tlooto : un espace de travail agent fondé sur des données probantes pour la synthèse scientifique et le développement de manuscrits
Équipe de recherche tlooto
Résumé
Contexte. La littérature scientifique augmente d’environ 4 % par an, et une seule revue systématique nécessite plus d’un an d’efforts d’experts. Les grands modèles linguistiques (LLM) promettent un soulagement, mais les modèles frontières fabriquent la plupart des citations scientifiques qu'ils produisent, et même les outils commerciaux basés sur la récupération hallucinent dans jusqu'à un tiers des requêtes.
Objectif. Nous présentons tlooto, un espace de travail de recherche qui répond aux questions de recherche issues de la littérature et développe la réponse dans un manuscrit, conçu de manière à ce que chaque citation pointe vers un document scientifique récupéré pour la question.
Système. tlooto coordonne la planification, la recherche scientifique, la sélection de la littérature, la synthèse des preuves et l'édition dans un flux de travail agent unique. Chaque étape est présentée au chercheur au fur et à mesure qu'elle se déroule, et la synthèse tire ses citations uniquement des articles ayant passé la sélection.
Capacités. Au-delà de la réponse aux questions, tlooto fournit un éditeur au format papier avec des citations, des tableaux, des figures et des équations en direct dans cinq styles de citation, une recherche directe d'articles, une bibliothèque personnelle et une mémoire de projet, ainsi que des recommandations de revues, couvrant le cycle de vie de la recherche, de l'idéation à la soumission.
Importance. tlooto fait de la fiabilité des citations une propriété de la façon dont la réponse est produite plutôt que quelque chose que le chercheur doit vérifier par la suite, et amène la classe émergente d'agents de recherche sous une forme conçue pour le travail scientifique quotidien.
Mots-clés : agents de recherche; génération augmentée par récupération ; fondement des citations ; synthèse des preuves; automatisation de la revue de la littérature ; écriture scientifique
1. Introduction
1.1 L'ampleur de la littérature
La production scientifique n’a cessé de croître depuis plus d’un siècle. Bornmann et coll. estime la croissance actuelle à environ 4,10 % par an, soit un temps de doublement d'environ 17 ans [1]. En médecine clinique, la pression est encore plus forte : déjà en 2010, quelque 75 essais et 11 revues systématiques étaient publiés chaque jour. [2] (Figure 1). La synthèse manuelle de ces preuves est lente et coûteuse ; les revues systématiques enregistrées dans PROSPERO ont pris en moyenne 67,3 semaines entre l'enregistrement et la publication [3].
Figure 1. Croissance de la littérature scientifique. (a) Production de publications modélisée sur le taux de croissance annuel déclaré de 4,1 %, soit un temps de doublement d'environ 17 ans. (b) Essais et revues systématiques publiés par jour en médecine en 2010.
1.2 L’IA entre dans la pratique de la recherche
Les chercheurs ont réagi en adoptant l’IA. Dans une enquête Nature menée auprès de plus de 1 600 scientifiques, une majorité d’entre eux s’attendaient à ce que les outils d’IA deviennent très importants, voire essentiels, dans leur domaine. [4], et une analyse des documents publiés a révélé un contenu modifié par LLM dans jusqu'à 17,5 % des articles récents en informatique. [5]. Les agents de recherche ont suivi rapidement : ils synthétisent les connaissances scientifiques [13] [14] [15], brouillons d'articles d'enquête [16], génèrent des idées de recherche que les évaluateurs experts considèrent comme plus nouvelles que les idées humaines [19], et proposer et tester des hypothèses [17] [18].
1.3 L'écart de fiabilité
Cependant, les LLM à usage général génèrent des instructions fluides qu'aucune source ne prend en charge. [6], et les citations sont là où cet échec est le plus visible et le plus coûteux. Dans l'évaluation OpenScholar, GPT-4o a fabriqué 78 à 90 % des citations scientifiques qu'il a produites. [15]. La récupération à elle seule ne suffit pas à combler l'écart : les principaux outils de recherche commerciaux basés sur la récupération hallucinent toujours dans 17 à 33 % des requêtes. [7] (Figure 2). Pour les chercheurs, une citation à laquelle on ne peut pas faire confiance est pire que pas de citation du tout.
