# COMMENT L'IA PEUT BOOSTER LA TRANSITION DES REVUES SCIENTIFIQUES VERS DES PLATEFORMES EN OPEN ACCESS DIAMANT ?

Oléna Pechak, Michel Verger, Alexandra Badiou-Bénéteau

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Oléna Pechak, Michel Verger, Alexandra Badiou-Bénéteau. COMMENT L'IA PEUT BOOSTER LA TRANSITION DES REVUES SCIENTIFIQUES VERS DES PLATEFORMES EN OPEN ACCESS DIAMANT?. 12e journées du réseau Médici, Jun 2024, Lyon, France. . hal-04908280

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Submitted on 23 Jan 2025

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# COMMENT L'IA PEUT BOOSTER LA TRANSITION DES REVUES SCIENTIFIQUES VERS DES PLATEFORMES EN OPEN ACCESS DIAMANT ?

## LLAMA 3 PDF METADATA EXTRACTOR

Développement d'une procédure semi-automatisée, simplifiée pour le transfert de métadonnées

Oléna Pechnak<fnref n="1" />, Michel Verger<fnref n="2" />, Alexandra Badiou-Bénéteau<fnref n="1" />*

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## CONTEXTE

Alors que les revues scientifiques cherchent à adopter des modèles de publication plus ouverts et plus équitables, l'intelligence artificielle (IA) émerge comme un catalyseur clé pour faciliter la transition vers de nouvelles plateformes en Open Access Diamant. Cette transition est un processus complexe, notamment en raison des défis techniques liés au transfert de métadonnées des publications, souvent chronophage et sujet à des erreurs lorsqu'il est réalisé manuellement. En exploitant les capacités de l'IA, il est possible d'optimiser cette transition.

## OBJECTIF

Extraire des métadonnées ( titre, résumé, mots clés, auteurs, etc.) à partir de publications scientifiques PDF vers un format XLS de transfert pour faciliter la transition de la revue NOV'AE vers la plateforme en Open Access Diamant, Open U Journal.

## METHODOLOGIE

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Chargement du
fichier PDF

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Elaboration du prompt
informatique simplifié

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Extraction des métadonnées
par LLaMA 3

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Exportation dans un
fichier XLS

LLaMA 3 lancée le 18 avril 2024 est un modèle Open Source de Meta qui utilise une méthode d'entraînement appelée apprentissage par renforcement pour permettre aux chercheurs et au public de l'utiliser et de l'améliorer

## RESULTATS

<table><thead><tr><td>Données</td><td>Sensibilité (%)</td><td>Précision (%)</td><td>Spécificité (%)</td><td>Score de confiance (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Numéros REG*</td><td>88,8 ± 0,31</td><td>82,9 ± 0,30</td><td>83,2 ± 0,30</td><td>85,0 ± 0,30</td></tr><tr><td>Numéros SPE*</td><td>89,5 ± 0,30</td><td>80,5 ± 0,31</td><td>81,5 ± 0,30</td><td>83,9 ± 0,29</td></tr><tr><td>Numéros REG+SPE</td><td>89,1 ± 0,51</td><td>81,7 ± 1,69</td><td>82,1 ± 1,19</td><td>84,4 ± 0,79</td></tr></tbody></table>

## CONCLUSION

La procédure LLAMA 3 PDF Metadata Extractor a permis d'extraire les métadonnées de 489 publications de la revue NOV'AE avec un score de confiance élevé et des indicateurs de performance satisfaisants. Cette approche semi-automatisée réduit les coûts, les délais et les erreurs liés au transfert de métadonnées, ouvrant ainsi la voie à une transition plus fluide et plus accessible des publications vers de nouvelles plateformes. Cette procédure peut être généralisée à d'autres revues scientifiques et plateformes d'édition, contribuant ainsi à améliorer la diffusion et la visibilité de la recherche scientifique auprès d'un large public.

* Modèle confiant à 84,4 % dans la précision de l'extraction des métadonnées.

* Détection de 89,1 % des métadonnées parmi toutes les métadonnées qui devraient être détectées.

* Les métadonnées sont correctement identifiées (82,1% réellement négatives sont identifiées comme négatives, évite les faux positifs et 81,7% d'identification des vrais positifs.

<footnote n="1">¹ Direction pour la Science Ouverte, INRAE PACA, 06903 Sophia Antipolis Cedex, France</footnote>

<footnote n="2">² Unité Expérimentale Génétique et Biomasse Forestières, INRAE Val de Loire, 45075 Ardon, France</footnote>

<footnote>*alexandra.badiou-beneteau@inrae.fr</footnote>

<footnote>*REG : Numéros réguliers, *SPE : Numéros spéciaux. n = 489 articles. Métadonnées invariables = 12 [Titre - résumé - mots clés (français - anglais), date de publication, volume, année, pages, références, nombre d'auteurs]; Métadonnées variables = 5 métadonnées par auteur [Prénom auteur, nom auteur, affiliation, code pays, email]</footnote>