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Les 4 applications de l’intelligence artificielle pour accélérer la recherche scientifique
L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet aux machines d’apprendre, de raisonner et de résoudre des problèmes complexes. Elle a de nombreuses applications dans différents domaines, notamment la recherche scientifique.
Dans cet article, nous allons explorer cinq façons dont l’IA peut aider les chercheurs à accélérer leurs travaux et à faire des découvertes plus rapidement et plus efficacement.
L’IA peut aider à :
- Identifier, à synthétiser et à interpréter la littérature scientifique
- Générer automatiquement des résumés des articles de recherche
- Aider à analyser et à traiter l’immense volume de données générées par les expériences scientifiques
- Aider à concevoir et à optimiser des expériences scientifiques
1. L’IA peut aider à identifier, à synthétiser et à interpréter la littérature scientifique
La littérature scientifique est la source principale d’information et de connaissances pour les chercheurs. Cependant, elle est aussi très volumineuse et en constante évolution. Il est difficile pour les chercheurs de suivre l’état de l’art de leur domaine, de trouver les articles les plus pertinents et de les analyser en profondeur.
L’IA peut les aider à surmonter ces défis en utilisant des techniques de traitement du langage naturel (PLN) et de recherche d’information. Par exemple, l’IA peut :
Extraire les informations clés des articles, comme les auteurs, les affiliations, les mots-clés, les références, les résultats, les conclusions, etc.
Classer les articles selon leur thématique, leur qualité, leur impact, leur nouveauté, etc.
Réaliser des analyses bibliométriques, comme le nombre de citations, le facteur d’impact, l’indice h, etc.
Réaliser des analyses de réseau,
comme la détection des communautés, la mesure de la centralité, la visualisation des relations, etc.
Réaliser des analyses sémantiques,
comme la détection des concepts, la mesure de la similarité, la construction des ontologies, etc.
Synthétiser la littérature,
comme les revues systématiques, les méta-analyses, les cartographies de la connaissance, etc.
Ces applications de l’IA peuvent aider les chercheurs à gagner du temps, à découvrir des liens cachés, à identifier des lacunes, à générer des hypothèses, à orienter leurs recherches, etc.
Aujourd’hui, des startups et des entreprises innovantes aident déjà à identifier, à synthétiser et à interpréter la littérature scientifique, en voici quelques-unes :
Opscidia : Un hub d’informations scientifique alimenté par les dernières technologies d’IA
Scispace : SciSpace est un outil de chat IA innovant conçu spécifiquement pour les PDF scientifiques.
2. Générer automatiquement des résumés des articles de recherche
Les synopses d’articles de recherche jouent un rôle crucial en offrant des descriptions succinctes des objectifs, des méthodes, des résultats et des implications d’une étude. Elles sont essentielles pour susciter l’intérêt des lecteurs, faciliter la diffusion du savoir et promouvoir la communication scientifique. Toutefois, la rédaction de ces résumés représente un défi, car ils doivent être à la fois clairs, concis, précis, cohérents et informatifs.
L’intelligence artificielle (IA) se présente comme un outil précieux pour aider les chercheurs à produire des résumés de qualité en utilisant des techniques de génération de texte. À titre d’exemple, l’IA peut :
Analyser le contenu de l’article
et en extraire les informations pertinentes
Structurer le résumé
selon les normes et les conventions du domaine
Formuler le résumé
en utilisant un vocabulaire approprié et une grammaire correcte
Ces applications de l’IA peuvent aider les chercheurs à réduire leur charge de travail, à améliorer leur expression, à augmenter leur visibilité et à valoriser leurs contributions.
Aujourd’hui, des startups et des entreprises innovantes aident déjà à générer automatiquement des résumés des articles de recherche :
Paper Digest : L’intelligence artificielle qui résume les articles académiques
Report Assistant : Résumez 1 ou plusieurs articles scientifiques en quelques clics grâce à l’IA
3. L’IA peut aider à analyser et à traiter l’immense volume de données générées par les expériences scientifiques
Les expériences scientifiques représentent des méthodes cruciales permettant aux chercheurs de tester leurs hypothèses, de valider leurs modèles, de mesurer les impacts, et de comparer différentes alternatives.
