Les articles scientifiques pourraient bénéficier d’une mise à jour du 21e siècle.
Un système appelé Paper2Agent permet aux scientifiques de faire plus que lire une nouvelle étude scientifique. Lorsqu'un article est livré avec du code, des méthodes et des données, le système les regroupe dans un ensemble d'outils qu'un assistant d'IA peut utiliser pour travailler avec de nouvelles données, rapportent les chercheurs le 16 septembre dans Nature.
Le système est essentiellement « un auteur virtuel de l’article », disponible 24 heures sur 24, explique James Zou, informaticien à l’Université de Stanford.
Lors des tests, Zou et ses collègues ont essayé de convertir 100 articles de biologie computationnelle en ensembles d'outils de travail et ont réussi avec 74. Les autres ont rencontré des obstacles tels que du code ou des données manquants, ou des logiciels qui ne fonctionnaient pas. Avec les articles convertis, l'ensemble d'outils Paper2Agent a pu effectuer des analyses des travaux publiés et répondre aux questions sur les résultats. Il l'a fait avec plus de précision et également plus de deux fois plus rapidement que le même agent travaillant à partir des documents originaux et du code qui les accompagnait.
Rendre utilisable le code d'un autre scientifique peut demander un travail considérable, explique Peter Clark, directeur de recherche principal à l'Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle, qui n'a pas participé au développement de Paper2Agent. Les chercheurs partagent déjà du code sur des plateformes telles que GitHub. Mais Clark dit qu'il doit souvent « fouiller » pendant une demi-journée pour comprendre comment le faire fonctionner.
Un assistant IA à usage général tel que Claude peut aider, dit-il, mais il génère généralement du nouveau code à la volée. Paper2Agent regroupe à la place le code associé à un article dans des outils réutilisables, les teste par rapport aux sorties de référence et écrit des instructions étape par étape guidant un assistant IA sur les outils à utiliser et dans quel ordre. Cela rationalise et standardise le processus d'utilisation de l'IA pour interagir avec la recherche scientifique, explique Clark. Il s'agit d'une « étape passionnante » vers des articles qui aident activement les scientifiques.
Pour Zou, transformer les articles scientifiques en agents semble être la prochaine étape naturelle dans la transmission des connaissances. Nous sommes déjà passés des tablettes de pierre et du papyrus au papier, puis aux formats numériques, dit-il, et il est désormais temps de passer des formats passifs aux formats actifs pour la connaissance humaine. Un agent papier peut aider un scientifique humain à utiliser rapidement le code et les méthodes d'un autre. L'outil peut également rechercher des agents papier sur des sujets similaires dans le but d'alerter leurs auteurs humains sur des collaborations potentielles.
Zou affirme que son équipe a déjà créé « plus de 100 agents papier différents » à partir de leurs propres travaux et que ceux-ci l'ont déjà aidé à trouver d'autres scientifiques avec lesquels collaborer.
Clark note que Paper2Agent se spécialise dans l'aide aux scientifiques pour réutiliser les méthodes et le code, et non dans la réponse à des questions générales, comme un véritable auteur virtuel devrait être capable de le faire. Il s’inquiète également de ce qui pourrait arriver si des millions de documents de mauvaise qualité étaient transformés en agents capables de harceler les scientifiques. Cela pourrait aggraver les choses « plutôt qu’empirer », dit-il, rappelant l’époque de Clippy, l’assistant Microsoft Office tant décrié. Mais il aimerait qu'un « agent non ennuyeux » apparaisse et lui parle du travail auquel il devrait prêter attention.
Pour des questions plus ouvertes sur un article, Clark dit qu'il voudrait toujours parler aux personnes qui ont effectué la recherche. « La raison pour laquelle j'écrirais à un auteur correspondant est précisément pour les choses qu'il n'a pas mises dans le journal. »
