📆 [06/05/25] 🚀 Webinair DĂ©mo : L’IA au service de l’innovation scientifique et technologique

Blog

Les 4 applications de l’intelligence artificielle pour accĂ©lĂ©rer la recherche scientifique

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet aux machines d’apprendre, de raisonner et de rĂ©soudre des problĂšmes complexes. Elle a de nombreuses applications dans diffĂ©rents domaines, notamment la recherche scientifique.

 

Dans cet article, nous allons explorer cinq façons dont l’IA peut aider les chercheurs Ă  accĂ©lĂ©rer leurs travaux et Ă  faire des dĂ©couvertes plus rapidement et plus efficacement.

 

L’IA peut aider à : 

 

1. L’IA peut aider Ă  identifier, Ă  synthĂ©tiser et Ă  interprĂ©ter la littĂ©rature scientifique

La littĂ©rature scientifique est la source principale d’information et de connaissances pour les chercheurs. Cependant, elle est aussi trĂšs volumineuse et en constante Ă©volution. 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 Ă  surmonter ces dĂ©fis 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.

RĂ©aliser des analyses bibliomĂ©triques, 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 Ă  gagner du temps, Ă  dĂ©couvrir des liens cachĂ©s, Ă  identifier des lacunes, Ă  gĂ©nĂ©rer des hypothĂšses, Ă  orienter leurs recherches, etc.

 

Aujourd’hui, des startups et des entreprises innovantes aident dĂ©jĂ  Ă  identifier, Ă  synthĂ©tiser et Ă  interprĂ©ter la littĂ©rature scientifique, en voici quelques-unes : 

Opscidia : Un hub d’informations scientifique alimentĂ© par les derniĂšres 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 rĂŽle crucial en offrant des descriptions succinctes des objectifs, des mĂ©thodes, des rĂ©sultats et des implications d’une Ă©tude. Elles sont essentielles pour susciter l’intĂ©rĂȘt des lecteurs, faciliter la diffusion du savoir et promouvoir la communication scientifique. Toutefois, la rĂ©daction de ces rĂ©sumĂ©s reprĂ©sente un dĂ©fi, car ils doivent ĂȘtre Ă  la fois clairs, concis, prĂ©cis, cohĂ©rents et informatifs. 

 

L’intelligence artificielle (IA) se prĂ©sente comme un outil prĂ©cieux pour aider les chercheurs Ă  produire des rĂ©sumĂ©s de qualitĂ© en utilisant des techniques de gĂ©nĂ©ration 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 Ă  rĂ©duire leur charge de travail, Ă  amĂ©liorer leur expression, Ă  augmenter leur visibilitĂ© et Ă  valoriser leurs contributions.

 

Aujourd’hui, des startups et des entreprises innovantes aident dĂ©jĂ  Ă  gĂ©nĂ©rer automatiquement des rĂ©sumĂ©s des articles de recherche : 

 

Paper Digest : L’intelligence artificielle qui rĂ©sume les articles acadĂ©miques

Report Assistant : RĂ©sumez 1 ou plusieurs articles scientifiques en quelques clics grĂące Ă  l’IA

3. L’IA peut aider Ă  analyser et Ă  traiter l’immense volume de donnĂ©es gĂ©nĂ©rĂ©es par les expĂ©riences scientifiques

Les expériences scientifiques représentent des méthodes cruciales permettant aux chercheurs de tester leurs hypothÚses, de valider leurs modÚles, de mesurer les impacts, et de comparer différentes alternatives. 

 

Elles génÚrent 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 caractÚre incomplet, etc.

 

Pour surmonter ces obstacles, l’intelligence artificielle (IA) intervient en utilisant des techniques d’apprentissage automatique (ML) et de science des donnĂ©es. 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 croisĂ©e, l’évaluation des performances, l’explication des rĂ©sultats, la comparaison des modĂšles, etc.

