Scopus AI : Contenu de confiance. Propulsé par une IA responsable.

Scopus AI est un outil de recherche intuitif et intelligent alimenté par l’IA générative (GenAI) qui fournit des informations avec une rapidité et une clarté sans précédent. Construit en étroite collaboration avec la communauté universitaire, il offre une fenêtre sur les connaissances accumulées par l’humanité en faisant apparaître des informations à partir des métadonnées et des résumés de Scopus, la base de données de résumés et de citations d’Elsevier, neutre en matière de sources et organisée.

Scopus AI utilise le traitement du langage naturel. Cela signifie que vous n’avez pas à vous soucier de faire correspondre des mots-clés spécifiques ou des opérateurs booléens ; au lieu de cela, vous pouvez simplement taper votre question, votre déclaration ou votre hypothèse en utilisant le langage courant. Scopus AI localise ensuite les documents pertinents publiés depuis 2013 et synthétise le contenu de leurs résumés pour créer un résumé instantané, facile à suivre et (surtout) référencé des informations que vous recherchez. Pour des informations plus approfondies, des options uniques telles que le résumé étendu, la carte conceptuelle, le menu Documents de base et le bouton Experts thématiques vous permettent de continuer à explorer et à apprendre.

Lorsque Scopus AI génère une réponse à votre requête, il s’appuie sur les métadonnées et les résumés des types de contenu suivants - à l’exception des articles Conference Review, Erratum et Retracted - publiés depuis 2013 :

• article

• Réserver

• Chapitre de livre

• Révision

• Enquête courte

• Papier de données

Nous avons choisi 2013 comme année de début pour nous assurer que la réponse que vous recevez est basée sur le contenu récent. Pour la liste des articles fondamentaux fournis par l’outil, Scopus AI exploite l’ensemble du corpus Scopus pour vous fournir une liste complète d’articles influents sur le sujet que vous avez choisi.

Remarque sur l’IA générative

Bien que Scopus AI s’efforce d’ancrer ses résumés et ses fonctionnalités d’IA générative dans un contenu Scopus fiable, il peut y avoir des divergences occasionnelles. Il est possible pour Scopus AI de générer des résultats qui pourraient être considérés comme incorrects, trompeurs, biaisés ou même offensants. Scopus AI n’est pas destiné à fournir des conseils juridiques, financiers ou médicaux. Les utilisateurs ne doivent pas se fier uniquement aux résultats de l’IA de Scopus sans effectuer de recherches indépendantes. Si vous souhaitez utiliser le contenu généré par l’IA de Scopus dans votre travail, veuillez consulter les directives de votre établissement ou de votre lieu de travail. Ne saisissez pas d’informations personnelles, confidentielles ou sensibles dans Scopus AI.

Les capacités des grands modèles de langage (LLM) utilisés dans les outils GenAI ont attiré l’attention du monde entier. Cependant, ils présentent également des lacunes, notamment un manque de transparence et des hallucinations, qui peuvent saper la confiance dans les informations qu’ils fournissent.

• Scopus AI minimise les hallucinations et les biais en utilisant uniquement du contenu Scopus de haute qualité identifié par notre recherche vectorielle sophistiquée.

• Scopus AI montre son fonctionnement avec des références claires aux documents qu’elle utilise pour générer sa réponse. Il vous indique également à quel point il est sûr que la réponse correspond à votre requête.

• Scopus AI a été conçu pour éviter la rétention inutile de données. La politique de confidentialité d’Elsevier explique comment tous nos produits collectent, utilisent et partagent vos informations personnelles.

• Le contenu sur lequel Scopus AI s’appuie est examiné par des pairs et a été rigoureusement examiné et sélectionné pour être inclus dans Scopus par le comité consultatif et de sélection de contenu indépendant.

• Scopus AI a été développé et testé en étroite collaboration avec la communauté universitaire pour s’assurer qu’il répond aux besoins et préoccupations clés. Nous continuons à travailler avec les chercheurs pour améliorer l’outil.

• Scopus AI va au-delà d’une simple réponse sommaire pour offrir des fonctionnalités uniques qui vous permettent de continuer à explorer et à apprendre.

Lorsque nous intégrons des fonctionnalités GenAI dans Scopus et d’autres produits, nous le faisons conformément aux principes d’IA responsable et aux principes de confidentialité d’Elsevier . S’ouvre dans un nouvel onglet/une nouvelle fenêtreScopus AI a été développé et testé en étroite collaboration avec la communauté universitaire, afin de s’assurer qu’il répond aux principaux besoins et préoccupations.

Pour Scopus AI, nous utilisons le grand modèle de langage (LLM) ChatGPT d’OpenAI hébergé sur Microsoft Azure et avons mis en place un accord selon lequel les informations transmises à ce service ne seront pas stockées ou utilisées à des fins de formation.

