Position : Le modèle actuel des conférences en IA est insoutenable ! Diagnostic de la crise des conférences centralisées en IA.
Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference
August 6, 2025
papers.authors: Nuo Chen, Moming Duan, Andre Huikai Lin, Qian Wang, Jiaying Wu, Bingsheng He
cs.AI
papers.abstract
Les conférences sur l'intelligence artificielle (IA) sont essentielles pour faire progresser la recherche, partager les connaissances et renforcer la communauté académique. Cependant, leur expansion rapide a rendu le modèle de conférence centralisé de plus en plus insoutenable. Cet article propose un diagnostic fondé sur les données d'une crise structurelle qui menace les objectifs fondamentaux de la diffusion scientifique, de l'équité et du bien-être communautaire. Nous identifions quatre domaines clés de tension : (1) sur le plan scientifique, avec des taux de publication par auteur ayant plus que doublé au cours de la dernière décennie pour dépasser 4,5 articles par an ; (2) sur le plan environnemental, avec l'empreinte carbone d'une seule conférence dépassant les émissions quotidiennes de la ville hôte ; (3) sur le plan psychologique, avec 71 % des discussions en ligne de la communauté reflétant un sentiment négatif et 35 % faisant référence à des préoccupations liées à la santé mentale ; et (4) sur le plan logistique, avec la participation à des conférences majeures comme NeurIPS 2024 commençant à dépasser la capacité des lieux d'accueil. Ces pressions indiquent un système en décalage avec sa mission fondamentale. En réponse, nous proposons le modèle de Conférence Fédérée par la Communauté (CFC), qui sépare l'évaluation par les pairs, la présentation et le réseautage en composantes coordonnées à l'échelle mondiale mais organisées localement, offrant ainsi une voie plus durable, inclusive et résiliente pour la recherche en IA.
English
Artificial Intelligence (AI) conferences are essential for advancing
research, sharing knowledge, and fostering academic community. However, their
rapid expansion has rendered the centralized conference model increasingly
unsustainable. This paper offers a data-driven diagnosis of a structural crisis
that threatens the foundational goals of scientific dissemination, equity, and
community well-being. We identify four key areas of strain: (1) scientifically,
with per-author publication rates more than doubling over the past decade to
over 4.5 papers annually; (2) environmentally, with the carbon footprint of a
single conference exceeding the daily emissions of its host city; (3)
psychologically, with 71% of online community discourse reflecting negative
sentiment and 35% referencing mental health concerns; and (4) logistically,
with attendance at top conferences such as NeurIPS 2024 beginning to outpace
venue capacity. These pressures point to a system that is misaligned with its
core mission. In response, we propose the Community-Federated Conference (CFC)
model, which separates peer review, presentation, and networking into globally
coordinated but locally organized components, offering a more sustainable,
inclusive, and resilient path forward for AI research.