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.
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 ».
La troisième, « literature review » est conçue pour aider à effectuer une revue de littérature plus approfondie. « Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les chercheurs qui préparent une étude approfondie ou qui rédigent l’introduction d’un article scientifique. »
La quatrième « find a journal » aide à identifier la publication à laquelle proposer un article présentant ses recherches. Nous ne nous y attarderons pas, notre propos ici étant résolument orienté vers la recherche d’information.
Nous avons posé une série de questions en utilisant cette première option. Notre première question avec cette option était « what are the computer vision systems for defect detection?
».
Le premier résultat est un résumé du contenu des premières références. On note que la même question posée quelques jours plus tard ne génère pas exactement les mêmes réponses ce qui est classique avec les outils d’IA.
À la suite, le système indique avoir cherché en combinant les concepts « computer vision systems » ET « defect detection
» et avoir trouvé… 58 039 résultats. Nous y reviendrons.
Dès le moment où les huit premières références sont proposées, apparaissent au bas de l’écran des propositions de requêtes en lien avec la demande.
Dans notre exemple, on se voit proposer les suggestions suivantes :
feature extraction
» ou « image segmentation
») le nombre de documents dans lesquels il apparaît. On ne peut cliquer sur un terme du tableau, il faut pour cela le faire sur la carte.computer vision
: « I want to know seminal papers about computer vision
». Ces documents peuvent avoir été cités plusieurs dizaines de milliers de fois.Ces quatre types de propositions adaptées au sujet se retrouvent, quelle que soit la question de départ.
D’autres questions plus précises, en général deux ou trois, liées au sujet, sont également proposées. Par exemple sur les recherches récentes, l’évolution dans le temps, les pionniers, les pays dans lesquels la recherche a été le plus développée, les développements dans le secteur médical ou dans le secteur aéronautique, etc.
Il peut arriver que le système réponde qu’il n’a rien trouvé. Cela signifie que ces questions suggérées sont créées dès que la question initiale est posée.
La deuxième option consiste à visualiser ces huit références dans un format réduit. On remarque que ces documents, dans l’ensemble, ne sont pas très récents et que certains sont cités un grand nombre de fois (plusieurs centaines). Chaque référence est visualisable en format complet, on peut aussi voir les documents citant ou les « related document », cette dernière option étant proposée dans « view more ».
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