieux y voir un point de départ pour mesurer le dynamisme de la recherche dans chaque université.

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 marquants.

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 dans une perspective centrée sur l’humain, cet organisme interdisciplinaire mène des recherches qui mobilisent 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 considère pas d’emblée les frontières entre facultés comme une contrainte correspond bien à l’évolution actuelle.

CMU à égalité

CMU affiche elle aussi 25 modèles, à égalité avec Stanford et au même niveau en nombre de modèles. Cette égalité montre également que la recherche en IA n’est pas concentrée dans une seule université.

Plutôt que d’y voir une absence de vainqueur, il semble plus juste de considérer cette égalité comme le signe que deux universités aux orientations différentes avancent de concert.

Tsinghua et Berkeley suivent avec 22 modèles

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

Ce classement est intéressant car il fait figurer des universités américaines et chinoises parmi les premières. Les chiffres à l’échelle des établissements montrent eux aussi que la recherche en IA ne se limite pas à un seul pays. Pour choisir une destination d’études ou un partenaire de recherche, 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 marquants, un chiffre modeste par rapport aux quatre premières universités. Mais l’ampleur de ses travaux de recherche révèle une autre facette.

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 le domaine de l’IA et de l’apprentissage automatique. Les recherches sur les applications de l’apprentissage automatique à la robotique, à la médecine ou encore au traitement du langage constituent également l’un de ses axes majeurs.

On peut se distinguer en produisant un grand modèle, ou suivre une autre voie, où de nombreux groupes de recherche élargissent le champ des applications. Le seul nombre de modèles ne permet pas de mesurer toute la profondeur de cette seconde approche.

Comment choisir au-delà des chiffres

En comparant les cinq universités, on constate que l’écart entre les nombres de modèles ne dépasse pas 10. Il serait peut-être un peu hâtif de choisir son orientation sur la seule base de cette différence.

Ce qu’il faut comparer, c’est le domaine dans lequel on souhaite utiliser l’IA. Si l’on privilégie les liens avec la société, une université dotée d’une structure interdisciplinaire peut être intéressante ; si l’on recherche un large éventail d’applications, un institut comptant de nombreux groupes de recherche peut mieux convenir. En prenant les chiffres comme point de départ et en s’intéressant ensuite à l’organisation de la recherche, on peut voir les universités sous un autre jour.