Description : Mémoire d'étude de DCB de la promotion 2025/2026 (DCB 34).
Résumé en français :
Depuis 2022, les technologies d’intelligence artificielle générative recomposent en profondeur l’écosystème de la publication scientifique. Entraînées sur des corpus massifs dont les publications en accès ouvert constituent une ressource privilégiée, ces technologies peuvent être utilisées tant pour de la rédaction que pour l’évaluation par les pairs, la découverte bibliographique ou la lecture. Les possibilités d’usage dans l’ensemble de la chaîne de production et de diffusion de l’information scientifique et
technique bouleversent l’écosystème de la publication scientifique et les missions des professionnels des bibliothèques. Ce mémoire analyse les tensions entre les potentiels technologiques de l’IA générative et les fragilités qu’elle engendre, en particulier la
remise en cause des équilibres sur lesquels repose la science ouverte. Il examine les solutions technologiques développées par des acteurs privés et publics, le cadre normatif en cours de constitution, et les adaptations de la profession.
Résumé en anglais :
Since 2022, generative artificial intelligence technologies have been profoundly reshaping the scientific publishing ecosystem. Trained on massive data, with open access publications being a privileged resource, these technologies can be used for writing, peer review, bibliographic discovery, and reading. The possibilities for use throughout the entire chain of production and dissemination of scientific and technical information are disrupting the scientific publishing ecosystem and the missions of library professionals. This thesis analyses the tensions between the technological potential of generative AI and the vulnerabilities it creates, in particular the challenge to the balance on which open science is based. It examines the technological solutions developed by private and public actors, the regulatory framework currently being established, and the adaptations being made by the profession.