Intelligence artificielle dans l'édition : 10 défis à relever et leur solution
Les éditeurs d’ouvrages scientifiques sont constamment confrontés à de nouveaux défis, allant de la garantie de la qualité de la recherche à la recherche de nouvelles sources de revenus. Alors que l’intelligence artificielle gagne du terrain dans le domaine de l’édition scientifique, la question suivante se pose : comment peut-elle contribuer à répondre à ces difficultés ?
Le 01/12/2024 à 11:11 par Clément Solym
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Publié le :
01/12/2024 à 11:11
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L'OSDEL, organisme de gestion collective grec, a recensé 10 défis et les façons dont l’intelligence artificielle peut apporter des réponses ou des solutions, dans ces cas de figure...
1. Améliorer la découverte et la diffusion du contenu
Comment l'intelligence artificielle peut-elle faciliter la publication d'articles de recherche ? D'abord, elle améliore la visibilité au-delà des simples recherches par mots-clés en intégrant contexte utilisant la recherche sémantique et répondant aux questions en langage naturel. Elle fournit à ce titre des recommandations de contenu plus personnalisées.
De plus, elle rend les images, vidéos et autres contenus numériques interactifs aussi facilement accessibles dans un article, favorisant une découvrabilité plus large, approfondie et un accès amélioré à des informations multimédias dans le paysage mondial de la recherche.
Ces technologies proposent enfin un enrichissement intelligent du contenu, l'extraction de métadonnées et la recherche vocale, facilitant ainsi la recherche et l'accès rapides aux informations dont les chercheurs ont besoin. Nous passons donc de la recherche traditionnelle par mots-clés à une recherche conversationnelle. La découverte de contenu est donc l'un des domaines les plus transformés par l'intelligence artificielle générative (GenAI).
2. Moderniser les fonctions éditoriales
Les processus des revues scientifiques, comme la soumission d'articles, l'évaluation par les pairs et la production, restent souvent complexes, longs, coûteux et nécessitent beaucoup de travail manuel. Les éditeurs peuvent simplifier ces étapes pour rendre le processus de publication plus efficace et plus simple pour les auteurs.
L'intelligence artificielle simplifie notamment ces processus. Elle aide les auteurs avec des outils tels que le résumé automatique, la traduction, la création d'illustrations ou la révision de textes. Lors de la soumission, elle effectue un contrôle de qualité, et pendant l'évaluation des articles, elle facilite le travail des réviseurs et des éditeurs, rendant le processus plus rapide et performant.
3. Améliorer l'intégrité de la recherche
Les inquiétudes concernant la fiabilité des recherches ont augmenté ces dernières années. L'IA aide à identifier des problèmes comme des données falsifiées, des rapports inexacts ou du contenu rédigé par des intelligences artificielles, réduisant ainsi le nombre de publications entachées d'erreurs.
De nombreux éditeurs, tels que Wiley, Elsevier et Springer Nature, ont déjà investi massivement dans cette technologie et disposent de leurs propres systèmes d'IA pour garantir la qualité et la fiabilité du contenu.
Cependant, l'IA générative pose aussi des défis pour l'intégrité de la recherche, comme l'augmentation potentielle du plagiat ou l'utilisation non autorisée d'images et de contenus. Sa capacité à créer du texte ressemblant à celui écrit par des humains et à modifier des images rend la fraude plus difficile à détecter. Il est donc essentiel de développer des stratégies pour identifier et prévenir ces abus à mesure que ces défis se multiplient.
4. Diversifier les sources de revenus
Les outils d'exploration et de découverte de connaissances utilisant l'IA peuvent aider les éditeurs à augmenter leurs revenus. Cela passe par la création et la vente de nouvelles versions ou de nouveaux formats de contenu, comme proposer le contenu existant dans plusieurs langues. Le contenu élaboré par des humains reste irremplaçable, car le jugement humain apporte une valeur unique.
5. Publications centrées sur l'auteur
Les auteurs rencontrent souvent des difficultés lors du processus d'écriture, notamment à cause de flux de travail inefficaces pour la création, la soumission et le stockage des projets. Pour les éditeurs, attirer davantage d'auteurs et proposer du contenu de haute qualité est essentiel dans un environnement compétitif. Améliorer l'expérience utilisateur et la satisfaction des auteurs devient donc crucial pour le succès.
À LIRE - HarperCollins vend ses ouvrages à l'IA, une offre jugée "insultante"
L'intelligence artificielle offre des solutions telles que :
Aide à la rédaction : résumé automatique, vérification des termes et formats, amélioration du langage.
Services intelligents : génération automatique d'illustrations et de synopsis.
Automatisation : soumission et sauvegarde automatiques des projets.
Personnalisation : recherche adaptée avec des profils d'utilisateurs sophistiqués.
Mise en relation : outils de suggestion pour connecter experts et talents mondiaux.
Accessibilité : traduction automatique pour améliorer la lisibilité auprès des communautés internationales.
6. Gestion du contenu
Avec l'avènement d'un futur plus ouvert, la production de recherche s'élargit pour inclure non seulement des articles, mais aussi du code, des données, des vidéos, etc. Cette expansion augmente la complexité et le coût de la publication, car il devient difficile et onéreux de publier continuellement de nouvelles versions d'un article avec tous les nouveaux résultats associés.
Le contenu historique possède souvent une grande valeur pour les chercheurs, mais reste difficilement accessible, la majorité étant constituée de documents imprimés ou d'images numérisées.
L'IA a le potentiel de jouer un rôle majeur en proposant une curation personnalisée du contenu et un enrichissement avancé des médias, comme la traduction multilingue et la création de contenu audio.
