Optimiser la recherche scientifique grâce aux outils d’IA : une démonstration de ChargPT et SciSpace

Introduction : Des outils d’IA au service de la recherche scientifique
La recherche documentaire représente une étape cruciale dans tout travail scientifique. Pour en faciliter la réalisation, des outils d’intelligence artificielle comme CharGPT (gratuit) et SciSpace (payant) offrent des solutions innovantes. Cette démonstration met en lumière les fonctionnalités de la recherche approfondie (Deep Research) via CharGPT, en comparaison avec SciSpace, en s’appuyant sur un sujet concret : l’utilisation des liquides ioniques dans la distribution ciblée des médicaments.

1. CharGPT : Structurer et lancer une recherche approfondie
CharGPT propose une fonctionnalité de Deep Research qui ne se contente pas de collecter des articles : elle vous aide d’abord à formuler une question de recherche claire, structurée et professionnelle. Elle identifie les zones d’intérêt et les mots-clés pertinents liés au sujet traité. Par exemple, si vous travaillez sur les liquides ioniques, l’outil vous invite à préciser des aspects tels que :

• les types de liquides étudiés,
• leur mécanisme d’action,
• leurs bénéfices comparés aux systèmes traditionnels,
• le contexte clinique ou préclinique.

Vous pouvez également choisir le type de références souhaitées (revues, études cliniques, recherches fondamentales, etc.), puis lancer la recherche.

2. Étude de cas : liquides ioniques pour la distribution de médicaments
Le sujet choisi pour illustrer l’usage de CharGPT est l’emploi des liquides ioniques dans la vectorisation des principes actifs. Ces composés présentent plusieurs avantages :

• une meilleure solubilité des substances,
• une stabilité thermique et chimique élevée,
• une biodisponibilité optimisée,
• et un potentiel pour une libération contrôlée du médicament.

Ces propriétés en font des alternatives prometteuses aux systèmes classiques de distribution pharmaceutique.

3. Comparaison avec SciSpace : pertinence et profondeur
En parallèle, l’outil SciSpace est utilisé sur le même sujet. Il propose également des suggestions pour améliorer la formulation de la question scientifique. Une fois la recherche lancée, SciSpace analyse une base de 1750 publications et identifie 197 articles pertinents, dont 28 fortement cités.

CharGPT, de son côté, génère 31 références et en explore 68 au total. L’objectif de la démonstration est de comparer la qualité, la pertinence et la diversité des résultats entre les deux outils.

4. Analyse du contenu généré : qualité scientifique et limites
Le document produit par CharGPT adopte un ton professionnel, avec un contenu structuré sur les liquides ioniques, décrits comme des composés salins liquides à température ambiante, composés de cations et d’anions. Il souligne leur faible volatilité, leur stabilité, et leur efficacité comme solvants dans les formulations pharmaceutiques.

Cependant, il est précisé que, bien que le texte soit d’excellente qualité, son usage académique nécessite une réécriture manuelle et une vérification rigoureuse des sources pour respecter les standards éthiques.

5. Accès aux sources et exportation
Les sources proposées par CharGPT proviennent de journaux scientifiques de haut niveau. L’outil permet de consulter ces références via des liens directs et de générer un document complet en format PDF, partageable via un lien actif. Ce format facilite la collaboration entre chercheurs.

6. Bonus : générer des illustrations scientifiques
CharGPT offre également une fonction de génération d’images et d’infographies scientifiques. Ces visuels professionnels, adaptés à l’usage académique, peuvent être utilisés pour enrichir des articles ou des présentations.

Conclusion : Un accompagnement puissant, à utiliser avec discernement
CharGPT et SciSpace sont deux outils puissants pour accompagner les chercheurs dans leurs revues de littérature. Le premier se distingue par sa gratuité et son accessibilité, tandis que le second offre une sélection plus ciblée d’articles. Dans les deux cas, l’esprit critique du chercheur reste essentiel : vérification des sources, reformulation du contenu, et respect de l’éthique scientifique sont incontournables.

Partagez cet article avec vos collègues et explorez les nouvelles possibilités offertes par l’IA dans la recherche académique.
À bientôt pour une nouvelle démonstration !