Figure 2. Taux signalés de citations fabriquées ou non étayées dans les évaluations récentes de l'aide à la recherche en IA.
1.4 Cotisations
Cet article décrit tlooto, un système conçu pour que les chercheurs puissent s'appuyer sur ses citations. Nos apports sont :
- Synthèse fondée sur des preuves, dans lequel un rapport cite uniquement les articles récupérés et examinés pour la question posée (Section 3).
- Un workflow de recherche agentique qui planifie, récupère, filtre, synthétise et édite en un seul processus continu (Section 4).
- Un processus de travail transparent qui montre au chercheur chaque plan, requête, décision de sélection et résultat intermédiaire en temps réel (Section 4.4).
- Un environnement de manuscrit intégré qui transmet les preuves citées dans un éditeur complet et dans la sélection des revues (Section 5).
2. Travaux connexes
2.1 Génération augmentée par récupération et tenant compte des citations
La génération augmentée par récupération (RAG) conditionne un modèle de langage sur les documents récupérés au moment de l'inférence [8] et est devenue l'approche dominante des tâches à forte intensité de connaissances [9]. Gao et coll. a montré que les modèles peuvent être incités et évalués à joindre des citations aux passages qui soutiennent chaque affirmation [10]. Les formulations agentiques entrelacent le raisonnement et l’utilisation des outils [11], en s'appuyant sur une chaîne de pensée [12].
2.2 Agents de recherche pour la littérature scientifique
PaperQA a introduit un agent qui récupère les articles en texte intégral pour répondre à des questions scientifiques [13], et PaperQA2 a rapporté une synthèse de connaissances scientifiques qui a dépassé les performances des experts sur ses références [14]. OpenScholar a combiné un vaste corpus en libre accès avec un modèle de récupération augmentée et un retour d'information personnel pour répondre aux questions de la littérature avec des citations. [15]. AutoSurvey rédige des articles d’enquête complets [16], tandis que The AI Scientist [17] et co-scientifique en IA [18] étendre les agents à la génération d’idées, à l’expérimentation et au test d’hypothèses.
2.3 Automatisation de la synthèse des preuves
L’apprentissage automatique soutient depuis longtemps l’étape de sélection des revues systématiques [20]. Les outils d'apprentissage actif tels qu'ASReview réduisent considérablement le nombre d'enregistrements que les réviseurs doivent lire [21], et la sélection des revues cliniques basée sur le LLM a atteint un degré élevé de concordance avec les décisions humaines [22]. Les normes de reporting telles que PRISMA 2020 décrivent les étapes que ces outils accélèrent [23].
2.4 Positionnement
Le tableau 1 contraste avec les outils que les chercheurs utilisent le plus souvent aujourd'hui. tlooto combine la récupération et le filtrage agents, la synthèse basée sur les citations, un processus de raisonnement visible et un environnement d'écriture complet dans un seul espace de travail conçu pour la recherche quotidienne.
Tableau 1. Comparaison des capacités avec les outils couramment utilisés par les chercheurs.
| Capacité |
Chatbot IA général |
Moteur de recherche académique |
tlooto |
| Répond à une question de recherche en prose |
Oui |
Non |
Oui |
| Des affirmations fondées sur des documents récupérés |
Non |
Sans objet |
Oui |
| Citations tirées des documents récupérés |
Non |
Sans objet |
Oui |
| Sélection selon des critères explicites |
Non |
Non |
Oui |
| Processus étape par étape visible pour l'utilisateur |
Non |
Non |
Oui (processus de travail) |
| Éditeur de manuscrits avec citations en direct |
Non |
Non |
Oui |
| Cinq styles de citation, exportation PDF et DOCX |
Non |
Exporter uniquement |
Oui |
| Bibliothèque, projets et preuves réutilisables |
Non |
Bibliothèque uniquement |
Oui |
| Recommandation de revue |
Non |
Non |
Oui |
3. Synthèse fondée sur des données probantes
Laissez $q$ désigne une question de recherche. tlooto émet un ensemble de requêtes de recherche $Q(q)$ et collecte les enregistrements récupérés
$$R(q) = \bigcup_{k \in Q(q)} \operatorname{retrieve}(k)$$
Le dépistage applique les critères d'inclusion $\phi$ dérivé de la question et conserve l'ensemble des preuves
$$E(q) = {, r \in R(q) : \phi(r, q) = 1 ,}$$
Le rapport $A$ s'écrit sous la forme d'une séquence d'instructions $s_1, \dots, s_n$, chacun portant un ensemble de citations $c(s_i)$. tlooto est conçu autour du principe de mise à la terre
$$\bigcup_{i=1}^{n} c(s_i) ;\subseteq; E(q) ;\subseteq; R(q)$$
de sorte que la liste de références d'un rapport soit construite à partir des mêmes documents scientifiques à partir desquels la réponse a été rédigée. Parce que chaque enregistrement dans $R(q)$ provient d'un index scientifique avec son DOI et ses métadonnées bibliographiques, les citations d'un rapport tlooto mènent à des articles qui existent et que le chercheur peut ouvrir.