Prétraiter les données,

comme la normalisation, la standardisation, la transformation, la rĂ©duction, la sĂ©lection, 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 Ă  optimiser leur analyse, Ă  dĂ©couvrir des patterns, Ă  infĂ©rer des causalitĂ©s, Ă  soutenir leurs conclusions, etc.

 

Aujourd’hui, des startups et des entreprises innovantes aident dĂ©jĂ  Ă  analyser et Ă  traiter l’immense volume de donnĂ©es gĂ©nĂ©rĂ©es par les expĂ©riences scientifiques :

 

Cardiologs : cette startup utilise l’IA pour dĂ©tecter les anomalies cardiaques Ă  partir de l’électrocardiogramme (ECG).

System : cette startup utilise l’IA pour rĂ©inventer la recherche. Elle propose une plateforme qui synthĂ©tise les rĂ©sultats statistiques provenant de sources Ă©valuĂ©es par des pairs, fournissant un aperçu de la recherche ainsi que des liens avec la littĂ©rature Ă  l’appuie.

4. L’IA peut aider Ă  concevoir et Ă  optimiser des expĂ©riences scientifiques

 

Les expĂ©riences scientifiques ne se limitent pas Ă  la simple exĂ©cution, ce sont Ă©galement des processus qui nĂ©cessitent 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 qualitĂ© des donnĂ©es, entre autres.

 

Cependant, il n’existe pas de mĂ©thode universelle pour concevoir et optimiser des expĂ©riences, et les chercheurs doivent souvent faire appel Ă  leur intuition, Ă  leur expĂ©rience, et Ă  leur crĂ©ativitĂ©.

 

L’intelligence artificielle (IA) peut s’avĂ©rer un alliĂ© prĂ©cieux pour amĂ©liorer la conception et l’optimisation en mettant en Ɠuvre des techniques d’optimisation, de simulation, de planification, etc. À titre d’exemple, l’IA peut :

DĂ©finir les paramĂštres de l’expĂ©rience,

comme les variables, les niveaux, les facteurs, les interactions, les réponses, etc.

DĂ©terminer le plan de l’expĂ©rience,

comme le nombre, l’ordre, la rĂ©partition, la randomisation, la rĂ©pĂ©tition, etc. des essais

ExĂ©cuter l’expĂ©rience,

comme le contrĂŽle, la mesure, l’enregistrement, le stockage, la transmission, etc. des donnĂ©es

Optimiser l’expĂ©rience,

comme la recherche, la sĂ©lection, l’adaptation, la modification, la comparaison, etc. des solutions

Évaluer l’expĂ©rience,

comme la robustesse, la sensibilitĂ©, l’efficacitĂ©, la fiabilitĂ©, la validitĂ©, etc. de l’expĂ©rience

Ces applications de l’IA peuvent aider les chercheurs Ă  Ă©conomiser du temps, Ă  rĂ©duire les coĂ»ts, Ă  augmenter la prĂ©cision, Ă  amĂ©liorer la reproductibilitĂ©, Ă  accroĂźtre la gĂ©nĂ©ralisabilitĂ©, etc.

 

Aujourd’hui, des startups et des entreprises innovantes aident dĂ©jĂ  Ă  concevoir et Ă  optimiser des expĂ©riences scientifiques :

 

  • Iktos : cette startup utilise l’IA pour accĂ©lĂ©rer la dĂ©couverte de nouveaux mĂ©dicaments en gĂ©nĂ©rant des molĂ©cules candidates Ă  partir de critĂšres de conception.

 

  • Zapata Computing : cette startup utilise l’IA pour dĂ©velopper 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 protĂ©ines thĂ©rapeutiques, en combinant l’apprentissage automatique, la robotique et la biologie synthĂ©tique.

 

  • BenchSci : cette startup utilise l’IA pour aider les chercheurs Ă  trouver et comparer les anticorps les plus adaptĂ©s Ă  leurs expĂ©riences, en analysant des millions de publications scientifiques.

Télécharger l'étude de cas

État de l'art du NLP