Elle peut également être utilisée pour gérer les droits de propriété intellectuelle en surveillant et contrôlant automatiquement les droits, détectant les violations et abus. De plus, à mesure que les domaines scientifiques deviennent de plus en plus interdisciplinaires, une classification et une gestion du contenu plus efficaces sont nécessaires.
7. Gestion du public
Identifier et comprendre le bon public représente un défi. Diffuser des publicités auprès d'une audience inadéquate peut avoir des conséquences négatives pour les entreprises et entraîner un manque d'engagement de la part des publics cibles.
Une meilleure communication, des connexions renforcées et une transparence accrue sont nécessaires entre les éditeurs, les chercheurs, la société et les consommateurs pour attirer de nouveaux publics et offrir des expériences engageantes.
L'intelligence artificielle aide à créer une méthode cohérente pour découvrir et segmenter l'audience, en exploitant la connaissance approfondie des éditeurs sur les utilisateurs et leurs intérêts à travers divers canaux. Cela permet une intégration dans les flux de travail existants pour améliorer les solutions de ciblage du public, conformément aux exigences légales. Par exemple, la plateforme Hum d'Atypon et le nouveau CDP CONNECT aident les éditeurs scientifiques à mieux comprendre leur audience, regroupant les données pour des actions plus ciblées et efficaces.
8. Analyse des connaissances et de la recherche
La confusion et les désaccords au sein du monde académique sur ce qui doit être mesuré, et comment, créent une ambiguïté sur le marché de l'édition. Les éditeurs souhaitent étendre, enrichir et connecter leurs contenus grâce à des partenariats de recherche mondiaux, en comparant leurs données avec celles d'autres acteurs.
L'IA aide à évaluer et prédire l'impact, les tendances et la couverture pour mieux identifier les lacunes et les opportunités. L'IA générative permet aux éditeurs de prendre des décisions rapides basées sur des données en posant simplement des questions en langage courant, sans nécessiter l'intervention d'analystes spécialisés.
9. Cybersécurité et gestion des identités
La cybercriminalité constitue une menace majeure pour l'écosystème académique, rendant la sécurisation des données et de la confidentialité essentielle.
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L'intelligence artificielle est capable d'identifier et de clarifier automatiquement les informations sur les chercheurs et les institutions en se basant sur des attributs tels que les noms, l'historique des publications, les identifiants ORCiD ou ROR/Ringgold. Cela assure une gestion des identités plus précise et intelligente, conforme aux exigences légales. Elle contribue également à la détection intelligente des bots, en signalant toute activité suspecte dans les données d'utilisation.
10. GenAI pour les éditeurs et les entreprises
Les organisations à mission, comme les sociétés scientifiques, s'inquiètent du développement éthique de l'IA et des biais possibles. Certains éditeurs estiment qu'il est simple d'embaucher du personnel pour construire un réseau de services en collaboration avec d'autres fournisseurs, tandis que d'autres jugent l'IA trop complexe à déployer et à réguler, notamment en ce qui concerne la violation des droits d'auteur et le traitement éthique des données.
Comme pour toute technologie émergente, de nombreuses questions persistent. Il n'existe pas d'estimations fiables sur l'ampleur de l'utilisation non autorisée de contenu pour l'entraînement des modèles d'IA, et les éditeurs n'ont pas encore évalué l'impact de la GenAI sur leurs effectifs. Certains travaillent encore à définir leurs principes et politiques en matière d'intelligence artificielle.
Ndlr : Attention, il ne saurait être question strictement de ChatGPT, Gemini et autres Claude ici, mais des solutions qu'apportera une IA vertueuse. De même que les problématiques juridiques ne sont pas encore réglées, pas plus que la rémunération des créateurs.
L'intelligence artificielle renforce son alignement avec les principes de la science ouverte, facilitant la transparence, l'accessibilité et la collaboration. À mesure que les grands modèles de langage évoluent, des solutions innovantes émergent pour améliorer les flux de travail et le processus de publication.
Parallèlement, les progrès rapides de l'IA nécessitent une gouvernance renforcée pour répondre aux enjeux de confiance, de risque et de conformité. L'avenir offre un potentiel immense, avec un accent mis sur la création de valeur et l'application responsable de la technologie.
Crédits photo : DariuszSankowski, CC 0
Par Clément Solym
Contact : cs@actualitte.com
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4 Commentaires
Quentin Laporte-Henry
02/12/2024 à 10:56
L'intelligence artificielle offre également des solutions telles que :
La compréhension à la lecture d'un livre de Yann Moix, difficile apprentissage neuro-linguistique devant une œuvre pour le moins multidirectionnelle et sensible.
Actualisante
02/12/2024 à 13:10
On dirait un texte généré par l'IA, qui prédit tout ce qu'elle pourra faire mieux que les être humains... ou pas.
Rose
06/12/2024 à 07:17
Ah, l'IA dégénérative et la recherche scientifique ? Peut-être demander aux scientifiques ce qu'ils en pensent ? Le système binaire informatique et même les autres fonctionnements binaires sont ou faussés ou franchement limités. Car, comment simplifier la recherche dans les hypothèses, les probabilités et la sérendipité qui accompagnent le tout ?
Joe Magloire
08/12/2024 à 17:54
Gemini vient de m'écrire Voyage au bout de la nuit 2 et c'est assez bluffant, je l'envoie demain chez Gallimard, le fameux manuscrit par la poste n'est-ce pas hi hi une simple vignette impersonnelle pour un futur page turner de malade, mon CCP va retrouver le sourire, bonne année les oursons.
PS : actuellement en train de réécrire Madame Bovary y a des trucs à revoir dans ce bouquin...