4. Le flux de travail tlooto
Figure 3. Le flux de travail tlooto, de la question de recherche au manuscrit. Le dépistage et la synthèse sont mis en avant ; le processus de travail rend chaque étape visible au chercheur.
4.1 Planification et recherche scientifique
tlooto interprète d'abord la question en fonction des critères de portée, de discipline et d'inclusion fournis par le chercheur, et la divise en intentions de recherche complémentaires. Plutôt que d'émettre une seule requête, il exécute plusieurs requêtes reformulées par intention sur un index scientifique et fusionne les résultats. Chaque enregistrement récupéré contient ses auteurs, son lieu, son année, son résumé et son DOI.
4.2 Examen de la littérature
Chaque candidat est évalué par rapport à des critères d'inclusion explicites tirés de la question, reflétant l'étape de sélection d'une revue systématique. [20] [21] [22] [23]. Les articles réussis sont classés et transmis à la synthèse comme un ensemble de preuves ciblées plutôt que comme une liste brute de résultats de recherche.
4.3 Synthèse des données probantes
Le rapport est rédigé à partir des documents sélectionnés. Chaque déclaration porte une citation numérotée et la liste de références est générée à partir des mêmes notices, de sorte que le corps et la bibliographie concordent toujours. Les questions de suivi s'appuient sur les preuves déjà recueillies, de sorte qu'une piste d'enquête s'approfondit plutôt que de redémarrer.
4.4 Le processus de travail
Chaque plan, requête, décision de sélection et résultat intermédiaire est transmis au chercheur dans le panneau Processus de travail. Les chercheurs peuvent voir ce qui a été recherché, quels documents ont été conservés et comment la réponse a été rassemblée, transformant ainsi le raisonnement du système en un enregistrement qu'ils peuvent suivre et citer selon leurs propres méthodes.
4.5 Éditeur de recherche
En une seule action, le rapport s'ouvre dans Research Editor, un éditeur au format papier qui prend en charge les titres, les tableaux, les figures, les équations et les objets de citation en direct. Les citations sont renumérotées automatiquement au fur et à mesure que le texte bouge, rendues en APA, MLA, Harvard, Chicago ou ISO 690 et exportées avec le manuscrit au format PDF ou DOCX. Les chercheurs peuvent demander à tlooto de réviser, étendre ou restructurer des sections tandis que chaque citation reste attachée à sa source.
Tableau 2. Étapes du flux de travail tlooto et ce que le chercheur reçoit à chacune.
| Scène |
Que fait tlooto |
Ce que voit le chercheur |
| Planification |
Interprète la question, la portée et les critères |
Intentions de recherche dans le processus de travail |
| Récupération |
Exécute plusieurs requêtes sur un index scientifique |
Articles récupérés avec DOI et métadonnées |
| Dépistage |
Applique les critères d’inclusion et classe les articles |
Quels papiers ont été conservés et pourquoi |
| Synthèse |
Rédige un rapport structuré à partir des documents conservés |
Rapport cité avec une liste de références correspondante |
| Édition |
Développe le rapport dans un manuscrit |
Brouillon au format papier avec citations en direct |
5. Couverture du cycle de vie de la recherche
Figure 4. Étapes de recherche prises en charge par un chatbot IA général, un moteur de recherche académique et tlooto.
tlooto est conçu comme un espace de travail unique pour l'ensemble du projet plutôt que comme un outil à usage unique (Figure 4, Tableau 3). Les questions, les documents enregistrés et les fichiers téléchargés s'accumulent dans les projets et dans la bibliothèque, de sorte que les questions ultérieures s'appuient sur des preuves antérieures au lieu de lancer une nouvelle recherche.
