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 utilisées dans le monde académique, où des entreprises technologiques du monde entier développent des solutions qui s’intègrent parfaitement à chaque étape du flux de travail 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 de recherche, des moteurs de consensus pour découvrir des idées d’experts, et des plates-formes comme HeyScience pour faciliter les évaluations par les pairs. Ces avancées ont suscité une attention significative des investisseurs, avec un financement notable obtenu par des start-ups en IA.
Par exemple, la société Elicit a levé un impressionnant montant de 9 millions de dollars peu de temps après son lancement pour son système de flux de travail de recherche. De même, la start-up basée en Californie NobleAI a sécurisé 17 millions d’euros pour améliorer sa plateforme de science des matériaux et de synthèse chimique.
Des homologues européens émergent également, avec la société basée à Oslo, Iris, réussissant à amasser 7,6 millions d’euros lors d’une levée de fonds. Le produit phare d’Iris est un moteur d’IA qui examine la littérature académique, permettant aux chercheurs d’identifier rapidement des informations pertinentes provenant de plusieurs documents, réduisant ainsi considérablement l’effort autrefois nécessaire pour de telles tâches.
La plateforme d’Iris bénéficie à un large éventail d’utilisateurs, allant de milieux académiques à des clients corporatifs tels que Materiom et l’Autorité alimentaire finlandaise, qui exploitent la technologie à des fins stratégiques telles que le contrôle de la grippe aviaire grâce à des idées basées sur les données.
La PDG d’Iris, Anita Schjøll Abildgaard, confirme que leurs outils AI permettent de parcourir rapidement de nombreux articles de recherche pour trouver des informations pertinentes à l’intersection de domaines spécialisés, une analyse qui aurait pris des mois manuellement.
En répondant à la tendance de l’IA à générer des inexactitudes factuelles, comme cela a été le cas avec le programme controversé Galactica lancé par Meta et rapidement abandonné en raison de la production de textes générés par l’IA sans sens, Iris se distingue en utilisant des graphes cognitifs, l’extraction de données et des tests de similarité contextuelle pour assurer l’exactitude de son contenu.
Engagée à fournir de la précision, Iris travaille également à améliorer la véracité du contenu de ses sorties AI en les vérifiant par rapport à des bases de connaissances structurées et à des ressemblances de sources réelles. Abildgaard souligne l’importance de ces points d’ancrage de la réalité, car des bases précises sont d’une importance capitale dans la recherche. Iris cherche à 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 les principaux domaines d’application de l’IA dans la recherche scientifique ?
L’IA est utilisée pour résumer les articles de recherche, identifier les lacunes de recherche, découvrir les points de vue d’experts, faciliter les évaluations par les pairs et extraire des informations de la littérature académique.
Quels défis ou controverses sont associés à l’IA dans la recherche scientifique ?
Un des défis majeurs réside dans l’assurance de l’exactitude et de la véracité du contenu généré par l’IA, comme l’a exemplifié la controverse entourant le programme Galactica de Meta, qui a produit des textes générés par l’IA sans sens. Maintenir l’intégrité factuelle des sorties de l’IA est primordial, en particulier dans la recherche.
Avantages de l’IA dans la recherche scientifique :
– Gain de temps en analysant et résumant rapidement de vastes volumes de littérature.
– Repère efficacement les lacunes de recherche par rapport aux méthodes manuelles.
– Facilite une collaboration plus large et plus efficace, ainsi que les évaluations par les pairs.
– Offre des outils pour mieux comprendre et contrôler les problèmes mondiaux tels que la grippe aviaire.
Inconvénients de l’IA dans la recherche scientifique :
– Risque de générer des informations peu fiables ou inexactes.
– Nécessité d’une vérification continue par rapport à des bases de connaissances structurées et des données réelles.
– La 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 idées sur les améliorations de la science des matériaux et de la synthèse chimique basées sur l’IA, rendez-vous sur IBM Watson Health.
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