F. initiatives, une société de conseil en financement de l’innovation lance une plateforme destinée à cartographier, analyser et référencer les connaissances scientifiques existantes afin d’appuyer les projets de recherche et d’innovation.
Automatiser la veille scientifique sans générer de contenu
F.initiatives présente NeoPhi, une plateforme d’intelligence artificielle conçue pour explorer et organiser la littérature scientifique mondiale. L’objectif consiste à réduire le temps consacré à la recherche d’articles, à l’extraction d’informations et à la rédaction d’états de l’art, en automatisant ces tâches pour recentrer les travaux sur la conception et l’analyse.
La solution s’appuie sur une technologie propriétaire capable d’analyser des centaines de millions d’articles afin d’identifier concepts, méthodes et résultats. Elle repose également sur sept années de travaux en traitement du langage naturel et machine learning menés avec le Laboratoire d’Informatique de Paris Nord, ainsi que sur une infrastructure certifiée ISO 27001/42001 et conforme au RGPD.
NeoPhi ne produit pas de textes. La plateforme cartographie et structure les connaissances existantes afin de permettre l’élaboration de raisonnements scientifiques fondés sur des références identifiées.
Pour l’éditeur, l’outil doit notamment faciliter la définition en amont des travaux de recherche et la documentation des analyses d’état de l’art, préalable requis pour l’accès aux dispositifs de financement de l’innovation, dont le Crédit d’Impôt Recherche.
Sept années de recherche pour passer du prototype au service
Le projet est issu du Research Lab créé en 2019 par F.initiatives et composé de docteurs spécialisés en machine learning, recherche d’information et traitement du langage naturel. L’ambition initiale consistait à dépasser la recherche par mots-clés pour proposer une compréhension conceptuelle des corpus scientifiques.
Plusieurs briques ont structuré cette évolution. En 2021, le prototype NASA a permis de cartographier des concepts scientifiques associés à une problématique donnée. En 2024, le modèle GLiNER, développé avec le LIPN, a été utilisé pour extraire des concepts complexes et produire des taxonomies. La même année, un modèle multilingue de détection de textes générés par IA a obtenu la deuxième place au concours international SemEval.
Ces travaux ont d’abord donné lieu à des outils internes avant d’être réunis au sein de NeoPhi, désormais accessible via plusieurs formules, dont une version gratuite et des offres professionnelles et organisationnelles.
