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Interview de Valérie Rostowsky, Responsable de la Library de NEOMA Business School. Interview menée par Christel RONSIN

Nous avons souhaité interroger Valérie Rostowsky afin de recueillir son témoignage sur la mise en place et l’utilisation de l’Intelligence artificielle générative à la Library (bibliothèque) d’une grande école de commerce, NEOMA Business School.

Valérie Rostowsky a tour à tour été responsable du Learning Center du Pôle Léonard de Vinci puis responsable de la Library de NEOMA Business School depuis 2018. Son équipe est composée de huit personnes, réparties sur les campus de Reims et de Rouen. Membre du bureau de l’ADBS durant deux ans, Valérie est actuellement Présidente de l’ACIEGE (Association des responsables des Centres d’Information des Écoles de Gestion).

CHRISTEL RONSIN :Valérie, comment l’intelligence artificielle générative (IAG) est-elle arrivée à NEOMA Business School ?

On parle de plus en plus du problème des articles (scientifiques) rétractés.

Plusieurs raisons peuvent conduire à la rétractation d’un article :  

. Mauvaise conduite scientifique telle qu'invention ou falsification de données

. Plagiat ou auto-plagiat

. Erreurs non intentionnelles, par exemple biais expérimentaux ou erreurs statistiques

. Problème d’éthique par exemple concernant le bien-être animal

. Article soumis à plusieurs revues ou morcellement d’une étude en multiples articles

. Utilisation de textes ou d’images protégées

. Article issu d’une « paper mill »(entreprises vendant des articles fictifs ou plagiés)

Comme on le voit, les raisons ne manquent pas.

Si le phénomène est choquant avec 40 000 articles rétractés pendant les dix dernières années, il faut cependant rapporter ce chiffre au 50 millions d’articles publiés durant cette période, ce qui représente moins de 0,1% même si ce chiffre est sûrement sous-évalué. 

Comme on peut s’en douter il y a des champions  tels que la Chine d’où sont issus près de 60% des articles rétractés. Ce sont les petits hôpitaux ou les universités dans le domaine médical qui se distinguent particulièrement.

En dehors de la Chine, d’autres champions sont la Ghazi University au Pakistan, la Addis Ababa University en Ethiopie l’Institute of Engineering and Technology à Coimbatore en Inde. La King Saud University à RiYadh en Arabie Saoudite est également bien placée. 

On trouvera des informations beaucoup plus détaillées dans l’excellent article de Nature « These universities have the most retracted scientific articles » du 20 février 2025 Vol 638 pp 596-599.

Wiley a récemment mené une étude auprès de près de 5 000 chercheurs sur leurs utilisations actuelles de l’IA et la probabilité de leurs futures utilisations.

Le questionnaire a porté sur 43 cas d’utilisations spécifiques de l’IA dans l’ensemble du processus de recherche.

Les principaux résultats sont les suivants :

• Les utilisations actuelles de l’IA sont limitées à quelques tâches, mais les chercheurs attendent une extension rapide de son utilisation tout au long du processus de recherche 

• Les chercheurs sont très intéressés par l’IA, et une majorité estime que l’IA surpasse actuellement les humains pour plus de la moitié des 43 cas d’utilisation

• La Chine et l’Allemagne sont en tête en matière d’utilisation de l’IA

• Plus de 60 % des chercheurs considèrent que le manque de directives et de formation est un obstacle à l’augmentation de leur utilisation de l’IA
• Ce sont les domaines de l’informatique et de la médecine dans lesquels les chercheurs souhaitent le plus être des « adopteurs précoces » de l’IA ; c’est l’inverse, dans le domaine des sciences de la vie.

À la suite de cette étude, Wiley élabore des directives à destination des auteurs pour une utilisation efficace et responsable de l’IA.

Le rapport est disponible sur ce site. 

Dans le paysage en constante expansion des podcasts, où des millions d’heures de contenu sont produites quotidiennement, une nouvelle frontière émerge. L’intelligence artificielle (IA), autrefois réservée à la science-fiction, révolutionne aujourd’hui la façon dont nous consommons le contenu audio. L’IA est entrée dans l’arène, offrant une solution révolutionnaire qui transforme le son brut en transcriptions et en résumés avec rapidité et précision.

