Alors que les hallucinations diminuent, l’IA s’étend à la recherche scientifique

La recherche scientifique est devenue l’une des applications les plus prometteuses de l’intelligence artificielle. C’est également devenu l’un des plus controversés.

À travers le monde, technologie les entreprises dirigent la puissance analytique de l’IA vers des outils pour universitaires. Petit à petit, ils entrent dans toutes les étapes du processus de recherche.

Les scientifiques d’aujourd’hui peuvent utiliser TLDR résumer des documents d’étude, Litmaps pour trouver les lacunes de la recherche, Consensus pour découvrir les idées d’experts universitaires, et HéScience pour examen par les pairs.

Les investisseurs s’intéressent de plus en plus à ces progrès. L’année dernière, le système de flux de travail de recherche Elicit a récolté 9 millions de dollars quelques mois après son lancement, tandis que sa compatriote californienne NobleAI obtenu 17 millions d’euros pour une plateforme de formulation de produits chimiques et de matériaux.

Outre-Atlantique, des challengers européens émergent également. Le leader actuel du continent est Irisune scale-up basée à Oslo qui a annoncé aujourd’hui un cycle de financement de série A de 7,6 millions d’euros.

Le produit phare d’Iris est un apprentissage automatique moteur qui analyse la recherche universitaire. Les utilisateurs invitent l’outil à rechercher les informations dont ils ont besoin. Le système catégorise, résume et systématise ensuite des millions de documents pour fournir des informations exploitables.

Aux côtés des utilisateurs académiques, des entreprises clientes telles que la société de R&D Materiom se sont inscrites comme clients. Il en va de même pour l’Autorité alimentaire finlandaise (FFA), qui a utilisé la plateforme pour orienter une stratégie contre la grippe aviaire.

« Nos outils leur ont permis de parcourir rapidement des dizaines de milliers de documents de recherche pour identifier les informations pertinentes à l’intersection de domaines de niche tels que la biosécurité agricole et les modèles d’oiseaux migrateurs – une analyse qui aurait pris des mois aux chercheurs pour la faire manuellement », Anita Schjøll Abildgaard, PDG et co-fondateur d’Iris, a déclaré à TNW par e-mail.

Abildgaard est également optimiste quant à la précision du produit. Elle prétend avoir un remède à l’un des pires maux de l’IA : les hallucinations.

Combattre les hallucinations de l’IA

Un point chaud majeur a éclaté après le lancement de Galactica par Meta en novembre 2022. Présenté comme un grand modèle de langage destiné à la science et formé sur 48 millions de documents de recherche, le logiciel a produit des raccourcis vers des connaissances académiques. Malheureusement, cela a également produit des flux infinis d’absurdités générées par l’IA.

Les résultats ont provoqué un tollé sur les réseaux sociaux. Les universitaires étaient également alarmés par la propension de l’IA à générer des informations inexactes. Le chercheur Michael Black, directeur du prestigieux Institut Max Planck pour les systèmes intelligents en Allemagne, averti l’outil pourrait « ouvrir la voie à une ère de contrefaçons scientifiques profondes ».

La réaction a effrayé Meta. Trois jours seulement après le lancement de Galactica, la société tiré la prise sur l’outil.

Alors que la controverse tournait, Iris promouvait une solution à ces erreurs.

La startup combine des graphiques de connaissances, des données extraites et des tests de similarité de contexte pour mesurer l’exactitude factuelle du contenu généré par l’IA. Pour justifier les résultats, le système fournit également des sources vérifiables pour les résultats.

Avec ces garanties en place, Iris s’engage à réduire considérablement hallucinations.

« En recoupant le contenu généré par notre IA avec des bases de connaissances structurées et en évaluant les similitudes sémantiques avec des sources factuelles, nous pouvons améliorer la factualité de nos résultats. » » dit Abildgaard.

Armée de liquidités renouvelées ainsi que de protections de précision, Iris prévoit désormais d’ajouter des outils supplémentaires à son arsenal. Ensuite, un assistant de chat guidera les chercheurs à travers le système et personnalisera le flux de travail.

Pourtant, l’exactitude reste la priorité, a déclaré Abildgaard, car « les fondements factuels sont primordiaux » dans la recherche.