Tag: littérature scientifique

OpenAlex, lancé en janvier 2022, est un catalogue bibliographique de la recherche scientifique mondiale dont le nom fait référence à la légendaire Bibliothèque d’Alexandrie.

Son ambition affichée est de constituer une alternative crédible aux bases de données commerciales Scopus (Elsevier) et Web of Science (Clarivate), auxquelles il est reproché leur coût élevé et une couverture thématique sélective. Ces deux acteurs historiques — Scopus depuis 2004, Web of Science depuis des décennies — ont accumulé au fil du temps des rancœurs croissantes au sein de la communauté scientifique.

L’intelligence artificielle peut désormais écrire des textes en quelques secondes, de quoi inquiéter les écrivains. Faut-il craindre la fin de la littérature humaine ?

Depuis quelques années, l’intelligence artificielle s’invite partout : dans nos téléphones, nos études, notre travail… et désormais dans l’écriture. Capable de produire des textes en quelques secondes, l’IA générative interroge et inquiète le monde littéraire. Peut-elle réellement remplacer les écrivains ? Ou s’agit-il d’une peur amplifiée par une technologie encore mal comprise ? Un récent rapport mené par l’Université de Cambridge, relayé le journal BBC, apporte des éléments de réponse, et surtout, met en lumière les craintes très concrètes des romanciers. 

Une peur largement partagée chez les auteurs

Selon ce rapport, les écrivains sont loin d’être sereins face à l’essor de l’IA. Sur les 332 auteurs interrogés par le Dr Clémentine Collett, chercheuse au Minderoo Centre for Technology & Democracy (MCTD) de l’Université de Cambridge, près de la moitié estiment que l’IA pourrait « remplacer entièrement » leur travail. 

Lorsqu’on a soutenu une thèse, on peut penser – naïvement, comme on va le voir – que l’on dispose librement de son contenu et que l’on peut donc en faire ce que l’on veut. En particulier, il semble évident que l’on puisse publier des articles scientifiques reprenant des éléments de ce travail. Pourtant, une menace inattendue guette le jeune docteur : celle de l’autoplagiat.

Cette notion peut, de prime abord, paraître quelque peu baroque. Nous pensions en effet que le plagiat consistait à s’approprier le travail d’autrui et que, par définition, il était impossible de se plagier soi-même. Or nous avons découvert que ce n’était pas le cas et même que l’autoplagiat pouvait avoir de graves conséquences.

L’existence de ce concept ne doit toutefois pas dissuader un chercheur de publier des articles scientifiques issus de sa thèse. Rappelons que celle-ci est nécessairement diffusée depuis 2016 – au moins signalée en cas d’embargo – sur theses.fr et, le cas échéant, sur HAL. Publier à partir de sa thèse est donc parfaitement possible, mais cela suppose de respecter un certain nombre de conditions afin d’éviter toute accusation d’autoplagiat.

On n’est jamais si bien servi que par soi-même…, c’est la conclusion que l’on peut tirer de la lecture du récent article du NIKKEIAsia « Invisible prompts in manuscripts: Authors use AI ‘prompt injection’ to sway peer review ».

Les auteurs de l’article de NIKKEIAsia ont découvert que de petits malins, auteurs ou co-auteurs de 17 articles, en attente de review, présents dans arXiv - le bien connu et plus ancien réservoir de preprints - ont trouvé un moyen de « forcer » une IA à donner une excellente évaluation de leur article.

L’objectif de la manipulation : permettre ou au moins faciliter la publication de l’article dans un journal de bonne réputation ou l’acceptation d’une soumission d’une conférence à un congrès.

Comment s’y sont-ils pris ?

Savoir repérer les dérives

L'intégrité scientifique peut être compromise de multiples façons. Parmi les écueils les plus fréquents, on retrouve le plagiat, la manipulation d'images, l'abus d'auto-citations, un recours excessif à des articles rétractés, ou encore l'utilisation de données peu fiables ou incohérentes.

