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Elsevier
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AI

L’IA chez Elsevier : faire progresser l’intelligence humaine avec confiance et intégrité

Découvrez comment Elsevier utilise l’intelligence artificielle responsable pour alimenter des solutions fiables pour la recherche, les soins de santé et l’éducation.

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Une autre approche de l’IA

Découvrez nos outils fondés sur l’IA, nos contenus évalués par les pairs et notre approche responsable de l’IA, conçus pour accélérer les découvertes, améliorer la prise de décision et produire un impact concret dans les sciences et la santé.

L’IA chez Elsevier

Nous utilisons l’IA pour aider les acteurs du changement dans tous les domaines, de la santé à l’éducation, en passant par la R&D.

Des chercheurs nous ont indiqué que l’un de leurs principaux sujets de préoccupation concernant les outils d’IA était les biais cachés. C’est pourquoi notre objectif est de faire certifier la méthodologie de classement de LeapSpace comme totalement neutre vis-à-vis des éditeurs : sans traitement préférentiel ni boîtes noires.
Professor & Chairman Jörg-Rüdiger Sack

Professeur Jörg-Rüdiger Sack

Président du Scopus Content Selection and Advisory Board | Subject Chair CSAB - Computer Science | Professeur émérite de School of Computer Science de l’Université Carleton, Canada

Notre approche de l’IA : créer une IA vérifiable avec des données probantes gouvernées

Créez des workflows d’IA fiables, fondés sur des données probantes gouvernées, une attribution claire et une supervision humaine.

  • Comprendre comment Elsevier soutient des résultats d’IA conformes aux exigences de la recherche

  • Découvrir ce que « vérifiable » signifie concrètement pour les équipes et les institutions

  • Explorer la gouvernance responsable de l’IA et l’évaluation de la qualité

Explorer notre approche de l’IA

Recherche traditionnelle ou avec l’IA : aligner les workflows sur la confiance requise

Découvrez où la recherche assistée par l’IA accélère les découvertes, et où la rigueur traditionnelle garantit la fiabilité des résultats.

  • Comparer vitesse, échelle, découverte et reproductibilité

  • Identifier ce que la gouvernance doit couvrir pour une confiance conforme aux exigences de la recherche

  • Utiliser des exemples pratiques pour guider les décisions d’adoption

Explorer la recherche traditionnelle et la recherche avec l’IA

Tirer parti de la valeur de l’IA tout en maîtrisant les risques et la gouvernance

Obtenez une vision claire, prête à éclairer vos décisions, des domaines où l’IA crée de la valeur et de ceux où les garde-fous sont essentiels.

  • Équilibrer les gains de productivité avec les risques pour l’intégrité, la sécurité et la gouvernance

  • Identifier les garde-fous de qualité à rechercher avant le déploiement

  • Utiliser une checklist d’adoption pour soutenir une mise en œuvre responsable

Avantages et risques de l’IA

Une IA fondée sur des données probantes pour soutenir de meilleurs résultats pour les patients

L’approche d’Elsevier en matière d’IA dans la santé relie les besoins cliniques à la recherche fiable. Découvrez comment l’IA peut aider les cliniciens et les chercheurs à :

  • Trouver et examiner les données probantes plus rapidement

  • Prendre des décisions à l’aide de sources traçables et citables

  • Soutenir la transparence et la responsabilité dans l’usage clinique

  • S’aligner sur une gouvernance responsable de l’IA, notamment la protection de la vie privée et de la propriété intellectuelle

Découvrez comment l’IA peut compléter le jugement expert dans les soins de santé, tout en préservant la fiabilité du corpus scientifique.

L’IA dans la santé

Une adoption responsable qui protège la confiance dans l’apprentissage et la recherche

Elsevier aide les institutions à utiliser l’IA pour renforcer la découverte, l’enseignement et l’intégrité de la recherche. Découvrez comment l’IA peut s’appuyer sur :

  • Des contenus fiables et la traçabilité des données probantes

  • L’attribution et la transparence pour des résultats vérifiables

  • L’expertise du domaine et la supervision humaine

  • Une gouvernance qui soutient la protection de la vie privée, la propriété intellectuelle et la neutralité

  • Des conseils pratiques pour la culture de l’IA et le leadership

Découvrez ce que signifie un contenu fiable pour une IA conforme aux exigences de la recherche, et comment les communautés académiques peuvent adopter l’IA de manière responsable.

L’IA dans la recherche et l’enseignement supérieur

Créer une IA plus sûre et plus transparente dans la recherche et les soins de santé

L’IA responsable est la manière dont Elsevier aide les équipes à déployer l’IA en toute confiance, sur la base de données probantes fiables, de la protection de la vie privée et de la propriété intellectuelle, de la neutralité, de la transparence et de la responsabilité. Découvrez notre approche de l’IA responsable, notamment les principes et les politiques qui guident le développement, l’évaluation et la gouvernance de l’IA.

En savoir plus sur l’IA responsable

Produits d’IA d’Elsevier