Quelle est l’utilisation possible de ce type d’outils par les chercheur·e·s et étudiant·e·s ?
L'intelligence artificielle est en train de révolutionner divers aspects de la recherche académique. L'une de ses applications les plus séduisantes est la création de synthèses de domaines de recherche. Cette tâche, qui implique de compiler, d'analyser et de condenser une vaste quantité de travaux de recherche sur un sujet donné, peut s'avérer laborieuse et chronophage pour les chercheur·e·s. L'IA, avec sa capacité à manipuler rapidement de grands volumes de données, pourrait faciliter grandement ce processus.
Plusieurs applications, telles que ChatPDF ou Sharly IA, sont développées pour parcourir et comprendre un large éventail de documents de recherche, tels que des articles de journaux, des rapports d'études, des thèses et d'autres types de publications. Elles sont ensuite en mesure de détecter les idées, les résultats et les tendances clé et de présenter ces informations de manière concise et aisément accessible. Cela offre aux chercheur·e·s la possibilité d’appréhender rapidement l'état actuel d’un domaine de recherche, sans avoir à passer au crible et à analyser eux-mêmes l’intégralité des documents.
Toutefois, il est important de noter que ces outils ont encore du mal à saisir le contexte et à traiter les nuances et les subtilités présentes dans les documents scientifiques. Par exemple, ces programmes pourraient faussement interpréter ou trop simplifier un concept complexe ou omettre une nuance importante qui semble évidente pour le lecteur humain. De plus, l'IA reproduit des biais inhérents aux documents sur lesquels elle a été entraînée, ce qui peut affecter la véracité et la précision des synthèses produites.
L'une des utilisations possibles de l'intelligence artificielle est l'examen des lacunes existantes dans divers domaines de recherche. Les outils associés, aptes à traiter et à analyser de larges ensembles de données textuelles, pourraient se révéler bénéfiques pour déterminer où des recherches supplémentaires sont nécessaires.
Des plateformes telles que Elicit ou Consensus ont la capacité de passer en revue d'innombrables articles de recherche en un temps record, en extrayant les conclusions, méthodes et principales théories présentées. Ensuite, elles peuvent parcourir ces informations pour repérer les tendances, modèles et sujets qui ont été relativement moins explorés. Par exemple, un système IA pourrait identifier une question qui a été fréquemment soulevée, mais qui n’a pas reçu de réponse satisfaisante, ou encore une approche de recherche qui, bien que remise en question, n'a pas été améliorée. Ceci lui permettrait de mettre en évidence le manque dans les connaissances actuelles et de proposer des orientations pour des futures investigations.
Néanmoins, il est essentiel de prendre en considération que l'IA a ses limites dans ce contexte. Elle pourrait, par exemple, éprouver des difficultés à saisir les nuances et les subtilités inhérentes à la recherche académique, et, de ce fait, ne pas être en mesure d'évaluer de manière fiable la qualité des études ou la pertinence des conclusions. De plus, comme ces méthodes se basent sur des données préexistantes pour leur analyse, elles pourraient ne pas détecter des lacunes attribuables à des biais ou des limitations dans ces données.
L'adoption des solutions d'intelligence artificielle pour la rédaction d'ébauches d'articles scientifiques présente des perspectives attrayantes pour améliorer l'efficacité et la productivité des chercheur·e·s.
En matière de rédaction, les systèmes IA, comme ChatGPT ou SciSpace, possèdent la faculté d’assister le travail de structuration d’un document, de définir un agencement logique pour la présentation des informations et même de produire du texte. Par exemple, un·e chercheur·e peut fournir à ChatGPT un ensemble de points essentiels ou de résultats qu'il désire intégrer dans son article et l'IA est capable de créer une ébauche de texte en se basant sur ces informations. Ces outils peuvent aussi aider à formuler des sections plus techniques de l'article, en adoptant le jargon et les termes propres à la discipline.
En d’autres termes, l'IA est en mesure de produire une ébauche de texte qui peut servir de point de départ pour la rédaction. Cela pourrait aider à surmonter le « syndrome de la page blanche » et à accélérer le processus de rédaction.
Toutefois, il est impératif que le contenu généré soit scruté et retravaillé par le/la chercheur·e. L'IA élabore du texte qui paraît plausible, mais qui a tendance à comporter des erreurs ou des inexactitudes. De surcroît, elle n’a pas toujours la capacité à comprendre et à intégrer le contexte de manière appropriée, ce qui est fondamental dans la rédaction d'articles de recherche.
En outre, ces algorithmes ne permettent pas à l’heure actuelle de reproduire la créativité et l'originalité propres aux êtres humains. Même si l'IA est un instrument puissant pour générer du texte, elle n’est pas en mesure de concevoir de nouvelles idées ou perspectives. Elle peut contribuer à automatiser certaines parties du processus de rédaction, mais elle n’est pas capable de remplacer la contribution intellectuelle et inventive des chercheur·e·s.
Les assistants rédactionnels basés sur l'intelligence artificielle, comme Grammarly, ChatGPT et DeepL, offrent une variété de services pour améliorer et faciliter le processus de rédaction. Leur utilisation peut s'étendre de l’aide à l'amélioration de la grammaire et du style à la génération de texte initial, en passant par des suggestions de structure pour des documents de recherche.
