Des citations d’IA transformées en parcours de preuves

LLéna

Des chercheurs de l’Université de Pennsylvanie et de Microsoft Research proposent une interface qui transforme les citations des réponses d’intelligence artificielle en parcours de preuves consultables, selon AlphaSignal. Baptisée « attribution gradients », elle organise l’examen des citations en 5 niveaux, depuis la décomposition des affirmations jusqu’au suivi des références secondaires. L’interface présente aussi un aperçu des preuves et des extraits colorés, puis permet de consulter le document PDF associé à une citation. Le parcours peut ainsi conduire d’une affirmation à des références imbriquées dans les sources, sans se limiter à une liste de références affichées avec la réponse. Dans une étude menée auprès de 15 personnes, les réponses révisées avec l’interface ont obtenu de meilleurs scores de qualité globale, de fidélité et d’exactitude factuelle. Le rappel des preuves a atteint 51,3 % avec les attribution gradients, contre 17,3 % avec ChatDoc, dans cette étude. Le prototype s’appuie sur OpenSciLM, sur une extraction réalisée avec GPT-5.1 et sur l’API de Semantic Scholar, utilisée pour retrouver les références imbriquées. Le pipeline classe correctement la valence des preuves, mais serait moins fiable pour en déterminer le degré ; l’article ne donne pas davantage de précisions sur cette limite. Le prototype n’est pas disponible sous forme de code public : il reste donc un outil de recherche, et non un logiciel que le public peut télécharger et installer.