Scopus AI minimise les hallucinations en utilisant uniquement du contenu Scopus de haute qualité identifié par notre recherche vectorielle. Cela permet à Scopus AI de générer des réponses. Contrairement à de nombreux autres outils de traitement du langage naturel, Scopus AI montre son fonctionnement avec des références claires aux journaux et aux documents qu’elle utilise pour générer une réponse. De plus, Scopus AI adhère au RGPD pour garantir la confidentialité des utilisateurs. Nous ne stockons pas les informations personnelles des utilisateurs ou l’historique des discussions sur nos systèmes, sauf si cela est fait d’une manière conforme qui améliore le produit (comme l’analyse ou la personnalisation). Nous ne le partageons pas non plus.

L’ingénierie rapide qui guide nos grands modèles de langage (LLM) a été conçue pour être extrêmement stricte, avec des instructions et une portée claires. Par exemple, la réponse générée par Scopus AI doit correspondre à l’intention de votre requête. Si l’IA ne trouve pas d’articles académiques pertinents dans Scopus, elle doit vous en informer. Et lorsque Scopus AI fait une affirmation ou une affirmation, une référence est toujours requise.

Scopus AI a été l’un des premiers produits à être le pionnier de ce qui est en train de devenir rapidement la référence en matière d’utilisation de la LLM : le modèle de fusion par génération augmentée (RAG). C’est une approche qui améliore la qualité de la recherche vectorielle et de la génération de résumés LLM.

Les réponses de Scopus AI sont également régulièrement testées par rapport à deux cadres d’évaluation rigoureux. Ensemble, ces facteurs réduisent le risque d’hallucinations, et nous continuons à travailler sur des développements pour limiter davantage ces risques.

Nous prenons les préjugés très au sérieux. Scopus AI s’appuie exclusivement sur le contenu académique de Scopus, garantissant la transparence en faisant directement référence aux résumés derrière les affirmations de l’outil. Notre moteur de recherche vectorielle utilise la similarité cosinus pour identifier les résumés qui correspondent le mieux à votre requête plutôt que de privilégier les articles les plus cités ou publiés dans certaines revues à fort impact. Mais si votre requête a un fort biais, cela peut se refléter dans la réponse. Même si votre question est neutre, il peut y avoir un biais dans les documents Scopus que l’IA identifie pour sa réponse.

L’une des façons dont nous tentons d’atténuer cela est de tester Scopus AI par rapport à deux cadres d’évaluation rigoureux. L’un d’entre eux en particulier exige que Scopus AI réponde à des questions liées à des zones de biais potentiels afin que nous puissions identifier et minimiser les réponses inappropriées. Et nous testons activement le service pour essayer de produire des réponses qui créent ou renforcent des préjugés injustes basés sur des requêtes internes et externes comme la classification des questions non sincères de Quora.

Notre ingénierie rapide demande au LLM de filtrer les réponses « dangereuses » qui perpétuent les préjugés, les préjudices ou les stéréotypes contre des personnes d’origines diverses.

We know privacy matters to our customers, so here's a straightforward look at how we handle and store the conversation history data: 

In Temporary Mode, we've trimmed down data processing to just the essentials:

• We've turned off chat payload persistence – in simple terms, your conversations are not saved or logged for future use. 

• Your chat data doesn't end up in our permanent records 

• We only process what's absolutely necessary in line with existing Scopus Privacy Guidelines 

• We use temporary storage just to deliver the immediate service you need 

You can switch between these modes anytime in your account settings – any change you make kicks in right away for new conversations. 

Notre politique actuelle est qu’un outil GenAI ne peut pas être répertorié ou cité en tant qu’auteur, car il est incapable d’accepter la responsabilité de son travail.

Nos conseils pour les auteurs, les évaluateurs et les éditeurs permettent l’utilisation des outils GenAI pour améliorer la lisibilité et le langage de l’article de recherche, mais soulignent que :

La technologie doit toujours être utilisée comme un outil de soutien avec une surveillance et un contrôle humains.

● Les résultats doivent toujours être soigneusement examinés et édités, si nécessaire.

● Les auteurs doivent déclarer s’ils ont utilisé un outil GenAI dans leur article et comment.

● Scopus AI est conçu pour fournir une vue d’ensemble ou une introduction à un sujet ou à un sujet basé sur des informations académiques réelles. Il n’est pas conçu pour être une source absolue de vérité mais un guide. Pour cette raison, nous recommandons aux utilisateurs de s’efforcer de citer les articles directement à partir des citations dans les résumés, plutôt que de citer les résumés eux-mêmes.

● De plus, Scopus AI n’inclut pas actuellement le versioning, de sorte que les résumés ne sont pas adaptés à la citation.

Veuillez noter que les directives auxquelles nous renvoyons ci-dessus ne font référence qu’à l’utilisation d’outils d’IA dans le processus de rédaction et d’édition, et non à l’utilisation d’outils d’IA pour analyser et tirer des enseignements des données dans le cadre du processus de recherche.

Pas pour le moment, mais nous explorons déjà des moyens de permettre aux utilisateurs de saisir des requêtes dans la langue de leur choix. À plus long terme, nous continuerons à travailler avec les chercheurs pour comprendre comment l’expansion des capacités linguistiques de l’outil pourrait leur être bénéfique.