Elles génèrent des données qui nécessitent une analyse approfondie pour en extraire des informations et des connaissances pertinentes.
Néanmoins, ces données sont souvent confrontées à divers défis tels que leur volume élevé, leur complexité, leur hétérogénéité, leur bruit, leur caractère incomplet, etc.
Pour surmonter ces obstacles, l’intelligence artificielle (IA) intervient en utilisant des techniques d’apprentissage automatique (ML) et de science des données. À titre d’exemple, l’IA peut :
Modéliser les données,
comme la régression, la classification, le clustering, la décomposition, la factorisation, etc.
Interpréter les données,
comme la validation croisée, l’évaluation des performances, l’explication des résultats, la comparaison des modèles, etc.
Prétraiter les données,
comme la normalisation, la standardisation, la transformation, la réduction, la sélection, l’imputation, etc.
Explorer les données,
comme la visualisation, la statistique descriptive, la détection des anomalies, la détection des tendances, etc.
Communiquer les données,
comme la génération de rapports, de graphiques, de tableaux, de figures, etc.
Ces applications de l’IA peuvent aider les chercheurs à optimiser leur analyse, à découvrir des patterns, à inférer des causalités, à soutenir leurs conclusions, etc.
Aujourd’hui, des startups et des entreprises innovantes aident déjà à analyser et à traiter l’immense volume de données générées par les expériences scientifiques :
Cardiologs : cette startup utilise l’IA pour détecter les anomalies cardiaques à partir de l’électrocardiogramme (ECG).
System : cette startup utilise l’IA pour réinventer la recherche. Elle propose une plateforme qui synthétise les résultats statistiques provenant de sources évaluées par des pairs, fournissant un aperçu de la recherche ainsi que des liens avec la littérature à l’appuie.
4. L’IA peut aider à concevoir et à optimiser des expériences scientifiques
Les expériences scientifiques ne se limitent pas à la simple exécution, ce sont également des processus qui nécessitent une conception minutieuse et une optimisation pour atteindre les objectifs de recherche, respecter les contraintes de ressources, minimiser les sources d’erreur, et maximiser la qualité des données, entre autres.
Cependant, il n’existe pas de méthode universelle pour concevoir et optimiser des expériences, et les chercheurs doivent souvent faire appel à leur intuition, à leur expérience, et à leur créativité.
L’intelligence artificielle (IA) peut s’avérer un allié précieux pour améliorer la conception et l’optimisation en mettant en œuvre des techniques d’optimisation, de simulation, de planification, etc. À titre d’exemple, l’IA peut :
Définir les paramètres de l’expérience,
comme les variables, les niveaux, les facteurs, les interactions, les réponses, etc.
Déterminer le plan de l’expérience,
comme le nombre, l’ordre, la répartition, la randomisation, la répétition, etc. des essais
Exécuter l’expérience,
comme le contrôle, la mesure, l’enregistrement, le stockage, la transmission, etc. des données
Optimiser l’expérience,
comme la recherche, la sélection, l’adaptation, la modification, la comparaison, etc. des solutions
Évaluer l’expérience,
comme la robustesse, la sensibilité, l’efficacité, la fiabilité, la validité, etc. de l’expérience
Ces applications de l’IA peuvent aider les chercheurs à économiser du temps, à réduire les coûts, à augmenter la précision, à améliorer la reproductibilité, à accroître la généralisabilité, etc.
Aujourd’hui, des startups et des entreprises innovantes aident déjà à concevoir et à optimiser des expériences scientifiques :
- Iktos : cette startup utilise l’IA pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments en générant des molécules candidates à partir de critères de conception.
- Zapata Computing : cette startup utilise l’IA pour développer des applications de calcul quantique pour la chimie, la physique, la biologie et la finance.
- LabGenius : cette startup utilise l’IA pour concevoir et tester des protéines thérapeutiques, en combinant l’apprentissage automatique, la robotique et la biologie synthétique.
- BenchSci : cette startup utilise l’IA pour aider les chercheurs à trouver et comparer les anticorps les plus adaptés à leurs expériences, en analysant des millions de publications scientifiques.
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