Dans le cadre de l'amélioration du style d’écriture, ces outils sont capables d’analyser un texte et d’identifier les erreurs de grammaire, d'orthographe, de ponctuation ainsi que les phrases maladroites ou confuses. Ils sont également en mesure de suggérer des reformulations ou des améliorations pour rendre le texte plus clair, concis et engageant. Ces suggestions pourraient aider à améliorer la qualité de l'écriture et à maintenir un ton et un style cohérents tout au long du document.
Quant à la structuration d'un document, certains assistants rédactionnels peuvent suggérer une organisation logique des idées et des résultats. Ils sont capables d’aider à définir une structure claire pour un article de recherche, en identifiant où introduire les différentes sections, comment organiser les arguments et comment présenter les résultats de manière cohérente et convaincante. Cela paraît particulièrement utile lors de la rédaction de documents de recherche longs et complexes.
Cependant, il est important de noter que, malgré toutes ces fonctionnalités utiles, tout texte généré ou amélioré par un assistant rédactionnel basé sur l'IA doit être soigneusement revu et édité par le/la chercheur·e.
Les plateformes et frameworks autour de l’intelligence artificielle (par exemple Tableau, Power BI, TensorFlow, Keras ou Scikit-learn) ont révolutionné la manière dont les chercheur·e·s peuvent examiner de grandes quantités de données. Elles sont particulièrement utiles dans des domaines tels que la bio-informatique, l'étude du climat, l'analyse de sentiments dans les médias sociaux et d'autres secteurs qui engendrent des quantités massives de données.
Premièrement, l'IA est capable d’aider à structurer et à organiser les données. Cela peut signifier classifier les données en catégories adéquates, identifier des groupes ou même révéler des relations complexes entre différentes variables. Par exemple, des algorithmes de machine learning comme le clustering ou la classification sont reconnus pour organiser les données en groupes sur la base de caractéristiques communes.
En deuxième lieu, les solutions IA sont en mesure d’identifier des tendances et des modèles dans les données. Des techniques telles que le deep learning ont prouvé leur aptitude à assimiler des représentations complexes des données et faire des prédictions précises en se basant sur ces représentations. Notamment pour reconnaître des motifs récurrents ou pour faire des prédictions sur la base des données existantes.
Troisièmement, une panoplie de logiciels propose de visualiser les données de manière claire et accessible : générer des graphiques, des diagrammes et d'autres visualisations qui facilitent la compréhension des tendances et des relations dans les données.
Cependant, bien que ces outils offrent d'énormes avantages pour l'analyse de grandes quantités de données, ils comportent également des contraintes. Ils dépendent fortement de la qualité des données d'entraînement, et leur capacité à produire des résultats fiables et pertinents est compromise si les données sont biaisées, incomplètes ou erronées. De plus, ces modèles d'intelligence artificielle sont souvent considérés comme des « boîtes noires » - ils sont capables de faire des prédictions précises, mais il est parfois difficile de saisir la manière dont ils sont arrivés à ces prédictions en raison de la complexité des modèles, de leur non-linéarité, des logiciels propriétaires, entre autres.
L'intégration de l'intelligence artificielle dans le processus de recherche dévoile une variété d'avantages qui ont le potentiel de transformer fondamentalement le paysage de la recherche. Ces solutions peuvent apporter une assistance précieuse à chaque étape du processus de recherche, menant à une amélioration de l'efficacité, de l'exactitude et de la dynamique de recherche.
Lors de la collecte de données, de nombreuses solutions, comme IBM Watson Discovery, sont capables d’aider à automatiser la collecte d'informations, à structurer les données non structurées et à les nettoyer en vue d’une analyse ultérieure. Des outils comme OpenRefine ont prouvé leur efficacité en optimisant des bases de données, permettant ainsi une recherche et une extraction d'informations plus efficaces.
Au stade de l'analyse des données, l'IA, avec des plateformes telles que DataRobot, s’avère performante pour faciliter le traitement de larges ensembles de données, détecter des modèles et des tendances, et fournir des insights pertinents. Les algorithmes de machine learning sont particulièrement efficaces pour gérer des quantités de données bien plus conséquentes que ce qu'un humain serait en mesure de traiter, et peuvent découvrir des relations complexes et non-linéaires dans les données.
Comme évoqué, de nombreuses solutions, notamment Grammarly, peuvent servir d'assistant rédactionnel, en contribuant à générer des brouillons, en suggérant des améliorations stylistiques et grammaticales et en aidant à la structuration et à l'organisation de l'article.
En termes de revue de la littérature, des plateformes comme Semantic Scholar offrent la capacité d’analyser rapidement un grand volume de documents pour potentiellement identifier les manques dans la recherche, ce qui peut guider les efforts de recherche futurs.
Malgré ces avantages, l'adoption de l'IA en tant que partie intégrante de la recherche n'est pas sans défi. Il est crucial que les chercheur·e·s maintiennent un sens critique et une compréhension de base de ces logiciels qu'ils manient (p. ex. pour évaluer les résultats générés, comprendre les limites et être conscients des potentiels biais introduits).