L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) dominent de nombreuses industries, de la conception et de la technologie au monde universitaire. Il y a quelques années, c'étaient les termes futuristes utilisés dans tous les domaines pour comprendre que les applications informatiques surpasseront les humains et les remplaceront dans l'exécution de tâches complexes avec leur intellect. Néanmoins, ces deux termes futuristes sont désormais utilisés dans la vie de tous les jours, jouant un rôle central dans tous les secteurs, y compris l'agriculture, les transports, les satellites, la transformation des aliments, les paiements numériques, les médias, les puces informatiques, le commerce électronique, etc.
De même, le monde de l'édition académique n'est pas éloigné de son impact. L'IA et le ML seront sûrement la prochaine grande chose qui transformera complètement l'arène scientifique. L'industrie de l'édition adopte progressivement l'IA et le ML en aidant les chercheurs, les universitaires et les éditeurs à atténuer les problèmes associés à l'examen par les pairs, au plagiat, à l'identification de la fabrication de données, etc. De plus, l'utilisation de l'IA améliore l'automatisation des méthodes de recherche, de la construction de théories à la réalisation d'expériences, d'analyses et d'évaluations. En raison de l'afflux élevé d'articles de revues savantes et du développement ultérieur de la recherche interdisciplinaire, une pléthore de littérature, de données et de contenu doit être consommée par les chercheurs et les universitaires en peu de temps. Ainsi, L'IA vient à la rescousse via les plateformes d'apprentissage en profondeur qui peuvent effectuer des analyses et comprendre la nature de l'article (qu'il soit étayé ou contradictoire par le biais de citations d'articles). En outre, cela permet d'accumuler des ensembles de données essentiels liés aux documents de recherche, ce qui est une tâche fastidieuse à découvrir manuellement.
L'IA et le ML consistent à consommer de vastes ensembles de données, et plus la quantité de données qu'elle reçoit est élevée, meilleur sera le résultat. De plus, leur développement dépend uniquement de la quantité et de la qualité des données. Dans ce cas, l'industrie de l'édition peut exploiter sans effort les énormes potentiels de l'IA et du ML en raison des résultats de recherche généralisés qui aident à aller de l'avant à l'avenir. Néanmoins, l'arène académique a besoin d'un investissement massif en capital et en temps dans le développement et la formation des systèmes pour les mettre en action.
Comme le champ d'application de l'IA et du ML est assez étendu, les pointeurs suivants expliquent pourquoi il s'agit de la prochaine grande nouveauté pour la publication universitaire.
Commençons !
Introduction à l'IA et au ML
Tout d'abord, comprenons le vrai sens de ces deux termes et leur rôle dans le monde de l'édition. Bien que l'IA et le ML soient différents dans leur nature essentielle, les gens les utilisent souvent de manière interchangeable.
L'intelligence artificielle est un concept qui stimule et remplace l'intelligence humaine par des machines (ordinateurs ou systèmes numériques) pour effectuer des tâches compliquées, apprendre et gérer des quantités massives de données. De plus, l'IA nécessite une base solide de logiciels spécialisés et avancés pour écrire, compiler et alimenter des algorithmes ou des programmes. L'ensemble du système d'IA commence à fonctionner lorsque nous l'alimentons avec de grandes quantités de données d'entraînement étiquetées. Ensuite, il commence à analyser les données ingérées pour les corrélations, les lignes directrices, les modèles et les utilise pour prédire et exécuter les tâches. Un autre sous-ensemble ou application de l'IA est le traitement du langage naturel (NLP), qui aide à créer des systèmes pour comprendre et traiter une langue.
Considérant que l'apprentissage automatique est une branche et une application de l'IA qui permet à un système d'apprendre et d'améliorer constamment la précision en accédant à de grands ensembles de données et d'algorithmes. Cela facilite le développement et la mise à niveau des programmes et des applications. Certains considèrent même l'apprentissage automatique comme un élément nécessaire et une condition préalable à la réalisation du véritable concept d'IA. L'objectif principal du ML est de minimiser l'assistance et l'intervention humaines grâce à un apprentissage en profondeur constant.