Tableau 3. Tâches de recherche prises en charge par tlooto.
| Tâche de recherche |
Ce que tlooto offre |
Où |
| Formuler une question de recherche |
Questions des candidats et perspectives théoriques avec littérature à l’appui |
Rapport |
| Revue de littérature |
Carte des perspectives, consensus et débats, entièrement citée |
Rapport, recherche papier |
| Analyse des écarts |
Des zones sous-explorées avec les preuves qui les définissent |
Rapport |
| Méthodologie |
Conceptions, mesures et analyses liées aux études qui les ont utilisées |
Rapport |
| Gestion des preuves |
Documents enregistrés, fichiers téléchargés et preuves réutilisables |
Ma bibliothèque, projets |
| Rédaction de manuscrit |
Rédaction au format papier avec citations, tableaux, figures et équations en direct |
Rédacteur de recherche |
| Référencement |
Cinq styles de citation, renumérotation automatique, exportation PDF et DOCX |
Rédacteur de recherche |
| Sélection du lieu |
Recommandations de la revue adaptées au manuscrit |
AI Journal Finder |
Tableau 4. Exemples de questions et structure du rapport produit par tlooto.
| Type de question |
Exemple de question |
Structure du rapport |
| Question de recherche |
Comment l’IA générative change-t-elle le travail des connaissances dans les organisations professionnelles ? |
Perspectives, questions des candidats, études à l'appui |
| Lacune en matière de recherche |
Qu’est-ce qui reste sous-exploré dans la recherche sur l’adoption de l’IA dans les organisations ? |
Lacunes, pourquoi chacune est importante, comment y remédier |
| Revue de littérature |
Comment la recherche sur la gouvernance des écosystèmes des plateformes a-t-elle évolué sur cinq ans ? |
Thèmes, accords, débats, trajectoire |
| Preuve |
L’investissement dans l’IA améliore-t-il les performances des entreprises ? |
Conclusions concordantes et contradictoires, modérateurs |
| Méthodologie |
La sécurité psychologique favorise-t-elle l’adoption de l’IA et la satisfaction au travail ? |
Conception, mesures, échantillonnage, plan d'analyse |
6. Discussion
La décision centrale de conception dans tlooto est de traiter la référence aux citations comme faisant partie de la façon dont une réponse est produite plutôt que comme une vérification appliquée par la suite. Les évaluations des outils commerciaux basés sur la récupération montrent que la récupération en elle-même laisse encore des erreurs substantielles [7]; tlooto ajoute une sélection explicite et construit les références de chaque rapport à partir des articles sélectionnés, et expose l'ensemble du processus afin que les chercheurs puissent voir comment chaque conclusion a été atteinte.
La deuxième décision est l'intégration. Des agents de recherche ont montré que les machines peuvent synthétiser la littérature à un niveau expert [14] [15] et générer des idées de recherche fortes [19], mais le travail d'un chercheur ne s'arrête pas à une réponse. tlooto intègre les preuves directement dans le manuscrit, maintient les citations en vie tout au long de la révision et prend en charge la sélection des revues, de sorte que le temps gagné en recherche et en sélection ne soit pas perdu à nouveau dans le formatage et le référencement.
Ensemble, ces choix font de tlooto un partenaire de recherche pratique pour la charge de travail décrite dans la section 1 : un partenaire qui lit beaucoup, cite fidèlement et écrit sous la forme requise par l'érudition.
7. Conclusion
La littérature se développe désormais plus rapidement qu’aucun chercheur ne peut la lire, et on ne peut pas encore faire confiance à l’IA à usage général en matière de références. tlooto résout ces deux problèmes avec un espace de travail agent qui récupère et filtre avant d'écrire, construit chaque liste de références à partir des articles qu'il a conservés, montre son travail étape par étape et développe le résultat dans un manuscrit au sein d'un seul espace de travail.
