SoVisu+ (SVP) : optimisation de la qualité des données dans l'Enseignement Supérieur et la Recherche grâce à l'Intelligence Artificielle

Résumé Fr

La loi pour la République Numérique a conduit dans l'ESR à un développement massif de l'auto-archivage, au détriment de la qualité des données. SoVisu se positionne comme une interface de gestion des données de publications : un chercheur peut ainsi confirmer, nettoyer ou compléter les métadonnées associées à celles-ci. En tant qu'expert de son domaine, il contribue ainsi à l'amélioration qualitative de la description de ses travaux. SVP, ira au-delà de cette première étape, nécessaire, en intégrant des machines intelligentes au service du chercheur. La première apportera une dimension normative au dispositif en accompagnant le chercheur dans la suggestion de vocabulaires contrôlés, privilégiant les mots-vedettes en complément des traditionnels mots-clés pour garantir que les termes et les concepts utilisés pour décrire les données de recherche soient standardisés et suivent des normes établies. La seconde, sous réserve de quelques travaux de mise en conformité internationale de nos référentiels disciplinaires, favorisera la mise en avant d'auteurs ou de travaux dans son domaine, proches des siens. Des entités explorables pour satisfaire la curiosité. Les interactions avec la machine (mots, auteurs, documents ou entités "choisies") contribueront à renforcer les algorithmes et, progressivement, la combinaison du profil informationnel d'un individu avec ses interactions en réponse à des suggestions, pourra servir à inférer de nouvelles promotions, d'autant plus finement : la représentation informationnelle de l'individu ainsi accompagnée sera encadrée dans des espaces documentaires normalisés et les recommandations convergeront, en théorie, de plus en plus près des préoccupations du chercheur. De son côté, la machinerie tendra progressivement vers ce que l'on pourra appeler une IA d'assistance à la Recherche. Cependant, il est crucial de noter que l'expert demeure au cœur du processus. C'est l'individu qui valide les propositions de l'IA, créant ainsi une boucle de rétroaction essentielle. Cette collaboration entre l'expertise humaine et les capacités de l'IA promet une efficacité accrue et une pertinence optimisée dans l'exploration et la gestion des données de recherche, offrant ainsi des perspectives prometteuses pour l'avancement du savoir et de la découverte scientifique.