Comment EBSCO garantit la précision de son IA
EBSCO évalue la qualité des réponses fournies par l'IA afin de s'assurer que celle-ci répond aux normes requises et ne se dégrade pas avec le temps. À chaque étape du processus lié à l'IA, la qualité peut être mesurée. Des actions peuvent être mises en place pour la renforcer mais des erreurs involontaires peuvent également survenir et avoir un impact négatif sur la qualité. C'est pourquoi il est essentiel d'évaluer la qualité à chaque étape, en plus d'autres mesures telles que le coût, l'impact environnemental, l'égalité, et plus encore sur une base régulière et pour être transparent dans la façon dont nous les évaluons.
Nous utilisons les techniques suivantes pour assurer la qualité des résultats des fonctionnalités de l'IA.
Génération augmentée par récupération (RAG)
L'IA est construite sur une base de contenu faisant autorité, ce qui réduit considérablement les hallucinations, c'est-à-dire les cas où l'IA génère des informations inexactes ou infondées.
En fondant ses réponses sur des informations vérifiées et exhaustives, l'IA est plus à même de produire des résultats fiables, précis et fiables. Cette approche garantit aux utilisateurs une plus grande fiabilité des informations fournies.
Des évaluations du système telles que la latence (la lenteur avec laquelle l'IA a accompli sa tâche), le temps de mise en service/d'arrêt (la fiabilité du système lorsque vous avez besoin de l'utiliser), des coûts et de l'efficacité environnementale (responsabilité envers la frugalité et la planète), des dispositifs de sécurité et de protection de la vie privée, une évaluation rapide par les pairs, le contrôle de la température (un peu comme le seuil de confiance pour les réponses de l'IA) et bien d'autres dispositifs au niveau du système.
Un contrôle rigoureux effectué par des bibliothécaires et des experts (PME)
Nos fonctionnalités d'IA sont rigoureusement testées et examinées par un groupe diversifié d'utilisateurs, comprenant des chercheurs, des bibliothécaires et des enseignants, afin de garantir leur efficacité et leur intégration responsable dans le processus de recherche.
Ce processus de test complet nous aide à recueillir de précieux commentaires et à affiner chaque fonctionnalité afin de répondre aux normes les plus élevées en matière de précision, d'utilisation et de responsabilité éthique.
En impliquant les utilisateurs finaux tout au long du développement, nous nous assurons que nos outils d'IA soutiennent et améliorent véritablement le parcours de recherche et offrent ainsi des informations et une efficacité qui respectent la complexité et l'intégrité de la recherche académique.
Cet engagement en faveur d'une IA responsable garantit que notre technologie s'aligne sur les besoins et les attentes de la communauté scientifique et encourage la confiance et la fiabilité à chaque étape.
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Exemple de grille d'évaluation des réponses générées par l'IA
Exemple de grille d'évaluation utilisée par EBSCO pour évaluer les réponses fournies par l'IA :
- Pertinence : Les informations présentées dans Insight sont-elles actuelles et non obsolètes ?
- Ton : Les informations contenues dans Insight correspondent-elles au ton de l'article ?
- Terminologie : La terminologie utilisée dans Insight correspond-elle à celle de l'article ?
- Exactitude : Les informations contenues dans Insight sont-elles exactes compte tenu des détails contenus dans l'article ?
- Thématique : Les principaux thèmes de l'article sont-ils abordés dans Insight ?
- Utilité : Insight est-il utile comme document complémentaire au résumé et/ou à la recherche ?
EBSCO s'est toujours engagé à fournir des données fiables et de haute qualité, ce qui vaut également pour l'IA.
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