Recommandations scientifiques

Nous connaissons tous aujourd’hui les systèmes de recommandations qu’on trouve chez Itunes ou Amazon : « Si vous aimez cet artiste, vous apprécierez sans doute aussi celui-là ». Ces conseils sont élaborés par un programme qui analyse les commandes des différents consommateurs et déduit l’existence de goûts communs possibles entre les acheteurs dotés d’un comportement similaire. Une telle technique pourrait demain être appliquée au domaine scientifique. SemanticEye, imaginé par le chimiste Henri Rzepa au Collège Impérial de Londres est actuellement développé pour associer des articles de chimie. Au lieu donc des préférences musicales ou littéraires, ce sont les relations entre composés chimiques qui servent au logiciel pour établir ses correspondances.

Par la suite, SemanticEye pourrait être étendu à d’autres sciences, et être employé pour éxécuter differentes tâches, comme par exemple la mise à jour automatique de pages web à partir de revues scientifiques : il y ajouterait directement des données bibliographiques concernant le sujet spécifié. Selon son concepteur, SemanticEye pourrait accélérer le rythme de la découverte : « Presque tous les grands progrès scientifiques possèdent un élément de surprise, de hasard. Les versions futures d’outils comme SemanticEye se montreront capables de découvrir des connexions que les humains n’ont pas le temps de chercher. »

Via New Scientist Tech.

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2 commentaires

  1. PLus simplement les systèmes de reco pourrait etre utiliser pour les recherches académiques …. Je m’explique chaque article vote pour d’autre (les références) et en donnant mon opinion sur l’article a puis b puis c je peux fabriquer ue route de reflexion. C’est un sujet passionant qui pourrait amener Google Scholar a une performance bien supérieur.
    Et car je ne resiste pas … il y a un cite qui s’appelle citeulike qui a des objectifs similaires …. sans parler du nom U.[lik]

    U.[lik] reco culturelle
    citeulike pourrait devenir l’outil de reco académique 😉

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