Notre approche de l’IA

Qu’est-ce qui différencie l’IA d’Elsevier ?

Ce qui différencie l’IA d’Elsevier, c’est la façon dont nous intégrons la confiance à chaque étape du flux de travail :

• Des contenus et des données fiables qui reflètent le dossier scientifique et clinique

• Des résultats attribuables et citables, reliés aux sources d’origine

• Une expertise humaine et une supervision pour soutenir une évaluation et une utilisation responsables

• Une gouvernance de l’IA responsable fondée sur la confidentialité, la protection de la propriété intellectuelle, la neutralité, la transparence et la responsabilité

• Une évaluation qualité continue pour analyser la performance, la sécurité et l’adéquation aux données probantes dans le temps

Ce que nous intégrons aux flux de travail de recherche prêts pour l’IA

1. Base de contenus fiables

Nous ancrons les expériences d’IA dans des connaissances scientifiques et médicales sélectionnées selon des processus académiques établis. Cela contribue à produire des résultats fondés sur des informations que les utilisateurs peuvent valider et utiliser avec confiance.

2. Des preuves que vous pouvez retracer

L’IA doit pouvoir être inspectée. Nous donnons la priorité et de la visibilité à ces éléments :

• Liens vers les publications d’origine

• Attribution reconnaissant la contribution intellectuelle

• Contexte citable afin que les utilisateurs puissent vérifier ce que le système a utilisé et pourquoi

3. Expertise du domaine et jugement humain

L’IA accélère la productivité, mais les décisions nécessitent toujours une expertise. Nous concevons nos solutions pour soutenir l’examen par des experts, afin que chercheurs et cliniciens puissent évaluer les données probantes dans leur contexte et prendre leurs décisions avec davantage de confiance.

4. Transparence pour renforcer l’esprit critique

Elsevier vise à rendre les résultats plus compréhensibles en aidant les utilisateurs à voir :

• Quelles sources ont été utilisées

• Comment les réponses sont construites, le cas échéant

• Où se situent les incertitudes ou les limites

5. Gouvernance de l’IA responsable

La confiance dépend aussi de la gouvernance des systèmes. Notre approche comprend :

• Protections de la confidentialité et de la sécurité

• Protection de la propriété intellectuelle

• Considérations relatives à la neutralité

• Mécanismes de responsabilité alignés sur les principes et les normes d’IA responsable

Comment cela se traduit dans les cas d’usage de recherche, de clinique et d’éducation

Vous progressez plus vite grâce à des données probantes gouvernées et à une responsabilité humaine.

Pour les chercheurs

Accélérez la découverte et la synthèse tout en préservant la vérification :

• Avancer plus vite dans l’exploration des données probantes

• Garder la provenance visible pour la reproductibilité et la revue

Pour les cliniciens

Soutenir les décisions grâce à un contexte traçable et fondé sur les données probantes :

• Relier les réponses à la littérature évaluée par les pairs

• Renforcer la confiance au point d’intervention

Pour les enseignants et les institutions

Favoriser une adoption responsable :

• Soutenir la culture de l’IA et la préparation à la gouvernance

• Clarifier comment les contenus fiables et la supervision améliorent les résultats

Une gouvernance qui évolue avec l’écosystème

À mesure que l’IA transforme la façon dont les personnes recherchent, lisent et génèrent des informations, nous continuerons à renforcer la gouvernance avec nos partenaires et des approches fondées sur des standards. Cela inclut les attentes de transparence, la visibilité de l’attribution et l’évaluation continue de la qualité et des risques.