Ce saut technologique n’est pas seulement une question de commodité, il remodèle tout le paysage de l’accessibilité des podcasts. Qu’il s’agisse de professionnels très occupés cherchant à obtenir rapidement les éléments importants ou de chercheurs réalisant du data mining, la capacité de l’IA à distiller des heures de conversation en extraits digestes est tout simplement incroyable.

Mais à quel point l’IA est-elle efficace dans cette tâche ?

Traduit de l’anglais par l’équipe de BASES PUBLICATIONS

Avec o3, OpenAI démocratise l’accès au raisonnement avancé

OpenAI a dévoilé o3, une avancée dite significative dans sa gamme de modèles de raisonnement. Cette annonce s’inscrit dans un contexte d’une course à l’innovation qui semble toujours plus forte, notamment avec l’arrivée du Chinois DeepSeek et son modèle R1. 

Cette évolution s’inscrit dans une stratégie plus large d’OpenAI :

• Démocratiser l’accès au raisonnement avancé tout en maintenant différents niveaux de service

• Répondre à la concurrence croissante du secteur, notamment open source

• Optimiser le rapport performance/coût pour les usages professionnels

L’o3-mini propose trois niveaux de raisonnement permettant d’ajuster la profondeur de l’analyse en fonction de la complexité de la tâche. En sélectionnant le niveau de raisonnement approprié (faible, moyen ou élevé), le modèle ajuste le temps consacré à l’analyse en fonction des exigences de la tâche. 

Des tests ont montré que o3-mini offre des réponses 24 % plus rapides que son prédécesseur, o1-mini, ainsi qu’une diminution de 39 % des erreurs significatives sur des questions complexes.

La version complète de l'o3 avait été annoncée mais au dernier moment, OpenAI a fait volte face en annonçant que le modèle d'intelligence artificielle "o3" ne sera pas publié en tant que produit autonome, mais sera intégré dans le système GPT-5 pour simplifier les offres de l'entreprise et créer des systèmes d'IA capables de gérer une variété de tâches.

Les archives ouvertes ont été créées pour améliorer la visibilité des articles académiques et en faciliter l’accès. Elles s’inscrivent dans les idéaux de la science ouverte promouvant la transparence et l’accessibilité.

Les auteurs d’un article cité par LaLIST, la newsletter quotidienne de l’INIST, ont découvert que la rétractation des articles était fort peu signalée dans les archives ouvertes.

Ils sont partis d’une liste de 24 430 articles publiés entre 2013 et 2023 ayant fait l’objet d’une rétractation ou d’une correction. Ils les ont identifiés en cherchant tous les articles dont il est fait mention dans Retractation Watch ayant un DOI (Digital Object Identifier) mais pas nécessairement en open access.

Sur les 24 430 articles, ils en ont trouvé 7 560 ayant au moins une présence dans une des 369 archives ouvertes qu’explorées grâce à Unpaywall.

Afin de pouvoir effectuer une évaluation manuelle, faute d’outils pour le faire automatiquement, ils ont choisi HAL l’archive ouverte gérée par le CCSD (Centre pour la Communication Scientifique Directe) sous la triple tutelle du CNRS, de l’INRIA et de l’INRAE. C’est, en taille, le deuxième après un site de la NASA.

Le résultat est brutal.

En effet, sur les 141 articles identifiés dans HAL, 128, soit 91%, n’ont fait aucune mention d’une rétractation ou d’une correction.

Référence de l’article :

Bordignon, F. (2025), Moving Open Repositories out of the Blind Spot of Initiatives to Correct the Scholarly Record. Learned Publishing, 38: e1655.

SAGE annonce avoir adopté l’outil Dimensions Author Check qui permet une vérification de l’intégrité de la recherche qu’il publie. Cet outil examine les historiques de publications des auteurs et leurs réseaux afin de repérer toute activité inhabituelle comme les rétractations.

Il vérifie aussi s’il existe d’éventuelles collaborations avec des « paper mills (« moulins à papier ») ainsi que l’existence dans les articles de phrases « torturées ».

Ces phrases torturées ont pour objectif de tromper les logiciels anti-plagiat.

Par exemple, en français, une insuffisance rénale devient ainsi une déception du rein (ou rénale), l’intelligence artificielle une conscience contrefaite ou, enfin, un acide nucléique un corrosif nucléique.

Bien entendu, l’équivalent existe en anglais. Comme on le voit, la réaction s’organise face à la fausse science.