Scénario actuel de l'industrie de l'édition
L'industrie de l'édition est à un moment critique d'où elle peut passer au niveau supérieur avec l'aide de nouvelles technologies telles que l'IA. En raison de la croissance de l'édition universitaire et de l'augmentation de la production universitaire au cours des dernières années, des données suffisantes sont disponibles pour alimenter et former les systèmes d'IA. Ainsi, les principaux éditeurs ont commencé à investir dans la recherche et le développement de systèmes logiciels liés à l'IA. Ils passent de la publication traditionnelle à un système technologique basé sur les données. L'accent est mis sur l'acquisition de systèmes logiciels d'IA sophistiqués pour analyser le texte, le contenu de la recherche, la recherche sémantique, les évaluations par les pairs, les résultats statistiques et le plagiat dans les documents de recherche.
Par exemple, Elsevier, qui publie des revues d'information scientifique et médicale, a changé de cap vers les opérations liées aux données. Il a une riche histoire de publication de plus de 140 ans et des données massives pour l'apprentissage automatique.
Potentiel de l'IA et du ML dans la transformation de l'industrie de l'édition universitaire
Il est évident que l'industrie de l'édition a connu divers changements et défis au cours des dernières années. Maintenant, c'est le bon moment pour se transformer en utilisant rapidement une technologie puissante comme l'intelligence artificielle. Pour qu'un système d'IA fonctionne efficacement et pronostique, les éditeurs doivent le former sur des données de recherche et des algorithmes étendus. Étant donné que les données sont au cœur de chaque opération d'IA, la qualité des données détermine l'exactitude des prédictions et des résultats de l'IA. Le secteur de l'édition a un énorme potentiel de croissance dans les années à venir, et de nombreux éditeurs ont déjà commencé à favoriser les systèmes d'IA. Ainsi, ils ont commencé à utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour fournir un enrichissement sémantique et des recommandations de contenu aux lecteurs. De plus, les éditeurs explorent de nouvelles voies de croissance commerciale, de nouveaux marchés pour leurs revues, et améliorer leurs travaux de recherche existants à l'aide de XML. Ils apportent des processus et des mécanismes de publication simplifiés pour cibler davantage de soumissions et d'auteurs. En outre, ils prévoient également de réduire le coût éditorial global qui implique le salaire du personnel, les frais de distribution et d'impression, l'édition, la relecture, les contrôles de plagiat et l'envoi des articles pour examen par les pairs.
Importance de l'IA et du ML dans l'édition universitaire
La conservation et l'interprétation du contenu sont les deux principaux domaines qui utilisent couramment l'IA. Le rôle de premier plan de l'IA et du ML consiste à identifier de nouveaux évaluateurs à partir de différentes sources Web, à traquer le plagiat et la fabrication intentionnelle de données, à numériser le texte à la recherche de rapports incorrects et de statistiques et données inexactes.
En ce qui concerne la curation de contenu, l'IA et l'apprentissage automatique aident les éditeurs et les institutions à organiser les données, le contenu et les résultats de la recherche ; et les remettre rapidement aux lecteurs. La curation de contenu permet de créer différents regroupements et ensembles de contenus associés à un créneau particulier. De plus, ces regroupements facilitent les recommandations basées sur les lectures précédentes.
L'IA et le ML relient les travaux de recherche avec d'autres auteurs dans le même domaine en ce qui concerne l'interprétation du contenu. De même, l'adaptation de l'IA grandit et ouvre la voie au développement de nombreuses start-up.
Mise en œuvre de l'IA et du ML par les startups pour résoudre les problèmes de l'industrie de l'édition savante
Les start-ups basées sur l'IA dans les universités utilisent une plate-forme d'apprentissage en profondeur pour aider les chercheurs et autres parties prenantes de multiples façons. Pour être précis, il aide les chercheurs à analyser les citations d'articles et à vérifier si elles soutiennent ou contredisent leurs travaux de recherche. Il permet également d'examiner les piles de recherche numérique et d'identifier les résultats essentiels pour renforcer le manuscrit.
La communication scientifique se transforme continuellement grâce à l'évolution des nouvelles technologies dans le paysage de l'édition savante. Cela inclut l'optimisation des moteurs de recherche académique qui traite principalement en classant les articles plus haut sur les moteurs de recherche en fonction de mots-clés. En outre, l'utilisation de l'apprentissage automatique pour générer des revues statistiques et méthodologiques pour les manuscrits scientifiques.
De plus, le monde universitaire a été témoin de l'évolution de plusieurs start-ups qui se concentrent uniquement sur les processus fragmentés du cycle de vie de la publication et non délibérément sur la fourniture de solutions de publication intégrales. Par exemple, ils se concentrent uniquement sur l'examen par les pairs ou l'édition ou l'optimisation des moteurs de recherche universitaires, etc.
