L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la communauté scientifique en offrant des outils innovants qui aident les chercheurs à différentes étapes de leurs études. Les capacités analytiques de l’IA sont de plus en plus déployées dans le monde universitaire, où des entreprises technologiques du monde entier créent des solutions intégrées à chaque étape du processus de recherche.
Les scientifiques ont désormais accès à des outils alimentés par l’IA tels que TLDR pour résumer les articles d’étude, des bases de données cartographiques pour repérer les lacunes en recherche, des moteurs de consensus pour découvrir des points de vue d’experts, et des plateformes comme HeyScience pour faciliter les évaluations par les pairs. Ces avancées ont attiré l’attention d’investisseurs importants, avec un financement notable obtenu par des startups en IA.
L’entreprise Elicit, par exemple, a levé un impressionnant montant de 9 millions de dollars peu de temps après son lancement pour son système de processus de recherche. De même, la startup californienne NobleAI a sécurisé 17 millions d’euros pour améliorer sa plateforme de sciences des matériaux et de synthèse chimique.
Des homologues européens émergent également, avec l’entreprise basée à Oslo, Iris, récoltant 7,6 millions d’euros lors d’une levée de fonds. Le produit phare d’Iris est un moteur d’IA qui dépouille la littérature académique, permettant aux chercheurs d’identifier rapidement des informations pertinentes dans plusieurs documents, réduisant ainsi considérablement l’effort traditionnellement nécessaire pour de telles tâches.
La plateforme d’Iris profite à un large éventail d’utilisateurs, allant des universitaires aux clients d’entreprise comme Materiom et l’Autorité finlandaise des aliments, qui exploitent la technologie à des fins stratégiques telles que la lutte contre la grippe aviaire grâce à des informations basées sur des données.
La PDG d’Iris, Anita Schjøll Abildgaard, confirme que leurs outils d’IA permettent de parcourir rapidement de vastes quantités d’articles de recherche pour trouver des informations pertinentes à l’intersection de domaines spécialisés, une analyse qui aurait pris des mois manuellement.
Pour contrer la tendance de l’IA à générer des inexactitudes factuelles, illustrée par le programme controversé Galactica lancé par Meta et rapidement abandonné en raison de la production de textes générés par l’IA non-sensés, Iris se distingue en utilisant des graphes cognitifs, une extraction de données, et des tests de similarités contextuelles pour assurer l’exactitude de son contenu.
Engagée à offrir de la précision, Iris travaille également à améliorer la véracité du contenu produit par son IA en le vérifiant par rapport à des bases de connaissances structurées et en se basant sur des ressemblances avec des sources réelles. Abildgaard souligne l’importance de ces points d’ancrage dans la réalité, car des bases précises sont d’une importance capitale en recherche. Iris souhaite élargir davantage sa boîte à outils pour aider les chercheurs à naviguer dans le paysage de l’information avec une intégrité factuelle maximale.
Questions et Réponses Clés :
Quels sont quelques-uns des principaux moyens par lesquels l’IA est utilisée dans la recherche scientifique ?
L’IA est utilisée pour résumer des articles de recherche, identifier des lacunes en recherche, découvrir des points de vue d’experts, faciliter les évaluations par les pairs et extraire des informations de la littérature académique.
Quels sont les défis ou controverses associés à l’IA dans la recherche scientifique ?
L’un des principaux défis est de garantir l’exactitude et la véracité du contenu généré par l’IA, comme en témoigne la controverse entourant le programme Galactica de Meta, qui a produit des textes générés par l’IA non-sensés. Maintenir l’intégrité factuelle des sorties de l’IA est primordial, surtout en recherche.
Avantages de l’IA dans la recherche scientifique :
– Économise du temps en analysant et résumant rapidement de vastes volumes de littérature.
– Repère les lacunes en recherche de manière plus efficace que les méthodes manuelles.
– Facilite une collaboration plus large et plus efficace ainsi que des évaluations par les pairs.
– Offre des outils pour mieux comprendre et contrôler des problèmes mondiaux tels que la grippe aviaire.
Inconvénients de l’IA dans la recherche scientifique :
– Risque de produire des informations peu fiables ou factuellement inexactes.
– Nécessité d’une vérification continue par rapport à des bases de connaissances structurées et à des données réelles.
– Une dépendance potentielle aux outils d’IA pourrait réduire le rôle de la sérendipité et de l’insight individuel dans la découverte.
Liens connexes :
– Pour plus d’informations sur les dernières avancées en intelligence artificielle, visitez AI.org.
– Pour en savoir plus sur les applications de l’IA dans la recherche universitaire, consultez DeepMind.
– Pour des informations sur les améliorations de la science des matériaux et de la synthèse chimique axées sur l’IA, rendez-vous sur IBM Watson Health.
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