Elsevier AI englobe les initiatives et produits d’intelligence artificielle développés par Elsevier, une entreprise mondiale d’édition académique dont le siège est à Amsterdam. L’entreprise a intégré l’IA dans ses revues scientifiques, ses bases de données de recherche et ses plateformes d’information clinique afin d’améliorer la recherche, la synthèse et les capacités analytiques. Ces efforts s’inscrivent dans les tendances plus larges du secteur qui appliquent les technologies de Machine learning et de Large language model à la communication savante.
Le travail d’Elsevier en matière d’IA comprend à la fois de la recherche interne et des déploiements commerciaux, souvent en partenariat avec des fournisseurs de technologies. L’entreprise exploite ses actifs de données existants, tels que les résumés et les graphes de citations, pour entraîner des modèles qui aident les chercheurs et les cliniciens. Son portefeuille couvre des outils de revue de littérature, d’analyse systématique et d’aide à la décision au point de service.
Développement historique
Elsevier a commencé à explorer les applications de l’IA au milieu des années 2010, stimulé par la croissance du Deep learning et la disponibilité de métadonnées de recherche à grande échelle. En 2018, l’entreprise a introduit les premières versions de fonctions de recherche propulsées par l’IA au sein de sa plateforme ScienceDirect, en utilisant des modèles de Neural network pour classer les résultats et suggérer des articles connexes. Ces projets initiaux visaient à améliorer la pertinence et à réduire la surcharge d’information pour les utilisateurs.
D’ici 2023, Elsevier s’est étendu à l’IA générative, en lançant Scopus AI, un outil conversationnel construit sur la technologie Generative AI. Ce produit permet aux chercheurs d’interroger les données de Scopus en langage naturel, de générer des synthèses et d’identifier les tendances émergentes. Ce développement reflétait une tendance plus large parmi les fournisseurs de bases de données commerciales à intégrer des modèles basés sur Transformer (architecture) dans les interfaces utilisateur.
Plateformes propulsées par l’IA
Scopus AI est l’une des manifestations les plus marquantes de l’IA chez Elsevier, conçue pour faciliter la découverte de la littérature et l’analyse du paysage de la recherche. Il utilise une combinaison de modèles Transformer (architecture) et des données de résumés et de citations organisées par Elsevier pour fournir des réponses fondées sur des preuves, avec des liens vers les sources citées. L’outil comprend également des fonctions telles que les « grappes thématiques » et le « chercheur d’experts » pour aider les utilisateurs à naviguer dans des domaines interdisciplinaires.
Un autre produit clé est ClinicalKey AI, lancé pour le domaine médical. Il s’appuie sur les manuels cliniques, les revues et les informations sur les médicaments d’Elsevier pour répondre aux questions des médecins avec des références citées. Cette plateforme utilise des techniques d’Artificial intelligence pour synthétiser les preuves, afin de réduire le temps consacré aux recherches manuelles dans la littérature. Les deux outils reposent sur des résultats provenant d’OpenAI et de fournisseurs de modèles similaires, intégrés au contenu propriétaire d’Elsevier.
Recherche et collaboration
La recherche en IA d’Elsevier va au-delà du développement de produits et contribue aux discussions académiques sur l’IA dans l’édition. L’entreprise a publié des études sur la synthèse automatisée, la prédiction de citations et la détection des biais dans les données savantes. Elle collabore avec des institutions académiques, notamment University of Oxford et Stanford AI Lab, sur des projets liés au déploiement responsable de l’IA et aux métriques d’évaluation.
Elsevier participe également à des consortiums industriels axés sur les normes d’IA pour les métadonnées et l’interopérabilité du contenu. En 2024, elle a annoncé un partenariat avec Google Cloud pour améliorer son infrastructure cloud destinée aux charges de travail de machine-learning, facilitant ainsi l’entraînement plus rapide de modèles sur de grands corpus. Ces collaborations positionnent Elsevier au sein de l’écosystème plus large des services d’information pilotés par l’IA.
Considérations éthiques et de qualité
Un aspect important de l’IA chez Elsevier consiste à relever les défis éthiques, tels que les biais algorithmiques et les hallucinations dans les résumés générés. L’entreprise met l’accent sur la supervision humaine dans l’examen des résultats de l’IA, en particulier pour les applications cliniques et critiques pour la recherche. Elle a publié des lignes directrices sur la transparence de l’IA, y compris la divulgation des limites des modèles et l’importance d’ancrer les réponses dans des sources vérifiables.
Elsevier fait également face à l’examen minutieux de la communauté académique concernant l’accès aux données et le droit d’auteur. Ses outils d’IA reposent sur du contenu propriétaire, ce qui soulève des débats sur l’ouverture et l’utilisation équitable. L’entreprise répond en mettant en avant les mécanismes de citation et les options de retrait pour les auteurs, bien que les critiques plaident en faveur de pratiques plus inclusives.
Orientations futures
À l’avenir, l’IA chez Elsevier devrait évoluer avec les avancées dans les modèles multimodaux et dotés de capacités de raisonnement. L’entreprise a laissé entendre qu’elle intégrerait des interfaces vocales et des analyses prédictives dans ses plateformes, permettant un soutien plus proactif à la recherche. Elle investit également dans l’affinage de modèles spécifiques à des domaines, en utilisant les données de ses revues pour améliorer la précision dans des spécialités telles que l’oncologie et la science des matériaux.
En 2025, Elsevier continue d’élargir sa gamme de produits d’IA, avec des projets d’outils destinés à la rédaction de demandes de subvention et à l’automatisation de l’évaluation par les pairs. Ces développements témoignent d’un engagement soutenu à intégrer l’Artificial intelligence au cœur des flux de travail savants, tout en naviguant dans les complexités de la confiance et de la réglementation dans un monde de plus en plus piloté par l’Generative AI.