Elsevier a lancé LeapSpace, une nouvelle solution d’intelligence artificielle conçue pour analyser des millions d’articles scientifiques payants, marquant ainsi son entrée dans le domaine prometteur des outils d’IA pour la littérature scientifique. Ce produit, basé sur un modèle de langage à grande échelle (LLM) et disponible à 32 dollars par mois ou via des abonnements institutionnels, accède à un corpus de 18 millions de documents provenant de ses propres publications ainsi que de quatre partenaires : Emerald, l’Institute of Physics, le New England Journal of Medicine Group et Sage Publications. Cette collaboration unique permet à l’IA d’explorer des contenus généralement inaccessibles aux autres outils, offrant ainsi une couverture plus vaste que la plupart des alternatives, qui se limitent principalement aux articles en libre accès. Lors d’une démonstration, LeapSpace a répondu à une question complexe sur la réaffectation de médicaments pour ralentir la maladie de Parkinson, en citant des travaux scientifiques pertinents. Une fonctionnalité distinctive est le « Trust Card », qui explique la pertinence de chaque référence, aidant les chercheurs à évaluer la fiabilité des réponses. Le système peut aussi identifier des financements potentiels et des collaborateurs potentiels, ajoutant une dimension pratique à l’outil. Toutefois, cette innovation soulève des préoccupations importantes. Selon Jason Priem, fondateur d’OpenAlex, l’approche d’Elsevier de segmenter et de vendre l’analyse d’une partie du savoir scientifique — dont la majorité reste payante — est insatisfaisante. Il souligne que la littérature scientifique est un écosystème interconnecté, et que limiter l’analyse à un sous-ensemble contrôlé par des éditeurs risque de fausser la vision des chercheurs. De plus, la majorité des outils gratuits comme Consensus ou Asta analysent des corpus plus larges en termes de proportion d’articles ouverts, même si leur couverture totale est plus faible. Les coûts associés posent également problème. Les bibliothèques, déjà confrontées à des pressions budgétaires croissantes, doivent payer à la fois pour LeapSpace et pour accéder aux articles cités — un modèle comparable à celui des plateformes de streaming multiples. Or, selon les données bibliométriques, les publications d’Elsevier et de ses partenaires représentaient environ 22 % des articles scientifiques publiés en 2024, dont près de la moitié restent payantes. En revanche, près de la moitié des publications étaient déjà en libre accès, potentiellement exploitées par d’autres outils, bien que certaines licences interdisent l’analyse par IA. Des experts comme Jevin West de l’Université de Washington mettent en garde contre l’absence de normes indépendantes pour évaluer la précision des réponses d’IA, soulignant que ces outils peuvent « plaire » aux utilisateurs sans pour autant fournir des résultats fiables. Dave Hansen, de l’Authors Alliance, exprime aussi des inquiétudes quant à la concentration du pouvoir dans les mains d’un acteur comme Elsevier, dont la position dominante pourrait s’accentuer avec une telle offre. Malgré ces critiques, Elsevier affirme que les retours sont très positifs, avec des gains de productivité significatifs signalés par les utilisateurs. L’entreprise entend conserver un contrôle strict sur l’usage de son contenu, contrairement à d’autres éditeurs qui ont licencié leurs articles à des développeurs d’IA. Pour Erik Engstrom, PDG du groupe RELX, cette stratégie renforce un avantage durable basé sur le contenu. L’avenir de ces outils reste incertain, mais leur potentiel de transformation du travail de recherche, notamment dans des domaines à forte croissance ou interdisciplinaires, est indéniable.