Des articles parus le 26 octobre 2026 rapportaient que Springer Nature et Google DeepMind testaient alors un prototype d’assistant IA destiné à l’évaluation par les pairs. L’outil est conçu pour aider à examiner des manuscrits, sans retirer aux experts leur rôle dans le jugement scientifique. Les comptes rendus ne faisaient état d’aucune obligation d’utilisation ni d’un calendrier de déploiement plus large.
Les tâches prévues pour l’assistant
L’évaluation par les pairs consiste à faire examiner un manuscrit scientifique par des spécialistes avant sa publication. Selon les descriptions du projet, l’assistant doit aider les évaluateurs à parcourir des articles complexes, à analyser de grandes quantités de texte, des graphiques et des figures, puis à repérer les éléments qui méritent un examen plus approfondi.
Les partenaires présentent le jugement humain comme central dans ce travail. L’assistant est donc conçu comme un appui à l’examen des manuscrits, tandis que l’évaluation scientifique reste du ressort des experts.
Gemini et l’environnement privé de Springer Nature
Les comptes rendus décrivent un système qui s’appuie sur les modèles Gemini et sur l’Agent Development Kit (ADK), le kit de développement open source de Google. Le prototype fonctionne dans l’environnement privé Gemini Enterprise de Springer Nature.
Les partenaires affirment que les contenus utilisés pour développer et tester l’assistant restent dans l’infrastructure sécurisée de Springer Nature. Cette assurance concerne les données de développement et de test du projet.
Ce que d’autres travaux disent de l’IA en évaluation scientifique
Dans un entretien publié le 25 mars 2026 par Stanford HAI, l’informaticien James Zou estimait que l’IA était plus à même de repérer des incohérences objectives et vérifiables ou des problèmes techniques que de juger la nouveauté ou l’importance d’une recherche. Ce commentaire porte sur l’IA en général, pas sur le prototype de Springer Nature et Google DeepMind.
Stanford HAI rapportait aussi une expérience randomisée où des évaluateurs humains ont reçu l’aide d’une IA pour environ 20 000 évaluations. La même publication faisait état d’une expérience à l’ICLR associée à une amélioration de la qualité des évaluations et de l’engagement des évaluateurs. Ces travaux apportent un contexte distinct aux usages possibles de l’IA dans l’évaluation scientifique; ils ne mesurent pas les résultats du prototype de Springer Nature et Google DeepMind.
