L’arrivée de PubMed.ai s’inscrit dans un écosystème en pleine expansion d’outils d’intelligence artificielle dédiés à l’exploration de la littérature scientifique biomédicale. Face à ces innovations technologiques, les enjeux demeurent la sélection rigoureuse des sources et la fiabilité des réponses par rapport aux pratiques manuelles traditionnelles supervisées par des experts humains.
Une concurrence féroce dans l’IA biomédicale
Peu après le lancement remarqué d’Embase AI par Elsevier, la NCBI (National Center for Biotechnology Information) a riposté en déployant PubMed.ai en version bêta. Cet outil propose des résumés générés par IA et des analyses synthétiques.
Cependant, face au déluge de références bibliographiques, ces solutions représentent-elles véritablement l’assistant idéal pour les chercheurs, ou constituent-elles plutôt un mirage technologique ?
La mortalité élevée des outils spécialisés
L’histoire récente révèle une hécatombe d’outils alors prometteurs : AskMEDLINE lancé en 2004 par la NLM), Semantic MEDLINE (NLM 2011-12), et FACTA+ (Université de Tokyo - 2023)… Nombreux sont ceux qui ont disparu avec l’évolution technologique accélérée. Parmi les survivants comme LitVar ou LitSense, lesquels parviendront à révolutionner la recherche sur les variants génétiques sans sombrer dans l’oubli ?
Le défi de la fiabilité : IA versus expertise humaine
Des outils comme PubTator3 aux bases de données spécialisées telles que Trip Database ou la Cochrane Library, l’intelligence artificielle excelle dans l’extraction automatisée de gènes, maladies et relations. Néanmoins, les biais algorithmiques et les sélections approximatives constituent des menaces réelles.
L’introduction de cette nouvelle technologie menace-t-elle la traditionnelle médecine fondée sur les preuves ? Vient-elle piéger les professionnels en quête de vérité scientifique solide ?
PubMed.ai : quelles fonctionnalités et quel positionnement ?
Comme mentionné plus haut, la NCBI, organisme dépendant de la National Library of Medicine et producteur de PubMed, a récemment annoncé le lancement en version bêta de PubMed.ai. Cette annonce, qui coïncide avec le déploiement d’Embase AI par Elsevier, révèle une stratégie concurrentielle évidente.
PubMed.ai propose une approche classique, mais structurée. Après la formulation d’une question en langage naturel, le système génère plusieurs éléments de réponse :
- Un « Result Summary » : une synthèse initiale des résultats
- « AI Research Co-Pilot » : un texte comprenant une introduction et des analyses clés (Key Insights) référençant chacune un document source
- Une « Conclusion » : une synthèse finale
- Une « Literature List » : jusqu’à plus de 1 500 références bibliographiques accessibles
L’outil propose également la génération gratuite de rapports détaillés envoyés par courriel, qui offrent une analyse plus approfondie que les Key Insights. Un chatbot, destiné à être perfectionné ultérieurement, permet d’approfondir l’interrogation.
