Peerus : une application web spécialisée dans la veille scientifique

Institutionnel

Comment tirer parti de l'intelligence numérique pour offrir aux chercheurs un outil de veille scientifique ciblé et efficace ? C’est l’objet de l’application Peerus, développée par la startup DSRT en collaboration avec le Laboratoire des technologies de la microélectronique (LTM).

État de l’art ou veille scientifique ? Établir l’ensemble des connaissances dans un domaine est aujourd’hui possible par les outils de recherche bibliographique existants (Scopus, ISI web of knowledge, PubMed, etc.) mais il est beaucoup plus difficile d’avoir une vue d’ensemble des dernières publications parus dans des journaux classiquement lus, de compétiteurs, voire même de publications dans des journaux moins connus. Un chercheur a globalement peu de temps à consacrer à la veille scientifique pour se tenir informé des avancées dans son domaine de recherche.

Peerus (https://peer.us/) est une application web gratuite en auto-apprentissage qui permet aux chercheurs d’accélérer et automatiser leur veille scientifique en proposant des publications ciblées et pertinentes quotidiennement. Née de la collaboration entre la startup lyonnaise DSRT et les travaux de Thibault Honegger, chercheur au Laboratoire des technologies et de la microélectonique (LTM, CNRS/Université Grenoble Alpes) et lauréat ERC Starting Grants 2016, ce nouveau logiciel dédié aux chercheurs identifie en temps réel les dernières publications d’intérêt pour un chercheur (journaux, auteurs ou mots clés). Grace au processus d'onboarding, qui identifie automatiquement les publications du chercheur, Peerus lui suggère un ensemble de journaux, d’auteurs et de mots clés à suivre. A partir de ces informations, un algorithme de réseau de neurones déduit et adapte le champ de recherche de l'utilisateur et les publications pouvant potentiellement l’intéresser, tout en suggérant les travaux d’autres chercheurs et instituts. Il est également possible de paramétrer les options pour un écosystème de veille plus détaillée et personnalisée. L’algorithme recherche parmi plus de 2000 journaux majeurs pour en extraire une liste de papier sur mesure.

 

 

 

Contact

Thibault Honegger
Chercheur
Communication CNRS Ingénierie