Mais comment identifier ces dérives ? Et surtout, que faire lorsqu’on en repère une dans un article ? Aujourd’hui, des outils existent pour aider chacun – chercheur, lecteur ou professionnel de l'information – à vérifier, signaler ou mieux comprendre les écarts. Cette pratique, appelée relecture post-publication (Post Publication Peer Review), gagne du terrain. Elle a d’ailleurs fait l’objet d’un article dans BASES N° 433 - mars 2025. 

Le COSIG un guide complet détaillé

Pour accompagner ces démarches le Center for Open Science dont la mission est, en particulier, de contribuer à l’intégrité de la science vient de publier une mise à jour de son guide de référence le COSIG (Collection of Open Science Integrity Guides) .

Nous avons évoqué dans le numéro 434 de BASES (Mars 2025) le développement, pour les articles de recherche scientifique, du » post publication peer review  » c’est à dire la revue par les pairs après publication et non pas avant, comme c’est traditionnellement le cas.

Un des arguments avancés pour justifier cette démarche, qui s’est répandue plutôt rapidement, était le caractère confidentiel et obscur du processus de « peer review ». 
Cet argument vient de tomber, au moins en partie, car l’éditeur Springer Nature vient d’annoncer, qu’après une période concluante de tests qui a duré plusieurs années, tous les articles de 16 publications (voir ci-dessous) éditées par Springer Nature comporteront une annexe reprenant en détail le dialogue entre les reviewers et l’auteur, cette démarche étant appelée « transparent peer review ». On y trouve l’intégralité des questions et des réponses.

Ce sont des documents extrêmement intéressants car les reviewers analysent l’article dans le détail, posent des questions précises et font des remarques pertinentes.

L’écosystème des préprints dans le domaine biomédical connaît une évolution majeure avec la création d’openRxiv, une structure indépendante à but non lucratif destinée à piloter et développer les serveurs de préprints bioRxiv et medRxiv. 

Ces deux plateformes publient les articles scientifiques qui leur sont soumis dès que leurs auteurs les jugent comme terminés, sans attendre une peer review pour décider de la publication dans le journal auquel ils auraient été envoyés. En effet, les délais avant décision peuvent atteindre plusieurs mois et parfois dépasser un an.

● bioRxiv a été créé en 2013 et propose aujourd’hui environ 274 000 documents écrits par 970 000 auteurs, et 4 000 nouveaux documents sont ajoutés chaque mois.

● Pour sa part, medRxiv a été créé en 2019 et propose aujourd’hui près de 66 000 documents écrits par plus de 380 000 auteurs, et 1 000 nou­veaux documents sont ajoutés chaque mois.

Ces deux plateformes ont joué un rôle important pendant la pandémie de COVID 19 au cours de laquelle la diffusion rapide de l’information scien­tifique a été cruciale.

Après neuf mois de tests auprès de la communauté des utilisateurs de Web of Science, Clarivate vient d’annoncer le lancement de son assistant de recherche dopé à l’IA pour la recherche sur le contenu de Web of Science Core qui propose 92 millions de références dans le domaine scientifique depuis le début du 20° siècle.

Nous avons testé ce nouvel outil qui illustre l’investissement des serveurs et agrégateurs dans des possibilités de recherche nouvelles sur leur fonds grâce à l’intelligence artificielle.

Interface et options de recherche

L’écran d’accueil est commun avec la recherche classique sur le Web of Science. L’accès se fait par un clic sur « Search assistant » qui donne accès à la nouvelle interface. On se voit alors proposer quatre options qui correspondent à autant de problématiques.

La première baptisée « Start a new search by asking a question » permet de lancer une question spécifique en langage naturel. « C’est une méthode intuitive pour commencer une exploration, particulièrement utile pour les chercheurs qui ne sont pas familiers avec les techniques de recherche avancées. »

La seconde, « Understand a topic » a pour objectif d’offrir rapidement une vue d’ensemble structurée d’un sujet spécifique. C’est un excellent point de départ pour se familiariser rapidement avec un nouveau domaine de recherche ».