L'impact de l'intelligence artificielle sur la recherche scientifique

Devashish Shrestha

Courtoisie graphique: ScienceNordic / Mette Friis-Mikkelsen

La technologie a toujours joué un rôle majeur dans les avancées scientifiques et l’intelligence artificielle devrait aller encore plus loin et élever la barre de la recherche scientifique à un niveau supérieur. Cette technologie offre la solution à tous les problèmes de recherche complexes que les scientifiques ont dû affronter dans le passé et particulièrement dans le présent. Maintenant, ils peuvent relever ces défis beaucoup plus efficacement et en temps opportun que les humains. À l’ère du numérique, où l’univers de l’information est présent et dont la majeure partie réside dans le cyberespace, l’utilisateur n’a pas à s’acquitter de la tâche qui consiste à analyser manuellement les vastes quantités de données disponibles pour repérer les tendances, détecter les anomalies et en tirer des enseignements utiles. Au lieu de cela, des outils d'intelligence artificielle sont utilisés pour rendre ces tâches simples et efficaces.

Giovanni Colavizza, spécialiste des données qui effectuait des recherches sur l'analyse de textes intégraux de publications scientifiques à l'Institut Alan Turing de Londres, a écrit dans l'International Journal of Science que les outils modernes d'IA sont dotés de capacités de «récupération d'informations de pointe». . L'article indique qu'une multitude de publications scientifiques est disponible sur Internet avec 1 million de nouveaux documents de recherche publiés chaque année. Avec un rythme de publication aussi incroyable, il est presque impossible pour les scientifiques de trier, d’analyser et d’évaluer de très nombreux articles de recherche afin de tester différentes hypothèses. Ce problème peut être résolu avec des outils technologiques de pointe basés sur l'intelligence artificielle, qui peuvent aider les scientifiques à extraire du contenu spécifique selon leurs besoins, car ils possèdent la capacité de filtrer, classer et regrouper les résultats de recherche. Iris.ai est un exemple de technologie de ce type. En tant qu’assistant de recherche, il aide les utilisateurs à définir et à acquérir les connaissances scientifiques pertinentes.

Des outils basés sur l'intelligence artificielle tels que Iris possèdent une capacité de stockage et de traitement tellement incroyable qu'elle «peut lire en un rien de temps les transcriptions de tous les entretiens TED» et voici «comment fonctionne exactement Iris.ai». Dans un article «L'intelligence artificielle à 5 voies va perturber la science "Des outils tels que Iris sont spécialement conçus avec la capacité stupéfiante" de cartographier la science autour d'un discours TED ", car il peut" analyser le script des discussions. En utilisant des algorithmes de traitement automatique du langage naturel, ces outils peuvent extraire (…) de la littérature académique en accès libre pour trouver des documents clés liés au contenu du discours »et visualiser élégamment les groupes de documents de recherche connexes. Pour les chercheurs, cela signifie qu’il faut entrer une description de 300 à 500 mots de leur sujet de recherche ou simplement l’URL d’un document existant permettant à Iris de produire une carte de 1 000 documents correspondants, comme indiqué dans «Comment la technologie de l’IA peut-elle apprivoiser la littérature scientifique».

Le cofondateur d’Iris, Mario Ritola, a déclaré que l’objectif futur de son équipe est de transformer Iris d’assistant de recherche en véritable scientifique. Cela signifie qu'il peut générer une hypothèse par lui-même après avoir analysé et examiné les articles scientifiques existants, collecter des données en effectuant des expériences et des simulations et rédiger de nouveaux articles basés sur les résultats. Elle mentionne également la «démocratisation de l'accès au savoir scientifique» et sa mise à la disposition du public par le biais d'assistants de l'IA capables de cartographier les informations pertinentes en «exploitant l'IA».

En fait, une équipe d’IBM a déjà réalisé ce que Mme Ritola envisageait. Ils affirment avoir mis au point des algorithmes d'intelligence artificielle capables de faire de nouvelles découvertes scientifiques. Ils associent extraction de texte, visualisation et analyse afin d'extraire des faits et de proposer de nouvelles hypothèses vraisemblables. Cela pourrait signifier que dans un proche avenir, la recherche scientifique pourrait être automatisée, ce qui permettrait aux scientifiques de se concentrer sur des tâches plus importantes.

L'intelligence artificielle aide également la communauté scientifique dans l'édition universitaire. Il peut aider aux examens par les pairs, à la recherche et à l'extraction du contenu publié, ainsi qu'à la détection du plagiat et à la détection de la fabrication de données, comme indiqué dans «L'intelligence artificielle dans la recherche et l'édition». Les outils basés sur l'IA sont également utiles en communication scientifique car ils ne sont pas sujets aux mêmes préjugés que les humains.

Outre le monde universitaire, l'intelligence artificielle a également un impact sur le journalisme scientifique. Bertrand Pecquerie, PDG du Global Editors Network, déclare que «l’intelligence artificielle sera le catalyseur de la troisième perturbation du journalisme, susceptible de changer la façon dont nous produisons et consommons l’information.» Dans le monde actuel, «les ordinateurs peuvent raconter des histoires sans être humains. Les rédacteurs de nouvelles comme le Quakebot du Los Angeles Times ou le Heliograph du Washington Post sont capables de produire une plus grande quantité de reportages que les humains et à un rythme beaucoup plus rapide. Ils risquent de se répandre dans les salles de rédaction et d'assumer une grande partie du travail des médias - dans les prochaines années.

Un fait fascinant est que ces robots peuvent même imiter la voix de votre écrivain célèbre tout en écrivant des articles et des articles scientifiques. En outre, ces robots disposent de la capacité que les journalistes et les rédacteurs prennent plusieurs décennies à développer, c'est-à-dire «prédire les articles de recherche les plus importants à rapporter, et les parties de ces articles sur lesquelles il convient de se concentrer pour trouver des sujets d'actualité». défis et problèmes souvent rencontrés par les rédacteurs scientifiques ayant une expérience limitée de la tâche.

Nous entrons dans une nouvelle ère de la recherche scientifique où des tâches de recherche banales seront effectuées par des machines permettant aux scientifiques de se concentrer sur de plus grandes questions de recherche et développement. Ainsi, l’intelligence artificielle promet de remodeler profondément la recherche et l’exploration scientifiques. L'intelligence artificielle mènera non seulement à des innovations, des découvertes et des avancées scientifiques, mais accélérera également le processus de recherche.