Six vérifications, deux types d’outils. Illustration.
Dans une enquête de Nature menée auprès de plus de 1 600 chercheurs, beaucoup s’attendaient à ce que les outils d’IA deviennent importants, voire indispensables, pour leur travail [1]. La question n’est plus de savoir s’il faut utiliser l’IA en recherche, mais quel outil vous pourrez justifier lorsqu’un directeur de thèse, un relecteur ou un jury vous demandera comment une affirmation a été produite.
Ces six questions valent pour n’importe quel outil, y compris le nôtre.
1. D’où viennent les affirmations ?
De la mémoire du modèle, ou d’articles retrouvés pour votre question ? Seul le second cas peut être vérifié.
2. Puis-je ouvrir chaque citation ?
Chaque référence doit renvoyer à un article réel, idéalement avec un DOI. Dans une étude, 55 % des citations de GPT-3.5 et 18 % de celles de GPT-4 étaient inventées [2]. Si vous ne pouvez pas l’ouvrir, ne la citez pas.
3. Puis-je voir comment la réponse a été construite ?
Quelles recherches ont été lancées, quels articles ont été retenus et pourquoi ? Un processus visible est un processus que vous pouvez décrire dans votre section méthodologique.
4. Applique-t-il des critères, ou se contente-t-il de classer par pertinence ?
Le tri selon des critères d’inclusion explicites est ce qui distingue des preuves de simples résultats de recherche.
5. Garde-t-il les preuves attachées quand j’écris ?
Si les citations se cassent dès que vous déplacez du texte dans un document, les erreurs suivront. Recherchez des citations actives dans l’environnement de rédaction et des styles de citation standard.
6. Une question complémentaire s’appuie-t-elle sur ce qui a été trouvé ?
Les vraies questions de recherche s’enchaînent. Un outil qui repart de zéro à chaque fois gaspille vos preuves et votre temps.
tlooto a été conçu autour de ces six questions : des articles retrouvés avec leur DOI, un tri selon vos critères, un Processus de travail visible, des citations actives dans le Research Editor et des questions complémentaires qui s’appuient sur les preuves déjà réunies. Appliquez-lui la même exigence qu’à tout autre outil que vous envisagez.
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Références
[1] Van Noorden, R., & Perkel, J. M. (2023). AI and science: what 1,600 researchers think. Nature, 621. https://doi.org/10.1038/d41586-023-02980-0
[2] Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 13. https://doi.org/10.1038/s41598-023-41032-5