Étude de cas : L’analyse de la littérature scientifique pour la rédaction des rapports d’évaluation clinique (CER).
Expérimentation : Assistant IA pour trouver les documents scientifiques pertinents et extrait les réponses précises directement des sources.
Opscidia, en partenariat avec NGI Search et financé par la Commission européenne, a expérimenté un système innovant de question answering pour la documentation scientifique.
Le système développé par Opscidia propose une approche novatrice pour accéder à l’information scientifique. Il permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et obtient des réponses précises extraites directement de documents scientifiques pertinents sélectionnées par l’IA. Les éléments clés de réponse sont mis en évidence dans les sources, facilitant ainsi la vérification de l’information proposée par l’intelligence artificielle.
Cette technologie s’appuie sur les dernières avancées en intelligence artificielle, notamment en traitement du langage naturel et en analyse sémantique.
Ce projet expérimental s’aligne sur les objectifs d’illustrer comment l’IA peut être utilisée pour améliorer l’accès à l’information scientifique tout en respectant les principes d’ouverture et de transparenc
Plan :
1. Comment ça marche ?
Le Science Checker est un outil innovant de question answering sur de la documentation scientifique. Ce système fonctionne en quatre étapes simples, mais puissantes :
- L’utilisateur pose une question spécifique. (Quels sont les effets du réchauffement climatique sur les récifs coralliens ?)
- Ensuite, l’outil propose une sélection d’articles scientifiques pertinents.
- L’utilisateur peut alors choisir les articles qu’il souhaite interroger.
- Enfin, l’intelligence artificielle surligne les éléments de réponse directement dans les articles sélectionnés. (L’IA met en évidence des passages clés, notamment sur l’augmentation de la fréquence des épisodes de blanchissement des coraux due à la hausse des températures océaniques.)
Cette approche permet de réduire considérablement le temps passé à chercher des documents scientifiques pertinent et des informations dans les documents scientifiques. Tout en offrant une précision et une pertinence accrues grâce à l’utilisation de technologies avancées d’IA et de machine learning.
2. Architecture Technique et Fonctionnalités du Science Checker
Le cœur du projet repose sur une architecture technique unique et sophistiquée, développée par l’équipe d’experts d’Opscidia, incluant Fréjus (CTO) et Loic (ML Engineer) pour la R&D et Oumayma et Loic ( Développeurs Full Stack ).
Grâce à l’intégration de LLMs et de KGs, le système offre des réponses précises et contextuellement pertinentes, tout en réduisant le temps de recherche et en améliorant l’accessibilité de l’information scientifique.
Comment ça marche ?
Le paradigme bidirectionnel pour la transparence et le raisonnement logique est au cœur de la prouesse technique du Science Checker. Ça vous parait compliqué, mais c’est plus simple que vous le pensez.
Ce paradigme combine des modèles de langage de grande taille (LLMs) avec des graphes de connaissances (KGs). Les LLMs génèrent des réponses en langage naturel, tandis que les KGs structurent et vérifient ces réponses dans les documents pour assurer leur précision et cohérence et apporter des éléments qui justifient les réponses en langage naturel.
Cette approche bidirectionnelle permet de contextualiser les informations et de réduire les erreurs, offrant ainsi des réponses précises et fiables aux questions scientifiques posées par les utilisateurs.
L’impact de cet outil s’étend bien au-delà de la simple efficacité : il promet d’accélérer les découvertes, d’améliorer la précision des recherches, et d’ouvrir de nouvelles voies pour une science plus éthique et accessible. L’avenir de la recherche s’annonce plus brillant, plus rapide et plus inclusif que jamais, grâce à des outils comme le Science Checker qui repoussent les frontières de ce qui est possible dans l’exploration et l’exploitation du savoir scientifique.
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