La recherche fondée sur des données probantes est une méthodologie qui évalue les affirmations en se basant sur des preuves vérifiables plutôt que sur des opinions, l’intuition ou l’autorité. Dans le contexte de la recherche assistée par l’IA, cela signifie qu’il faut exiger des modèles d’IA qu’ils fournissent des éléments à l’appui des affirmations, puis valider ces éléments en les comparant entre plusieurs modèles indépendants. Argumentree.AI prend en charge la recherche fondée sur des données probantes en interrogeant plusieurs modèles d’IA, en demandant à chaque modèle de construire des arguments étayés par un raisonnement, puis en demandant à tous les modèles d’évaluer la validité de chaque argument. Les affirmations qui font l’objet d’un consensus élevé entre les différents modèles et qui sont étayées par des références vérifiables sont plus susceptibles d’être fondées sur des données probantes.
La recherche fondée sur des données probantes évalue les affirmations en se basant sur des preuves vérifiables, et non sur des opinions ou l’autorité. La recherche utilisant plusieurs IA permet de valider les données en les comparant entre différents modèles indépendants.
La recherche fondée sur des preuves exige que les affirmations soient étayées par des données vérifiables. L’IA peut aider à synthétiser les données, mais elle peut aussi générer de fausses références. La validation multi-modèle permet de détecter les affirmations non étayées que les outils utilisant un seul modèle ne détectent pas.
La recherche fondée sur des preuves est née dans le domaine de la médecine (médecine basée sur les preuves) et s’est étendue aux domaines des politiques publiques, de l’éducation, de la gestion et à d’autres secteurs. Les principes fondamentaux s’appliquent également à la recherche assistée par l’IA :
Les affirmations doivent pouvoir être reliées à des sources que d’autres peuvent vérifier.
Les méthodes doivent produire des résultats cohérents lorsqu’elles sont répétées.
La chaîne de raisonnement doit être visible, et non opaque.
Les affirmations bénéficient d’une évaluation indépendante par des experts.
Certains types de preuves (études contrôlées randomisées, méta-analyses) sont plus solides que d’autres.
La recherche en IA basée sur un seul modèle est risquée pour les travaux fondés sur des preuves, car les erreurs sont indétectables de l’intérieur. La validation multi-modèle permet de résoudre ce problème :
Toutes les affirmations ne sont pas fondées sur des preuves, et ce n’est pas un problème. Cette distinction est importante pour l’interprétation :
| Type | Exemple | Signification consensuelle |
|---|---|---|
| Basé sur des preuves | "L'eau bout à 100°C au niveau de la mer" | Forte consensus = probablement exact |
| Basé sur une opinion | "Le travail à distance est préférable au travail au bureau" | Un désaccord est attendu, ce n'est pas une erreur |
| Mixte | "Le café est bon pour la santé" | Des preuves existent, mais l'interprétation varie |
Interrogez simultanément plusieurs modèles d’IA pour répondre à toute question de recherche
Chaque modèle évalue tous les arguments de chaque autre modèle
Consultez les arguments pour et contre, ainsi que le raisonnement qui les sous-tend, et pas seulement un texte descriptif
Lorsqu’un seul modèle cite une source, celle-ci est signalée pour vérification
La recherche fondée sur des preuves est une méthodologie qui privilégie les données vérifiables par rapport aux opinions, à l’intuition ou à l’autorité. Les affirmations sont évaluées en fonction des données probantes, des sources soumises à évaluation par les pairs, du raisonnement logique et de la reproductibilité. Dans le cas d’une recherche assistée par l’IA, cela signifie qu’il faut que l’IA cite ses sources et valide les affirmations au moyen de plusieurs modèles.
L’IA peut rapidement synthétiser de grands volumes de documents, identifier les études pertinentes et mettre en évidence les données probantes à l’appui des affirmations. Cependant, l’IA peut également générer de fausses citations. La recherche multi-modèles avec l’IA permet de résoudre ce problème en validant les résultats au moyen de plusieurs modèles : les affirmations sur lesquelles s’accordent plusieurs modèles indépendants sont plus susceptibles d’être fondées sur des preuves.
Pas automatiquement. Il est connu que certains modèles d’IA créent de fausses citations, inventent des titres d’articles ou attribuent des affirmations à des sources qui ne les corroborent pas. La validation croisée entre les modèles permet de comparer les citations dans différents modèles : si un seul modèle cite une source, cela doit susciter la prudence. La vérification humaine reste essentielle pour les recherches importantes.
Les affirmations fondées sur des preuves peuvent être vérifiées au moyen de données, d’études ou de preuves logiques. Les affirmations fondées sur des opinions expriment des préférences, des valeurs ou des interprétations, ce qui peut susciter des désaccords entre personnes raisonnables. Le consensus de l’IA est plus significatif pour les affirmations fondées sur des preuves : le désaccord quant aux opinions est normal et n’indique pas une erreur.
Recherchez les éléments suivants : (1) des citations spécifiques que vous pouvez vérifier, (2) un accord entre plusieurs modèles d’IA indépendants, (3) un raisonnement logique que vous pouvez suivre et (4) des affirmations qui correspondent aux faits connus dans votre domaine. Les plateformes de recherche multi-modèles indiquent quelles sont les affirmations qui font l’objet d’un consensus élevé et lesquelles sont contestées.
La recherche fondée sur des données probantes nécessite une vérification. La recherche utilisant plusieurs IA permet de le faire.
Commencez votre recherche gratuite.