Mais, l'invention de Typeset en 2015 - visait à offrir une plate-forme complète de gestion de revues pour aider les chercheurs à rédiger et à soumettre leurs manuscrits sur une seule plate-forme de création Web. En outre, il convertit automatiquement les fichiers au format XML, PDF, ePUB et HTML en un rien de temps et permet d'économiser du temps et des coûts de production. Jusqu'à présent, Typeset peut être considéré comme un outil ou un logiciel de rédaction de recherche basé sur l'IA.
Limitations des applications d'IA ces derniers temps.
Il existe plusieurs limitations dans l'application de l'IA soumise à l'industrie de l'édition. Plus important encore, il rejette simplement les informations les plus récentes ou les nouvelles, car les données utilisées pour la formation proviennent des sciences actuelles. Supposons que nous ingérons des données et des algorithmes en nous concentrant uniquement sur les découvertes et les résultats d'un domaine. Dans ce cas, le système d'IA sera incapable d'effectuer une interprétation de contenu robuste (un composant essentiel de l'IA). Ainsi, il ne parvient pas à comprendre les articles de deux domaines différents car ils s'entraînent sur des données pour identifier le contenu d'un seul domaine.
L'autre facteur le plus préoccupant est le biais humain, qui peut avoir des effets négatifs. Les biais humains ont tendance à s'infiltrer dans les processus de modélisation des données tout en alimentant les données dans l'application d'IA, et les données biaisées peuvent nuire à l'ensemble du processus de publication. En plus de cela, l'ensemble du processus de modélisation des données, de l'exploration, du stockage et de l'analyse des données consomme beaucoup d'énergie et nécessite des investissements massifs pour le soutenir à long terme. Bien que l'IA puisse être plus intelligente que les humains, il y a encore plusieurs choses que seuls les humains peuvent faire et exécuter. Il comprend différents niveaux d'interprétation des données et une compréhension approfondie du sujet, que seul un chercheur acquiert après des années de lecture, de travail acharné et d'échecs.
Quel avenir pour l'industrie de l'édition basée sur l'IA
L'avenir de l'industrie de l'édition réside dans le système de publication automatisé prévisible où le système basé sur l'IA effectuera des examens complets des manuscrits axés sur le sujet, des études méthodologiques automatisées et décidera de publier l'article seul sans interférence humaine. De la soumission du manuscrit à la publication dans la revue, l'ensemble du processus serait terminé en un clin d'œil, permettant un partage ultra-rapide des résultats de la recherche et réduisant le temps consommé. Ainsi, la publication activée par Al englobera et améliorera la communication scientifique globale.
L'impact global pourrait être mesuré en fonction de la capacité de publier des travaux universitaires de haute qualité et d'une plus grande production scientifique. Il existe une myriade d'opportunités pour les revues scientifiques d'utiliser l'IA et d'aider les chercheurs à corriger les erreurs et les erreurs non intentionnelles. Cela inclut de se concentrer sur des questions/sujets de recherche erronés, des erreurs d'échantillonnage et de base de sondage, et des préoccupations concernant la reproduction du travail de recherche.
Dans le même temps, l'IA permettra aux chercheurs et aux éditeurs d'identifier les institutions et les revues qui n'adhèrent pas aux normes établies et aux standards appropriés. De plus, les préjugés humains seront également minimisés car l'intervention humaine s'effacera lentement du processus de publication.
Conclusion
Il est indéniable que l'IA et l'apprentissage automatique sont la grande chose qui prend lentement le contrôle de l'industrie de l'édition universitaire. La portée et les possibilités de croissance sont immenses car il s'agit d'une technologie en évolution rapide. L'émergence d'un système de publication entièrement automatisé et compatible avec l'IA peut prendre un temps considérable. Cependant, il existe de nombreux domaines où l'intelligence artificielle ne peut pas surpasser l'intelligence humaine. Comme les systèmes d'IA sont créés et formés uniquement par des humains, la possibilité de préjugés, de préjugés et d'injustice est suprême. Par conséquent, les risques de défaillances seraient plus élevés dans le système d'IA et auraient un impact sur les prévisions et les résultats globaux. À l'heure actuelle, l'IA et l'apprentissage automatique sont des outils appropriés qui peuvent alimenter la croissance de l'industrie de l'édition, mais nous devons avancer avec prudence.
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