Intelligence artificielle générative; Recherche documentaire; Bibliothèques universitaires; Outils de recherche; Information scientifique; Biais algorithmiques; Generative artificial intelligence; Literature search; Academic libraries; Research tools; Scholarly information; Algorithmic bias; Consensus; Elicit; Scholar GPT; SciSpace; Scite; Undermind
Abstract :
[fr] Ce rapport présente une étude comparative menée par un groupe de travail interuniversitaire de la BICfB sur l'usage d'outils d'intelligence artificielle générative dans le cadre de la recherche documentaire académique. L'objectif est d'identifier des outils pertinents pour les communautés universitaires et d'éclairer les décisions des bibliothèques en matière d'accompagnement et d'abonnement. Six outils ont été analysés (Consensus, Elicit, Scholar GPT, SciSpace, Scite, Undermind) selon une méthodologie commune reposant sur deux phases de test (versions gratuite et payante) et une grille d'évaluation couvrant performance, ergonomie, modèle économique, interopérabilité et aspects éthiques. Les résultats montrent des atouts partagés (requêtes en langage naturel, synthèses rapides), mais aussi des limites importantes : couverture incomplète, biais disciplinaires et linguistiques, manque de transparence, variabilité des résultats et enjeux liés aux données. Aucun outil ne s'impose comme solution dominante. Ces outils doivent être envisagés comme complémentaires, notamment en phase exploratoire.
Disciplines :
Library & information sciences
Author, co-author :
Brunin, Vincent; UMONS - Université de Mons > Service des bibliothèques et de l'information scientifique
Frédéric, François; ULB - Université Libre de Bruxelles > Département des bibliothèques et de l’information scientifique
