Recherche scientifique assistée par IA : trois nouveaux outils à l’essai (Scite.ai, LeapSpace et CNKI.AI)

Après Semantic Scholar, Paperdoc, DigitalKin et NeoPhi (BASES n° 444, février 2026), nous poursuivons notre exploration de la recherche scientifique assistée par IA avec trois outils aux profils très contrastés : Scite.ai, né du besoin d’évaluer la reproductibilité des résultats scientifiques, LeapSpace, le nouvel espace de travail IA d’Elsevier, et CNKI.AI, porte d’entrée vers la littérature scientifique chinoise.

Les tests ont été réalisés en juin 2026, en français, avec la question utilisée dans le premier volet de cette série d’articles : l’utilisation de l’impression 3D pour fabriquer des prothèses dentaires.

À noter : nous ne parlerons pas de Consensus ni d’Elicit, déjà bien connus et abondamment documentés ; une sélection de ressources les concernant figure en encadré en fin d’article.

Scite.ai

Origine et positionnement

Scite.ai a ceci d’original qu’il n’est pas né d’un projet d’IA, mais d’une préoccupation spécifique de chercheur : évaluer la reproductibilité d’un résultat scientifique en allant au-delà du simple comptage de citations de ce résultat. L’idée a germé dès 2014, à partir de la question de savoir si une étude très citée est réellement confirmée ou, au contraire, contestée par les travaux ultérieurs. De cette réflexion est née l’idée des « smart citations », qui classent chaque citation en « supporting » (soutient), « contrasting » (contredit) ou « mentioning » (mentionne simplement).

Corpus

Scite.ai annonce sur son site avoir plus de 1,6 milliard de « citation statements », c’est-à-dire des occurrences de citation contextualisées dans le texte des articles, et 2,7 milliards de « unique citations », à savoir des liens de citations distincts entre articles.

Deux chiffres différents sont par ailleurs avancés concernant le nombre d’articles en texte intégral exploités : plus de 307 millions d’un côté, 50 millions de l’autre. L’écart n’est pas clairement expliqué. Il tient vraisemblablement, au moins en partie, aux accords conclus avec 35 éditeurs, qui autorisent Scite à analyser des contenus situés derrière des paywalls afin d'en extraire et d'en qualifier les citations.

On trouve aussi une ventilation intéressante des citations. En effet, seulement 7,6 millions de citations seraient « contrasting » (opposées) et 65 millions « supporting » (en accord) ; quant au reste, soit environ 1,5 milliard, la très grande majorité, il serait simplement « mentioning » (citation sans prise de position). On regrette au passage qu’il y en ait proportionnellement si peu avec un avis tranché, dans un sens ou dans un autre.

Les domaines particulièrement bien couverts sont les sciences biomédicales et la physique.

Fonctionnalités et test

Le Search Assistant : c’est l’outil le plus fréquemment utilisé. Pour exploiter au mieux les fonctionnalités de validation d’une assertion, la demande prend la forme d’une question telle que « L’impression 3D est-elle intéressante pour produire des prothèses dentaires ? »

En tête de réponse apparaissent des mentions Fact checks (« 3 verified » dans notre test), suivies du titre original de trois articles, chacun accompagné d’un court commentaire en français, par exemple :

« Accuracy evaluation of dental models manufactured by CAD/CAM milling method and 3D printing method - Évaluation de l’exactitude des modèles fabriqués par fraisage et impression 3D ; résultats contradictoires selon l’étude. »

Ces « Fact Checks », dont le nombre peut varier, sont une sélection d’articles que Scite, grâce à son algorithme, considère comme particulièrement fiables.

Suit un rapport détaillé et structuré, intitulé dans notre cas « L’impression 3D pour la fabrication de prothèses dentaires : intérêt, limites et nuances », organisé en quatre chapitres (avantages démontrés ; limitations et nuances ; points de convergence et implications cliniques ; synthèse pratique), chaque paragraphe rappelant les références pertinentes.

Les références des 20 articles utilisés sont visualisables dans un panneau à droite avec, pour chacune, les extraits pertinents et un badge tel que celui-ci

qui indique le nombre total d’articles citant cette référence et, parmi eux, le nombre d’articles « supporting », neutres ou « contrasting ». Le total des trois est en général inférieur au nombre total, car toutes les références n’ont pu être analysées.